Bastante. Somos bastante buenos en el aprendizaje muy simple para problemas muy específicos. El tipo de cosas que una hormiga o una abeja pueden hacer (pero nuestras soluciones son mucho menos eficientes). Es lo suficientemente bueno para un reconocimiento razonable de imagen o voz, o una simple predicción a partir de datos bastante limpios.
Luchamos con un aprendizaje más complejo, pensamiento abstracto, planificación, control complejo, reconocimiento general de imagen / audio complejo, y ni siquiera mencionamos ideas como la conciencia o las emociones, realmente no tenemos una idea clara de qué hacer con ellas.
La razón de los muchos problemas restantes es bastante simple: todavía tenemos una comprensión muy rudimentaria de los cerebros reales. Cada vez que trabajo con un neurocientífico (o cualquier biólogo) para recopilar datos para nuestros modelos y algoritmos, me maravillo de cómo la increíble complejidad de cada parte de cada organismo. Todavía es una gran lucha reunir datos sobre el funcionamiento de las neuronas y sus interacciones con los tejidos que las rodean. Nuestra comprensión del cerebro es como la comprensión del fuego de un hombre de las cavernas. Sabemos que responden a ciertos estímulos; Realmente no entendemos cómo o por qué.
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Ha habido una larga historia de científicos que creen que simplemente pueden examinar los comportamientos macro de los cerebros y descubrir exactamente cómo funcionan. Otros prefieren un enfoque de ingeniería: queremos lograr X, así que diseñaremos un sistema para hacerlo. Esto está bien para una IA simple, pero no creo que ninguno de los enfoques sea exitoso para una IA altamente avanzada. En última instancia, la naturaleza es nuestra única fuente de datos sobre inteligencia real y solo al comprender mejor estos resultados notables de muchos miles de millones de años de evolución lograremos una inteligencia artificial comparable.