¿Por qué la primera generación de investigadores de IA en la década de 1950 estaba convencida de que una IA fuerte era posible y que existiría en unas pocas décadas?

Hay poco que pueda agregar a la respuesta del usuario de Quora. Quizás el optimismo irrazonable se pueda atribuir al hecho de que las últimas dos décadas fueron “el gran salto adelante”. Parecía que no había barreras que la mente humana no pueda superar. Solo piensa en ello:

  • aprovechando el poder del átomo
  • primer vuelo espacial en 1957
  • avances increíbles en aviación
  • primera computadora digital comercial, una máquina súper inteligente que puede hacer círculos alrededor de la capacidad de cálculo humana; La predicción de UNIVAC del resultado de la elección; El experimento de Georgetown-IBM hizo que pareciera que las computadoras dominaban el lenguaje humano.

En general, fue el pico de expectativas infladas en lo que Gartner llama Hype Cycle.

¿La gente aprendió? Solo hasta cierto punto. Dos palabras: IBM Watson.

En la década de 1950 hubo entusiasmo y entusiasmo anticipado por el hecho de que los nuevos circuitos lógicos existentes harían posible el razonamiento de la máquina. En ese momento tenían razones para creer que los mecanismos homeostáticos y su comportamiento podrían combinarse con la lógica para formar inteligencias. En ese momento simplemente no sabían cuán complejo era el conocimiento, cuán difícil es el razonamiento profundo y cuán complejos deben ser los sistemas de conocimiento, ni cuán complicado debería ser un sistema de procesamiento para igualar los cerebros humanos. Freud todavía se consideraba una autoridad en mente.

El período posterior a la Segunda Guerra Mundial fue un momento de gran esperanza para el progreso y el futuro. La electrónica estaba explotando como resultado de los avances de la guerra. Scientific American publicó artículos sobre tortugas robot y máquinas pensantes.

Pero una vez que las personas comenzaron a investigar y tratar de construir sistemas, pudieron ver problemas y complejidad nunca antes vistos. Pero tenían confianza, tal vez por haber visto un rápido progreso en la tecnología de tiempos de guerra, de que un ritmo similar los llevaría a grandes alturas. Y lo hizo.

El problema es que la IA necesita alcanzar grandes alturas y está cargada de problemas filosóficos que no son fáciles de resolver y problemas técnicos que son difíciles. Podemos simular neuronas, pero aún hoy tenemos poca idea de cómo construir arquitecturas cognitivas realmente complejas a partir de elementos informáticos. Las arquitecturas de redes neuronales siguen siendo primitivas, sin importar lo que los profesionales del aprendizaje automático afirmen de sus capacidades.

Mi punto es que los años 50 fueron entusiastas pero ingenuos. Fue un momento de gran esperanza para el futuro y esta esperanza de posguerra impulsó los esfuerzos.