Neats y scruffies - Neats and scruffies

Limpio y desaliñado son dos enfoques contrastantes de la investigación de la inteligencia artificial (IA). La distinción se hizo en los años 70 y fue tema de discusión hasta mediados de los 80. En la década de 1990 y en el siglo XXI, la investigación en IA adoptó enfoques "prolijos" casi exclusivamente y estos han demostrado ser los más exitosos.

Los "Neats" utilizan algoritmos basados ​​en paradigmas formales como la lógica , la optimización matemática o las redes neuronales . Investigadores y analistas ingeniosos han expresado la esperanza de que un único paradigma formal pueda ampliarse y mejorarse para lograr inteligencia y superinteligencia generales .

Los "Scruffies" utilizan cualquier número de algoritmos y métodos diferentes para lograr un comportamiento inteligente. Los programas desaliñados pueden requerir grandes cantidades de codificación manual o ingeniería del conocimiento . Scruffies ha argumentado que la inteligencia general solo puede implementarse resolviendo una gran cantidad de problemas esencialmente no relacionados, y que no existe una fórmula mágica que permita a los programas desarrollar la inteligencia general de manera autónoma.

El enfoque ordenado es similar a la física, ya que utiliza modelos matemáticos simples como base. El enfoque desaliñado se parece más a la biología, donde gran parte del trabajo implica estudiar y categorizar diversos fenómenos.

Origen en la década de 1970

La distinción entre pulcro y desaliñado se originó a mediados de la década de 1970, por Roger Schank . Schank usó los términos para caracterizar la diferencia entre su trabajo sobre el procesamiento del lenguaje natural (que representaba el conocimiento del sentido común en forma de grandes redes semánticas amorfas ) del trabajo de John McCarthy , Allen Newell , Herbert A. Simon , Robert Kowalski y otros cuyo trabajo se basó en la lógica y extensiones formales de la lógica. Schank se describió a sí mismo como un desaliñado de IA. Hizo esta distinción en lingüística, argumentando fuertemente en contra de la visión del lenguaje de Chomsky.

La distinción también fue en parte geográfica y cultural: los atributos "desaliñados" fueron ejemplificados por la investigación de IA en el MIT bajo la dirección de Marvin Minsky en la década de 1970. El laboratorio era famoso por su "marcha libre" y los investigadores a menudo desarrollaban programas de inteligencia artificial pasando largas horas ajustando los programas hasta que mostraban el comportamiento requerido. Programas importantes e influyentes "desaliñado", desarrollado en el MIT incluyen Joseph Weizenbaum 's ELIZA , que se comportó como si se habla Inglés, sin ningún conocimiento formal en absoluto, y Terry Winograd ' s SHRDLU , lo que podría responder con éxito consultas y llevar a cabo acciones en una mundo simplificado que consta de bloques y un brazo robótico. SHRDLU, aunque tuvo éxito, no se pudo convertir en un sistema útil de procesamiento de lenguaje natural, porque carecía de un diseño estructurado. Mantener una versión más grande del programa resultó ser imposible, es decir, estaba demasiado descuidado para ampliarlo.

Otros laboratorios de IA (de los cuales los más grandes eran Stanford , la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Edimburgo ) se centraron en la lógica y la resolución de problemas formales como base para la IA. Estas instituciones apoyaron el trabajo de John McCarthy, Herbert Simon, Allen Newell, Donald Michie , Robert Kowalski y otros "pulcros".

El contraste entre el enfoque del MIT y otros laboratorios también se describió como una "distinción procesal / declarativa". Programas como SHRDLU se diseñaron como agentes que llevaban a cabo acciones. Ejecutaron "procedimientos". Otros programas fueron diseñados como motores de inferencia que manipulaban declaraciones formales (o "declaraciones") sobre el mundo y traducían estas manipulaciones en acciones.

En su discurso presidencial de 1983 a la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial , Nils Nilsson discutió el tema, argumentando que "el campo necesitaba ambos". Escribió que "gran parte del conocimiento que queremos que tengan nuestros programas puede y debe representarse declarativamente en algún tipo de formalismo declarativo similar a la lógica. Las estructuras ad hoc tienen su lugar, pero la mayoría de ellas provienen del dominio mismo". Alex P. Pentland y Martin Fischler de SRI International coincidieron sobre el papel anticipado de la deducción y los formalismos similares a la lógica en la investigación futura de la IA, pero no en la medida que describió Nilsson.

Proyectos desaliñados en la década de 1980

Rodney Brooks aplicó el desaliñado enfoque a la robótica a mediados de la década de 1980. Abogó por la construcción de robots que fueran, como él mismo dijo, rápidos, baratos y fuera de control , el título de un artículo de 1989 en coautoría con Anita Flynn. A diferencia de los robots anteriores como Shakey o el carro de Stanford, no construyeron representaciones del mundo analizando información visual con algoritmos extraídos de técnicas matemáticas de aprendizaje automático , y no planificaron sus acciones utilizando formalizaciones basadas en la lógica, como la ' Lenguaje del planificador . Simplemente reaccionaban a sus sensores de una manera que tendía a ayudarlos a sobrevivir y moverse.

Douglas Lenat 's Cyc proyecto se inició en 1984 una de las primeras y más ambiciosos proyectos para captar todo el conocimiento humano en forma legible por máquina, es 'una empresa con determinación desaliñado'. La base de datos Cyc contiene millones de datos sobre todas las complejidades del mundo, cada uno de los cuales debe ser ingresado uno a la vez, por ingenieros del conocimiento. Cada una de estas entradas es una adición ad hoc a la inteligencia del sistema. Si bien puede haber una solución "ordenada" al problema del conocimiento de sentido común (como los algoritmos de aprendizaje automático con procesamiento del lenguaje natural que podrían estudiar el texto disponible en Internet), ningún proyecto de este tipo ha tenido éxito todavía.

La sociedad de la mente

Artículo principal: Sociedad de la mente

En 1986, Marvin Minsky publicó The Society of Mind, que defendía una visión de la inteligencia y la mente como una comunidad interactiva de módulos o agentes que manejaban diferentes aspectos de la cognición, donde algunos módulos estaban especializados para tareas muy específicas (p. Ej., Detección de bordes en el campo visual). corteza) y otros módulos se especializaron para gestionar la comunicación y la priorización (por ejemplo, planificación y atención en los lóbulos frontales). Minsky presentó este paradigma como un modelo de inteligencia humana biológica y como un plan para el trabajo futuro en IA.

Este paradigma es explícitamente "desaliñado" en el sentido de que no espera que haya un solo algoritmo que pueda aplicarse a todas las tareas involucradas en el comportamiento inteligente. Minsky escribió:

¿Qué truco mágico nos hace inteligentes? El truco es que no hay truco. El poder de la inteligencia proviene de nuestra vasta diversidad, no de un principio único y perfecto.

En 1991, Minsky todavía publicaba artículos que evaluaban las ventajas relativas de los enfoques prolijos frente a los desaliñados, por ejemplo, "Lógico versus analógico o simbólico versus conexionista o pulcro versus desaliñado".

"La victoria de los neats" en la década de 1990

En la década de 1990 se desarrollaron nuevos enfoques estadísticos y matemáticos de la IA, utilizando formalismos altamente desarrollados como la optimización matemática y las redes neuronales . Peter Norvig y Stuart Russell describen esta tendencia general hacia métodos más formales en IA como "la victoria de los pulcros" . Pamela McCorduck escribió que "mientras escribo, la IA disfruta de una impecable hegemonía, gente que cree que la inteligencia de las máquinas, al menos, se expresa mejor en términos lógicos, incluso matemáticos".

Las soluciones ordenadas a problemas como el aprendizaje automático y la visión por computadora han tenido un gran éxito en el siglo XXI. Sin embargo, estas soluciones se han aplicado principalmente a problemas específicos con soluciones específicas, y el problema de la inteligencia artificial general (AGI) sigue sin resolverse.

Los términos "ordenado" y "desaliñado" no son utilizados a menudo por los investigadores de IA en el siglo XXI, con algunas excepciones como las charlas de Karl Friston sobre el principio de energía libre , donde se refiere a los físicos como "Neats" y a los investigadores de IA como " Scruffies "(y filósofos como" místicos ").

Ejemplos conocidos

Aseos

Scruffies

Ver también

Notas

Citas

Referencias

  • Brockman, John (7 de mayo de 1996). Tercera cultura: más allá de la revolución científica . Simon y Schuster . Consultado el 2 de agosto de 2021 .
  • Crevier, Daniel (1993). AI: La tumultuosa búsqueda de la inteligencia artificial . Nueva York, NY: BasicBooks. ISBN 0-465-02997-3..
  • Lehnert, Wendy C. (1 de mayo de 1994). "5: cognición, computadoras y coches bomba: cómo me preparó Yale para los años 90". En Schank, Robert; Langer, Ellen (eds.). Creencias, razonamiento y toma de decisiones: Psico-lógica en honor a Bob Abelson (Primera ed.). Nueva York, NY: Taylor & Francis Group. pag. 150 . Consultado el 2 de agosto de 2021 .
  • Minsky, Marvin (1986). La sociedad de la mente . Nueva York: Simon & Schuster. ISBN 0-671-60740-5.
  • McCorduck, Pamela (2004), Máquinas que piensan (2a ed.), Natick, MA: AK Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1.
  • Russell, Stuart J .; Norvig, Peter (2003), Inteligencia artificial: un enfoque moderno (2a ed.), Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2.
  • Winograd, Terry; Flores (1986). Comprensión de las computadoras y la cognición: una nueva base para el diseño . Ablex Publ Corp.

Otras lecturas