Para lograr AGI, necesitamos nuevas perspectivas sobre inteligencia

Para lograr AGI, necesitamos nuevas perspectivas sobre inteligencia

agosto 14, 2021 0 Por RenzoC


Este artículo es parte de “La filosofía de la inteligencia artificial”, una serie de artículos que exploran las implicaciones éticas, morales y sociales de la IA hoy y en el futuro.

Durante décadas, los científicos han intentado crear imitaciones informáticas del cerebro. Y durante décadas, el santo grial de la inteligencia artificial general, las computadoras que pueden pensar y actuar como humanos, ha seguido eludiendo a los científicos e investigadores.

¿Por qué seguimos replicando ciertos aspectos de la inteligencia pero no generamos sistemas capaces de generalizar sus habilidades, como los humanos y los animales? Un científico informático que ha trabajado en IA durante tres décadas cree que para superar los obstáculos de la IA estrecha, debemos mirar la inteligencia desde una perspectiva diferente y más fundamental.

Dans un article présenté au Brain-Inspired Cognitive Architectures for Artificial Intelligence (BICA*AI), Sathyanaraya Raghavachary, professeur agrégé d’informatique à l’Université de Californie du Sud, discute de la « réponse réfléchie », une théorie qui peut être généralisée a todos. formas de vida inteligentes que han evolucionado y prosperado en nuestro planeta.

Titulado «¡Inteligencia, piénsalo y responde!» El artículo arroja luz sobre las posibles causas de los disturbios que han plagado a la comunidad de IA durante décadas y extrae conclusiones importantes, incluida la consideración de la encarnación como un requisito previo para AGI.

Estructuras y fenómenos

«Las estructuras, desde el nivel microscópico al humano hasta el nivel cósmico, orgánico e inorgánico, exhiben (‘responden con’) fenómenos debido a sus arreglos espaciales y temporales, bajo condiciones externas a las estructuras», escribe Raghavachary en su artículo.

Es una regla general que se aplica a todo tipo de fenómenos que vemos en el mundo, desde moléculas de hielo que se vuelven líquidas en respuesta al calor, hasta dunas de arena que se forman en respuesta al viento, hasta la disponibilidad del sistema solar.

Raghavachary llama a esto «esferómica», un término que acuñó para diferenciarse de la fenomenología, la fenomenalidad y el fenomenismo.

“Todo en el universo, en todas las escalas, desde subatómicas a galácticas, puede verse como estructuras físicas que dan lugar a fenómenos apropiados, en otras palabras, S-> P”, dijo Raghavachary a TechTalks.

Las estructuras biológicas se pueden ver de la misma manera, cree Raghavachary. En su artículo, señala que el mundo natural incluye una variedad de organismos que responden a su entorno. Estas respuestas se pueden observar en cosas simples como los mecanismos de supervivencia de las bacterias, así como en fenómenos más complejos como el comportamiento colectivo de abejas, hormigas y peces así como la inteligencia de los humanos.

“Visto de esta manera, los procesos de la vida, de los que considero inteligencia biológica, y cuando corresponde, incluso la conciencia, ocurren solo debido a las estructuras físicas subyacentes”, dijo Raghavachary. “La vida que interactúa con el medio ambiente (que incluye otras formas de vida, grupos…) también ocurre debido a estructuras (por ejemplo, cerebros, colmillos de serpientes, polen pegajoso…) que exhiben fenómenos. Los fenómenos son las respuestas de las estructuras.

Inteligencia como respuesta reflexiva

En los objetos inanimados, las estructuras y los fenómenos no se desarrollan o diseñan explícitamente para soportar procesos que llamaríamos «vida» (por ejemplo, una cueva que aúlla cuando sopla el viento). Por el contrario, los procesos de la vida se basan en estructuras que consideran y producen fenómenos de respuesta.

Por muy diferentes que sean estas formas de vida, su inteligencia comparte un principio subyacente común, dice Raghavachary, que es «simple, elegante y extremadamente aplicable, y probablemente está vinculado a la evolución».

Al respecto, Raghavachary propone en su artículo que “la inteligencia es un fenómeno biológico relacionado con la adaptación evolutiva, destinado a ayudar a un agente a sobrevivir y reproducirse en su entorno interactuando con él de forma adecuada. respuesta considerada. «

La teoría de la respuesta considerada es diferente de las definiciones tradicionales de inteligencia e IA, que se centran en el procesamiento computacional de alto nivel, como el razonamiento, la planificación, la búsqueda de objetivos y la resolución de problemas en general. Raghavachary dice que el problema con las ramas habituales de la IA (simbólica, conexionista, orientada a objetivos) no es que sean computacionales, sino que son digitales.

“El cálculo numérico de la inteligencia, perdón por el juego de palabras, no tiene analogía en el mundo natural”, dijo Raghavachary. «Los cálculos numéricos siempre serán un sustituto indirecto e inadecuado de la imitación de la inteligencia biológica, porque no son parte de las cadenas S-> P que sustentan la inteligencia natural».

No hay duda de que la informática de inteligencia digital ha arrojado resultados impresionantes, incluida la variedad de arquitecturas de redes neuronales profundas que impulsan aplicaciones que van desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural. Pero a pesar de la similitud de sus resultados con lo que percibimos en los humanos, lo que hacen es diferente de lo que hace el cerebro, dice Raghavachary.

La teoría de la “respuesta reflexiva” se remonta y proyecta una red más amplia que todas las formas de inteligencia, incluidas aquellas que no se ajustan al paradigma de resolución de problemas.

“Veo la inteligencia como una respuesta reflexiva en esta dirección, que emana de las estructuras físicas de nuestros cuerpos y cerebros. CR encaja naturalmente en el paradigma S-> P ”, dijo Raghavachary.

Desarrollar una teoría de la inteligencia en torno al principio S-> P puede ayudar a superar muchos obstáculos que han frustrado a la comunidad de IA durante décadas, cree Raghavachary. Uno de esos obstáculos es la simulación del mundo real, un campo candente de investigación en robótica y automóviles autónomos.

“La estructura -> los fenómenos no están calculados y pueden interactuar entre sí con una complejidad arbitraria”, dice Raghavachary. “Simular tal complejidad en una simulación de realidad virtual es simplemente insostenible. La simulación de S-> P en una máquina siempre será exactamente eso, una simulación.

Inteligencia artificial encarnada

Luz prismática que cae sobre una mano humana

Gran parte del trabajo en IA es lo que se llama soluciones de «cerebro en una cubeta». En tales enfoques, el componente de software de IA se separa del hardware que interactúa con el mundo. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje profundo se pueden entrenar en millones de imágenes para detectar y clasificar objetos. Aunque estas imágenes se recopilaron en el mundo real, el modelo de aprendizaje profundo no las experimentó directamente.

Si bien estos enfoques pueden ayudar a resolver problemas específicos, no nos llevarán a la inteligencia artificial general, cree Raghavachary.

En su artículo, señala que no hay un solo ejemplo de un «cerebro en una tina» en la diversidad de formas de vida inteligente en la naturaleza. Y así, la teoría de la respuesta considerada por la inteligencia sugiere que la inteligencia artificial general requiere agentes que puedan tener una experiencia directa encarnada del mundo.

“Los cerebros siempre están alojados en cuerpos, a cambio de los cuales ayudan a nutrir y proteger el cuerpo de muchas formas (dependiendo de la complejidad del organismo)”, escribe.

Los cuerpos brindan al cerebro varios beneficios, que incluyen ubicación, sentido del yo, agencia, libre albedrío y conceptos más avanzados como la teoría de la mente (la capacidad de predecir la experiencia de otro agente basado en el suyo) y el aprendizaje sin modelos (la capacidad de experimentar primero y razonar después).

“Un AGI humano sin un cuerpo es necesariamente, a todos los efectos, una especie de ‘zombi’ incorpóreo, que carece de una verdadera comprensión del mundo (con su miríada de formas, fenómenos naturales, belleza, etc.), incluidos sus seres humanos. habitantes, sus motivaciones, hábitos, costumbres, comportamientos, etc., el agente tendría que fingir todo esto ”, escribe Raghavachary.

Como resultado, un sistema AGI incorporado necesitaría un cuerpo que coincida con su cerebro, y ambos deben estar diseñados para el tipo específico de entorno en el que trabajará.

“Nosotros, hechos de materia y estructuras, interactuamos directamente con las estructuras, cuyos fenómenos“ experimentamos ”. La experiencia no se puede calcular numéricamente, tiene que adquirirse activamente a través de un cuerpo ”, dijo Raghavachary. «Para mí, simplemente no hay sustituto para la experiencia directa».

En pocas palabras, la teoría de la respuesta considerada sugiere que los pares adecuados de cerebros y cuerpos sintéticos que se relacionan directamente con el mundo deben considerarse realistas y adecuadamente inteligentes y, según las funciones activadas en el hardware, posiblemente conscientes.

Esto significa que puede crear cualquier tipo de robot y hacerlo inteligente equipándolo con un cerebro que coincida con su cuerpo y su experiencia sensorial.

«Dichos agentes no necesitan ser antropomórficos; pueden tener diseños, estructuras y funciones inusuales que producirían un comportamiento inteligente ajeno al nuestro (por ejemplo, un diseño similar a un pulpo, con funciones cerebrales distribuidas por todo el cuerpo)», dijo Raghavachary. . «Dicho esto, la IA a nivel humano más relevante probablemente estaría mejor alojada en un agente similar a un humano».

Este artículo fue publicado originalmente por Ben Dickson en TechTalks, una publicación que examina las tendencias tecnológicas, cómo afectan la forma en que vivimos y hacemos negocios, y los problemas que resuelven. Pero también estamos discutiendo el lado malo de la tecnología, las implicaciones más oscuras de la nueva tecnología y qué buscar. Puede leer el artículo original aquí.