¿Qué desearían saber los investigadores de IA y los informáticos sobre el cerebro?

Creo que la gran mayoría de los investigadores de IA y los científicos informáticos no saben absolutamente nada sobre el cerebro / neurociencias y esta es su caída, ya que piensan que lo que están haciendo tiene alguna relación con las neurociencias, pero no es así. Por lo tanto, no creo que haya una respuesta a su pregunta simplemente porque la pregunta tiene la presunción de que existe una correlación entre las neurociencias y la IA / informática. La última es matemática, la primera es más física.

Lo que faltan otras respuestas es que las cosas que afirman surgen de la dinámica de la red temporal del sistema nervioso y no existe un “centro” que cree conceptos como la conciencia o la conciencia. Esta es la falacia de la informática / las matemáticas en el sentido de que esos profesionales creen que existe una fórmula o algoritmo que se puede crear que simula o explica estas ideas en lugar de comprender que estos conceptos provienen de la física del sistema mismo. Una vez que emula los sistemas nerviosos en lugar de simplemente crear un programa que imita algún aspecto de un proceso del sistema nervioso, comienza a ver cómo los conceptos simples provienen de estructuras muy complejas y cómo la inteligencia se compone de pasos formados a partir de las redes derivadas y construidas sobre millones de años de evolución.

Necesitamos más ingenieros neuronales y conectivos, y menos investigadores de IA y científicos informáticos, para llevarnos a la verdadera inteligencia artificial.

La pregunta que tengo y que ni siquiera sabemos cómo investigar es: “¿Qué es la conciencia?” No lo sabemos. David Chalmers sugiere que la conciencia es una propiedad inherente a toda la materia, pero incluso si tiene razón, no nos dice nada útil sobre la conciencia, solo dónde podríamos encontrar su mecanismo. Sin comprender la conciencia, nos enfrentamos con una incapacidad para replicarla. Si supiéramos qué es, podríamos determinar si está o no en el espacio de la computabilidad.

Una pregunta que hicieron mis antepasados ​​intelectuales fue si el cerebro / mente funcionaba o no como un sistema de símbolos físicos; es decir, si usan o no algún tipo de representación interna o lenguaje, siendo la cognición (pensamiento) operaciones con y usando este lenguaje. No creo que esto sea probable, pero es importante aclarar que, si bien pensaron que esta pregunta era importante, incluso si se demostrara que no es el caso, tal sistema podría cumplir con alguna definición válida de “inteligencia”. Es este concepto, que un sistema de símbolos físicos podría ser inteligente, es decir, la Hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos (PSSH). En otras palabras, el PSSH sugiere que, independientemente de cómo funcione la mente humana, es posible que una máquina sea realmente inteligente.

Probablemente deseen saber cómo pueden hacer que la IA se adapte a nuevos enfoques y situaciones similares a cómo los humanos a menudo pueden hacer lo mismo.

Por ejemplo: el cerebro humano tiene el tronco cerebral que ayuda a automatizar algunas de nuestras funciones corporales, como decirle a nuestro corazón que lata, cómo tragar alimentos, qué hacer cuando un virus ha infectado su cuerpo y respirar. Si constantemente tuviéramos que concentrarnos en decirle internamente a nuestro cuerpo que haga las funciones más básicas, estaríamos demasiado ocupados para hacer otras cosas como ir a la escuela, salir con amigos o crear programas de computadora.

Los investigadores de IA ya saben que podemos decirle a las computadoras cómo implementar algoritmos que realizan funciones básicas similares al cerebro humano. También podemos cambiar el código constantemente para tener en cuenta las nuevas circunstancias o para que haga cosas diferentes. Lo que querrían es que la IA haga estos cambios por sí misma. Piense en cualquier momento en el que sabía algo, sucedió una nueva situación o circunstancia por la que estaba confundido, y luego adaptó o solucionó el problema sin que otra persona le dijera o le mostrara. Eso es lo que los investigadores de IA desean saber.

Un esquema detallado sería bueno. Eso sería todo lo que necesitaríamos para construir un modelo funcional.

Pero, de lo contrario, lo siguiente en mi lista sería conocer los detalles del mecanismo que permite que el cerebro refuerce selectivamente ciertos comportamientos. La forma en que funcionan las redes neuronales hoy en día solo se puede entrenar en algunas habilidades. Agregar más sobrescribe lo que vino antes porque cada vez que lo refina, aplica ese refinamiento a toda la red. Incluso la expansión horizontal, que por última vez escuché que era la forma más prometedora de producir una IA que pudiera evitar esto, tiene que crear una abundancia de redes que se mantengan aisladas unas de otras.

Sin embargo, el cerebro parece ser capaz de dividir varios centros de procesamiento con mucha más eficiencia y flexibilidad de lo que podemos manejar actualmente. Se cree que parte de esto está relacionado con las características de procesamiento de las neuronas, que actualmente estamos tratando de reproducir mediante el uso de un circuito llamado memristor, pero también hay un elemento estructural que podría aplicarse de manera mucho más inmediata.