¿Cómo podemos hacer un robot que sea verdaderamente artificialmente inteligente?

No soy un experto en este campo, pero me imagino que el objetivo principal del software será controlar de forma remota el movimiento de las rótulas, brazos mecánicos y ruedas. Me vienen a la mente los antiguos modelos de aviones controlados mediante señales de radio, ahora Bluetooth, ya que es poco probable que su dispositivo mecánico robótico móvil esté demasiado lejos.

Los simuladores de vuelo son choc-a-block con inteligencia artificial que está diseñada para simular lo más cerca posible de lo real, y una vez trabajé en simuladores de vuelo en helicóptero que se usaron para enseñar a los pilotos a volar. Estos son endiabladamente complejos, llenos de palancas, botones, interruptores, medidores, etc. y, por supuesto, una visualización en tiempo real del campo que un piloto vería si estuviera volando un helicóptero real, excepto que, por supuesto, nada se mueve.

Toda la informática se basa en 2 preceptos fundamentales: direccionamiento indirecto y manejo de interrupciones. Domina estos y el cielo es el límite.

Esto es realmente un problema abierto. De hecho, muchas personas bien informadas piensan que este es “el problema” porque, argumentan, una vez que encontremos la IA, resolverá el resto de los problemas por sí misma.

En mi opinión, existe un importante cuello de botella científico para encontrar una verdadera IA, y es que no entendemos nuestra propia inteligencia natural.

La buena noticia es que en realidad estamos progresando. Si revisa las principales conferencias sobre campos relacionados con IA (NIPS, ICML, AISTATS, etc.), verá que la tendencia principal es la matemática rigurosa; hoy en día, a menos que su nuevo algoritmo funcione increíblemente bien, también necesitará un análisis adecuado para ser aceptado por la comunidad. Creo que la razón es que de alguna manera hemos acordado que necesitamos una descripción matemática exhaustiva de los procesos de aprendizaje para comprender la inteligencia. En este sentido, se está dedicando mucho esfuerzo al aprendizaje por refuerzo, la optimización, la estadística no paramétrica, la teoría de grafos, las técnicas de aproximación de funciones … ya que sugieren ser piezas del rompecabezas.

Aunque se necesitan descripciones formales precisas de los procesos de aprendizaje, esto por sí solo puede no ser suficiente. Mi conjetura es que la IA tendrá muchas cosas en común con la inteligencia natural. Y me parece que una investigación puramente matemática es un enfoque ascendente desde el cual puede ser difícil alcanzar los diseños logrados por la evolución natural.

Por lo tanto, necesitamos una comprensión intuitiva ascendente. De hecho, mi primera respuesta a su pregunta podría ser algo así como “entienda su propia inteligencia, luego descríbala matemáticamente”.

En los humanos, la inteligencia parece estar muy relacionada con la mente. Y, por supuesto, el problema es que tenemos poca idea sobre qué es la mente, cómo funciona, si ocurre en el cerebro o en otro mundo astral de Platón, etc. Sin embargo, la filosofía oriental ha estado estudiando la mente durante miles de años. En mi propia experiencia después de practicar la meditación durante algunos años, me he dado cuenta de que las prácticas contemplativas dan una idea de cómo funcionan el cuerpo y la mente, y la visión se percibe desde algún lugar fuera de la mente (estándar). Es como si hubiera algún consciente más allá de la mente que sea capaz de observar e influir en los procesos mentales. Esto no es algo en lo que nadie tenga que creer, sino que es un experimento que nosotros, los investigadores, podemos realizar todos los días y que creo que podría ser clave para comprender la inteligencia.

Por lo tanto, mi segunda respuesta más elaborada es “practica profundamente una buena técnica de meditación para comprender tu mente y los procesos de aprendizaje inherentes, luego codifícala” 😉

Controla a distancia el robot desde tu PC. Cree software de controlador de robot basado en PC en tiempo real basado en Neuroevolution_of_augmenting_topologies o arquitectura de IA similar.

Sea paciente: su inteligencia artificial puede tomar miles de horas para aprender a hacer algo interesante, como enseñarle a un bebé humano.

Incluso la IA básica es computacionalmente muy costosa, mucho más allá de las capacidades de los controladores de robots simples como Arduino. Al ejecutar la IA en su PC, elude las limitaciones del hardware de su robot.