Towards artificial intelligence : advances, challenges, and risks

This text contains some reflections on artificial intelligence (AI). First, we distinguish between strong and weak AI, as well as the concepts related to general and specific AI. Following this, we briefly describe the main current AI models and discuss the need to provide common-sense knowledge to machines in order to advance towards the goal of a general AI. Next, we talk about the current trends in AI based on the analysis of large amounts of data, which has recently allowed experts to make spectacular progress. Finally, we discuss other topics which, now and in the future, will continue to be key in AI, before closing with a brief reflection on the risks of AI

Contributions to artificial intelligence: the IIIA perspective

Artificial intelligence is a relatively new scientific and technological field which studies the nature of intelligence by using computers to produce intelligent behaviour. Initially, the main goal was a purely scientific one, understanding human intelligence, and this remains the aim of cognitive scientists. Unfortunately, such an ambitious and fascinating goal is not only far from being achieved but has yet to be satisfactorily approached. Fortunately, however, artificial intelligence also has an engineering goal: building systems that are useful to people even if the intelligence of such systems has no relation whatsoever with human intelligence, and therefore being able to build them does not necessarily provide any insight into the nature of human intelligence. This engineering goal has become the predominant one among artificial intelligence researchers and has produced impressive results, ranging from knowledge-based systems to autonomous robots, that have been applied to many different domains. Furthermore, artificial intelligence products and services today represent an annual market of tens of billions of dollars worldwide. This article summarizes the main contributions to the field of artificial intelligence made at the IIIA-CSIC (Artificial Intelligence Research Institute of the Spanish Scientific Research Council) over the last five years.La intel·ligència artificial (IA) és un camp científic i tecnològic relativament nou dedicat a l'estudi de la intel·ligència mitjançant l'ús d'ordinadors com a eines per produir comportament intel·ligent. Inicialment, l'objectiu era essencialment científic: assolir una millor comprensió de la intel·ligència humana. Aquest objectiu ha estat, i encara és, el dels investigadors en ciència cognitiva. Dissortadament, aquest fascinant però ambiciós objectiu és encara molt lluny de ser assolit i ni tan sols podem dir que ens hi haguem acostat significativament. Afortunadament, però, la IA també persegueix un objectiu més aplicat: construir sistemes que ens resultin útils encara que la intel·ligència artificial de què estiguin dotats no tingui res a veure amb la intel·ligència humana i, per tant, aquests sistemes no ens proporcionarien necessàriament informació útil sobre la naturalesa de la intel·ligència humana. Aquest objectiu, que s'emmarca més aviat dins de l'àmbit de l'enginyeria, és actualment el que predomina entre els investigadors en IA i ja ha donat resultats impresionants, tan teòrics com aplicats, en moltíssims dominis d'aplicació. A més, avui dia, els productes i les aplicacions al voltant de la IA representen un mercat anual de desenes de milers de milions de dòlars. Aquest article resumeix les principals contribucions a la IA fetes pels investigadors de l'Institut d'Investigació en Intel·ligència Artificial del Consell Superior d'Investigacions Científiques durant els darrers cinc anys

Estimation recursive d'une partition: exemples d'apprentissage et auto-aprentissage dans RN et IN

Nous allons présenter dans cet article un algorithme de classification du type auto-apprentissage qui peut traiter des données multidimensionnelles continues à l'intérieur du cube unitaire: CLRO. La première partie traite de divers concepts généraux régissant, à notre avis, les algorithmes d'auto-apprentissage. Dans une deuxième partie nous supposerons que les données ne peuvent prendre que les deux seules valeurs 0 ou 1; ceci nous permettra d'établir une estimation récursive d'une loi de probabilité répresentée de façon exponentielle ayant un forme particulièrment simple. Nous généraliserons ensuite au cas des données réelles comprises entre 0 et 1. On montre que, moyennant certaines hypothèses simplificatrices que l'on justifie, l'algorithme conserve sa forme simple. La troisième partie traite, sous le schéma général, le cas de la classification automatique de points dans l'espace RN, considérés munis de mesures gausiennes. L'algorithme est développé avec le souci de la simplicité des calculs en vue de son utilisation en ligne de façon récursive. Il procède a l'estimation de la moyenne et de la covariance des classes au fur et à la mesure qu'elles sont crées et modifiées selon les principes décrits pour l'auto-apprentissage. Nous donnons un example d'application à la reconaissance d'objects en Robotiqu