Esto es bueno porque el campo es bastante joven y necesitamos personas como tú.
Todavía no ha habido muchas investigaciones de IA, por lo que hay mucho por hacer. El término en sí fue acuñado en la década de 1950 y la generación cero de personas construyó las bases de la informática y la inteligencia artificial. Las investigaciones de hoy son de primera generación: así de joven es realmente el campo. Una de mis citas favoritas es del libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno:
Un estudiante de física podría sentir razonablemente que todas las buenas ideas ya han sido tomadas por Galileo, Newton, Einstein y el resto. AI, por otro lado, todavía tiene vacantes para varios Einsteins a tiempo completo.
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Sin embargo, los fundamentos de la IA son la filosofía, las matemáticas, la neurociencia y la psicología, que se remontan incluso a la antigüedad. La IA abarca muchos subcampos que han sido populares en diferentes momentos de la historia. No hay consenso sobre qué es realmente la inteligencia artificial, principalmente porque no podemos definir claramente qué es la inteligencia. Es por eso que estamos tentados a decir que cualquier cosa que imite una parte de nuestra propia cognición es inteligente.
La mayor parte de mi pensamiento está influenciado por Marvin Minsky, quien fue una de las personas clave en los primeros días de la IA. Su definición de IA es simplemente máquinas que no se atascan . Esta es una muy buena definición, ya que es lo que generalmente entendemos como comportamiento inteligente: es un comportamiento que se adapta y siempre encuentra la manera. Actualmente, la industria está entusiasmada con todas las soluciones de aprendizaje automático que intentan resolver esto parcialmente. Sin embargo, esos sistemas siguen siendo muy especializados y, finalmente, incluso pueden llegar a un punto en el que comienzan a tomar decisiones muy malas. Minsky se dirigía a una comprensión muy profunda de la inteligencia: algo que siempre encuentra una salida incluso en situaciones completamente novedosas.
Para hacer un trabajo de primera clase en IA, debemos centrarnos en resolver la distinción entre máquinas y animales. ¿Por qué incluso los insectos más pequeños pueden sobrevivir en el mundo hostil, incierto, ruidoso y en constante cambio? Nosotros, por otro lado, tenemos problemas para hacer que los autos autónomos se conviertan en un entorno bastante restringido. Esto es algo fundamental que simplemente nos falta. No puedo explicar cómo hacer este tipo de investigación, pero puedo adivinar qué partes son importantes:
- Construir bases filosóficas de inteligencia. Comprende lo que significa exactamente ser inteligente. Encuentra el núcleo de la inteligencia.
- Estudie la lógica matemática para implementar las ideas que obtuvo de la filosofía a un sistema lógico.
- Construya un sistema computacional alrededor del sistema lógico formal que siga la notación de inteligencia.
- Comience a probar y usar el sistema y vea si tiene sentido. Demuestra que realmente es sonido.
- Ahora debe tener un sistema que pueda generar inteligencia a partir de leyes y reglas simples. Puede estirar esto aún más para construir simulaciones y ver cómo se comparan con el mundo real.
Como probablemente ya puedas adivinar, estas cosas son difíciles. Muy duro. Hay mucho trabajo por hacer porque nos falta información y conocimiento en muchos niveles diferentes. Principalmente porque nos faltan las ideas filosóficas y la comprensión de cómo surge la inteligencia y cómo funciona.
