¿Puede la AI percibir y actuar en el entorno?
El paper “Intelligent agents: theory and practice” (1995) de Michael Wooldridge y Nicholas R. Jennings, explora el concepto <<agentes inteligentes>> que son sistemas capaces de actuar de manera autónoma en un entorno para lograr sus objetivos.
¿Cómo mejorar el aprendizaje en ANNs?
El paper “Learning representations by back-propagating errors” de David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton y Ronald J. Williams (1986), explora un nuevo procedimiento <<back-propagation>> que permite a las redes neuronales artificiales (ANNs) aprender de manera mucho más efectiva.
¿Es viable modelar e implementar una neurona?
El paper “The Perceptron: a perceiving and recognizing automaton” (1957) de Frank Rosenblatt, está dirigido a establecer la viabilidad técnica y económica del perceptrón, el modelo matemático más simple de una neurona biológica.
¿Es posible la inteligencia artificial en computadoras?
El paper “A proposal for the Darmouth summer research projecton Artificial Intelligence” (1955) de J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester y C.E. Shannon, explora si las máquinas pueden simular aspectos de la inteligencia humana, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
¿Puede una máquina simular la inteligencia?
El paper “Computer Machinery and Intelligence” de A. M. Turing (1950) explora la posibilidad de que las máquinas imiten la inteligencia humana, proponiendo un test que lleva el nombre del autor.