¿Por qué es tan difícil evaluar el progreso parcial hacia la Inteligencia Artificial a nivel humano?

Answer 1

Desde mi experiencia, lo que estaría buscando es capacidades y sutilezas dentro de las capacidades. Por ejemplo, la capacidad de procesar imágenes visuales en un mapa tridimensional es una capacidad. La mayoría de las cosas que llamaríamos “animales” tienen esa. La capacidad de identificar objetos comunes es una capacidad derivada. No tanto una mejora de la primera como una habilidad separada con la primera como requisito previo. La capacidad de predecir el comportamiento de objetos comunes es un derivado adicional que utiliza un conjunto de facultades completamente diferente.

Las habilidades mentales son similares. La habilidad para abstraer patrones es particularmente difícil. Por ejemplo, la capacidad de darse cuenta de que las reglas que rigen las cargas eléctricas son extremadamente similares a las reglas que rigen el agua que fluye cuesta abajo es difícil. Resuma esas reglas aún más, y puede aplicarlas a la economía. Más allá de eso, se necesita un salto cognitivo y la capacidad de ignorar sesgos para darse cuenta de que las mismas reglas se aplican al mercado negro.

Incluso entre la variedad de la inteligencia humana, hay una desigualdad de capacidades. Si investigas la Teoría de las inteligencias múltiples de Gardner, te das cuenta de que no hay “más inteligente”, solo “más capaz en X”. Aquellos que son buenos en matemáticas pueden ser miserables en las comunicaciones interpersonales. Aquellos que entienden bien a los demás pueden ser inútiles para entenderse a sí mismos.

Entonces, con lo que usted termina, no es tanto “niveles” como una larga lista de verificación de gradientes en varios ejes. La parte realmente difícil es que la lista de verificación completa aún es desconocida para nosotros. Hay algunas cosas que hacemos que aún no sabemos cómo las hacemos. Nos estamos acercando, pero nuestro entendimiento aún se queda corto.

Answer 2

Tal vez su escalabilidad, en el pasado de la inteligencia artificial, los investigadores trabajaron para abordar un dominio particular de la inteligencia, luego descubrieron que su solución era muy limitada y no funcionaba fuera de su alcance. Tal vez sea porque la inteligencia no está realmente bien definida y no realmente cómo funciona. Todavía.

Answer 3

Porque es binario … o lo tienes o no lo tienes. Lo que sucede es que las personas hacen programas que comienzan con un razonamiento de alto nivel que habría sido creado por la inteligencia general. Estos programas manejan la entrada en ciertos rangos al igual que una persona inteligente. Entonces alguien le da entrada fuera del rango y da una respuesta mecánica incorrecta que una inteligencia general nunca daría.

Cuando esto sucede, la gente no piensa “Oh, este solo es en parte inteligente en general”. Ellos piensan que han sido engañados.

No hay “a mitad de camino”, en el segundo que llegue al final del rango de una IA falsa, se revelará que, de hecho, no es una inteligencia general.

Es cierto que debe asignar el algoritmo de inteligencia general al hardware en el que se ejecuta, y esto puede implicar recortar algunos aspectos en términos de programación de conocimientos de alto nivel que un algoritmo de inteligencia emergente hubiera generado de todos modos. Es posible que el resultado final ni se vea tan diferente a otros intentos de IA si no comprende cómo surge la inteligencia a partir de la simple interacción de componentes simples.

Sin embargo, no hay forma de que una persona llegue aleatoriamente al mapeo en serie del algoritmo de inteligencia general combinando al azar elementos de algoritmos conocidos. Cuando alguien publique el algoritmo de inteligencia general, todos sabrán que es real.