Tarea completa de IA

La tarea completa de IA , por analogía con la clase de problemas NP-completos en la teoría de la complejidad , es un problema cuya solución implica la creación de una " IA fuerte ", es decir, resolver el problema principal de la inteligencia artificial : hacer que las computadoras sean tan inteligentes como las personas. [1] [2 ] . En otras palabras, la solución de cualquier problema completo de IA requiere la creación de un agente "realmente pensante" [2] . En contraste con la noción estricta de completitud de NP, la completitud de AI se utiliza como un término informal.

Al definir un problema como AI-completo, se entiende que no puede ser resuelto por un algoritmo simple , como el que se usa en Elise . Los ejemplos de tareas completas de IA incluyen visión por computadora , comprensión del lenguaje natural [1] , pasar la prueba de Turing [3] . Estas tareas son fácilmente resueltas por una persona (algunas incluso se describen en términos de comportamiento humano ), pero cualquiera de ellas, de hecho, es un sistema complejo de relaciones de conceptos humanos . Algunos sistemas informáticos pueden resolver variaciones muy simplificadas de estos problemas, pero aún no pueden resolverse por completo.

Véase también

Notas

  1. ↑ 12Eric S. Raymond . El diccionario del nuevo hacker . - MIT Press , 1996. - P. 38-39. — 547 pág. - ISBN 0262680920 , 9780262680929.
  2. ↑ 1 2 Matthew M. Hurley, Daniel Clement Dennett, Reginald B. Adams. Bromas internas: usar el humor para hacer ingeniería inversa de la mente . - MIT Press , 2011. - P. 4-5. — 359 pág. — ISBN 026201582X , 9780262015820.
  3. ↑ Shanahan, 2015 , pág. 152.

Literatura