Segundo meu conhecimento, a maioria dos estudos atuais de inteligência artificial utiliza algum tipo de rede neural ou suas variantes. Um bom exemplo seria o alphago do DeepMind, que acredito ser uma rede neural profunda, para CNN de visão, texto, música e outros recursos ordenados, RNNs etc. etc. , etc. disponíveis para aplicativos.
Assim, as redes neurais e suas variantes são a única maneira de alcançar a inteligência artificial "verdadeira"?
Respostas:
Se por IA verdadeira, você quer dizer 'como seres humanos', a resposta é: ninguém sabe quais são os mecanismos computacionais apropriados (neurais ou outros) ou se somos capazes de construí-los.
O que as redes neurais artificiais (RNAs) fazem é essencialmente 'regressão não linear' - talvez esse não seja um modelo suficientemente forte para expressar um comportamento semelhante ao humano.
Apesar da propriedade "aproximação universal da função" das RNAs, e se a inteligência humana depender de algum mecanismo ainda não-adivinhado do mundo físico?
No que diz respeito à sua pergunta sobre "o único caminho": Mesmo que os mecanismos neurais (físicos) de alguma forma fossem realmente o único caminho para a inteligência (por exemplo, através dos microtúbulos quânticos de Penrose), como isso poderia ser provado?
Mesmo no mundo formal da matemática, há um ditado que diz que "as provas da inexistência são difíceis". Dificilmente parece concebível que, no mundo físico, seria possível demonstrar que a inteligência não poderia surgir por nenhum outro mecanismo.
Voltando aos sistemas computacionais, observe que Stephen Wolfram fez a observação interessante em seu livro 'Um Novo Tipo de Ciência', de que muitos dos mecanismos aparentemente distintos que ele observou parecem capazes de 'Computação Universal'; portanto, nesse sentido, não há nada muito particular sobre RNAs.
Depende do que você considera "verdadeira inteligência artificial". Mas isso provavelmente significa ser capaz de pensar como humano - e talvez fazê-lo de maneira mais racional, como no cérebro humano a emoção vem antes da razão.
Parece que uma rede neural, ou um algoritmo genético que evolui redes neurais, é o caminho mais próximo - imitando humanos.
No entanto, o contra-argumento tradicional é que tentamos fazer o mesmo com o voo. Tentamos copiar a natureza, imitar os pássaros - tentando voar batendo asas. Mas, eventualmente, fabricamos aviões que não dependiam de bater as asas.
Na IA, há muito mais variáveis do que na aerodinâmica. Portanto, é bem provável que uma inteligência semelhante à humana possa ser alcançada por outros métodos além das redes neurais.
No final, as redes neurais são uma abordagem para o aprendizado de máquina. Existem outros, todos governados pelas regras do que pode e não pode ser aprendido. (Existe um campo chamado Teoria da Aprendizagem Computacional que cobre isso).
Embora seja possível estender os sistemas de aprendizagem além do que pode ser aprendido de acordo com o COLT, isso significa que esse sistema de aprendizagem - rede neural ou não - é essencialmente falho, e tirará conclusões erradas em um ponto ou outro.
Para ter alguma chance de responder a isso, você primeiro precisa de uma definição rigorosa de "verdadeira inteligência artificial", que não temos. E mesmo se você tivesse isso, a melhor resposta provavelmente seria "ninguém sabe". Nem sequer entendemos exatamente como a inteligência humana (que provavelmente é o melhor modelo de inteligência que temos disponível para estudar) funciona. O que sabemos (ou pensamos que sabemos) é que as RNAs são, na melhor das hipóteses, uma réplica muito superficial da função cerebral. Pode ser que eles sejam absolutamente o caminho errado para alcançar a "verdadeira inteligência artificial", embora eu espere que a maioria das pessoas se surpreenda se esse for o caso.
O que provavelmente não seria tão surpreendente seria se alguma outra técnica surgisse melhor do que a da RNA, OU se você precisar de um conjunto de técnicas. Pessoalmente, acho quase óbvio que o cérebro funciona amplamente de maneira probabilística, mas também está claro que às vezes usamos processamento simbólico / lógica dedutiva / regras / etc. E agora, as RNAs não dão muito a você o modo de raciocinar, deduzir etc. Então, finalmente, podemos descobrir que precisamos combinar uma abordagem probabilística como a RNA com outras técnicas - talvez a Programação da Lógica Indutiva ou algo dessa natureza.