¿Cómo afrontará la IA la disonancia cognitiva?

Answer 1

Ha habido mucho trabajo sobre la coherencia computacional, particularmente de Paul Thagard en la Universidad de Waterloo. La coherencia trata con la revisión de creencias. Suponemos que una base de conocimiento contendrá proposiciones que considera verdaderas y algunas que cree que son falsas. Cuando se agregan nuevas proposiciones, pueden aceptarse o rechazarse en la medida en que concuerden con las proposiciones preexistentes. Este proceso de aceptar o rechazar nuevas proposiciones se denomina mantener la coherencia global. Existen algunas estrategias bien definidas para mantener la coherencia global en la literatura.

También hay oportunidades para mantener la coherencia local en oposición a la coherencia global. Esto depende mucho de cómo se construye inicialmente la base de conocimiento. El programa Cyc mantiene microteorías que pueden ser mutuamente incoherentes, pero individualmente coherentes y consistentes.

Mi propio enfoque para la revisión de la coherencia y las creencias se describe en Building Minds with Patterns (DRAFT).

Answer 2

Este es el problema común con la IA con datos ruidosos. Datos que entran en conflicto entre sí. Una manera en que se resuelve este problema es mediante el uso de un razonamiento no monotónico.

Answer 3

Corregirá los comandos de error humano para hacerse más eficiente. Avisará directamente a los propietarios y programadores y sugerirá una corrección a su código. No está claro cuánto tiempo tomará, pero el sesgo incorrecto obvio en el código creará una solicitud de acción correctiva.