Gracias por A2A.
Además de un motor TTS (Texto a voz) comparativamente deficiente, uno de los dispositivos más inteligentes artificialmente que probablemente posea a nivel nacional es una unidad SatNav (GPS). Siempre que los mapas estén actualizados y tengan acceso a la información del clima y las condiciones del tráfico, es muy capaz de planificar una ruta desde aquí hasta allí, lo que tiene en cuenta sus preferencias preprogramadas:
– Quiero evitar las carreteras de peaje
– Quiero evitar caminos sin sellar.
– Quiero la ruta más corta.
– Quiero la ruta más rápida.
Como puede ver, habrá conflictos entre ciertos pares de opciones y, en el entorno de una ciudad, la unidad debe calcular la ruta más corta o rápida que pase por alto las cabinas de peaje.
Al calcular la ruta más corta, muchas de estas unidades se confunden con la cartografía local y, a menudo, crean una ruta que zigzaguea en cada intersección, ya que no comprende que seguir una línea recta que lo aleje ligeramente de su destino, y luego Hacer un solo giro en la carretera adecuada que conduce directamente a su destino es más eficiente. Llamo a esto zigzaguear la solución de “banda elástica”: este problema puede resolverse si el conductor mira el mapa que se muestra y toma la decisión de anular las instrucciones.
Si habla con Siri en su iPhone o iPad, la “inteligencia” no reside en su dispositivo. Siri envía su solicitud de voz a Apple, donde toda una granja de servidores está dedicada a interpretar su discurso y enviar la respuesta a su dispositivo.
Cuando IBM desarrolló la ventaja con Big Blue (capaz de ganar contra un Gran Maestro Campeón de Ajedrez) y Watson (el sistema que venció a los humanos en el juego Jeopardy! ), Estas enormes máquinas de clúster incluían una arquitectura de hardware dedicada al objetivo principal.
Big Blue no solo se “enseñó” las reglas del ajedrez, sino que se cargó con una base de datos de todos los juegos registrados que estaban disponibles. A partir de esto, creó mapas de juegos con la esperanza de que pudiera mirar lo suficientemente adelante en cualquier juego en particular para predecir los movimientos posibles del retador. Como una computadora de ajedrez, fue un logro maravilloso, pero básicamente apesta en cualquier otra tarea.
A Watson se le dio acceso a toda la Internet para que pudiera seguir los enlaces y construir una base de datos de la misma manera que cualquier motor de búsqueda moderno, pero no estaba interesado en los enlaces ni en la catalogación, sino que estaba compilando datos sin procesar. Debido a que Watson apesta seriamente la tarea de reconocimiento de voz, ¡no sé cómo funciona Jeopardy! las preguntas fueron introducidas mientras se leían a los participantes humanos. Sé que durante el “juego”, se desconectó de la red y dependía exclusivamente de la base de datos que había construido durante su período de entrenamiento.
Big Blue parece estar en gran parte olvidado y se ha desvanecido en la oscuridad, pero Watson está siendo re-asignado para diagnósticos médicos, nuevamente teniendo acceso completo a Internet. La respuesta más notable que causó gran preocupación fue: “¡Mentira!” Aunque no conozco la pregunta que la causó, la fuente de esta respuesta finalmente fue localizada, y Watson ahora tiene prohibido leer el Diccionario Urbano. Irónicamente, considerando la cantidad de información errónea que circula en el mundo médico convencional, ¡esta respuesta probablemente fue correcta!
Ahora hay muchos “chat-bots” en la web con los que puede intentar tener una conversación razonable basada en texto. He probado una docena más o menos, y todos han fallado la prueba de Turing . Luego, de nuevo, he conocido a personas de la vida real que, en mi opinión, han fallado la misma prueba.
El criterio básico de la prueba de Turing es que un operador de pruebas en humanos no debe poder determinar si el operador en el otro extremo es un hombre o una máquina. Que yo sepa, ninguna máquina ha superado esta prueba, ¡pero varias personas han fallado notoriamente! El mejor de tales fracasos fue una mujer que estaba siendo probada en su conocimiento de Shakespeare. La operadora de la prueba concluyó que tenía que ser una máquina porque, “Ningún humano podría estar tan bien informado sobre Shakespeare sin necesidad de buscar referencias”. Estoy seguro de que si me sometieran a pruebas en Shakespeare, sería reconocido como humano debido a la cantidad de veces que tendría que decir: “Lo siento, no lo sé”. Puedo escribir en ese estilo de inglés con un mínimo de errores, pero simplemente no puedo memorizarlo.
El tipo de inteligencia artificial que se ha explorado hasta ahora está orientado a la base de datos, cuanta más información tenga el sistema, más preciso será el resultado que generará. No tenemos suficiente trabajo en el procesamiento de redes neuronales . “Neural-net” fue una gran palabra de moda a finales de los 80 que ahora ha permeado el mundo del techno-balbuceo. La idea básica de los programas tempranos que se suponía que debían emular el cerebro generalmente trataba del reconocimiento de patrones. Al alimentar con suficientes patrones, la computadora debe poder descubrir cómo se debe terminar un patrón incompleto. Si le diste solo 3/4 de un tablero de Ajedrez, debería poder recrear los 16 cuadrados que faltan.
Desafortunadamente, como el poder de cómputo de la fuerza bruta ha aumentado exponencialmente desde entonces, el enfoque de la red neuronal parece haberse desviado en lo que se refiere a la corriente principal. Tengo evidencia de primera mano de esto:
En los 386 días, escribí un programa muy simple (código mínimo, la mejor velocidad) que intentó descifrar una contraseña de 64 bits. No tenía medios para determinar el éxito (lo que habría requerido un código adicional), pero era solo un ejercicio simple para demostrar la fortaleza de la contraseña. A la velocidad a la que progresaba, calculé que tardaría 128 millones de años en completarse, por lo que las contraseñas de 8 caracteres eran muy seguras en esa era.
En una máquina de clase Pentium II, el programa se completó en 30 días. En una máquina contemporánea, se completa en solo unas horas, por lo tanto, el impulso para usar el cifrado de 256 bits (o incluso más). Creo razonablemente que ya deberíamos estar adoptando el cifrado de 1024 bytes , aunque la computación cuántica puede demostrar suficiente fuerza bruta para resolverlo en cuestión de horas.
Esto no es “inteligencia”. Esto depende de las habilidades del programador para impartir la información relevante a la máquina.
No tengo idea de hasta qué punto en el futuro se encuentra la verdadera IA, pero solo se demostrará cuando un sistema genere una nueva idea (pensamiento original) que no se pueda rastrear hasta una parte individual de la entrada de datos.