Para completar la respuesta de John L. Miller, me gustaría agregar que a la IA le está yendo bastante bien (y continuará progresando). Sin embargo, muchas personas tienen expectativas poco realistas porque no están familiarizadas con la IA: les gustaría alcanzar niveles que solo se ven en las películas de ciencia ficción (como la Inteligencia Artificial de AI de Spielberg (2001)).
Paradójicamente, al mismo tiempo, la IA se ha convertido en una parte de la vida de la mayoría de las personas, a pesar de que pueden no ser plenamente conscientes de ello (por ejemplo: recomendaciones de compras en Amazon, jugar videojuegos como Los Sims o simplemente Ajedrez, usando “Google translate” )
Último punto: por supuesto, la potencia informática es importante, pero no es el principal factor limitante. El principal factor limitante somos nosotros, los humanos, entendiendo el mecanismo subyacente y formulando un modelo para cualquier comportamiento dado que nos gustaría que la IA “imite”.
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Para juegos como el Ajedrez (y una variedad de otros “juegos de mesa”), el modelo es relativamente simple y, por lo tanto, las implementaciones resultantes son muy buenas. Es sobre todo un problema matemático, y sabemos cómo abordarlos.
Para problemas más complejos, como la traducción automática (es decir, el traductor de Google), todavía no tenemos una comprensión sólida de los mecanismos subyacentes. Todavía no tenemos un buen modelo para procesar el “lenguaje natural”. Las matemáticas son útiles, ¡pero no son suficientes!
Así que hay un campo completo dedicado a tales problemas: procesamiento del lenguaje natural
Hasta ahora, el “traductor de Google” (y proyectos similares) generalmente puede obtener la “esencia” y producir traducciones muy toscas (y a menudo erróneas). Desafortunadamente, “más potencia de la computadora” solo puede conducir a mejoras menores, pero no será suficiente para “resolver” este problema. Mientras no tengamos una buena teoría subyacente para el “lenguaje natural”, permaneceremos estancados. No solo para la “traducción automática”, sino también para la mayoría de las aplicaciones relacionadas con el lenguaje (incluida la prueba de Turing, que es uno de los desafíos de IA más conocidos).
En términos más generales, este “conocimiento adicional” (aquí, entender el lenguaje natural) se llama conocimiento experto (aunque esa terminología cambia con el tiempo, la idea general permanece).
Ahora, considere el hecho de que el “lenguaje natural” es solo una parte muy pequeña de lo que los humanos hacen (otras partes incluyen: visión, audición, gusto, tacto, olfato, movimiento, pensamiento, estado de ánimo, etc., etc.) y, por lo tanto, muy pequeña porción de lo que la IA puede “imitar”.
Y cada una de estas partes requiere miles de expertos para teorizar, probar e implementar posibles modelos de IA.
Ahora tiene una mejor perspectiva de lo difícil que es (y cuánto tiempo llevará) antes de que podamos acercarnos remotamente al tipo de resultados que ve en las películas de ciencia ficción.
