No se necesita mucha informática para engañar o vencer a los idiotas, los confundidos y los uniformados. Ya hay bots de Internet que podrían ganar premios por esos motivos. Las computadoras ya pueden derrotarlo en juegos como damas, ajedrez, innumerables juegos de cartas y ahora el antiguo juego de Go. Los programadores ya han definido funciones objetivas que reducen el espacio de hipótesis (el espacio de posibilidades) de las acciones del mundo real de estos juegos. En estos casos restringidos (y muchos otros) las computadoras ya tienen conocimiento para engañar o derrotar a los jugadores más hábiles.
El aprendizaje automático (y particularmente el aprendizaje profundo) ha demostrado ser una clase de métodos que tiene el poder de acelerar el avance, pero los métodos actuales requieren una participación humana sustancial solo para aprender a jugar; sustancialmente más para reconocer la escritura a mano o las caras. Sin embargo, los programadores de IA tienen muchos conocimientos disponibles para determinar las características y el espacio de posibilidades para ejecutar muchas tareas bien definidas.
El problema que sostendrá la singularidad y todos los avances del aprendizaje profundo es el mismo problema que ha estado retrasando la IA casi desde el inicio. El problema es que no puede producir una máquina de aprendizaje, un programa o un instrumento para tareas que no pueden definirse con precisión. ¿Cuáles son las entradas, las características (estructuras) y el espacio de hipótesis de la inteligencia y la comprensión humanas?
- ¿Cuál es más posible, futuro humano mejorado o futuro humano cyborg?
- ¿Alguien ha intentado crear una súper inteligencia artificial?
- ¿Por qué la gente está preocupada por la IA cuando la IA probablemente no tendría sentimientos?
- ¿Existe alguna IA (inteligencia artificial inventada por algún cuerpo o gobierno) que sea lo suficientemente inteligente como para tener hoy libre albedrío?
- ¿Es realmente posible ahora o en el futuro hacer una máquina de IA perfecta que pueda reemplazar a los humanos?
Hasta que el conocimiento necesario para reconocer las características y el espacio de hipótesis de inteligencia y comprensión sea ampliamente aceptado, no podemos implementar la mecánica de su operación lo suficientemente bien como para formular cualquier problema que el aprendizaje automático pueda resolver en dominios de inteligencia y comprensión.