D'après mes connaissances, la plupart des études actuelles sur l'intelligence artificielle utilisent une sorte de réseau neuronal ou ses variantes. Un bon exemple serait l'alphago de DeepMind qui, je crois, est un réseau de neurones profond, pour la vision CNN, le texte, la musique et d'autres fonctionnalités ordonnées RNN, etc. , etc. disponibles pour les applications.
Les réseaux de neurones et leurs variantes sont-ils donc le seul moyen d'atteindre la "vraie" intelligence artificielle?
Réponses:
Si par véritable IA, vous voulez dire `` comme les êtres humains '', la réponse est - personne ne sait quels sont les mécanismes de calcul appropriés (neuronaux ou autres) ni même si nous sommes capables de les construire.
Ce que font les réseaux de neurones artificiels (RNA) est essentiellement une «régression non linéaire» - ce n'est peut-être pas un modèle suffisamment solide pour exprimer un comportement semblable à celui de l'homme.
Malgré la propriété d '«approximation de la fonction universelle» des RNA, que se passe-t-il si l'intelligence humaine dépend d'un mécanisme encore inconnu du monde physique?
En ce qui concerne votre question sur «la seule façon»: même si les mécanismes neuronaux (physiques) étaient en fait la seule voie vers l'intelligence (par exemple via les microtubules quantiques de Penrose), comment cela pourrait-il être prouvé?
Même dans le monde formel des mathématiques, il y a un dicton selon lequel "les preuves de non-existence sont difficiles". Il semble à peine concevable que, dans le monde physique, il serait possible de démontrer que l'intelligence ne pourrait naître par aucun autre mécanisme.
Revenant aux systèmes informatiques, notons que Stephen Wolfram a fait l'observation intéressante dans son livre `` Un nouveau type de science '' que de nombreux mécanismes apparemment distincts qu'il a observés semblent être capables de `` calcul universel '', donc en ce sens, il n'y a rien de très notamment sur les RNA.
Cela dépend de ce que vous considérez comme une "véritable intelligence artificielle". Mais cela signifie probablement pouvoir penser comme un humain - et peut-être le faire de manière plus rationnelle, car dans le cerveau humain l'émotion précède le ratio.
Il semblerait qu'un réseau de neurones, ou un algorithme génétique qui fait évoluer les réseaux de neurones, est le moyen le plus proche - imitant les humains.
Cependant, le contre-argument traditionnel à cela est que nous avons essayé de faire de même avec le vol. Nous avons essayé de copier la nature, d'imiter les oiseaux - d'essayer de voler en battant des ailes. Mais finalement, nous avons fait des avions qui ne comptaient pas battre des ailes.
En IA, il y a beaucoup plus de variables qu'en aérodynamique. Il est donc très probable qu'une intelligence de type humain puisse être atteinte par d'autres méthodes que les réseaux de neurones.
En fin de compte, les réseaux de neurones sont une approche de l'apprentissage automatique. Il y en a d'autres, tous régis par les règles de ce qui peut et ne peut pas être appris. (Il y a un domaine appelé théorie de l'apprentissage informatique qui couvre cela).
Bien qu'il soit possible d'étendre les systèmes d'apprentissage au-delà de ce qui peut être appris selon COLT, cela signifie qu'un tel système d'apprentissage - réseau de neurones ou autre - est essentiellement défectueux et tirera des conclusions erronées à un moment ou à un autre.
Pour avoir une chance de répondre à cette question, vous devez d'abord avoir une définition rigoureuse de la "véritable intelligence artificielle", que nous n'avons pas. Et même si vous aviez cela, la meilleure réponse serait probablement «personne ne sait». Nous ne comprenons même pas exactement comment fonctionne l'intelligence humaine (qui est probablement le meilleur modèle d'intelligence dont nous disposons pour étudier). Ce que nous savons (ou pensons savoir), c'est que les RNA sont au mieux une réplique très superficielle de la fonction cérébrale. Il peut s'avérer qu'ils ne sont absolument pas sur la bonne voie pour parvenir à une "véritable intelligence artificielle", même si je m'attends à ce que la plupart des gens soient surpris si cela s'avérait être le cas.
Ce qui ne serait probablement pas si surprenant, ce serait si une autre technique émergeait, meilleure que celle d'ANN, OU s'il s'avérait que vous ayez besoin d'un ensemble de techniques. Personnellement, je pense qu'il est presque évident que le cerveau fonctionne en grande partie de manière probabiliste, mais il est également clair que nous utilisons parfois le traitement symbolique / la logique déductive / les règles / etc. la façon de raisonner, la déduction, etc. Ainsi, nous pourrions finalement trouver que nous devons combiner une approche probabiliste comme celle d'ANN avec d'autres techniques - peut-être la programmation logique inductive ou quelque chose de cette nature.