Creo que cualquiera que intente explicar la naturaleza del conocimiento y la inteligencia sin tener en cuenta los procesos que dieron lugar a los únicos ejemplares (nosotros) está en camino a ninguna parte.
Los componentes clave son: El cerebro como una base de acción (en lugar de una base de datos) (la entrada responde a las respuestas (no los datos)), la entrada basada en sensores, la arquitectura basada en el control, el surgimiento de sistemas controlados ambientalmente (toda la vida inicialmente). Esto implica la regla de Hebb, que ajusta todas las especies para que se adapten a ese entorno (retroalimentación a través del entorno para que el bucle de control esté entre el entorno y el sistema vivo). Como se trata de un sistema de retroalimentación, es adaptativo, por lo que la inteligencia de la propiedad está presente en ese sistema combinado, incluso sin pensar (inteligencia => adaptabilidad (con respecto a un entorno)).
La sintonización simple convierte respuestas plausibles en respuestas viables (esto es similar a la conversión de creencia en conocimiento pero sin la extensión del lenguaje (respuestas simbólicas)).
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Al extender la retroalimentación desde un estado actual de la mente (en presencia de una entrada continua del sensor), es decir, el contexto y el uso de acciones simbólicas para internalizar la retroalimentación (forma de acción simbólica (por ejemplo, basada en lenguaje o etiqueta) de la retroalimentación que detecta los posibles resultados de respuestas y permite el cierre de problemas de circuito abierto.
Esto significa que el sistema subyacente es totalmente autónomo y (no directamente parte de la conciencia) y es capaz de mantener el organismo sin necesidad de un mayor control hasta la adaptación de la mente que permite la percepción del estado (interno) (junto con el control autónomo, por ejemplo, para nosotros). : conducir un automóvil sin pensar). El sistema mental todavía usa un enfoque hebbiano y forma respuestas creídas, pero las prueba internamente (modelando) para obtener (converger) en una solución plausible, que después de probar (responder – emitir al medio ambiente) puede, si es adecuado, convertirse en conocimiento. Este sistema adaptativo tiene mucha más resolución que el circuito de control de estímulo-respuesta con el entorno, y por lo tanto tiene una mayor medida de la inteligencia de la propiedad. También requiere un mecanismo de convergencia (para los modelos) y que toma la forma de acciones genéricas (simbólicamente, estados emocionales) instaladas como parte de nuestro legado genético.
El ingrediente que no está presente en este análisis es la conciencia. Me gustaría pensar que es una propiedad emergente de un sistema reflexivo (retroalimentación interna), pero en realidad no hay un camino claro hacia este estado sutil.
A menudo comento o respondo preguntas usando este modelo, lo que me permite argumentar que las arquitecturas informáticas son incorrectas para la IA. Y que el sistema debe muestrear una fuente de conocimiento consistente (es decir, el medio ambiente); todo proviene del uso del proceso de evolución como modelo fuente o base para la IA.
(En la década de 1980, creamos simulaciones de entornos y sistemas para aplicar ideas de IA para la guerra submarina, por ejemplo, el escenario Snarkworld: ¡las compañías de defensa no publican!)
