No soy un tipo fuerte de IA. Así que creo que AI no puede y no puede “explicar” lo que Chalmers llama el “Problema difícil de la conciencia”. (HPoC)
También creo que HPoC es un problema más interesante que la propia IA. Entonces, para mí, el principal beneficio es que pensar en los fundamentos de la IA te ayuda a despejar las pistas rojas en el camino hacia la comprensión de la HPoC.
Además de este beneficio principal, otros incluyen:
- ¿Cómo es hacer investigación en planificación de movimiento?
- ¿Por qué las IA en los videojuegos RTS apestan tanto en los mapas de agua?
- ¿Por qué los humanos están perdiendo la batalla contra las máquinas, las computadoras y la IA? ¿Cuál es la solución a esto?
- ¡Inventé un abogado humanoide pero solo los humanos pueden ser abogados! ¡El juez está enganchado a la IA! ¿No debería mi abogado humanoide ser capaz de representarme?
- ¿Cómo aplican los fondos de cobertura el aprendizaje automático a los mercados financieros?
- Destaca y nos ayuda a desarrollar nuestra comprensión de la inteligencia humana . Las personas a menudo no se dan cuenta de cuán estrechamente se relaciona la psicometría (IQ, etc.) con la IA. Lewis Terman creó la moderna prueba de coeficiente intelectual. Stanford también fue pionero en IA en ese momento. Su hijo, Fred Terman es ampliamente considerado uno de los padres fundadores de Silicon Valley. Muchas otras cosas separadas al nacer.
- Destaca nuestros conceptos antropomórficos. Pensar en cuestiones fundamentales de IA ha ayudado a separar nuestra idea de humanidad de cosas como la creatividad, las emociones, la razón, el humor … todas las cosas que han demostrado ser propiedades de ciertos tipos de fenómenos computacionales (al menos para mi satisfacción). A Hollywood todavía le gustan sus tropos que no tienen idea, se sienten bien o se vuelven humanistas: “Una máquina nunca puede reemplazar al humano esencial ____________” (complete su diálogo idiota de presunción humana favorito)
- Nos ayuda a comprender la fenomenología de la inteligencia donde sea que ocurra. Ahora entendemos la evolución darwiniana, por ejemplo, como una especie de optimización global y, por lo tanto, “inteligencia” de algún tipo. Lo mismo ocurre con el calentamiento y enfriamiento de metales (el “recocido simulado” también es una técnica de optimización popular). Al divorciar los procesos matemáticos que subyacen a la inteligencia de la semántica que distingue la inteligencia, aprendemos mucho.
- Nos ayuda a entender cualquier cosa en términos computacionales. Puede ver las ciudades como inteligencias autoorganizadas, por ejemplo.
- Ayuda a enmarcar y, a veces, a resolver problemas difíciles de metafísica, o al menos arrojar luz sobre ellos: la Sala China de Searle ayudó a comprender la computación simbólica. El experimento de pensamiento computacional del cerebro en una tina nos ayuda a comprender los modelos mentales. Puede obtener mucha información sobre el libre albedrío. etcétera etcétera.
- Nos ayuda a comprender los elementos innecesarios de por qué nos comportamos de cierta manera y, por lo tanto, entendemos la humanidad. Las IA pueden resolver el cubo de Rubik o vencer a los humanos en el ajedrez, pero no atacan esos problemas de la misma manera que los humanos. Aprovechan sus diferentes limitaciones de recursos. Dicha investigación nos ayuda a comprender que no hay una manera correcta de resolver el cubo de Rubik o jugar al ajedrez. Simplemente hay la mejor forma humana, la mejor forma de supercomputadora, etc.
- Ayuda a la metacognición: intentar crear una inteligencia en nuestra propia imagen crea efectivamente un espejo que nos defendemos, un espejo que proporciona un mejor y mejor reflejo cada año.
