Algunos programas realizan búsquedas exhaustivas de una solución, mientras que otros realizan búsquedas heurísticas para obtener una respuesta similar. Por ejemplo, en el ajedrez, la búsqueda del mejor próximo movimiento tiende a ser de naturaleza más exhaustiva, mientras que en Go, la búsqueda del mejor próximo movimiento tiende a ser más heurística debido al espacio de búsqueda mucho más grande.
¿La técnica de búsqueda bruta de fuerza bruta para una buena respuesta se considera IA o generalmente se requiere el uso de algoritmos heurísticos antes de ser considerada IA? Si es así, ¿la computadora que juega al ajedrez está superando a un profesional humano visto como un hito significativo?
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WilliamKF
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Respuestas:
Si uno piensa en la inteligencia como una medida continua del poder de optimización (es decir, cuánto mejor se gastan los resultados para cualquier unidad de esfuerzo cognitivo), entonces la búsqueda exhaustiva tiene inteligencia distinta de cero (en realidad, da mejores resultados a medida que aumenta el esfuerzo se gasta) pero muy, muy poca inteligencia (ya que los resultados son mejores principalmente por suerte, y la cantidad de esfuerzo invertido puede ser increíblemente grande).
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Si una computadora solo está forzando la solución, no está aprendiendo nada ni está utilizando ningún tipo de inteligencia, y por lo tanto no debería llamarse "inteligencia artificial". Tiene que tomar decisiones basadas en lo que sucedió antes en casos similares. Para que algo sea inteligente, necesita una forma de hacer un seguimiento de lo que ha aprendido. Un programa de ajedrez puede tener un algoritmo de medición realmente impresionante para usar en cada estado posible del tablero, pero si siempre está probando cada estado y nunca almacena lo que aprende sobre diferentes enfoques, no es inteligente.
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La respuesta es sí, la búsqueda exhaustiva es un principio fundamental en la IA. Al igual que el OP reconocido, se usa para resolver juegos similares al ajedrez y también se puede usar en muchos otros dominios como la planificación de rutas o la resolución PDDL. Desde un punto de vista teórico, una búsqueda de fuerza bruta es un método elegante para resolver cada problema. La razón por la que se utilizan las heurísticas en los programas de la vida real es que, debido al hardware informático actual, el cálculo es lento. Por lo tanto, la heurística se usa como un acelerador de velocidad.
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El enfoque de fuerza bruta es sin duda el primer paso de muchos en la programación de IA. Pero utilizando estas experiencias, el programa debe aprender a encontrar la mejor solución o al menos una solución más cercana al problema. Dado que el primer objetivo en AI es encontrar una solución, nada puede vencer el enfoque de la fuerza bruta. Pero luego, utilizando los resultados anteriores de los enfoques de fuerza bruta, el programa debe desarrollar sus propias heurísticas y utilizar estos datos junto con la fuerza bruta para encontrar la solución óptima.
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Realmente cualquier 'inteligencia' exhibida por una computadora se considera IA, independientemente de la fuerza bruta o el uso de heurística inteligente. Por ejemplo, un bot de chat puede codificarse para responder a la mayoría de las respuestas utilizando muchas, muchas declaraciones if. Esta es una IA, sin importar cuán mal codificada / diseñada esté.
La computadora que juega al ajedrez superando a un profesional humano puede verse como un hito significativo. Quiero decir, alguien programó una computadora para vencer a los grandes maestros y a los genios del ajedrez. Muchos pensaron que no era posible ya que el ajedrez es un juego tan complejo. Este tipo de trabajo probablemente se dividió en una IA más compleja, ya que si una computadora pudiera jugar al ajedrez, seguramente también completaría otras tareas complejas.
Observe cuán refinada es la programación de ajedrez: bitboards mágicos, hash de Zobrist, poda, SMP perezoso y muchos más. Tal vez este no sea el tipo de hito de la IA que pensabas, pero una vez más, las cosas que se pueden considerar IA son bastante amplias.
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No sé por qué no lo considerarías todo ya que cada cosa ha usado algo como eso ha sido en las noticias recientes.
La evolución de una red neuronal es muy similar a la búsqueda de fuerza bruta, solo afecta a los óptimos locales, porque no es exhaustiva.
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