¿Cómo desarrollarías un robot inteligente?

Ver respuesta de Tom Foale.

El término inteligencia no tiene definición y si le doy una, habrá muchas objeciones. Así que voy a dar un bosquejo y luego agacharme!

Para mí, la inteligencia no está definida por las pruebas. Es la capacidad de adaptarse. La inteligencia se define por la viabilidad con respecto a un entorno. Una pequeña almeja en el océano tiene la capacidad de ajustar sus respuestas dado un conjunto de sensores y actuadores. Con solo la simple regla de Hebb, puede normalizar sus respuestas para garantizar que responda de manera óptima con respecto a su nicho medioambiental limitado. Esto significa que se está adaptando, lo que significa que la almeja como sistema tiene una pequeña cantidad de inteligencia de propiedad. En los sistemas de control, esto podría denominarse control de bucle cerrado con un bucle que pertenece al entorno y la almeja (son componentes estrechamente acoplados). Cuando hablamos de nuestro nivel de inteligencia, seguimos haciendo cosas de bajo nivel (cuando aprendes a conducir, por ejemplo, mejoras en la dirección). Nuestra principal ventaja evolutiva es poder manejar los problemas de bucle abierto: al modelar (planificar) este es el mecanismo que llamamos pensamiento.

Entonces, si está construyendo un robot inteligente, entonces debe poder adaptarse a su entorno. Así que solo programarlo para hacer cosas no será suficiente para llamarlo inteligente. Una vez que un sistema puede hacer eso. Podemos agregar una capa para sistemas simbólicos como el lenguaje, el modelado y luego el pensamiento. El punto aquí es que la mayoría de las personas esperan que las computadoras entiendan el lenguaje antes de que puedan hacer lo básico, como moverse y aprender. Un lenguaje debe poder interactuar con imágenes de los entornos para proporcionar una base de aprendizaje para los modelos. Entonces las computadoras por sí solas no se convertirán en IA. Necesitan ese entorno fantástico y consistente para construir modelos consistentes para adaptarse a su entorno muestreado. Las computadoras solo realmente muestran fuentes de nuestro mundo de datos … no tiene sentido para la computadora.

  1. definir el propósito ya que la inteligencia se puede considerar como “solo” una herramienta hacia una meta (por ejemplo, destruir a la humanidad o limpiar plantas de energía nuclear)
  2. evaluar la viabilidad de acuerdo con el estado del arte en investigación en robótica e inteligencia general artificial
  3. seleccione el paradigma que cree que producirá el mejor resultado, evite los existentes si cree que hasta ahora no se ha creado un robot de inteligencia (personalmente buscaría la promulgación, el evo-devo y el constructivismo, incluido el constructivismo social, por lo tanto, HCI)
  4. estimar el costo en materiales y desarrollo de software (probablemente agregue 20% si no es la primera vez, 200% si lo es)
  5. si no puede manejar el riesgo financiero usted mismo, encuentre las fuentes de financiamiento apropiadas (no tiene que ser DARPA)
  6. si el proyecto es demasiado complejo para hacerlo solo, reúna a los miembros del equipo para cada especialidad que aún no está cubierta
  7. aplicar habilidades de gestión de proyectos como si estuvieras construyendo un automóvil y criando a un niño

Bien, ¿qué tal esto como procedimiento?
Con cuidado y minuciosamente defina la inteligencia y establezca el objetivo deseado.
Obtenga el robot más inteligente y avanzado que pueda encontrar. Gire el interruptor al modo “Aprender por experiencia”.
Déle tareas para completar que llevan sus capacidades de resolución de problemas al límite.
Haga las tareas sucesivamente más difíciles, pero no imposibles de resolver.
Continuar por diez años. Luego examine el robot para ver si cumple con su objetivo.
Repita para un segundo robot, con una lista de tareas diferente.
Repita para un total de 1000 robots. Finalmente, uno o más de estos pueden desarrollar el grado deseado de inteligencia.
¿Cuesta demasiado? Use un modelo en lugar de un robot real.
¿Tardaste demasiado? Modele el escenario y ejecútelo en una computadora.
¿No trabajas? Regrese al primer paso.
Sí, lo sé, este método es torpe. Un par de puntos clave, sin embargo:
Primero, define tus términos. Define tu objetivo. Define tu prueba. Cuidadosamente.
A continuación, cualquier tipo de rutina que decida, repita. Repetir. Una y otra vez, variando ligeramente un componente tras otro. Prueba cada resultado. Repite otra vez.
¿Por qué sugiero este método?
Porque funcionó para la Madre Naturaleza.

Primero, define la inteligencia. Sin embargo, si todo lo que desea es un robot que pueda seguir las instrucciones, puede hacerlo ahora, con conjuntos limitados de instrucciones. El problema es que el robot pueda lidiar con la variabilidad en el entorno, y esa es la parte costosa. Los robots se usan normalmente en entornos muy estructurados por una buena razón.

Si desea un robot que pueda colaborar con otros robots para llevar a cabo tareas, espero tenerlo dentro de un año. No es tan simple como podría pensar. La colaboración es algo integrado en nosotros como animales sociales, pero es muy difícil para los robots. Requiere algunas cosas adicionales que preferimos dar por sentado.

Lea la máquina de la emoción de Marvin Minsky
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Este es probablemente el mejor libro que he leído sobre IA y la mente humana.

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