Los términos fuerte y débil en realidad no se refieren al procesamiento, al poder de optimización, ni a ninguna interpretación que conduzca a que la "IA fuerte" sea más fuerte que la "IA débil". Se mantiene convenientemente en la práctica, pero los términos provienen de otros lugares. En 1980, John Searle acuñó las siguientes declaraciones:
- Hipótesis de IA, forma fuerte: un sistema de IA puede pensar y tener una mente (en la definición filosófica del término);
- Hipótesis de IA, forma débil: un sistema de IA solo puede actuar como piensa y tiene una mente.
Entonces, la IA fuerte es un atajo para un sistema de IA que verifica la hipótesis de la IA fuerte . Del mismo modo, para la forma débil. Los términos han evolucionado: la IA fuerte se refiere a la IA que funciona tan bien como los humanos (que tienen mentes), la IA débil se refiere a la IA que no.
El problema con estas definiciones es que son borrosas. Por ejemplo, AlphaGo es un ejemplo de IA débil, pero es "fuerte" según los estándares de Go-playing. Una IA hipotética que replica un bebé humano sería una IA fuerte, mientras que es "débil" en la mayoría de las tareas.
Existen otros términos: la Inteligencia General Artificial (AGI), que tiene capacidad de dominio cruzado (como los humanos), puede aprender de una amplia gama de experiencias (como los humanos), entre otras características. La Inteligencia Artificial Estrecha se refiere a sistemas vinculados a un cierto rango de tareas (donde, sin embargo, pueden tener una habilidad sobrehumana), que carecen de la capacidad de mejorar significativamente a sí mismos.
Más allá de AGI, encontramos la Superinteligencia Artificial (ASI), basada en la idea de que un sistema con las capacidades de un AGI, sin las limitaciones físicas de los humanos, aprendería y mejoraría mucho más allá del nivel humano.
A diferencia de las definiciones filosóficas , que se basan en términos como "mente" y "pensar", también hay definiciones que dependen de los observables .
Es decir, una IA fuerte es una IA que se entiende a sí misma lo suficientemente bien como para mejorar. Incluso si filosóficamente no es equivalente a un humano, o no puede realizar todas las tareas cognitivas que un humano puede hacer, esta IA aún puede generar una enorme cantidad de poder de optimización / buena toma de decisiones, y su creación sería de importancia histórica (para ponlo a la ligera).
Una IA débil, por el contrario, es una IA sin capacidad o con capacidad limitada para auto modificarse. Un chessbot que se ejecuta en su computadora portátil podría tener la capacidad sobrehumana para jugar al ajedrez, pero puede solamente jugar al ajedrez, y si bien puede sintonizar sus pesos o su arquitectura y poco a poco mejorar, no puede modificarse a sí mismo de una manera suficientemente profunda como para generalizar a otras tareas .
Otra forma de pensar en esto es que una IA fuerte es un investigador de IA por derecho propio, y una IA débil es lo que producen los investigadores de IA.
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FuerteAI y débil son los términos más antiguos para AGI (inteligencia general artificial) e IA estrecha. Al menos así es como lo he visto usar y Wikipedia parece estar de acuerdo.
Personalmente, no he visto mucho la definición de Searle de "IA débil y fuerte", pero tal vez el cambio a los términos más nuevos se produjo en parte porque Searle confundió con éxito el problema.
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