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artificial intelligence - tipos - ¿Cuáles son algunos algoritmos o software impresionantes en el mundo de la IA?



para que sirve la inteligencia artificial (10)

Siempre me ha encantado la idea de AI y algoritmos evolutivos. Desafortunadamente, como todos sabemos, el campo no se ha desarrollado casi tan rápido como se esperaba en los primeros días.

Lo que estoy buscando son algunos ejemplos que tienen el factor "guau":

  • Sistemas de aprendizaje autodirigido que se adaptaron de maneras inesperadas.

  • Agentes de juego que fueron particularmente dinámicos y produjeron estrategias inesperadas

  • Sistemas de representación simbólica que en realidad produjeron algún resultado significativo y perspicaz

  • Interesante comportamiento emergente en sistemas de agentes múltiples.

No profundicemos en la semántica de lo que define AI. Si se ve o suena como IA, escuchemos al respecto .

Voy primero con una historia de 1997 .

El Dr. Adrian Thompson está tratando de usar algoritmos genéticos para crear un circuito de reconocimiento de voz en un FPGA. Después de unas miles de generaciones, consigue que el dispositivo distinga entre los comandos de voz "detener" y "avanzar". Examina la estructura del dispositivo y descubre que algunas compuertas lógicas activas están desconectadas del resto del circuito. Cuando desactiva estas puertas supuestamente inútiles, el circuito deja de funcionar ...

Editar

¿Podemos tratar de mantener la discusión con técnicas / algoritmos que produjeron algo impresionante? Puedo buscar en Google si quiero leer acerca de las miles de tecnologías de inteligencia artificial que están en las primeras etapas pero que parecen prometedoras .

Creé un algoritmo evolutivo para el reabastecimiento de inventarios minoristas en un producto dirigido a enormes viveros de plantas (y hay algunos realmente grandes e inteligentes: compañías de $ 200 millones).

Probablemente fue la mejor cosa en la que he trabajado. Usando tres años de datos históricos, crujió y evolucionó durante una semana consecutiva mientras estaba de vacaciones.

Los resultados finales fueron positivos y extraños. En realidad, estaba bastante seguro de que se rompió al principio.

El algoritmo ignoraba las ventas de las semanas anteriores, lo que les daba un peso de 0 para todos los indicadores (lo cual está en desacuerdo con la forma en que trabajan actualmente estos hombres); ahora consideran la misma semana del año anterior y también tienen en cuenta las tendencias recientes )

Finalmente me di cuenta de lo que estaba pasando. Con los indicadores con los que el organismo tuvo que trabajar, con el tiempo fue más eficiente observar la misma parte del mes anterior e ignorar las tendencias recientes.

Por lo tanto, en lugar de mirar los últimos días, se observó la misma semana del mes anterior porque hubo algunas tendencias sutiles pero constantes que se repiten cada 30 días. Y eran más confiables que las tendencias cotidianas más volátiles.

Y el resultado fue una mejora significativa y reproducible en la eficiencia.

Desafortunadamente, estaba tan emocionado por esto que le dije al cliente al respecto y cancelaron el proyecto. Esa primera ejecución fue extremadamente prometedora, pero fue difícil venderla como prueba a pesar de que se podían procesar casi todos los datos de los últimos tres años y ver que el algoritmo mejoraba mágicamente la eficiencia. Los EA no son difíciles, pero la gente los encuentra intrincados al principio, y la idea de hacer algo tan arcano era demasiado para tragar.

Para mí, lo más importante fue que, si alguna vez creaba algo que pareciera demasiado mágico, debería dejar de hablar sobre ello hasta que pudiera armar una buena presentación. :)

Encontré la investigación reciente de la evolución y la cooperación entre robots muy intrigante. Esta entrada de blog ofrece un buen resumen del experimento y sus resultados. Lo más interesante para mí fue el comportamiento observado tanto de la IA mártir como de la IA "malvada".

Es posible que esté haciendo una pregunta incompleta. Usted dice "cuáles son las mejores respuestas", pero al igual que la guía Hitchhikers para la galaxia , cuando la mejor computadora da "42" como respuesta, quiere saber cuál es la pregunta.

Existen algunas "mejores preguntas" que generan excelentes respuestas. Algunas respuestas realmente útiles están en cosas que parecen mundanas. El " problema del vendedor ambulante " significa un gran costo o dinero para FedEx. El algoritmo de Dijkstra impulsa los paquetes de rutas en Internet en realidad.

Las leyes de DeMorgans también son geniales: permiten la minimización de puertas en chips de computadora para hacer el mismo trabajo. Están automatizados y funcionan en los billones de puertas en chips de computadora. Es probable que toque hasta un tercio de un billón de dólares en creación de valor basado en hardware de computadora por año. No estoy hablando de lo que la gente hace con ellos, solo estoy hablando de "ellos".

Estos pueden parecer mundanos, pero están limpios para mí.

También me gusta la antena evolutiva . Estoy bastante seguro de que cuando Musk dice que AI presenta una amenaza existencial, se está refiriendo al poder de los algoritmos evolutivos. Hay una versión mucho más moderna de eso en uno de los rovers de Marte, y los humanos no pueden inventarlo (solos), pero pueden configurar computadoras que sí pueden.

Existe una ambiciosa biblioteca Java de código abierto llamada CIlib que proporciona una gran cantidad de métodos de Inteligencia Computacional. En la actualidad, se está utilizando a nivel universitario por un grupo de investigación para avanzar en su propia investigación.

Hace algún tiempo, encontré esta serie de artículos: diseño de AI emergente .

El autor de estos artículos ha creado el juego "AI War: Fleet command" que presenta una IA emergente. Quizás encuentres esto interesante.

Hasta el momento, el aspecto más impresionante de la inteligencia artificial ha sido la relación entre promesas y entregas. En mi opinión, el único enfoque verdaderamente viable para la inteligencia basada en computadora son las redes neuronales simuladas, porque todas las cosas en el mundo real que consideramos "inteligentes" (humanos, chimpancés, perros, cucarachas, etc.) poseen variantes del mismo sistema de control básico: un gran lío de neuronas conectadas a dispositivos de entrada y salida.

Sorprendentemente, a pesar de esta aparente verdad, el campo de la informática que se llama a sí mismo "redes neuronales" ha abandonado prácticamente el intento de simular neuronas biológicas reales y estructuras neuronales. No podría comenzar a decirte por qué este es el caso, aunque sospecho que es porque a los programadores en general no les gusta salir de sus zonas de confort y aprender sobre temas fuera de la informática.

Lo único bueno de esto es que Terminator sigue siendo solo una película.

Un poco fuera del ámbito tradicional de la IA, se encuentran los HTM (memoria temporal jerárquica) desarrollados en Numenta . Esta tecnología todavía está en sus etapas iniciales, pero muestra promesas en las áreas específicas de "factor WOW".

Una de las cosas más interesantes en AI, para mí, es una discusión muy antigua iniciada por Rodney Brooks sobre su arquitectura de comportamiento llamada arquitectura de subsunción .

Él abandona por completo todo tipo de representación simbólica, y siempre dice: toma el mundo como tu modelo. Esto evita que el robot genere una visión errónea del mundo y todos los problemas complicados al corregir el modelo.

Publicó muchos libros interesantes y fue una de las primeras personas en el enfoque de la cognición encarnada que se utiliza mucho en la investigación en este momento.

Se puede encontrar material de lectura interesante en http://people.csail.mit.edu/brooks/index.html . Algunas de sus últimas publicaciones se vuelven muy filosóficas, pero vale la pena leer las descripciones anteriores de los robots y cómo surgió su comportamiento a partir de un simple conjunto de reglas y acciones.