Nota sobre la IA
Se habla mucho del potencial de la IA, tanto para reemplazar las tareas humanas como para superarlas, pero poco se dice de cómo la IA puede ser muchas cosas más que inteligencia, quizás artificial, pero nunca inteligencia.
Como se ha discutido desde los inicios de la IA en la década de 1960, el nombre IA se abandonó por uno menos atractivo y pretencioso. Por ello, los primeros investigadores en IA pretendieron simular el cerebro humano, de ahí los nombres utilizados desde el principio, como:
a) cerebro electrónico;
b) Inteligencia Artificial;
c) redes neuronales;
d) sistemas expertos.
Desde el comienzo de la era aristotélica, el conocimiento humano se ha dividido y definido oficialmente en áreas muy distintas y discretas, surgiendo así las ciencias y las actividades intelectuales humanas, que se dividieron en:
a) Filosofía;
b) Medicina;
c) Artes;
d) Guerra;
e) Religión;
f) Política;
g) Astrología.
La religión dejó de tener las respuestas exclusivas a todas las preguntas universales y tuvo que dar paso a otras áreas del conocimiento que desafiaron fuertemente la primacía y la totalidad representadas por los libros sagrados y las creencias, las supersticiones, el fetichismo y el animismo, responsables de explicar el origen del universo, la vida, la suerte, el futuro y el destino de todo y de todos, explicando las leyes de la naturaleza, las leyes de la causalidad y el control del universo, la organización de las cosas, los animales y los eventos de todo tipo.
Luego, en la era moderna, surgió el positivismo, donde el controvertido Auguste Comte resumió el conocimiento de Aristóteles y Galileo en una nueva metodología científica en constante evolución, hasta el refutacionismo de Karl Popper, en resumen:
a) metodología científica;
b) organización del método de investigación científica;
c) presentación de evidencia contraria;
d) la impermanencia del conocimiento provisional. Así pues, la división decisiva del conocimiento humano en áreas específicas constituye la primera y definitiva evolución de la ciencia al separarse de la filosofía, el misticismo, la religión, la tradición y la superstición.
En la década de 1950, existían pocas cátedras de ingeniería:
a) militar;
b) naval;
c) civil;
d) eléctrica;
e) agronómica;
f) mecánica.
No hace falta decir que las cátedras de ingeniería eléctrica se subdividieron en otras especialidades:
a) electrónica;
b) de potencia;
c) microelectrónica;
d) de comunicaciones;
e) digital;
f) de redes;
g) matemáticas y operaciones booleanas digitales.
Por lo tanto, sería natural que la IA se especializara en sus ramas de competencia específicas, ya que no podía abarcar todas las áreas del conocimiento humano; por ello, el nombre de IA se sustituyó por el de Sistemas de Computación Expertos (SE). Este nuevo nombre nunca tuvo éxito debido a su falta de atractivo comercial, sus ventas no son buenas, su falta de entusiasmo y la falta de expectativas de un desarrollo cerebral completo.
Divisiones de la IA o Sistemas Expertos (SE)
1 – Analógico;
2 – Digital.
La rama analógica de los SE se conoce en el mercado como la IA comercial que manipula textos, capaz de realizar inferencias heurísticas interpretativas sobre un tema dentro de las normas de interpretación textual gramatical del idioma, con excelentes traductores, buscando la forma estándar de gramática, puntuación, acentuación, ubicación de pronombres, separación y puntos según la norma lingüística de cada idioma en el análisis sintáctico.
Su algoritmo se basa en reglas semánticas y estadísticas sobre una amplia base de datos a partir de un conjunto de discursos almacenados, separados por tema, especialidad del conocimiento humano en las humanidades, como:
a) Historia;
b) Política;
c) Religión;
d) Ética;
e) Leyes;
f) Normas; g) Geografía;
f) Artes;
g) Biografías;
h) Biología;
i) Geología;
j) Astronomía;
k) Pedagogía;
Y así sucesivamente, con más de 2000 áreas de especialización que conforman su marco de referencia para desarrollar respuestas, como ChatGPT y otras similares.
2 – SE Digital
Los sistemas digitales se basan en conocimientos de las áreas de las ciencias matemáticas o exactas, como:
a) Matemáticas;
b) Física;
c) Química;
d) Estadística;
e) Ingeniería;
f) Geometría;
h) Astrofísica.
Por lo tanto, el trabajo se facilita a pesar de estar limitado por las limitaciones cognitivas de las propias matemáticas y la física. Los procesos en SE basados en Matemáticas presentan graves limitaciones inherentes a las Matemáticas, por ejemplo:
a) Matrices hasta el nivel tres;
b) El álgebra trabaja con hasta tres variables independientes simultáneamente;
c) Integrales solo hasta el tercer grado; d) Los límites de la física que trabaja con la exclusión de variables mediante modelado y abstracción;
e) La pérdida de información en derivadas con ecuaciones que contienen constantes;
f) El margen de error en los cálculos de límites y trigonometría;
g) Diversas constantes universales como pi, 0!, división por cero, exponente cero, división de primos entre sí, fracciones, raíz cuadrada de dos y muchas otras definiciones ad hoc.
Por lo tanto, se concluye que los límites de la IA o SE se establecen con los mismos límites del conocimiento humano, que no pueden ser violados en estos algoritmos. Los elementos de IA o SE, y además, los campos de conocimiento de IA están bastante segmentados y no se pueden combinar aleatoriamente sin revisión y supervisión de la inteligencia del conocimiento humano a través de la intervención humana, porque se basan en el conocimiento humano, reglas, pautas y límites del conocimiento humano, y no pueden trascenderlos o superarlos.
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