Muchas publicaciones de mediados del siglo XX prueban la afirmación del interrogador de que era una creencia generalizada durante ese período que la IA rápidamente se volvería consciente, consciente de sí misma e inteligente.
Gran éxito
Muchas tareas y formas de especialización, una vez que el dominio exclusivo de la inteligencia humana, después del desarrollo de la arquitectura informática de propósito general de Von Neumann se convirtió, a fines de ese siglo, en un dominio más o menos exclusivo de las computadoras. Estos son solo algunos ejemplos.
- Computación científica y estadística.
- Elaboración y automatización de procesos de fabricación (CAD y CAM)
- Publicación y composición tipográfica
- Ciertas formas de reducciones algebraicas y de cálculo (Maxima y sus derivados)
- Análisis de circuitos
- Juego de mesa magistral
- Rentable especulación bursátil
- Reconocimiento de patrones (OCR, huella digital, reconocimiento de voz, clasificación, terreno)
- Programación en lógica de predicados y predicados recursivos
- Evaluación de estrategia
Decepciones (hasta ahora)
En contraste con esta impresionante variedad de éxitos, hay una lista igualmente larga de expectativas fallidas.
- Robots bípedos disponibles para el consumidor
- Aspiradora automática (gran decepción para el autor de esta respuesta)
- Trabajadores de fábricas mecánicas autónomas.
- Matemáticos automatizados (generación de hipótesis creativas y prueba / prueba para extender la teoría)
- Comprensión del lenguaje natural
- Obediencia a comandos arbitrarios
- Expresión humana en conversación
- Innovación técnica automatizada
- Moralidad informática
- Estados emocionales humanos (o al menos mamíferos)
- Sistema operativo de tres leyes de Asimov
- Desarrollo de estrategias adaptativas en un conjunto de dominios arbitrario y cambiante.
Dominio y Distinción Libre de Dominio
¿Cuándo quedó claro que el diseño de programas que dominan juegos como el ajedrez dio como resultado diseños de software que solo se aplicaron a juegos como aquellos para los que fueron programados?
Aunque el público en general puede haber pensado que un maestro de ajedrez cibernético también sería más inteligente que las personas de otras maneras, quienes crearon esos programas eran muy conscientes de la distinción entre el desarrollo de software que exhibía excelencia en el ajedrez y el desarrollo de software que exhibe la capacidad para aprender el juego de ajedrez y desarrollar excelencia de forma iterativa desde principiantes.
El objetivo final siempre había sido la inteligencia general de alto poder. Se crearon objetivos más alcanzables a corto plazo para facilitar la demostración del progreso a los inversores. Era la única forma de mantener un flujo continuo de fondos de investigación de los militares.
El primer hito fue dominar un solo juego sin aprendizaje automático. Luego, la investigación se centró en la construcción de conocimiento de dominio para que se pudiera realizar una clase de soluciones, adaptaciones y formas de planificación en tiempo real durante la guerra. A medida que la dominación económica se volvió más preferible a la dominación militar durante el tercer cuarto del siglo XX, la visión de la IA se amplió para abarcar los dominios de la economía y la gestión de los recursos naturales.
Considere este espectro de madurez de automatización.
- Un programa que enumera las posibilidades actuales de la secuencia de movimiento en cada turno en el juego de un juego de ajedrez, eliminando probables movimientos malos en cada punto de movimiento proyectado, y selecciona el siguiente movimiento con mayor probabilidad de ganar.
- Un programa que hace lo anterior pero también sesga la probabilidad según el reconocimiento de patrones de estrategias de ajedrez ganadoras
- Un programa diseñado para ser un motor de reglas optimizado en tiempo de ejecución que centraliza y abstrae las operaciones redundantes del juego de un juego arbitrario y aísla y agrega la representación de reglas de ajedrez, estrategias de ajedrez y patrones y antipatrones de ajedrez.
- Un programa que, dado un conjunto de reglas de un juego, puede generar un próximo movimiento basado en cualquier estado del juego, recuerda los resultados de éxito y fracaso y las secuencias que condujeron a esos resultados, y tiene la capacidad de evaluar la probable pérdida o ganancia de movimientos individuales y los patrones de juego en el espacio y el tiempo a su alrededor basados en la historia, y luego aprovecha estas habilidades para aprender un juego arbitrario, alcanzando el nivel magistral de ajedrez a través del aprendizaje
- Un programa que aprende a aprender juegos de tal manera que, después de aprender varios juegos, puede aprender ajedrez más rápido que un humano con talento intelectual.
El primero es fácil. El último es extremadamente desafiante.
Cuando las distinciones entre estas fases de la madurez de la automatización se hicieron evidentes y cuán claras quedaron las personas de esas distinciones en las que los grupos de investigación es una función probabilística compleja.
Colaboradores clave
¿Quién fue la primera persona en reconocer la distinción entre inteligencia general similar a la humana e inteligencia específica de dominio?
Norbert Wiener fue probablemente el primero en comprender profundamente la distinción entre el control electrónico de los relés (investigado teóricamente por Claude Shannon) y el control de circuito cerrado. En su libro, Cybernetics, un trabajo principalmente matemático, estableció con precisión las bases de los sistemas de autocorrección y adaptación. John von Neumann comprendió la distinción entre programar un buen juego y la capacidad humana de aprender un buen juego y publicó mucho sobre el tema.
Fue Arthur Lee Samuel quien realmente escribió la primera demostración impresionante de la distinción entre el software de juego y el aprendizaje automático. Fue él quien unió el trabajo de Wiener con la computadora digital contemporánea y acuñó el término Machine Learning.
Reformulaciones distorsionadas de investigación e innovación auténticas
Las categorías inteligencia estrecha artificial (ANI), inteligencia general artificial (AGI) y superinteligencia artificial (ASI), propuestas en The AI Revolution: The Road to Superintelligence por el blogger Tim Urban (Huffington Post, THE BLOG, publicado el 2/10 / 2015, actualizado 4/12/2015), se hace referencia en AI Stack Exchange en varios lugares, pero las distinciones entre estas categorías no están definidas con precisión y las ideas contenidas en ellas no son revisadas por pares ni validadas por otras investigaciones o estadísticas.
El trabajo no es menos conjetura que la ciencia ficción mediocre: lo suficientemente entretenido como para ganar algo de popularidad, pero no conclusiones racionales extraídas de experimentos repetibles o estudios aleatorios. Los gráficos de tendencias proporcionados en el artículo tienen una forma inventada, no representaciones gráficas de datos reales.
Posteriormente, se puede encontrar que parte del material tiene algo de verdad, como en el caso de muchas interpretaciones laicas de la investigación científica o los pensamientos futuristas de los autores de ciencia ficción. Sin embargo, gran parte del material conduce a conceptos erróneos y afirmaciones falsas.