Efecto AI - AI effect

El efecto AI ocurre cuando los espectadores descartan el comportamiento de un programa de inteligencia artificial argumentando que no es inteligencia real .

La autora Pamela McCorduck escribe: "Es parte de la historia del campo de la inteligencia artificial que cada vez que alguien descubría cómo hacer que una computadora hiciera algo (jugar a las buenas damas, resolver problemas simples pero relativamente informales), hubo un coro de críticos para decir , 'eso no es pensar' ". El investigador Rodney Brooks se queja: "Cada vez que descubrimos una parte, deja de ser mágico; decimos: 'Oh, eso es solo un cálculo'".

"El efecto AI" intenta redefinir AI para que signifique: AI es cualquier cosa que aún no se haya hecho

Algunas personas piensan que tan pronto como la IA resuelve con éxito un problema, el problema ya no forma parte de la IA.

Pamela McCorduck lo llama una "extraña paradoja" que "los éxitos prácticos de la IA, los programas computacionales que realmente lograron un comportamiento inteligente, pronto se asimilaron en cualquier dominio de aplicación en el que se encontraron útiles, y se convirtieron en socios silenciosos junto con otros enfoques de resolución de problemas, que dejó que los investigadores de IA se ocuparan únicamente de los "fracasos", los duros frutos que aún no podían romperse ".

Cuando la computadora de IBM para jugar al ajedrez , Deep Blue, logró derrotar a Garry Kasparov en 1997, la gente se quejó de que solo había usado "métodos de fuerza bruta" y no era inteligencia real. Fred Reed escribe:

"Un problema al que se enfrentan los defensores de la IA es el siguiente: cuando sabemos cómo una máquina hace algo 'inteligente', deja de ser considerada inteligente. Si derroto al campeón mundial de ajedrez, me considerarán muy brillante".

Douglas Hofstadter expresa el efecto de la IA de manera concisa citando el teorema de Larry Tesler :

"La IA es todo lo que aún no se ha hecho".

Cuando los problemas aún no se han formalizado, aún pueden caracterizarse por un modelo de computación que incluye computación humana . La carga computacional de un problema se divide entre una computadora y un ser humano: una parte la resuelve una computadora y la otra parte la resuelve un ser humano. Esta formalización se conoce como máquina de Turing asistida por humanos .

Las aplicaciones de IA se generalizan

El software y los algoritmos desarrollados por investigadores de IA ahora están integrados en muchas aplicaciones en todo el mundo, sin que realmente se les llame IA.

Michael Swaine informa que "los avances de la inteligencia artificial no se anuncian tanto como inteligencia artificial en estos días, pero a menudo se ven como avances en algún otro campo". "La IA se ha vuelto más importante a medida que se ha vuelto menos visible", dice Patrick Winston . "En estos días, es difícil encontrar un gran sistema que no funcione, en parte, debido a las ideas desarrolladas o maduradas en el mundo de la IA".

Según Stottler Henke, "los grandes beneficios prácticos de las aplicaciones de inteligencia artificial e incluso la existencia de inteligencia artificial en muchos productos de software pasan desapercibidos para muchos a pesar del uso ya generalizado de técnicas de inteligencia artificial en el software. Este es el efecto de la inteligencia artificial. t use el término 'inteligencia artificial' incluso cuando los productos de su empresa se basen en algunas técnicas de inteligencia artificial. ¿Por qué no? "

Marvin Minsky escribe: "Esta paradoja resultó del hecho de que cada vez que un proyecto de investigación de IA hacía un descubrimiento nuevo y útil, ese producto generalmente se separaba rápidamente para formar una nueva especialidad científica o comercial con su propio nombre distintivo. Estos cambios en el nombre llevaron a los forasteros a preguntar , ¿Por qué vemos tan poco progreso en el campo central de la inteligencia artificial? "

Nick Bostrom observa que "una gran cantidad de IA de vanguardia se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin ser llamada IA ​​porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se etiqueta como IA".

Legado del invierno de la IA

Muchos investigadores de IA descubren que pueden obtener más fondos y vender más software si evitan el mal nombre de la "inteligencia artificial" y, en cambio, fingen que su trabajo no tiene nada que ver con la inteligencia. Esto fue especialmente cierto a principios de la década de 1990, durante el segundo " invierno de la IA ".

Patty Tascarella escribe: "Algunos creen que la palabra 'robótica' en realidad conlleva un estigma que perjudica las posibilidades de financiación de una empresa".

Salvando un lugar para la humanidad en la cima de la cadena del ser

Michael Kearns sugiere que "las personas inconscientemente están tratando de preservar para sí mismas algún papel especial en el universo". Al descontar la inteligencia artificial, las personas pueden seguir sintiéndose únicas y especiales. Kearns sostiene que el cambio en la percepción conocido como el efecto de la IA puede atribuirse al misterio que se está eliminando del sistema. Ser capaz de rastrear la causa de los eventos implica que es una forma de automatización más que de inteligencia.

Se ha observado un efecto relacionado en la historia de la cognición animal y en los estudios de la conciencia , donde cada vez que se descubre en los animales una capacidad que antes se pensaba como exclusivamente humana (por ejemplo, la capacidad de fabricar herramientas o pasar la prueba del espejo ), la importancia general de esa capacidad está en desuso.

Herbert A. Simon , cuando se le preguntó acerca de la falta de cobertura de prensa de AI en ese momento, dijo: "Lo que hizo diferente a AI fue que la idea misma despierta un miedo y una hostilidad reales en algunos senos humanos. reacciones. Pero está bien. Viviremos con eso ".

Ver también

Notas

Referencias

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