O que inteligência?

Uma dúvida que pode surgir ao definirmos machine learning é ”O que é inteligência?”. Essa dúvida se tornou muito comum em diversas áreas de pesquisa relacionadas à IA.

Recentemente, a definição usada é a seguinte: "A inteligência mede a capacidade de um agente de atingir objetivos em uma ampla variedade de ambientes" [10]. Essa definição implica na construção de um modelo matemático para a inteligência de uma máquina. Com essa definição podemos comparar máquinas inteligentes através de dados concretos - números. A seguir, está definida a medida de inteligência de uma máquina.

\[ \large{} \Upsilon (\pi) := \sum _{\mu \in E} 2 ^{-K(\mu)} V _{\mu} ^{\pi} \]

Onde:

• \( \Upsilon (\pi) \) é a medida de inteligência

• \( \sum _{\mu \in E} \) é a soma sobre os ambientes

• \( 2 ^{-K(\mu)} \) é a penalidade de complexidade

• \( V _{\mu} ^{\pi} \) é o valor alcançado

A equação acima é a definição formal da inteligência de uma máquina, também conhecida como "inteligência universal" de um agente - máquina - \( \pi \). Ela descreve a medida de inteligência, \( \Upsilon (\pi) \), de um agente \( \pi \) como o somatório dos valores de pontuação de inteligência, \( V _{\mu} ^{\pi} \), do agente \( \pi \) em cada um dos ambientes \( \mu \). Para cada um desses ambientes define-se um valor de distribuição de probabilidade universal, \( 2 ^{-K(\mu)} \), onde \( K \) é a função de complexidade de Kolmogorov [10], que penaliza a complexidade de cada um dos ambientes.