¿No es el examen de ciencias de cuarto u octavo grado una posibilidad demasiado remota para la IA actual? ¿Por qué no realizar primero tareas más simples como la comprensión básica del mundo a partir de videos?

Las preguntas de ciencia son desafiantes ya que cubren una amplia variedad de temas, a menudo involucran sentido común y conocimiento científico, y con frecuencia incluyen diagramas y texto. Por ejemplo, la pregunta de 4to grado:

“Los estudiantes de cuarto grado están planeando una carrera de patines. ¿Qué superficie sería la mejor para esta carrera?

(A) grava

(B) arena

(C) asfalto

(D) hierba ”

requiere conocimientos generales sobre patinaje sobre ruedas y diferentes materiales, así como conocimientos científicos sobre movimiento.

De nuestro trabajo empírico en AI2, la Ciencia de 4to Grado parece estar al alcance. Nuestro sistema Aristo actualmente califica casi el 50% en el examen de Ciencias del 4to Grado de NY Regents y continúa mejorando (el pase es del 65%), y nuestro trabajo incluye el progreso en las preguntas que requieren razonamiento simple y comprensión del diagrama (para algunos tipos de diagramas). Como dominio para el avance de la IA, la ciencia primaria es muy adecuada, ya que es claramente medible y ofrece una progresión gradual de tareas simples a aquellas que requieren una comprensión profunda. Ha habido varios ejemplos previos de IA haciendo un gran progreso al elegir exactamente el problema correcto para trabajar: creemos que la ciencia primaria se ajusta a ese proyecto de ley.

La ciencia del octavo grado es sustancialmente más difícil que la del cuarto grado. Las preguntas son más largas, implican diagramas más complejos y requieren un razonamiento más profundo. Sin embargo, incluso entonces hay evidencia de que se puede avanzar. Por ejemplo, en el Desafío de ciencias Allen AI de octavo grado de 2015, los mejores sistemas alcanzaron el 60% en preguntas de no elección, de opción múltiple, y los sistemas capaces de razonar con matemáticas y geometría de grado superior han mostrado un buen rendimiento. Independientemente de cuánto tiempo pase, estos desafíos crean un entorno hermoso para inspirar nuevos avances significativos en el campo.

Para más información, consulte los documentos en http://www.allenai.org/papers.html

Nuestros conjuntos de datos públicos están aquí: http://www.allenai.org/data.html.

En realidad, los exámenes basados ​​en el conocimiento no son tan difíciles de aprobar como podría pensar.

Ejemplos de IA inteligentes

El programa de IBM que ganó en Jeopardy !, llamado Watson, en esencia estaba aprobando un examen basado en el conocimiento. De hecho, se desempeñó mejor que los expertos mundiales actuales en ese juego.

Otro ejemplo extraído de los titulares recientes serían las máquinas súper inteligentes: la IA pronto podría pasar la prueba más dura de Japón. Una IA japonesa logró obtener un puntaje superior al promedio en los exámenes de ingreso a la universidad.

¿Por qué pasan las pruebas?

Las pruebas requieren un razonamiento simple y basado en hechos. No requieren el conocimiento del mundo real o el sentido común de un alumno de octavo grado. Para las pruebas, no necesita:

  • manipular objetos
  • hacer conversación
  • experimentar emociones

Son muy simplificados y directos en comparación con el conocimiento y la experiencia necesarios para la vida real. Dado que las pruebas solo requieren el procesamiento de la información, incluso las IA actuales pueden ser útiles.

Además, las pruebas cubren el material introductorio a un nivel común para que los estudiantes puedan aprobarlo sin ser expertos. Eso facilita que la IA se ponga al día.

El video también se puede hacer

La visión por computadora también es un área activa de investigación. Se está trabajando al mismo tiempo que los agentes del conocimiento. Los grupos de investigadores que trabajan en visión artificial suelen ser diferentes de los grupos que trabajan en agentes de conocimiento.

En el área de reconocimiento de fotografías fijas, el estado del arte en IA ya es mejor que el rendimiento humano desde el año pasado. Ahora hay tres compañías diferentes (Baidu, Google y Microsoft) que tienen un índice de error inferior al 5%, que es el índice promedio que tienen las personas. (fuente: las computadoras ahora son mejores que los humanos para reconocer imágenes)

Reconocer objetos, eventos, movimiento y procedimientos en video es más complicado, pero también se está trabajando en ello. Sospecho que este problema no tardará mucho en resolverse porque los resultados serían muy útiles y permitirían otras áreas.

Tener habilidades superiores a las humanas en visión por computadora ayudaría a que el automóvil autónomo, los robots y otras áreas también avancen.

Recogiendo la fruta baja

Mi impresión de la IA en general es que la investigación se enfoca en tareas que están casi al alcance pero no del todo (la “fruta que cuelga”). Esta es una manera útil para que la investigación avance sin atascarse en una tarea imposible.

Y se avanza en varias áreas de investigación, y no se limita solo a un área. No tenemos que elegir entre adquisición de conocimiento y reconocimiento de video. Podemos hacer las dos cosas.

No estoy seguro si dejo de entender la pregunta. ¿Por qué crees que es más simple? Las ciencias de 4 ° u 8 ° grado tienen un material finito para aprender y parecen más sencillas que comprender un video, ¿no? O por video te refieres a una variación limitada de videos como una pelota en movimiento o algo así, que incluso eso podría ser más complejo que algunos textos para leer y memorizar.