Sobre los problemas de inteligencia artificial percepción de la realidad

El problema de crear inteligencia artificial ya es "cien años en el almuerzo". Y todo se limita a crear una "máquina de Turing", que al final es solo una versión simplificada de la "sala china". Pero no necesitamos un interlocutor hablador, sino un robot autónomo. Y aquí aún es menos rosado. ¿Por qué? Sigue leyendo ...



Actualmente, el problema de la inteligencia artificial generalmente se reduce a la simulación de conexiones neuronales mediante métodos de programa o a la algoritmo de todas las posibles situaciones y respuestas a ellas. Estos son intentos, en uno de los niveles, para copiar el cerebro natural. En el primer caso, a nivel elemental (neuronas y conexiones entre ellas). En el segundo caso, sobre lo instintivo (estímulo-reacción; la construcción de "si - entonces"). Tanto para el primer como para el segundo camino, se requiere una gran potencia informática, que, según algunos, solo puede ser dada por computadoras cuánticas del futuro.

Me parece que el problema no está solo en el poder. La "raíz de todos los males" de este enfoque es que los sistemas de inteligencia artificial desarrollados son sistemas "en tiempo real". Es decir, el estímulo, el procesamiento de datos, es la respuesta. Parece que el cerebro del animal funciona de la misma manera, pero no es así. El cerebro de un animal suficientemente desarrollado (no tomaremos gusanos ni lancetas) no funciona en "tiempo real", sino en el modo de "extrapolación". Como reacción, se emite una cierta respuesta calculada previamente, no una reacción instantánea.

Esto se debe tanto al poder de procesamiento relativamente pequeño del cerebro como a la gran cantidad de información sensorial que ingresa. Por ejemplo, toma la piel de un mamífero. De cada cabello proviene un nervio, es decir, una fuente de información y cuántos de esos cabellos (una persona tiene de 200,000 a 1,000,000). Y todos sienten no solo el hecho del tacto, sino también el poder de este toque.

Además, desde el momento de la exposición a los órganos sensoriales a la respuesta de los músculos, pasa mucho tiempo (décimas de segundo) durante el cual el cuerpo decide vivir (atrapar presas) o morir (perder presas). Nuestro cerebro (así como el cerebro de otros animales superiores) se ve obligado a vivir en el pasado.

Para sortear estos problemas, la evolución ha encontrado las siguientes soluciones:

1. Las señales de los sentidos no se transmiten inmediatamente a la conciencia. El cerebro se ve obligado a filtrarlos en el nivel subconsciente, por lo que solo toma conciencia de lo que es "importante".

2. El reconocimiento de patrones se lleva a cabo en el nivel de "pantalla". Es decir, un poco similar, lo dice en serio. Para acelerar aún más la respuesta del cuerpo, la información no se ve en una imagen detallada, sino en imágenes discretas y simplificadas. Además, el grado de simplificación aumenta en situaciones estresantes. En los humanos, esto se expresa en la percepción "similar a un clip" y la ausencia de detalles de incidentes en la memoria. (Por cierto, esto es anomalía. La conciencia humana está constantemente buscando imágenes familiares y, a veces, las encuentra. Recuerde al menos la esfinge de Marte)

3. Dado que los dos puntos anteriores aún no son suficientes, el cerebro comienza a extrapolar (predecir) el posible desarrollo de eventos. Esto es especialmente notable en los atletas, como los jugadores de voleibol, que golpearon la pelota no porque tuvieran tiempo, sino porque adivinaron dónde estaría.

Los sistemas de extrapolación (incluidos los humanos) tienen desventajas específicas. Tales sistemas erran de vez en cuando. Para un andoroide bípedo, esto no es crítico, piensas, va a fallar ligeramente, pero para un robot que controla un reactor nuclear no es excusable. Lo que está permitido a Júpiter (hombre) no está permitido a un toro (autómata).

Los sistemas de inteligencia artificial deberían convertirse en una fusión de un autómata determinista (basado en la información "recién llegada") con una extrapolación (capaz de "predecir" en función de la información pasada). La parte predictiva debería funcionar en circunstancias no lineales que cambian rápidamente (cómo marcar un gol), y la parte determinista debe resolver problemas que no requieren una respuesta inmediata (qué ponerse para el desayuno). La tarea de crear un autómata de extrapolación no parece trivial, y su solución solo se ve a través del autoaprendizaje. Pero la naturaleza hizo lo mismo. ¿Por qué somos peores? Mira, los robomules ya están saltando sobre las piedras y, al mismo tiempo, también podían cantar canciones de su propia composición. Y necesita crear un autómata solo una vez. Para tareas específicas, aprenderá a sí mismo y mucho más rápido que una persona.

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