En el corazón de AGI se encuentra una conceptualización tremendamente compleja que parece haber eludido a algunas de las mejores mentes de nuestro tiempo y del pasado. Como lo ha sido en el pasado / presente / futuro, lo que se necesita para resolver estos problemas son personas dedicadas y de mentalidad especial que buscan sobre todo resolver y responder las preguntas difíciles.
Comencé mi viaje hace varios años con la determinación de resolver este problema. Estaba dispuesto a buscar respuestas en cualquier lugar. Muchas veces en lugares que los líderes de la industria no se atreverían a mirar, se burlaban y hasta se reían. Tengo una educación formal significativa en mi haber y experiencia probada en la industria desarrollando sistemas avanzados. Este y otros marcos son los componentes necesarios para avanzar en AGI. No necesitas un nombre prominente detrás de ti. Debe buscar respuestas honestamente y hacer preguntas profundas.
Cuando decidí dedicarme a la IA hace algunos años, dada la cantidad de ruido que se estaba produciendo y cuán flagrantemente se usaba el término (IA), pensé que el problema se resolvió. Luego descubrí que lo que se titulaba como IA no era más que una aplicación de algoritmos de optimización … El material que cubrí en la escuela de posgrado a lo largo de mi trabajo en sistemas distribuidos y restricción / optimización.
- ¿Existe un algoritmo o IA utilizado para establecer la ocurrencia de victorias en KENO para mantener la ventaja de la casa en un porcentaje fijo?
- ¿Qué pasa si la inteligencia artificial termina creando su propia inteligencia artificial?
- ¿Alguna vez será posible crear una inteligencia artificial con imaginación?
- ¿Qué trabajos estarán a salvo de ser asumidos por AI (en la perspectiva larga y corta)?
- ¿Puede la IA eliminar todos los trabajos de científicos de datos y minería de datos en los próximos años, ya que la IA puede ser autodidacta con algoritmos?
Inmediatamente me desanimé y fui a buscar porque sabía que esto no era IA ni era el camino hacia AGI. Encontré los trabajos y la escritura de visionarios e individuos que realmente buscaban resolver el misterio de la inteligencia humana. Muchos de los cuales eran mucho más prominentes que yo, pero la industria se rió de ellos y se burló de ellos. Hace años, si dijiste que estabas persiguiendo AGI, académicos e individuos de la industria te reirían de ti y ahora afirman que persiguen lo mismo.
De repente, con el encanto de la IA desapareciendo, todos están cambiando su declaración de misión a AGI. La pregunta es: ¿Qué cambió en tales grupos? ¿Qué replanteamiento fundamental le dieron al problema? ¿Estos grupos están dirigidos por visionarios que realmente buscan resolver la inteligencia o simplemente están extendiendo palabras de moda para capturar el nuevo tren de bombo? ¿Es optimización o es inteligencia? ¿Están los doctores especialmente educados dispuestos a ir más allá de lo que han sido adoctrinados para creer que es el camino hacia la verdadera IA? ¿Están los equipos y grupos prominentes dispuestos a pensar diferente?
Si no es así y la solución se encuentra en otra parte, todos los fondos del mundo no llenarán el vacío. Entonces, las preguntas se convierten en su lugar:
> ¿El equipo de investigación está mirando en la dirección correcta?
> ¿Están pensando fundamentalmente diferentes o simplemente están escalando una ingeniería aplicada probada que se acerca a la convergencia de la fuerza bruta?
> ¿Están promocionando una tecnología o son realistas?
> ¿El equipo está dirigido por un visionario?
> ¿El equipo admite enfoques variados?
> ¿El equipo contrata una diversidad de mentes?
> ¿El grupo fomenta y apoya opiniones disidentes?
> ¿Está el personal lleno de doctores especializados centrados en el mismo enfoque o enfoques variados?
> ¿Está el equipo contratando como si buscara respuestas o como si ya lo hubiera encontrado? ¿Está esto en línea con la realidad que no tienen?
Eche un vistazo a la historia para comprender los tipos que resuelven problemas fundamentales. Ver más allá de los nombres y marcas y ver al individuo. En lo que respecta a los equipos, a menos que ya haya resuelto el problema, cuanto más diversos sean, mejor. La especialización conduce al pensamiento grupal. Como la inteligencia humana no se ha detallado públicamente, AGI es ante todo una iniciativa de investigación. No hay un enfoque establecido porque no hay un consenso sobre qué es la inteligencia. Deep Learning / Machine Learning son algoritmos de optimización. Puede aplicar mucha fuerza bruta con hardware de cómputo moderno a escala, con grandes cantidades de datos y un algoritmo de convergencia distribuido eficiente con retroalimentación. ¿Es esto inteligencia u optimización?
Entonces, ¿qué equipos de investigación realmente están tratando de resolver AGI al tratarlo como un tema de investigación fundamental y qué grupos están apostando a que pueden imitarlo mejor a través de la ingeniería aplicada y comercializar a todos los demás? ..
Las personas con mentalidad especial …
Los von Neumann, los Turings, los Feynmans, los Einsteins …
Las figuras menos conocidas como Walter Pitts:
Walter Pitts – Wikipedia
todos tienen características comunes …
Tenían una sed personal dedicada e implacable de conocimiento y comprensión. La búsqueda de respuestas a preguntas con un corazón sincero y una mano capaz y firme es cómo se resuelven problemas fundamentales como la inteligencia …
La gente olvida esto con cada generación después de que nombres prominentes y dinero pavimentan a los descubridores y sus descubrimientos.
En esta era, será diferente.
