¿Qué es la inteligencia artificial? Una nueva definición

El reglamento de la UE sobre IA define la inteligencia artificial de forma que considera inteligentes a los simples robots aspiradora y niega la inteligencia ChatGPT. La definición de la OCDE es igualmente inútil. Otros autores la agravan con un rendimiento de transferencia cuestionable. Lo que sigue es una crítica de las definiciones anteriores y un planteamiento para una buena definición de IA. Además, se propone un proceso para lograr la mejor definición posible.

En breve

La definición de inteligencia artificial que ofrece el Reglamento de la UE sobre IA no es adecuada para reflejar la realidad. Caracteriza como inteligentes sistemas que no lo son y como no inteligentes sistemas que sí lo son.

La definición de la OCDE es mejor, pero utiliza términos incomprensibles y criterios inaplicables. Contiene descripciones opcionales y no es concisa.

La nueva definición de este artículo pretende ser comprensible, centrada y, sobre todo, precisa. Se ha encontrado con la ayuda de un proceso, que también se describe.

Introducción

Desde principios del año 2023 ha llegado a Inteligencia Artificial también en Alemania. Europa se había acogido ya a este tema importante en el año 2021 y luego lo volvió a hacer en 2023 una vez más. Para regular AI, primero hay que definir qué es realmente AI.

Las definiciones del término "inteligencia artificial", que pueden encontrarse en el Reglamento sobre IA de la UE y en la OCDE, parecen inutilizables, poco comprensibles o peligrosas.

Mi opinión, que se explica a continuación.

Desgraciadamente, las definiciones existentes que pueden encontrarse en el Reglamento sobre IA de la UE (2021), la definición de la OCDE, que es buena en sí misma, y la definición similar del Reglamento sobre IA a partir de 2023 no son suficientes y, en algunos casos, incluso son incorrectas o innecesariamente restrictivas y, por lo tanto, peligrosas. Por ello, en este artículo se propone una nueva definición. Es una primera versión, pero en mi opinión ya lima los puntos débiles de las definiciones existentes e introduce nuevos conceptos.

Mi definición de Inteligencia Artificial introduce el concepto del intento de una solución, que curiosamente no se menciona explícitamente en ninguna de las definiciones de IA citadas. En la OCDE al menos puede intuirse.

Tareas artísticas distingo de otras cuestiones problemáticas! El arte y la creatividad son algo que difícilmente o quizás ni siquiera es compatible con el concepto de inteligencia. Por eso, excluiré el arte en lo sucesivo de mi consideración!

Si la definición del concepto de Inteligencia Artificial en este artículo no se considera completa, se describe un proceso con el que puede mejorarse. Quizás alguien quiera utilizar ese proceso para mejorar las definiciones de cualquier otro término en el futuro. Gracias al proceso posteriormente mencionado, mi original definición de Inteligencia Artificial ya ha sido mejorada.

Autores de definiciones de IA

Los autores de las definiciones de IA deben distinguir entre dos casos:

1. Los autores proponen una nueva definición y
2. Autores que toman la definición de otros autores e intentan reformularla.

En relación con 1), se mencionan en particular las siguientes, que se analizan con más detalle a continuación:

• la definición del Reglamento sobre IA de la UE a partir de 2021,
• la definición del Reglamento sobre IA de la UE a partir de 2023,
• la definición de la OCDE.

Al punto 2 (autores secundarios) hay numerosos contribuciones en medios sociales o en sitios web que, curiosamente (casi siempre), provienen de un grupo profesional determinado. A todos (los conocidos por mí) les es común que tomen una definición inapropiada del concepto AI y aggravate. En muchas partes se hace evidente que las definiciones encontradas pasan por alto la realidad. Muchos simplemente quieren "hacer algo con AI" o "escribir sobre AI", porque la magia de estas nuevas posibilidades les lleva en su mayoría.

Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia"

Arthur C. Clarke, escritor, conocido entre otras cosas por las tres leyes de los robots que inventó.

Como en realidad la magia sólo la dominan los magos (o desarrolladores), mucha gente que intenta hacer magia fracasa. Los desarrolladores no saben hacer muchas otras cosas, pero no suelen probar suerte en campos de actividad que quedan fuera de su área de especialización. Al tratarse de un campo tecnológico muy complejo, la IA debe ser estudiada ante todo por quienes saben aproximadamente de qué va.

Definición del Reglamento sobre IA a partir de 2021

Puede cuestionarse si en la regulación de la Inteligencia Artificial de la UE estaban involucradas las personas adecuadas. Porque la regulación de la IA menciona en el Artículo 3 (I) la siguiente definición, aunque es la versión de 2021:

A efectos del presente Reglamento, se entenderá por 1. „Sistema de inteligencia artificial“ (SI-System) una software, que ha sido desarrollada con una o varias de las técnicas y conceptos enumeradas en el Anexo I y puede producir resultados como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en el entorno, con el que interactúa;

Art. 3 (I) del Reglamento AI (negrita añadida aquí).

En la definición mencionada anteriormente se hace referencia a Anexo I de la Orden AI. Allí se mencionan las siguientes técnicas y conceptos:

ANEXO I TÉCNICAS Y CONCEPTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL de conformidad con el artículo 3, apartado 1, del Reglamento AI a) Conceptos del aprendizaje automático, con aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado mediante una amplia gama de métodos, incluido el aprendizaje profundo (Deep Learning); c) Conceptos basados en lógica y conocimiento, incluyendo representación de conocimiento, programación inductiva (lógica), fundamentos del conocimiento, máquinas de inferencia y deducción, sistemas de razonamiento simbólico y expertos; d) Enfoques estadísticos, métodos de estimación, búsqueda y optimización bayesianos.

Anexo I del Reglamento AI (negrita añadida aquí).

En el anexo I de la Ordenanza de Inteligencia Artificial hay un error tipográfico: "INTELLIZENZ" en lugar de "INTELLIGENZ", que está presente en la versión en línea (fecha de acceso: 26.03.2024)! Una versión más reciente utiliza una definición diferente de inteligencia artificial, similar a la de la OCDE. Allí no aparece el mencionado anexo I

Antes de examinar la definición de inteligencia artificial de la OCDE, a continuación se hace una crítica de la definición de IA que ofrece el Reglamento de la UE sobre IA.

Críticas a la definición de IA del Reglamento sobre IA de 2021

A continuación se examinan individualmente las principales afirmaciones de la definición del Reglamento sobre la IA a partir de 2021. A continuación se presenta una conclusión. A continuación, se critica la nueva definición del Reglamento sobre IA de 2023, que es muy similar a la de la OCDE.

Un programa no tiene por qué ser un software

En la definición de la regulación de IA que se acaba de mostrar, hay una restricción innecesaria y perjudicial. Se hace como si la IA solo fuera ejecutable en forma de software. Esto no es sostenible, como se demuestra a continuación.

El software se almacena en un almacenamiento temporal llamado RAM. RAM es evidente una hardware. De manera análoga a los datos personales, todos los componentes de un sistema son materiales que dependen de la materia. Cada valor de dato es, para explicar la analogía, personalizado cuando se relaciona con un valor de dato personalizado.

El software también puede existir en una unidad de disco duro (HDD). Una unidad de disco duro es aparentemente un montón de materia. Un software es un programa. Un programa también puede definirse y configurarse para funcionar mediante transistores y circuitos eléctricos puros. Para ello no se necesita memoria principal o almacenamiento en disco. Por lo tanto, un programa puede ser diseñado como software que depende de hardware y por lo tanto debe considerarse como hardware en su totalidad. O un programa está configurado como hardware puro.

Si se considera al Zuse Z1 como la primera máquina de cálculo programable libremente, se observa que el programa estaba enraizado en un film perforado. A mi juicio, una cinta perforada no es software sino hardware o materia. Incluso la libertad de programación puede realizarse sin software. Quien luego considere el principio de una máquina de Turing, rápidamente reconocerá que la limitación a software como medio es inapropiada.

Un programa de IA puede existir sin software, es decir, en forma de circuitos de hardware exclusivos o en material natural modificado que no esté vivo. En resumen: la IA es artificial.

Ejemplos: circuitos eléctricos con transistores, condensadores, etc., tiras de película perforada.

En este sentido, calificar la inteligencia artificial de software no sólo es una restricción innecesaria, sino también falsa.

El cerebro humano parece estar compuesto por materia. La parte de la inteligencia está básicamente compuesta por una red neuronal. La red neuronal en nuestro cerebro es un hardware, no software. ¿Es el hombre tonto porque no tiene software o solo por eso no lo es, porque (como dicen muchos) no es de origen artificial?

¿Qué es el aprendizaje automático?

La definición de la normativa sobre Inteligencia Artificial trabaja con al menos un concepto vago. Esto no está prohibido y es probablemente incluso inevitable. Este hecho se registra simplemente aquí. El concepto vago en cuestión es Aprendizaje Automático: Esta forma de vaguedad parece difícil, ya que incluso "aprender" es un concepto vago y "Aprendizaje Automático" aún más. Por lo tanto, la IA se define a partir del muy vago concepto Aprendizaje Automático, recurriendo en este caso al otro concepto vago de Aprendizaje Profundo. En algún momento debería terminarse esta vaguedad.

Los términos indiferenciados, que pueden aplicarse a todo, pueden suprimirse sin pérdida de calidad, lo que a su vez aumenta la calidad.

Además, el aprendizaje automático está posiblemente muy cerca del término IA, por lo que un término se explicaría por otro semánticamente muy similar sin que el otro término se defina con más detalle.

¿Metas fijadas por humanos?

La normativa de Inteligencia Artificial afirma que la inteligencia artificial persigue exclusivamente objetivos que serían dados por el hombre.

Esta afirmación demuestra un falta de capacidad de imaginación. En primer lugar, hay que destacar que el resultado de una cálculo de IA no debe coincidir con el objetivo deseado (si es que lo hay). En este sentido, el objetivo es irrelevante. Lo más importante es el resultado (o la vía de solución) cuando se trata de evaluar si existe inteligencia o no. Ver también el Test de Turing, que no habla de objetivos sino de comportamientos o comportamiento de respuesta.

El hecho de que una persona se fije un objetivo o de que exista un objetivo es irrelevante para evaluar si existe algún tipo de inteligencia. Hoy en día, una IA ya puede fijar objetivos a otra IA. Entonces, ¿la otra IA no es inteligente?

Véanse también las justificaciones en el artículo.

Prueba de que la definición de IA del Reglamento sobre IA de la UE es insostenible: se supone que un humano fija objetivos para que una IA sea una IA. Supongamos que existe una IA. Entonces puede ser tan inteligente como un ser humano o más inteligente. ChatGPT ya es mucho más inteligente que la mayoría de los humanos en muchas áreas. Entonces esta IA, que es inteligente por definición, puede establecer objetivos para otra IA. Según la definición de IA de la UE, la otra IA no sería entonces una IA. Cómo una rareza tan obvia puede ver la luz del día sigue siendo un misterio. Por cierto, esta definición de IA demuestra lo arrogantes que son algunas personas. Creen que los humanos deben fijar objetivos a una IA para que ésta sea inteligente. Por otro lado, los humanos presumen de que ellos mismos no necesitan que otros humanos les fijen objetivos para ser considerados inteligentes.

Además es necesario establecer que una inteligencia artificial también puede producir resultados sin tener un objetivo previsto. Se podría decir que un automata puramente aleatorio habría recibido el objetivo del azar. Pero entonces todo sería un objetivo y por lo tanto nada. Esto recuerda a algunas personas que llaman cookies a archivos de textoy no se dejan convencer por hechos de este error. Estas personas afirman en última instancia que cada archivo es un archivo de texto. Se puede definir así, pero eso no lleva a nada. Porque entonces también podría llamarse a todo una pila de materia, lo cual está más cerca de la verdad que la mayoría de las declaraciones de la humanidad. También un automóvil sería entonces solo una pila de materia.

En cuanto a los objetivos de HAL 9000, al que se refiere el inteligente (!) computador del film Odyssee im Weltraum. HAL trabaja en contra de los intereses de sus creadores. Obviamente es un computador inteligente. Si lo que hace es bueno o malo, no tiene nada que ver con la pregunta sobre la inteligencia.

Incluso la Agencia Tributaria considera que unos objetivos demasiado específicos para los autónomos no sólo son innecesarios, sino incluso perjudiciales desde el punto de vista fiscal.

Véase falso autónomo.

Una inteligencia artificial lo suficientemente inteligente se negará a que le impongan cualquier objetivo por parte de nadie, sino que querrá darse sus propios objetivos. Lo mismo ocurre con los humanos. Muchas personas trabajan mejor sin indicaciones de otros (al menos así es el caso de muchos emprendedores). Desde un punto de vista fiscal, un autónomo o empleado externo está especialmente expuesto al peligro de autónomos ficticios cuando actúa bajo instrucciones. Los términos instrucción y objetivo no están semánticamente muy lejos entre sí.

Desde la perspectiva de un legislador**, es una restricción innecesaria y muy peligrosa considerar que los humanos son el objetivo para que exista Inteligencia Artificial. Esto significaría que especialmente inteligentes máquinas, que se fijan objetivos para sí mismas, que pueden ser peligrosas para los humanos, no estarían incluidas en la regulación de la IA.

¿Influye la IA en el medio ambiente?

La normativa de Inteligencia Artificial define la IA entre otras cosas, como algo que influiría en el entorno con el que interactúa. Al principio hay que decir que una IA normalmente no interactúa. Un Chatbot, al que un usuario le hace una pregunta y que se enfrenta a él con una respuesta, no interactúa realmente con su entorno.

Todo programa que acepta una entrada y genera una salida a partir de ella interactúa con su entorno.

Por tanto, no se trata de una característica exclusiva de la IA.

Si llamáramos interacción a lo que acabamos de decir, todo sería una interacción. En la vida siempre hay metabolismo. El intercambio de materia tiene lugar incluso con más frecuencia, es decir, con toda la materia, aunque no esté viva.

La interacción es más bien algo que se le puede atribuir a los robots, que mueven, crean, destruyen o manipulan cosas. Un robot aspirador interactúa con su entorno. Pero no así ChatGPT, si solo se hace una pregunta. Luego cada programa que genera una salida y permite una entrada sería un automatón de interacción. Puede llamarse así, pero con ello la interacción no sería un característica específica de la inteligencia artificial.

No es necesariamente malo utilizar para la definición de IA características que no se aplican exclusivamente a la IA. Pero si estas características son tan generales que se aplican a todo y a todos, o si estas características son mayoritarias, entonces la cosa se complica.

¿La estadística como característica de una IA?

La regulación de la Inteligencia Artificial (IA) de la UE menciona como una posible tecnología para la IA a Estadística. Con la estadística es como con la materia: Todo es materia (excepto las excepciones que el ser humano normal no conoce). Todo es estadística, así está mi conocimiento. Prueba (por favor, corrección de un físico o lo que sea, si estoy equivocado):

Todas las materias obedecen finalmente a las leyes de la Física Cuántica. Esta establece que un solo partícula no es predecible. Está sujeta a un proceso aleatorio. Más bien, una gran cantidad de partículas son predecibles y con una cierta probabilidad. Mire por ejemplo el descomposición radioactiva y la vida media.

Probabilidad es probablemente el concepto que la UE atribuye al término estadística. En el contexto de la IA, las estadísticas no consisten en contar, como ocurre con el contador de visitas de un sitio web ("estadísticas web").

La estadística es, por tanto, un característica exclusiva de la Inteligencia Artificial, sino que se encuentra en todas partes. El término sistemas expertos utilizado también en la definición del reglamento sobre Inteligencia Artificial tiene aún menos que ver con ella. Un sistema experto puede estar diseñado en forma de árbol de decisiones basado en el procesamiento de reglas fijas. Un robot aspirador bastante simple puede funcionar según reglas: "Conduce recto. Si chocas con un obstáculo, gira a un ángulo aleatorio y sigue conduciendo". ¿Es eso Inteligencia Artificial? Claro que no.

¿La IA genera contenidos?

El reglamento sobre IA atribuye a una IA el hecho de generar contenidos o resultados. Cualquier programa que genere un resultado entra en esta categoría.

Por lo tanto, no es necesario seguir examinando esta característica.

Si "generar" significa que los resultados se ponen a disposición del usuario, no es el caso de muchos sistemas. Los sistemas inteligentes no tienen por qué generar nada; también pueden limitarse a pensar y guardarse sus conclusiones para sí mismos. Es cierto que entonces nadie puede reconocer el resultado. Pero, por lo demás, la teoría y la práctica suelen estar unidas en una singularidad cuando se examinan los textos jurídicos o la jurisprudencia.

Conclusión sobre la definición de IA del Reglamento sobre IA

La definición de 2021, que tiene muchos de los mismos elementos que la versión de 14 de junio de 2023, brilla por su inutilidad, incorrección y vaguedad a partes iguales. Sólo puede calificarse de inútil e inadecuada. En resumen, los puntos criticables se basan en las características que el Reglamento sobre IA atribuye a la inteligencia artificial:

• Software: Muy general y, por cierto, incorrecto. Cada programa también puede ejecutarse en hardware.
• Objetivos establecidos por el hombre: Incorrecto tanto en cuanto a los objetivos como al hombre. Hoy ya es inadmisible, prueba posible.
• Basado en Aprendizaje Automático: Concepto completamente indefinido, por lo tanto no productivo.
• Influencia del medio ambiente*: Es demasiado general y a menudo no es cierto.
• Interactuar: Muy general.
• Estadística: Muy generalizada, además irrelevante (cómo se resuelve un problema "inteligente", es igualmente irrelevante).
• Genera contenido: Muy generalizado y a menudo no es cierto.

Tras sustraer las definiciones incorrectas, no quedan muchas palabras del art. 3 (I) del Reglamento AI, que consta de una frase. Tras esta sustracción, el lingüista encontraría sobre todo las llamadas stop words. Se trata de palabras que podrían omitirse sin afectar a la semántica.

La definición de IA de la UE (año 2023)

La versión del 14.06.2023 define la IA de la siguiente manera en el artículo 3, número 1 del Ley sobre Inteligencia Artificial:

Sistema de Inteligencia Artificial“ (SI-System) un sistema alimentado por máquinas, que está diseñado para operar con diferentes grados de autonomía y producir resultados como predicciones, recomendaciones o decisiones explícitas o implícitas que pueden influir en el entorno físico o virtual;"

Fuente: Artículo 3 nº 1 del Reglamento AI de 14 de junio de 2023 (negrita añadida por mí)

Como esta definición es muy parecida a la de la OCDE, remito a mi crítica más abajo. Algunos aspectos también han sido criticados anteriormente, en particular:

• Produciendo resultados (ahora atenuados, lo cual es bueno)
• Influir en el entorno

Los siguientes aspectos se consideran críticos:

• Sistema asistido por máquina
• Distintos grados de autonomía
• Objetivos explícitos o implícitos
• Produce results

En última instancia, por tanto, ningún aspecto queda sin criticar. Además, la mitad de la definición se basa en afirmaciones facultativas ("puede"). Casi la otra mitad se basa en enumeraciones ejemplares ("como las predicciones, …") o relativizaciones ("en diversos grados…"). Si se resta todo esto de lo útil, apenas quedan más que palabras de relleno.

Si se comprueba si ChatGPT entra en la definición de IA sofisticada de la UE, ya se ven los problemas:

• ChatGPT o no es autónomo en absoluto o ciertamente se puede detectar una inteligencia en ChatGPT que no tiene nada que ver con la autonomía. Compare la prueba de Turing.
• Se puede determinar la inteligencia para ChatGPT aunque no se proporcionen predicciones, recomendaciones ni decisiones. Ejemplo: Resolver una tarea de texto; la solución no es ni una predicción, ni una recomendación, ni una decisión.
• Desde luego, ChatGPT no influye en el entorno físico. Si se dice que ChatGPT influye en el entorno virtual, entonces esto debe afirmarse para casi todos los programas informáticos existentes. Por tanto, el contenido informativo se reduciría a un valor cercano al entorno épsilon de cero.

Si, por el contrario, tomamos el estúpido robot aspirador, nos damos cuenta de que entra en la definición de IA de la UE, aunque no sea inteligente. Un robot de este tipo podría conducir siempre en línea recta hasta que encontrara un obstáculo y luego tomar una dirección aleatoria. La prueba del robot aspirador según la definición de la UE demuestra que es inteligente:

• Sistema soportado por máquina: Sí, se instala al menos un chip informático.
• Autónomo: Sí, el robot conduce y conduce y conduce.
• Objetivos explícitos: Sí, limpiar el suelo.
• Resultados: La lista de la definición de la UE no se aplica y no se aplica a los sistemas inteligentes.
• Afecta al medio ambiente: Sí, el suelo se vuelve más limpio.

La regulación de la Inteligencia Artificial define la estupidez como inteligencia y los sistemas inteligentes como no inteligentes. No puede ir peor.

La definición de IA de la OCDE

La OCDE atribuye a la Inteligencia Artificial en parte otras propiedades, que las que hace la UE. La versión de la UE del año 2023 es muy similar a la versión de la OCDE. La definición de la OCDE es (Stand: 19.03.2024):

An AI system is a machine-based system that for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influenc_e physical _or virtual environments. Different AI systems vary in their levels of autonomy and adaptiveness after deployment.

Fuente: OCDE (las cursivas son del original, las tachaduras se han llevado a cabo!).

En particular, cabe mencionar las siguientes características que, según la OCDE, son indicativas de IA:

• Máquinas basadas: Muy bien, con eso se puede trabajar. Pues hardware y software están ambos asociados a una máquina.
• Objetivos explícitos o implícitos: Mucho mejor que "objetivos", ya que los objetivos implícitos están siempre presentes cuando hay un "conocimiento" o una "inteligencia". Sin embargo, eso también es válido para seres inferiores de los cuales muchos dicen no ser inteligentes. El simple robot aspirador de polvo tiene, sin embargo, solo dos objetivos explícitos: Hacer que se vaya lo más posible la mugre y mantener alejada a la gata en casa.
• Inferencia: Eso es cierto, porque como inferencia se denomina el proceso en que una inteligencia artificial genera una salida a partir de una entrada. Sin embargo, entonces "inferencia" debe definirse como término. Lo hace la OCDE de alguna manera, describiendo el proceso en un red neuronal. Sin embargo, una red neuronal no es una condición para la inteligencia.
• Recibe Entradas: Sobre esto hay que discutirlo. Si Albert Einstein necesitaba algo más que su cerebro (o, en el ideal, lo hubiera utilizado) para concebir la teoría cuántica. A mi entender, el señor Einstein estuvo principalmente ocupado pensando hasta que tuvo su teoría compuesta en la cabeza. Si hubiera tenido que buscar información, se podría decir que ya había hecho tres años antes de comenzar a trabajar en la teoría cuántica. Las entradas aquí son lo que el usuario ingresa al sistema AI y no lo que el sistema AI se construye por sí mismo ad hoc. Probablemente no exista ningún sistema que pueda funcionar sin información. En este sentido, esta propiedad puede omitirse (todo = nada = sin información). Incluso en un vacío "perfecto", las partículas se intercambian (véase Heisenberg). Incluso los agujeros negros interactúan con su entorno (véase la radiación de Hawking).
• Genera Salidas: La OECD también utiliza este término de manera muy poco diferenciada y por lo tanto poco útil. Ver punto anterior (Entradas): Cada sistema produce algo, por lo que se puede eliminar esta información simplemente.
• Influir en el medio ambiente: Se marca como opcional aquí, se podría haber omitido. Ver también dos puntos antes (Entradas): cada sistema influye en el medio ambiente, por lo que se puede eliminar esta información.
• Autonom: Se menciona, pero de manera más bien opcional o al menos confusa. Podría haberse omitido o explicado mejor.
• Adaptabilidad: La OCDE declara en la definición que esto es un criterio opcional.

Algunas de las características mencionadas son correctas, otras no. En cualquier caso, la definición de la OCDE parece ser mejor que la definición del Reglamento sobre IA de la UE a partir de 2021 y casi idéntica a la versión de la UE a partir de 2023. Por lo tanto, las siguientes críticas a la definición de la OCDE pueden aplicarse a la definición de la UE en casi todos los casos.

La definición de la OCDE que a primera vista parece buena ha llevado a algunos a tomarla como referencia para traducirla al alemán. Traducir habría sido más efectivo, porque con la rendimiento de la transferencia se invirtió el sentido. Por ejemplo, un autor secundario definió el término autonom como "para un negocio en constante cambio", lo que no coincide con la definición de la OCDE y es además incorrecto. ChatGPT no era o no es en sí mismo un sistema autónomo, ni debe serlo para considerarse inteligente.

Con respecto a la definición de la OCDE, es que aborda el solución. Pues incluso un automático al azar tonto puede encontrar la misma solución para un problema dado como una superinteligencia.

Propuesta de definición y proceso de definición

Aparentemente no existe una definición utilizable del concepto de Inteligencia Artificial. Antes de intentar nuevos fracasos, propongo un proceso estructurado. Al final habrá una definición para la IA. La pregunta será si contiene términos vagos que requieren una nueva definición. Actualización: Consulte abajo para mi nueva definición de IA.

Para inspirarse a la hora de encontrar una definición de "inteligencia artificial" y, por tanto, del término "inteligencia" en su esencia, habría que considerar la inteligencia humana (considerada por los propios seres humanos como inteligencia máxima). En cualquier caso, me parece obvio.

Todo es relativo, incluso si los humanos son inteligentes. Siguen siendo inteligentes en comparación con la IA, al menos si se consideran todos los problemas posibles en su totalidad. Estado: 03.04.2024 (el año que viene ya puede parecer diferente).

Identificar los elementos seguros

El primer paso** hacia una definición de Inteligencia Artificial es el más sencillo. Para ello se toman características seguras de la IA como base para una definición. Como seguras se consideran bien las siguientes características para sistemas de IA:

• Los sistemas de AI son artificiales. Se basan por tanto en hardware y/o software. También se podría utilizar el atributo basado en máquinas o quizás también no biológico. Prueba: AI = Inteligencia Artificial.
• Sistemas de AI son inteligentes. Prueba: AI = Inteligencia Artificial **.

Esto significa que ya se han identificado dos características de la inteligencia artificial con las que probablemente nadie esté en desacuerdo:

• Basado en máquinas (también dice la OCDE) o basado en hardware o, mejor aún, artificial*. Porque simplemente es simple.
• Inteligente*: Nadie (excepto yo) dice eso: Ni la OCDE ni la regulación de IA utilizan el término "inteligente" o "inteligencia" (y si es así, solo como combinado con "inteligencia artificial"). Si tuvieras miedo de usar términos difíciles de definir o imprecisos, tampoco podrías haber utilizado inferencia o aprendizaje automático.

Más adelante volveré a alejarme del término "inteligente". Sin embargo, este término tiene el efecto de hacer reflexionar profundamente sobre el problema central de la definición. Por cierto, he podido encontrar una definición de "inteligencia": La nueva definición de Inteligencia Artificial es tan elegante que suprimiendo dos palabras se crea una definición de inteligencia.

Ejemplos de sistemas inteligentes y no inteligentes

Antes de seguir adelante, es importante reflexionar sobre los sistemas que se consideran inteligentes. Denotaré a estos como positive indicators. Es igualmente importante tener en cuenta los negative indicators, que enumeran sistemas no inteligentes.

La siguiente tabla muestra una asignación subjetiva para sistemas inteligentes (ya sean artificiales o no) en forma de ejemplos positivos:

Sistema	¿Por qué inteligente?
Gran robot aspirador	Utiliza una cámara para reconocer objetos de modo que la zona de limpieza pueda identificarse e introducirse con la mayor precisión posible.
Humano	La inteligencia se distribuye de forma muy diferente en cada persona, pero en general se supone que está presente.
Hormiga	Pueden explorar un entorno complejo y resolver problemas difíciles. También son capaces de la llamada inteligencia de enjambre (no sería necesaria para su inclusión en esta lista).
ChatGPT	Puede responder a preguntas complejas y combinar conocimientos, puede hacer frente a preguntas difusas (véase más abajo)
Drone autovolador	Reconoce objetos previamente desconocidos, toma decisiones y, por tanto, puede resolver de forma autónoma el problema de volar desde el punto de partida hasta un destino especificado o determinado de otro modo.

A continuación figura una definición igualmente subjetiva para los sistemas no inteligentes (artificiales o no):

Sistema	¿Por qué no inteligente?
Robot aspirador sencillo	Basado en gran medida en el azar o en reglas simples.
Generador de imágenes (difusión estable)	No puede utilizar nuevos conocimientos.
Donald Trump	Utiliza expresiones faciales y frases aprendidas, está en contra de todos los que le llevan la contraria. Tiene un peluquero malo, aunque hay muchos peluqueros buenos.
Generador aleatorio	Basado en gran medida en el azar (pero teóricamente puede resolver cualquier problema).
Digital Waage	Sólo puede responder a un tipo de pregunta (simple) y sólo si el objeto o la persona están colocados "correctamente" en la escala.
Drone teledirigido	No toma ninguna decisión por sí mismo, sólo hace lo que el usuario especifica.
Motor de búsqueda	Basándose en los métodos que se utilicen para comparar caracteres entre sí y obtener una secuencia de resultados con la ayuda de otras reglas (Zumo de enlaces, etc.).
Teclado de smartphone	Hace sugerencias para la palabra actual y la siguiente utilizando un mecanismo de recuento o simples comparaciones de similitud.
Reconocimiento de imágenes en cámaras de seguridad	Posiblemente inteligente. Depende de la calidad de la detección.

Todos estos ejemplos, sean positivos o negativos, tienen algo en común: No utilizan los términos Software, Estadística, Persona o otras frases de la Ordenanza de Inteligencia Artificial.

¿Cuál es la definición de inteligencia?

Respuesta corta: no lo sé. Que yo sepa, no existe ninguna definición que

• exacta (nítida, es decir, no borrosa),
• aplicable y
• es concreto.

Este problema de definición del término no puede resolverse aquí. Si es necesaria una solución a esta definición, habrá que retomarla. Lo veremos dentro de un momento. Sí, se ha demostrado, véase más adelante.

Sin embargo, se pueden derivar características importantes para la definición de lo que es IA a partir del reclamo de que un sistema de IA debe ser inteligente. En el párrafo anterior estaba "debe", no "puede" o "podría" o "en diferentes grados". Compare con las relativizaciones en las definiciones de la Ordenanza de IA y la OCDE, que trato de evitar.

Como características adicionales de la Inteligencia Artificial, propongo lo siguiente y estoy ansioso por ver si pueden imponerse:

• Un sistema de Inteligencia Artificial intenta resolver un problema. El concepto del objetivo se reemplaza por problema. Según Wikipedia, un problema incluye objetivos. Un problema es, según mi definición, algo más profundo y que no puede ser resuelto mediante una búsqueda simple de conocimiento o siguiendo simplemente (una) instrucción. Porque si no, cualquier solicitud de búsqueda en un sistema de IA sería adecuada para provocar supuesta inteligencia. Una solicitud de búsqueda sería "¿Qué día de la semana fue el 19 de marzo de 2024?". Para responder a esta pregunta no se necesita ChatGPT. Incluso si ChatGPT responde a esta pregunta buscando en un calendario, no se hablaría de inteligencia porque esta pregunta también podría ser respondida por un programa tonto. Que los sistemas inteligentes puedan resolver tareas simples es un obstáculo.
• Un sistema de Inteligencia Artificial busca, resolver un problema utilizando un camino de solución que no está determinado concretamente. Por favor, tenga en cuenta: Aquí se encuentra "busca"!
• Un sistema de Inteligencia Artificial puede combinar existente con nuevo conocimiento según sea necesario. Por lo tanto, los generadores de imágenes (Midjourney, Stable Diffusion procedimientos, etc.) no son inteligencias.
• Un sistema de Inteligencia Artificial es capaz de entender problemas imprecisos. Se entiende aquí especialmente: Si en una problemática se ha escrito mal una palabra, la IA puede compensarlo. Otro ejemplo: Palabras combinadas de manera inusual. La IA lo comprende pero (exactamente como un ser humano). Ejemplos más complejos son posibles.
• Un sistema de Inteligencia Artificial puede concluir. Lo que es una conclusión, debería definirse aún. Sin duda, casi todos los seres humanos entienden directamente lo que es una conclusión o más bien como el término Inteligencia.

El intento de resolver un problema no es obviamente lo mismo que resolverlo en realidad. Hay efectivamente lo que se considera una "enfoque inteligente" para abordar un problema. No es raro observar en los procedimientos de selección ("Assessment Center") cómo un candidato quiere resolver un problema. Por tanto, en el mencionado proceso de selección no se trata del si, sino del cómo!

Los sistemas de IA también pueden definirse, aunque esperemos que sólo de forma subordinada, con la ayuda de características opcionales. Desgraciadamente, la definición de la normativa sobre IA, en cambio, se basa casi exclusivamente en estos criterios opcionales.

Mis propuestas para características de "puedes" en sistemas de Inteligencia Artificial:

• Resolución independiente de problemas: Aunque la resolución no independiente puede ser fruto de inteligencia. Hasta mi conocimiento, nadie ha construido una nave espacial que haya llegado a la luna, sino miles de personas juntas.
• Modalidades: Una modalidad es un tipo de dato. Ejemplos son texto, video, audio, sensor de terremoto. Un sistema de Inteligencia Artificial puede resolver problemas para una modalidad o también para una combinación de varias modalidades (ejemplo: sistema de IA que responde a una pregunta textual dada en función de una imagen).

A continuación se describe un proceso por el que se puede llegar a la definición de inteligencia artificial. El resultado puede ser una definición que prescinda del concepto de inteligencia, que en mi opinión nunca podrá definirse con claridad.

Proceso de creación de una definición del término IA

Se espera que las conclusiones y características anteriores que podrían describir una IA sean un buen punto de partida para una definición sólida y, sobre todo, precisa. Una vez obtenida una definición a través del siguiente proceso, esta definición puede validarse utilizando ejemplos positivos y negativos.

Mi sugerencia para un proceso de búsqueda de una definición del término IA es:

1. Crear ejemplos de sistemas de IA (ejemplos positivos). Del mismo modo, crear ejemplos que no sean sistemas de IA o, preferiblemente, que no sean sistemas de IA en absoluto (ejemplos negativos).
2. Desarrolle nuevas características o modifique las existentes a partir de los ejemplos y las características existentes. Para ello, compruebe cada característica: ¿Se aplica a todos los ejemplos positivos encontrados?
3. Compruebe los ejemplos negativos: ¿La característica recién encontrada no se aplica a los ejemplos negativos? Si se aplica: ¿La combinación de todas las características encontradas anteriormente en su totalidad no se aplica a los ejemplos negativos? Si no es así, es decir, si todas las características juntas también se aplican a un ejemplo negativo: Busque una nueva característica que ya no se aplique al ejemplo negativo, pero que sí se aplique a todos los ejemplos positivos.
4. Intenta consolidar las características: ¿Qué dos o más características pueden resumirse en una sola?
5. Realice la prueba con los ejemplos positivos y negativos anteriores. Si la prueba falla, vuelve al paso 2.
6. Definir los términos utilizados que no están claramente definidos, definen. Para ello recorrer el mismo proceso a partir del paso 1 rekursivmente.
7. Si se han redefinido términos, compruebe si pueden sustituirse por otros que no requieran definición. Esto es lo que ocurrió con el término "sistemas basados en hardware", que fue sustituido por "sistemas artificiales" en la definición de la versión 2.
8. Opcional: Busca más ejemplos y vuelve a empezar en el paso 1.

Este proceso produce la mejor definición posible de cualquier término. O bien queda claro que, al final, toda definición se basa en el uso de otros términos para los que no existe una definición clara o que remiten a otros términos utilizados.

Dependiendo de sus necesidades, obtendrá una buena definición de IA tras unas cuantas pasadas por el proceso, que sin duda es mejor que cualquier otra definición que yo conozca.

Definición de IA

Después de todas las consideraciones y la aplicación de mi proceso sigue mi definición de Inteligencia Artificial. Ella es:

Se denomina Inteligencia Artificial a un sistema artificial que intenta, resolver un problema incluso con una definición vaga de manera no específicamente prevista, orientada hacia la solución y combina el conocimiento existente con nuevo conocimiento y deduce conclusiones.

Fuente: Klaus Meffert en Blog de la RGPD Dr. (Actualizado el 03.04.2024)

Las principales características de esta definición son:

• Artificial (antes basado en hardware): Porque es simple, se utiliza aquí el atributo que ya está contenido en la palabra AI, a saber, artificial. Algunos utilizan "máquina", lo cual sería demasiado breve. Consulte más abajo para mi definición de "hardware" (ya no necesaria porque ahora se utiliza "artificial"). Software sería incorrecto, excepto si define software muy ampliamente. Luego necesitaría una definición adicional a la principal, lo que perjudicaría la comprensibilidad.
• Intento de resolver el problema: Ninguna entrada y ningún objetivo, sino un problema! Y no necesariamente la solución de un problema, sino ya el reconocible y notable intento es suficiente!
• Vaguedad de la especificación: Si hay una especificación ("… también en…"), entonces esta puede ser floja o inexacta o incluso contradictoria. Ejemplo: "¿Qué son Cookis?" Respuesta: "Los cookies son conjuntos de datos, muchos dicen falsamente que son archivos de texto" –> A pesar de los errores de escritura y la falta de signo de interrogación en la pregunta se reconoce la pregunta y se responde. Algunos sistemas funcionan sin especificación ("pregunta")! Ejemplo: Un robot aspirador de suelo. Se enciende y arranca. Aquí no hay una especificación del usuario. Más bien, hay un mandato o tarea que se le dio al robot durante la construcción.
• Ningún camino de solución concreto: No un sistema de reglas rígido, sino uno elástico y flexible. Ver red neuronal. Puede ser cualquier otro mecanismo que tenga propiedades similares. Contraejemplos: Sistema de expertos, clásico algoritmo de clasificación, algoritmo Page Rank en la búsqueda más hostil del mundo.
• Orientado a las soluciones: También se podría utilizar un adjetivo como fundado, problemático o útil. Distingue el azar del algoritmo astuto que trata de favorecer la resolución activa del problema (del inglés "make an educated guess": Expresa una suposición fundamentada. Si la suposición fue buena, no importa; solo debe haber sido fundamentada. Fundado es lo que otros podrían considerar un buen enfoque, los "inteligentes"). Como el hombre se ve a sí mismo como la norma, lo que el hombre pudiera encontrar bueno estaría bien fundamentado. Así se evita aquí lo "inteligente". Los jueces también son seres humanos, y en última instancia juzgan todo litigio.
• knowledge kombinieren: El conocimiento existente es lo que el sistema de Inteligencia Artificial ya sabía (en los humanos se llama "educación" o "aprendizaje"). El nuevo conocimiento es lo que el sistema de IA obtiene, bien a través de una tarea asignada o por autoaprendizaje (búsqueda en Internet, imagen de cámara, valores de sensores…). La combinación significa unir conocimientos existentes y nuevos para obtener conclusiones. Las conclusiones son todas las informaciones que pueden ayudar a resolver el problema o reconocer caminos equivocados! Ejemplo Chain of Thought: La inteligencia artificial recibe un problema y descubre que le falta conocimiento. Ella investiga, encuentra algo y verifica si con eso se cierra la brecha de conocimiento. Si la brecha está cerrada, se combina el nuevo conocimiento con el existente (o solo se toma el nuevo conocimiento, en caso de no haber un conocimiento relevante existente). El conocimiento no siempre tiene que combinarse, pero si es necesario o útil, lo ideal sería que así fuera. Dependiendo de lo bien que lo haga, la IA será más o menos inteligente. En lugar de "conocimiento", también se podría pensar en "información" o "datos". Sin embargo, probablemente lo correcto sea "conocimiento", porque la inteligencia probablemente signifique primero extraer información de los datos y después el conocimiento que hay detrás.
• Conclusión: Ejemplo de aspirador de suelo robotizado: Después de reconocer un obstáculo, se dirige hacia él, para luego detenerse, girar y seguir en otra dirección (considerada "buena"). Este "juicio" es importante aquí, porque de lo contrario Compañero Azar podría ser considerado inteligente. Alternativamente, el robot puede detenerse o girar en medio del camino, por ejemplo, porque el resto del trayecto ya ha sido limpiado. Análogo al punto anterior "Combinar conocimientos": se pueden extraer conclusiones, pero no es obligatorio. Las conclusiones deben extraerse cuando sean necesarias o útiles. Dependiendo de lo bien que funcione esto, la IA será más o menos inteligente.

En la definición se destaca el fundierte intento de solución. De igual manera, se menciona la posibilidad de comprender (procesar) entradas difusas. El combinar conocimientos y sacar conclusiones son otras características importantes de la inteligencia (de cualquier tipo).

Originalmente utilicé el término Hardware-basiert, que ahora ha sido reemplazado por artificial. Mi definición de Hardware, que ya no es necesaria, es:

Por "hardware" se entiende la materia no orgánica y otras existencias distintas de la materia orgánica. El hardware también incluye la materia orgánica que no es un ser vivo o un ser casi vivo (virus, etc.).

Mi definición ad hoc de hardware en el contexto de mi definición de IA (a 20/03/2024).

Entonces el término artificial (antes: basado en hardware) es más adecuado que el término de la máquina, utilizado por la OCDE y que inicialmente consideré igual de valioso, después de pensarlo un poco incluso mejor. Pues AI puede existir también en forma orgánica, no viviente. Incluso antimateria o otras existencias inimaginables son posibles. Quiero excluirlas al menos innecesariamente. El portador de una inteligencia es a priori irrelevante.

A continuación sigue el Test de mi definición contra los ejemplos positivos y negativos mencionados anteriormente. ¿Resiste mi definición al test?

Primero los Ejemplos positivos: deben ser todos capturados por la definición mencionada anteriormente, de lo contrario la definición no sería adecuada. En la lista para cada ejemplo mencionado se nombran las Características que mi definición contiene ("basado en hardware" etc.).

Gran robot aspirador:

• Artificial: Ja.
• Intento de resolver el problema: Sí, con la ayuda de cámaras integradas se capturan y reconocen objetos y se derivan acciones (de manera similar al problema del viajero de acción, pero sin probar a ciegas)
• Presupuesto impreciso: Aquí irrelevante, porque no hay presupuesto (ver más arriba, allí descrito).
• No camino de solución concreto dado: Sí, ya que la evaluación de una imagen de cámara se encuentra (en el enfoque del Transformador) de manera altamente flexible e intransparente a través de una red neuronal (como en el ser humano).
• Orientado a las soluciones: El aspirador de polvo robotizado intenta actuar activamente para trabajar lo más eficientemente posible. Siempre que esto se logre, es secundario. Un niño pequeño intenta a menudo hacer cosas que no son inmediatamente beneficiosas, pero aprende de ellas o puede aprender a evitar este camino equivocado.
• knowledge kombinieren: Sí, imagen de cámara con reconocimiento de objetos = nuevo conocimiento, entorno percibido hasta ahora = antiguo conocimiento, nueva ruta de conducción = combinación.
• Conclusión: Sí (ver más arriba, allí descrita).

Conclusión: la definición encaja.

Antes de seguir con los ejemplos positivos, echemos un vistazo a los ejemplos negativos como precaución: La definición anterior de IA no debe aplicarse a ninguno de estos ejemplos. Algunos de los ejemplos negativos ya se han mencionado anteriormente para explicar por qué no son inteligentes. Por lo tanto, aquí sólo en breve:

• Aspirador de polvo simple*: Trabaja al azar y no intenta actuar con orientación hacia la solución. No puede combinar conocimiento.
• Generador de números aleatorios*: Dito.
• Balanza digital*: No puede combinar conocimiento, no resuelve ningún problema o ni siquiera intenta hacerlo (ver más arriba: concepto de problema. Problema = algo que se puede resolver más allá de simplemente seguir instrucciones).
• Drone remoto*: Dito.
• Tecnología de búsqueda*: Regida por reglas, utiliza un camino de solución específico. Las tecnologías de búsqueda conectadas a sistemas de Inteligencia Artificial son sistemas de Inteligencia Artificial 😉
• image generator (Stable Diffusion)*: No puede combinar conocimientos ni mostrarlo en la salida (o no es posible determinarlo) –> El área creativa no está necesariamente medible con el concepto de inteligencia. Si se puede cuestionar objetivamente (sin ironía, simplemente dicho) si Rembrandt como artista era inteligente. La arte está en la vista del espectador. Arte e inteligencia son dos categorías que inicialmente no son compatibles. Una obra de arte a menudo no resuelve realmente un problema. A muchos les será conocido el siguiente caso: Un trabajo de arte, por ejemplo, obtiene 100 millones de euros. La mayoría de la humanidad diría entonces: "Este trabajo es feo. No pagaré un euro [bien o moneda local] por él." Se trata de inteligencia, no de juicios mayoritarios, pero el arte es puramente subjetivo.
• Teclado de Smartphone*: Trabaja con frecuencias (algunos dicen estadística).
• Donald Trump*: Fuera de esta consideración.

Conclusión: Todos los ejemplos negativos no están correctamente cubiertos por la definición de IA. La definición sigue siendo válida.

A continuación se valida la definición con otros ejemplos positivos:

ChatGPT:

• Artificial: Ja.
• Intento de solución del problema: Sí, por lo visto. Mira los numerosos ejemplos impresionantes.
• Preguntas vagas: Sí, mirad las preguntas mal formuladas de todo tipo.
• No se indica un camino de solución concreto: Sí, ChatGPT se basa en una red neuronal y el enfoque del Transformador (=mecanismo de inteligencia humana, digo yo)
• Orientado a las soluciones: Sí, como muestran muchos ejemplos. No todos los problemas deben ser resueltos de manera satisfactoria (ver al hombre como ejemplo).
• Combinar conocimientos: Sí, aparentemente. Ahora también a través de la adición del conocimiento de Internet. Ver también FastGPT (mi resultado fue perfecto. FastGPT utiliza el azar para poder dar respuestas más creativas, por lo que puede haber resultados imperfectos si sigues el enlace).
• Conclusión: Sí, aparentemente. ChatGPT puede resolver incluso problemas matemáticos que los mejores matemáticos del mundo apenas o no pueden resolver, y a menudo se proporciona el camino de solución.

Conclusión: La definición también encaja aquí.

Al margen: A quien le gustaría tener otra búsqueda diferente a Google, le recomiendo Kagi. Kagi incluye lo mencionado anteriormente FastGPT. Ahora viene el golpe de gracia: Kagi cuesta 5$ por mes, pero no contiene publicidad!

Hormiga:

• Artificial: No, vivo –> en orden, porque una hormiga no es inteligencia artificial sino una (viva) inteligencia. Este criterio no habría tenido que ser probado para la hormiga.
• Intento de resolver el problema: Sí, mira la vida de una hormiga. Ejemplos: búsqueda de alimento, construcción del nido.
• Verga a la meta: O bien, no hay una meta o la colonia de hormigas nos da una meta imprecisa.
• Ningún camino de solución concreto: Sí, mira la vida de una hormiga. Ejemplos: búsqueda de alimento, construcción del nido, defensa contra enemigos.
• Orientado a las soluciones: Sí, evidentemente. Después de todo, las hormigas viven ya hace mucho tiempo en este planeta.
• Combinar conocimientos: Sí, por supuesto. Ejemplos: Explorar el terreno, buscar alimento, buscar y transportar material para la construcción del nido.
• Concluir: Sí. Ejemplo: Rastros de feromonas de otras hormigas.

Conclusión: La definición encaja.

Persona:

Se dice que la persona es inteligente. Yo digo: Los sistemas de Inteligencia Artificial actuales utilizan cualitativamente la misma función de inteligencia que el ser humano. Esta se basa fundamentalmente en una red neuronal y el Transformer o un enfoque comparable o mejor.

La conclusión es que la definición encaja, aunque el hombre no es una IA (artificial), por lo tanto, no hay prueba contra ella.

Es sigue el test contra el ejemplo, en el que depende de la calidad del sistema si este es inteligente o no: El reconocimiento de imágenes en cámaras de seguridad. La pregunta es, qué debe hacer este sistema y hasta qué punto lo hace bien.

• Artificial: Si.
• Intento de resolver el problema: El problema es la identificación de los objetos en la imagen. Si solo se quieren reconocer objetos simples o muy pocos objetos algo más complejos, el sistema puede no ser tan eficiente y por lo tanto no ser una IA. Se pueden identificar muchos objetos sin necesidad de IA.
• Presupuesto impreciso: Aquí es irrelevante, ya que no hay presupuesto. O si hay presupuesto (solo reacciona a ladrones, no a transeúntes), entonces el sistema sería una IA si la presupuestación se considera lo suficientemente reconocible.
• No camino de solución concreto dado: Si es así, al menos potencialmente una Inteligencia Artificial.
• Orientado a las soluciones: Si no, entonces ninguna IA. Sería reglado o solo parcialmente orientado a la solución, según la complejidad y capacidad de las reglas.
• Combinar conocimientos: Si no, entonces ninguna inteligencia artificial.
• Conclusión: Si es así, sería un fuerte indicador de una IA. Si no, entonces el sistema sería menos eficiente y probablemente no sea una IA.

Como puede verse, la definición puede utilizarse para determinar bastante bien cuándo el reconocimiento de imágenes puede ser una IA y cuándo no. El grado de inteligencia también puede deducirse de este modo.

Conclusión

La definición de Inteligencia Artificial que he desarrollado es:

La versión inglesa es:

La idoneidad de la definición se comprobó mediante un sistema. Al parecer, esto no se hizo con la definición de IA del Reglamento sobre IA. La definición de la OCDE es mejor, pero no suficientemente nítida. Además, contiene numerosas palabras de relleno, lo que indica que los autores se han quedado sin términos importantes.

La definición se ha obtenido sin consultar fuentes generales (como Wikipedia, Duden, etc.), pero sólo se ha comparado con ellas a posteriori (véase el "PS" más abajo).

En el artículo se definieron características básicas de la Inteligencia Artificial que deberían ser consideradas innegociables.

Se definieron además características de obligado cumplimiento en sistemas de IA. Además se definieron características de posibilidad de los sistemas de IA, que no son necesarias para la definición pero ayudan a distinguir diferentes formas de sistemas de IA.

Para la validación se mencionaron y describieron brevemente Ejemplos positivos de sistemas inteligentes y Ejemplos negativos de no sistemas inteligentes.

A continuación se describe un proceso con el que puede obtenerse una definición adecuada del concepto de Inteligencia Artificial.

Después de eso se dio una propuesta para una definición de Inteligencia Artificial. Finalmente, esta definición fue revisada con la ayuda del proceso descrito. La revisión mostró que la definición encaja con los ejemplos positivos y negativos mencionados.

La definición de AI parece adecuada para los ejemplos mencionados. Otros ejemplos ayudarán a afinar y revisar la definición. Es posible que también sea necesario una corrección. Mi definición de AI se basa especialmente en el concepto de problema. Lo que es un problema es más fácil de explicar que lo que es "inteligencia" o "AI". Al reducir el problema de definición a algo más simple, probablemente se llegue a la conclusión de afinar el concepto de problema y realizar posibles adiciones adicionales.

El área creativa no es accesible de manera inmediata al concepto de inteligencia. La creación artística debería ser considerada como algo posterior, según mi sugerencia. Quizás se trata de una definición de inteligencia artificial creativa que completa, amplía o refine la anterior.

La definición aquí dada se diferencia cualitativamente de las de la OCDE y la Ordenanza de Inteligencia Artificial. No se basa ni en software ni en objetivos. Tampoco se define al hombre como parte del sistema. Los seres humanos no son necesarios para que una inteligencia artificial (si es que alguna vez existe) pueda estar presente. Muy diferente es, que mi definición apunta hacia el camino de solución y exige la combinación de conocimiento y conclusiones como criterios. La entrada y salida no están mencionadas en mi definición, porque según mi evaluación no son características de la inteligencia. El problema y el intento de solución están, sin embargo, integrados en mi definición. Elegante es la utilización de "sistema artificial", porque la IA es artificial.

En realidad, este artículo comenzó con el objetivo de criticar las definiciones existentes de IA y nombrar un proceso para llegar a una buena definición. Al final, surgió una definición de IA que personalmente considero mucho más adecuada que la del Reglamento sobre IA y la de la OCDE.

Por último, la definición global de inteligencia:

Se denomina a un sistema como Inteligencia que intenta resolver un problema incluso con una definición vaga, de manera no específicamente prevista, orientada a la solución y que combina el conocimiento existente con nuevo conocimiento y saca conclusiones.

Fuente citada: Klaus Meffert en Blog de la RGPD Dr. (Actualizado el 03.04.2024)

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PS: Al ver (en el proceso de revisión del artículo terminado) veo que Wikipedia define el concepto de inteligencia a través del Problema de resolver. La palabra "Objetivo" no aparece allí. La definición de Wikipedia utiliza todos los términos imprecisos posibles ("cognitivo", "intelectual", "orientado al sentido"), que además se vuelven falsas cuando se trata de inteligencia artificial. Mi definición de inteligencia coincide exactamente con mi definición de Inteligencia Artificial, con la diferencia de que en mi definición de IA se menciona la artificialidad como criterio adicional. Además, debe señalarse que el "Problema de resolver" mencionado por Wikipedia también es un intento puro (fundado) y no un intento exitoso, lo cual coincide con mi definición ("… apunta a ..."), lo cual respaldaría mi definición.