Intelligenza Artificiale Sulla Strada Sbagliata

La comunità dell'intelligenza artificiale non ha compreso l'energia del tuo cervello, probabilmente l'intelligenza più potente dell'universo, poiché hanno usato modelli computazionali. Credevano erroneamente che l'intelligenza fosse il raggiungimento degli obiettivi della vita attraverso il calcolo. Lo studio AI è stato messo in atto dall'arrivo dei computer negli anni '40, sulla premessa essenziale che la mente ha fatto qualche tipo di calcolo. Alan Turing è stato tra i primi a concentrarsi su macchine intelligenti programmando i computer. Le procedure algoritmiche hanno consentito ai programmi di ottenere risultati sorprendenti. I computer potrebbero risolvere problemi matematici e ingegneristici complessi. Diversi scienziati credevano persino che un'assemblea abbastanza grande di programmi e la conoscenza raccolta potessero raggiungere l'intelligenza a livello umano.

Mentre potrebbero esserci altri modi possibili, i programmi per computer erano la migliore risorsa disponibile per voler simulare l'intelligenza a livello umano. Ma, negli anni '30, i logici matematici, tra cui Turing e Godel, hanno stabilito che gli algoritmi non possono essere garantiti per risolvere i problemi usando domini matematici. Sia la teoria della complessità computazionale, che ha definito la questione delle classi generali di problemi e della comunità dell'IA non ha identificato le proprietà dei problemi e i metodi di risoluzione dei problemi, che hanno permesso agli esseri umani di risolvere i problemi. Ogni direzione della ricerca sembrava condurre e poi i vicoli ciechi.

La comunità dell'IA non può progettare una macchina, che potrebbe imparare ed essere significativamente intelligente. Nessun programma potrebbe imparare molto leggendo. I computer potrebbero utilizzare vaste capacità computazionali per giocare a scacchi a livello di Grandmaster, ma la loro intelligenza era limitata. I computer di elaborazione parallela sembravano promettenti, ma si sono rivelati difficili da programmare. I programmi per computer potevano solo risolvere problemi specifici del dominio. Potrebbero non distinguere tra problemi o essere considerati un "risolutore di problemi generali". Poiché gli umani potevano risolvere i problemi in domini unici, Roger Penrose ha sostenuto che i computer non erano intrinsecamente in grado di raggiungere l'intelligenza umana. Il filosofo Hubert Dreyfus ha anche suggerito che l'IA era impossibile. Ma la comunità dell'IA ha continuato la sua ricerca, nonostante il fatto che la maggior parte dei ricercatori abbia ritenuto la necessità di nuove idee fondamentali. Alla fine, il consenso generale era che i computer erano solo "un po 'intelligenti". Quindi, la stessa definizione essenziale di "intelligenza" stessa era sbagliata?

Poiché molta intelligenza umana era poco compresa, era impossibile definire una procedura computazionale specifica per essere intelligente. L'intelligenza era chiaramente una capacità di risolvere i problemi. In natura, era stata un'intelligenza matura, che ha potenziato l '"omeostasi" degli animali nel processo di sopravvivenza. L'omeostasi era il potere di un'entità di operare normalmente, raggiungendo uno stato relativamente costante nel corpo, in un ambiente mutevole e ostile. Era stato un processo intelligente, mantenuto internamente dagli animali a molti livelli, attraverso vari sistemi di rilevamento, feedback e controllo, supervisionato attraverso una gerarchia dei centri di controllo. Questa tecnica, raggiunta anche dall'animale più economico era il miglior "risolutore di problemi generali". La procedura non era stata specifica del dominio. Ha riconosciuto i problemi e ha risposto con un'efficace attività motoria. Ha messo su ogni parte della sopravvivenza.

Il sistema nervoso ha ricevuto un mix caleidoscopico di trilioni di input sensoriali. Una memoria fenomenale gli ha permesso di tenere a mente e identificare i modelli. L'intuizione, un processo algoritmico, gli ha permesso di isolare il contesto di un singolo modello dalla memoria galattica. La macchina potrebbe identificare gli oggetti da un numero incredibile di input sensoriali ricevuti. Quell'abilità di riconoscimento del modello non era stata limitata dall'identificazione di oggetti statici. Potrebbe identificare i problemi. Ha riconosciuto e interpretato eventi dinamici per creare schemi di emozioni. Le emozioni hanno definito chiaramente problemi. Gli animali hanno riconosciuto la differenza tra un gradevole spinta e uno scivolone mortale e hanno risposto. La paura, la rabbia o la gelosia li hanno motivati. Ogni risposta motoria ha avuto una sequenza specifica di passaggi di risoluzione dei problemi, che sono stati, ancora una volta, ricordati modelli di attività.

L'ambiente ha presentato alla macchina un numero incredibile di fenomeni enigmatici. Diversi erano dovuti ad altri fenomeni. La maggior parte dei problemi erano modelli di eventi, che avevano collegamenti contestuali a strategie di risoluzione dei problemi di successo ricordate. Riconoscimento del pattern abilitato Identificazione. La procedura non era stata specifica del dominio. Ha cavalcato il dominio completo di risoluzione dei problemi. Il riconoscimento del modello ha semplicemente identificato il collegamento ipertestuale tra un fenomeno e un altro. L'intuizione ha identificato istantaneamente il collegamento contestuale. Non ha identificato i collegamenti di ragionamento complessi tra i tuoi due. Non ha usato passaggi logici incrementali per risolvere i problemi. Quando l'uomo primitivo si rifugiò perché le nuvole di tempesta avanzavano, stava semplicemente dando una risposta a uno schema percepito.

Nel corso di un gran numero di anni, l'umanità ha risposto adeguatamente a molta natura, senza comprendere le cause alla base. Quell'intelligenza non era stata il calcolo, che si ragionava nella vita, analizzando i collegamenti logici e matematicamente precisi tra cause particolari e loro effetti. Il motivo per cui le cause dietro sono state scoperte solo più tardi, con studio e ricerca avanzate. Tale analisi ha beneficiato solo di un segmento minore del problema che risolve il mondo. Diversi sintomi legati a una malattia. I medici hanno identificato le malattie, senza conoscere sempre i collegamenti logici o ragionati tra il sintomo e la condizione. Il codice software era logico. Ma molte stranezze di codice complesso erano modelli di effetti, legati a particolari eventi di programmazione, che potevano essere riconosciuti solo da un'intelligenza di riconoscimento dei pattern. La risoluzione complessa dei problemi è stata raggiunta attraverso il riconoscimento del modello sensibile. La vera intelligenza è stata questa potente capacità di riconoscimento del modello, che anche, per inciso, ha scoperto logica, ragionamento e matematica.