Planteas un problema crítico. Los algoritmos en el cerebro evolucionaron durante miles de millones de años. Somos los sobrevivientes de antepasados que por casualidad tuvieron la respuesta correcta a los ataques que enfrentaron. Como Ross Ashby y luego Stafford Beer se popularizaron en el “Principio de la variedad requerida”, estamos equipados con una serie de respuestas a una serie de ataques. Algunos de los ataques no tenemos una respuesta adecuada (el ataque nos lleva fuera de los límites de viabilidad).
Sin embargo, la idea importante es que realmente no podemos enumerar estas respuestas. Por ejemplo, no sabemos cómo reaccionaríamos si encontramos a nuestra novia durmiendo con nuestro mejor amigo, o si nuestra esposa tiene una aventura, o si nuestros hijos nos están engañando o si estamos en bancarrota o lo que sea. Solo sabemos cómo reaccionaríamos EN EL MOMENTO QUE ESTAMOS PROBADOS. ¿Matamos a la esposa, matamos al amante, nos matamos a nosotros mismos, comenzamos a llorar sin control, atacamos, retrocedemos, nos volvemos homosexuales? ¿Quién sabe? nadie. Por ejemplo, la muerte de un padre es algo traumático, pero hay algo en nosotros que nos ayuda a superar. Creo que es algo fundamental y evolucionado por la naturaleza.
Los antiguos griegos sabían estas cosas, solos, sin computadoras, sin microscopios, sin telescopios, sin nada en alguna playa, comiendo sus aceitunas y haciendo su filosofía. Por ejemplo, me parece recordar que en mi escuela primaria (o secundaria) escuché que Sócrates había dicho “no aprendemos cosas nuevas, simplemente recordamos lo que hemos olvidado”. Ahora, a mi parecer, esto puede entenderse en el darwinismo moderno como todo lo anterior que he escrito. Los algoritmos están en nuestro ADN y son en gran medida desconocidos para nosotros.
Dirigí un equipo de Inteligencia Artificial durante 12 años, hace unos 20 años, en una agencia gubernamental de élite (ahora desaparecida). Pensé en estas cosas. Los jóvenes de hoy en la prisa por “codificar AI” no consideran ninguno de los anteriores. Por ejemplo, incluso antes de mi liderazgo pionero de ese equipo de élite, antes de estar en IA, recuerdo que un tipo (en ese momento era académico en la Universidad de Salford llamado Ian Watson) me contó sobre la técnica de la Universidad de Lancaster llamada ” provocación por excepción “por la cual siempre preguntas” bajo qué condiciones lo que dices NO es cierto “. Podrías obtener rápidamente información de los humanos de esa manera repitiendo la pregunta (puedo explicarte esto por separado si estás interesado). Pero afirmo que, aun así, lo que se mantiene arriba en lo mencionado anteriormente es en gran medida cierto. No puedes extraer el conocimiento a menos que el humano sea probado.
La mayor parte de nuestro pensamiento es subconsciente, preprogramado y automático. Incluso nuestro poder para razonar y aprender (las funciones superiores) están predeterminadas y no siempre podemos articular cómo. No hacemos “análisis de Fourier”, por ejemplo, cuando miramos una escena (al menos no lo creo y tampoco lo hacen muchas de las principales personas de IA, los creadores de muchas de las técnicas, no los que hablan).
En muchos sentidos, lo que digo arriba está respaldado por la simple observación de la ciencia que intenta lidiar con la mente. ¿Es el psicoanálisis clásico de Freud una ciencia o un arte oscuro? Esencialmente, lo que es, es una búsqueda heurística, una experimentación científica de éxito y error no idealmente bien organizada con el propietario de la caja negra durante muchos años. Quizás esto explica por qué el paciente y el analista son cuidadosamente seleccionados por un psicoanalista más experimentado en la primera entrevista. La causalidad finalmente se revela, pero el paisaje se llena con el peligro de la falsa causalidad y la habilidad conjunta del paciente y el analista es descubrir las oportunidades en la casualidad. Estás dirigiendo un curso ya que la experiencia se te presenta a ambos. La mente gradualmente o eventualmente se reconecta por interacción, por autopercepciones, pero la mejora se logra a través del análisis de las emociones, no algo a lo que los científicos están acostumbrados a lidiar, en lugar de una lógica muy fría (aunque la lógica sí sustenta el proceso en retrospectiva). El cerebro es un laberinto. Creo que el psicoanálisis es una ciencia, pero se puede mostrar principalmente en el cerebro de ese individuo y es difícil compararlo con otros experimentos en otras cuentas exitosas, aunque se pueden extraer generalidades para otros casos. Considere los esfuerzos de Solms en su nuevo campo de Neuropsicoanálisis (está intentando combinar la neurociencia y el psicoanálisis: para explicar el comportamiento a partir de la observación anatómica). Según lo veo, hay un lado mental subjetivo, así como el lado físico neurocientífico del cerebro y ambos no pueden ser claramente puenteados, aún no pueden explicar el otro ni fusionarse. Sin embargo, con los avances en la detección y visualización médica, vale la pena perseguirlo. Creo que todo esto se basa en lo que digo anteriormente de que realmente no podemos explicar el funcionamiento de la mente porque es complejo no lineal y ha sido elaborado por la evolución y no por la forma en que habríamos diseñado un algoritmo clásico.
Hoy en día, existen muchas distracciones en la IA, por ejemplo, todo este tema de Ética. Creo que es un encubrimiento. Por ejemplo, si dejamos los vehículos autónomos en las calles en masa, se estrellarían y matarían a un millón de personas antes de que aprendieran a conducir como nosotros. Entonces mi hija de 13 años dijo: “Papá los dejó conducir sin pasajeros por un tiempo hasta que aprendieron, o en una simulación”. En el mundo real, eso sería mejor gracias a Kurt Godel: ningún juego puede anticipar todos los escenarios. Pero eso tampoco funcionaría muy bien, no resolvería el problema porque el problema es el de los automóviles conducidos de manera peculiar por conductores humanos para decirles no solo a dónde ir sino cómo conducir, etc. La gente de IA está tratando de introducir AMORTIGUACIÓN (por ejemplo, todos los automóviles conocen todos los demás automóviles, su destino e intenciones) para tratar de abordar este problema fundamental, pero eso no es la conducción humana, no es la experiencia de conducir Top Gear, es simplemente un público masivo solución de transporte Puede ser una buena y útil solución en la mayoría de los escenarios de conducción, pero no es una “verdadera IA” en el sentido de que abordaría esta pregunta.
