¿Son las redes neuronales y sus variantes la única forma de alcanzar la verdadera inteligencia artificial?

Según mi conocimiento, la mayoría de los estudios actuales de inteligencia artificial utilizan algún tipo de red neuronal o sus variantes. Un buen ejemplo sería el alphago de DeepMind, que creo que es una red neuronal profunda, para visión CNN, texto, música y otras características ordenadas RNN, etc. Pero para la aplicación de aprendizaje automático tenemos redes neuronales, máquinas de vectores de soporte, bosque aleatorio, métodos de regresión , etc. disponible para aplicaciones.

Entonces, ¿son las redes neuronales y sus variantes la única forma de alcanzar la inteligencia artificial "verdadera"?

Si por IA verdadera, quiere decir 'como seres humanos', la respuesta es: nadie sabe cuáles son los mecanismos computacionales apropiados (neurales o de otro tipo) o si somos capaces de construirlos.

Lo que hacen las Redes Neuronales Artificiales (ANN) es esencialmente una 'regresión no lineal', quizás este no sea un modelo suficientemente fuerte para expresar un comportamiento humano.

A pesar de la propiedad de 'aproximación de la función universal' de los ANN, ¿qué pasa si la inteligencia humana depende de algún mecanismo aún no cuestionado del mundo físico?

Con respecto a su pregunta sobre "la única forma": incluso si los mecanismos neuronales (físicos) de alguna manera fueran realmente la única ruta hacia la inteligencia (por ejemplo, a través de los microtúbulos cuánticos de Penrose), ¿cómo podría probarse eso?

Incluso en el mundo formal de las matemáticas, hay un dicho que dice que "las pruebas de no existencia son difíciles". Apenas parece concebible que, en el mundo físico, sea posible demostrar que la inteligencia no puede surgir por ningún otro mecanismo.

Volviendo a los sistemas computacionales, tenga en cuenta que Stephen Wolfram hizo la observación interesante en su libro 'Un nuevo tipo de ciencia' de que muchos de los mecanismos aparentemente distintos que observó parecen ser capaces de 'Computación universal', por lo que en ese sentido no hay nada muy particular sobre ANNs.

Depende de lo que consideres "verdadera inteligencia artificial". Pero esto probablemente significa poder pensar como un ser humano, y tal vez, hacerlo de una manera más racional, como en el cerebro humano, la emoción viene antes que la proporción.

Parece que una red neuronal, o un algoritmo genético que evoluciona redes neuronales, es la forma más cercana: imitar a los humanos.

Sin embargo, el contraargumento tradicional de esto es que tratamos de hacer lo mismo con el vuelo. Intentamos copiar la naturaleza, imitar a las aves, tratando de volar batiendo alas. Pero eventualmente hicimos aviones que no confiaban en batir sus alas.

En IA, hay muchas más variables que en aerodinámica. Por lo tanto, es muy probable que se pueda obtener una inteligencia similar a la humana por otros métodos que no sean las redes neuronales.

Al final, las redes neuronales son un enfoque para el aprendizaje automático. Hay otros, todos regidos por las reglas de lo que se puede y no se puede aprender. (Hay un campo llamado Teoría del aprendizaje computacional que cubre esto).

Aunque es posible extender los sistemas de aprendizaje más allá de lo que se puede aprender de acuerdo con COLT, esto significa que dicho sistema de aprendizaje, red neuronal o de otro tipo, es esencialmente defectuoso y sacará conclusiones erróneas en un momento u otro.

Para tener alguna oportunidad de responder esto, primero necesitaría una definición rigurosa de "verdadera inteligencia artificial", que no tenemos. E incluso si tuviera eso, la mejor respuesta probablemente sería "nadie lo sabe". Ni siquiera entendemos exactamente cómo funciona la inteligencia humana (que es probablemente el mejor modelo de inteligencia que tenemos disponible para estudiar). Lo que sí sabemos (o creemos que sabemos) es que los ANN son, en el mejor de los casos, una réplica muy superficial de la función cerebral. Puede resultar que son absolutamente el camino equivocado para lograr la "verdadera inteligencia artificial", aunque espero que la mayoría de la gente se sorprenda si ese fuera el caso.

Lo que probablemente no sería tan sorprendente sería si surgiera alguna otra técnica que sea mejor que la de ANN, O si resulta que necesita un conjunto de técnicas. Personalmente, creo que es casi evidente que el cerebro funciona en gran medida de manera probabilística, pero también está claro que a veces usamos procesamiento simbólico / lógica deductiva / reglas / etc. Y en este momento, los ANN no te dan mucho en la forma de razonamiento, deducción, etc. Por lo tanto, en última instancia, podemos encontrar que tenemos que combinar un enfoque probabilístico como el de ANN con otras técnicas, tal vez la programación lógica inductiva o algo por el estilo.