¿Qué problemas de inteligencia artificial aún no se pueden abordar?

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.

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.

La definición es un problema constante. Tienen una teoría o modelo contra el cual argumentar, pero cada vez que hay una nueva solución, los marcadores se mueven para que no cuente. La cuestión es si las preguntas filosóficas se responden por completo. Tienden a decir que la solución está dentro de una década, pero todavía hay una brecha entre la computación y la mente humana. Existen las críticas con las que todos comienzan, como Dreyfus, Searle o Penrose, y el papel del experimento mental. Las intuiciones parecen dar lugar a confusión e incertidumbre en lugar de conclusiones concretas sobre la conciencia, la intención, el libre albedrío, la encarnación, las emociones o la ética.

Van tras argumentos en contra de las teorías en las que se basa, como la ciencia cognitiva, y algunas cosas no tienen teoría como los grandes datos. Para cada solución, hay una línea de pensamiento que dice que no se basa en eso, por ejemplo, representación, símbolos, reglas, formalismos, procesamiento de información, autoensamblaje de algoritmos, emergencia, genética o tecnología. Advierten sobre el impacto en la sociedad porque todos serán cyborgs en poco tiempo o habrá una singularidad.

La revolución está en forma de grupos de investigación distribuidos. Se supone que estos compensan las limitaciones de cada enfoque. Deben ajustarse o adaptarse a nuevos materiales o direcciones tecnológicas que no serán económicas y las ofertas de los proveedores están sujetas a objeción. Inicialmente habían afirmado que se podía emular cualquier cosa que ofreciera una exención a las excepciones o que máquinas y humanos pudieran cooperar y aprender unos de otros. Cada avance es asaltado por todos lados. Tiene que evitar otro invierno.

A los científicos les preocupa que sea una amenaza excesiva. Les preocupa lo que sucede después de que las máquinas son más inteligentes que los humanos, pero el cerebro artificial solo ha comenzado a modelar un pequeño fragmento de un no humano. Los problemas son si la robótica conducirá a la unificación o la diversidad, y si todos tienen su propia máquina o hacen lo que quieren a las escalas más grandes y más pequeñas. Necesitan protección cibernética contra las botnets y la agresión autónoma, aunque puede tener derechos si es una forma de vida sensible. Esto afectará a la civilización en todos los niveles, por lo que debe haber algún atractivo para que el público le otorgue la capacidad de convertirse a otro tipo de sociedad, cuyo significado aún no se ha demostrado más allá de ir entre lo físico y lo digital. .