Para lograr AGI, necesitamos nuevas perspectivas sobre inteligencia


Este artículo es parte de «la filosofía de la inteligencia artificial, ”Una serie de publicaciones que exploran las implicaciones éticas, morales y sociales de la IA hoy y en el futuro.

Durante décadas, los científicos han intentado crear imitaciones computacionales del cerebro. Y durante décadas, el santo grial de inteligencia general artificial, computadoras que pueden pensar y actuar como humanos, ha continuado eludiendo a científicos e investigadores.

¿Por qué seguimos replicando algunos aspectos de la inteligencia pero no generamos sistemas que puedan generalizar sus habilidades como los humanos y los animales? Un científico informático que ha estado trabajando en IA durante tres décadas cree que para superar los obstáculos de IA estrecha, debemos mirar la inteligencia desde una perspectiva diferente y más fundamental.

En un artículo que se presentó en Arquitecturas cognitivas inspiradas en el cerebro para la inteligencia artificial (BICA * AI), Sathyanaraya Raghavachary, profesor asociado de Ciencias de la Computación en la Universidad del Sur de California, analiza la «respuesta considerada», una teoría que puede generalizarse a todas las formas de vida inteligente que han evolucionado y prosperado en nuestro planeta.

Titulado, «Inteligencia: ¡considere esto y responda!”El documento arroja luz sobre las posibles causas de los problemas que han perseguido a la comunidad de IA durante décadas y extrae conclusiones importantes, incluida la consideración de la incorporación como un requisito previo para AGI.

Estructuras y fenómenos

“Las estructuras, desde el nivel microscópico al humano, pasando por el nivel cósmico, orgánico e inorgánico, exhiben (‘responden con’) fenómenos debido a sus arreglos espaciales y temporales, en condiciones externas a las estructuras”, escribe Raghavachary en su artículo.

Esta es una regla general que se aplica a todo tipo de fenómenos que vemos en el mundo, desde moléculas de hielo que se vuelven líquidas en respuesta al calor, hasta dunas de arena que se forman en respuesta al viento, hasta la disposición del sistema solar.

Raghavachary llama a esto «fenómica», un término que acuñó para diferenciarlo de la fenomenología, la fenomenalidad y el fenomenalismo.

“Todo en el universo, en todas las escalas, desde subatómico a galáctico, puede verse como estructuras físicas que dan lugar a fenómenos apropiados, en otras palabras, S-> P”, dijo Raghavachary a TechTalks.

Las estructuras biológicas se pueden ver de la misma manera, cree Raghavachary. En su artículo, señala que el mundo natural comprende una variedad de organismos que responden a su entorno. Estas respuestas se pueden ver en cosas simples como los mecanismos de supervivencia de las bacterias, así como en fenómenos más complejos como el comportamiento colectivo que exhiben las abejas, hormigas y peces, así como la inteligencia de los humanos.

“Visto de esta manera, los procesos de la vida, de los que considero la inteligencia biológica y, en su caso, incluso la conciencia, ocurren únicamente como resultado de estructuras físicas subyacentes”, dijo Raghavachary. “La vida que interactúa con el medio ambiente (que incluye otras formas de vida, grupos…) también ocurre como resultado de estructuras (por ejemplo, cerebros, colmillos de serpientes, polen pegajoso…) que exhiben fenómenos. Los fenómenos son las respuestas de las estructuras «.

Inteligencia como respuesta considerada

Un banco de peces en el océano.

En los objetos inanimados, las estructuras y los fenómenos no evolucionan ni se diseñan explícitamente para apoyar procesos que llamaríamos «vida» (por ejemplo, una cueva que produce aullidos cuando pasa el viento). Por el contrario, los procesos de la vida se basan en estructuras que consideran y producen fenómenos de respuesta.

Sin importar cuán diferentes sean estas formas de vida, su inteligencia comparte un principio subyacente común, dice Raghavachary, uno que es «simple, elegante y extremadamente aplicable, y probablemente vinculado a la evolución».

En este sentido, Raghavachary propone en su artículo que “la inteligencia es un fenómeno biológico ligado a la adaptación evolutiva, destinado a ayudar a un agente a sobrevivir y reproducirse en su entorno interactuando con él de manera apropiada; es uno de los respuesta considerada. «

La teoría de la respuesta considerada es diferente de definiciones tradicionales de inteligencia e IA, que se centran en el procesamiento computacional de alto nivel, como el razonamiento, la planificación, la búsqueda de objetivos y la resolución de problemas en general. Raghavachary dice que el problema con las ramas habituales de la IA:simbólico, conexionista, impulsada por objetivos, no es que sean computacionales sino que son digitales.

“La computación digital de la inteligencia, perdón por el juego de palabras, no tiene analogía en el mundo natural”, dijo Raghavachary. “Los cálculos digitales siempre serán un sustituto indirecto e inadecuado de la imitación de la inteligencia biológica, porque no son parte de las cadenas S-> P que subyacen a la inteligencia natural”.

No hay duda de que el cálculo digital de la inteligencia ha arrojado resultados impresionantes, incluida la variedad de arquitecturas de redes neuronales profundas que están impulsando aplicaciones desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. Pero a pesar de la similitud de sus resultados con lo que percibimos en los humanos, lo que están haciendo es diferente de lo que hace el cerebro, dice Raghavachary.

La teoría de la «respuesta considerada» retrocede y proyecta una red más amplia que todas las formas de inteligencia, incluidas aquellas que no se ajustan al paradigma de resolución de problemas.

“Veo la inteligencia como una respuesta considerada en ese sentido, que emana de estructuras físicas en nuestros cuerpos y cerebros. CR encaja naturalmente dentro del paradigma S-> P ”, dijo Raghavachary.

Desarrollar una teoría de la inteligencia en torno al principio S-> P puede ayudar a superar muchos de los obstáculos que han frustrado a la comunidad de IA durante décadas, cree Raghavachary. Uno de estos obstáculos es la simulación del mundo real, un área candente de investigación en robótica y coches autónomos.

“Los fenómenos de estructura-> están libres de computación y pueden interactuar entre sí con una complejidad arbitraria”, dice Raghavachary. “Simular tal complejidad en una simulación de realidad virtual es simplemente insostenible. La simulación de S-> P en una máquina siempre será exactamente eso, una simulación ”.

Inteligencia artificial incorporada

Luz prismática que cae sobre una mano humana

Mucho trabajo en el campo de la IA es lo que se conoce como «cerebro en una tina”Soluciones. En tales enfoques, el componente de software de IA se separa del hardware que interactúa con el mundo. Por ejemplo, modelos de aprendizaje profundo se puede entrenar en millones de imágenes para detectar y clasificar objetos. Si bien esas imágenes se han recopilado del mundo real, el modelo de aprendizaje profundo no las ha experimentado directamente.

Si bien estos enfoques pueden ayudar a resolver problemas específicos, no nos llevarán hacia la inteligencia artificial general, cree Raghavachary.

En su artículo, señala que no hay un solo ejemplo de «cerebro en una tina» en la diversa gama de formas de vida inteligentes de la naturaleza. Y así, la teoría de la respuesta considerada de la inteligencia sugiere que la inteligencia artificial general requiere agentes que puedan tener una experiencia encarnada directa del mundo.

“Los cerebros siempre están alojados en cuerpos, a cambio de lo cual ayudan a nutrir y proteger el cuerpo de numerosas formas (dependiendo de la complejidad del organismo)”, escribe.

Los cuerpos brindan al cerebro varias ventajas, que incluyen la ubicación, el sentido del yo, la agencia, el libre albedrío y conceptos más avanzados como la teoría de la mente (la capacidad de predecir la experiencia de otro agente en función de la suya) y el aprendizaje sin modelos ( la capacidad de experimentar primero y razonar después).

“Un AGI humano sin un cuerpo está destinado a ser, para todos los propósitos prácticos, una especie de ‘zombi’ incorpóreo, que carece de una comprensión genuina del mundo (con sus innumerables formas, fenómenos naturales, belleza, etc.) incluidos sus habitantes humanos, sus motivaciones, hábitos, costumbres, comportamiento, etc., el agente tendría que fingir todo esto ”, escribe Raghavachary.

En consecuencia, un sistema AGI incorporado necesitaría un cuerpo que coincida con su cerebro, y ambos deben diseñarse para el tipo específico de entorno en el que trabajará.

“Nosotros, hechos de materia y estructuras, interactuamos directamente con las estructuras, cuyos fenómenos ‘experimentamos’. La experiencia no se puede computar digitalmente, es necesario adquirirla activamente a través de un cuerpo ”, dijo Raghavachary. «Para mí, simplemente no hay sustituto para la experiencia directa».

En pocas palabras, la teoría de la respuesta considerada sugiere que los emparejamientos adecuados de cerebros sintéticos y cuerpos que interactúan directamente con el mundo deben considerarse como reales, apropiadamente inteligentes y, dependiendo de las funciones habilitadas en el hardware, posiblemente conscientes.

Esto significa que puede crear cualquier tipo de robot y hacerlo inteligente equipándolo con un cerebro que coincida con su cuerpo y su experiencia sensorial.

«Dichos agentes no necesitan ser antropomórficos; podrían tener diseños, estructuras y funciones inusuales que producirían un comportamiento inteligente ajeno al nuestro (por ejemplo, un diseño similar a un pulpo, con funciones cerebrales distribuidas por todo el cuerpo)», dijo Raghavachary. «Dicho esto, la IA a nivel humano más identificable probablemente estaría mejor alojada en un agente similar a un humano».

Este artículo fue publicado originalmente por Ben Dickson en TechTalks, una publicación que examina las tendencias en tecnología, cómo afectan la forma en que vivimos y hacemos negocios, y los problemas que resuelven. Pero también discutimos el lado malo de la tecnología, las implicaciones más oscuras de la nueva tecnología y lo que debemos tener en cuenta. Puedes leer el artículo original aquí.



Fuente: TNW

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