Esta parece una pregunta de alto nivel, y es inútil hacerla sin un papel en las empresas que diseñan IA.
Puede usar la deducción categórica como un curso de capacitación.
Pasos clave
- ¿Aproximadamente entre qué años se logrará AI Singularity?
- ¿Qué necesito estudiar para contribuir a la inteligencia artificial?
- ¿Qué haríamos si desarrollamos una IA que se sabe que es más inteligente que nosotros y que tomó decisiones de vida radicalmente diferentes a las de cualquier humano?
- En el futuro, si la IA se perfecciona, ¿sería un reemplazo adecuado para los jueces o se necesita un elemento humano?
- ¿Qué haría un AGI?
1. ¿La propiedad en cuestión es medible / comprobable?
2. ¿Estamos buscando información básica que debería ser obvia, o puede ser prestada de las autoridades existentes? ¿La IA está calificada para hacer una recomendación? Realismo ingenuo. IA dura contra blanda
3. ¿Es paradójico?
4. ¿Es irracional la cosa?
5. ¿El conocimiento que buscamos es más técnico que general? Luego haga algunos procedimientos para determinar qué es práctico. ¿Hay algún problema práctico?
6. Si 1 es verdadero, pero 2 a 5 son inicialmente falsos, entonces proceda con conocimiento general.
7. ¿Qué tiene que ver además de la medición o prueba inicial? Parte de esto es el concepto polar opuesto que es parte de la medición, y parte de él es cualquier otra asociación que pueda ser relevante, con su polar opuesto.
8. Realice una deducción categórica, que simplemente implica combinar los dos pares de opuestos polares de las dos maneras que permiten cambiar las categorías 2 y 4 de segundos opuestos (2 es opuesto a 4, son el segundo par opuesto). Ahora (con sus dos deducciones no contradictorias) tiene el conocimiento general definitivo. Realice más asociaciones según sea necesario, mediante prueba y error si es necesario, y haciendo las preguntas anteriores cada vez que sea necesario, o analizando el resultado para datos complejos.
9. Compare las paradojas de resolución de datos de largo alcance según sea necesario utilizando el método de paroxismo. Muchos problemas ya deberían resolverse mediante conocimiento general, suponiendo que los términos son reales y que son polos opuestos (por ejemplo, evite a las personas en blanco y negro como opuestos, o al gato y al perro como opuestos, porque no todo es una persona o un mascota).
Parte de la IA puede implicar explorar el argumento anterior / cubrir las 9 bases.
La respuesta de Nathan Coppedge a ¿Qué es la deducción categórica?
La respuesta de Nathan Coppedge a ¿Cuál es un método general para resolver todas las paradojas?
Recomiendo el libro Moral Machines de Wallach y Allen para algunas de las preguntas básicas. Si la máquina puede entender ese libro, tal vez esté en camino de ser una IA fuerte, incluso si no tiene habilidades sociales. Es posible que se requiera menos conocimiento de siglas y una comprensión más básica tal como está, como estoy seguro de que Microsoft se ha dado cuenta. La justificación general del conocimiento retórico podría ser un atajo, incluso si tiene que ser “aprendido”. Preguntas como ‘esta es otra palabra’ deberían ser básicas para la IA. Por lo tanto, la duda artificial puede ser esencial, tal vez relacionada con un proceso de memoria.
