El efecto de la IA se produce cuando los espectadores descartan el comportamiento de un programa de inteligencia artificial como si no fuera una inteligencia "real". [1]
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 bien a las damas, resolver problemas simples pero relativamente informales) hubo un coro de críticos que decían , 'eso no es pensar'." [2] El investigador Rodney Brooks se queja: "Cada vez que descubrimos una parte, deja de ser mágica; decimos: 'Oh, eso es sólo un cálculo'".
Definición
"El efecto IA" se refiere a un fenómeno en el que la definición de IA o el concepto de inteligencia se ajustan para excluir capacidades que los sistemas de IA han dominado. Esto a menudo se manifiesta como tareas que la IA ahora puede realizar con éxito ya no se consideran parte de la IA, o como la noción de inteligencia misma se redefine para excluir los logros de la IA. [4] [2] [1] Edward Geist le da crédito a John McCarthy por acuñar el término "efecto IA" para describir este fenómeno. [4]
McCorduck llama una "extraña paradoja" que "los éxitos prácticos de la IA, los programas computacionales que realmente lograron un comportamiento inteligente, pronto se asimilaron a cualquier dominio de aplicación en el que resultaron útiles y se convirtieron en socios silenciosos junto con otros enfoques de resolución de problemas, lo que dejó a la IA que los investigadores se ocupen sólo de los 'fracasos', los huesos duros que aún no se han podido romper". [5] Es un ejemplo de cómo mover los postes . [6]
Douglas Hofstadter cita esto [7] al igual que muchos otros comentaristas. [8]
Cuando los problemas aún no se han formalizado, todavía se pueden caracterizar mediante un modelo de computación que incluya la computación humana . La carga computacional de un problema se divide entre una computadora y un humano: una parte la resuelve una computadora y la otra parte la resuelve un humano. Esta formalización se conoce como máquina de Turing asistida por humanos . [9]
Las aplicaciones de IA se vuelven populares
El software y los algoritmos desarrollados por investigadores de IA están ahora integrados en muchas aplicaciones en todo el mundo, sin que realmente se les llame IA. Esta infravaloración se conoce en campos tan diversos como el ajedrez informático , [10] el marketing , [11] la automatización agrícola [8] y la hostelería . [12]
Michael Swaine informa que "los avances en IA no se promocionan tanto como inteligencia artificial en estos días, sino que a menudo se ven como avances en algún otro campo". "La IA se ha vuelto más importante a medida que pasa a ser menos llamativa", afirma Patrick Winston . "Hoy en día, es difícil encontrar un gran sistema que no funcione, en parte, debido a ideas desarrolladas o maduradas en el mundo de la IA". [13]
Según Stottler Henke, "Los grandes beneficios prácticos de las aplicaciones de IA e incluso la existencia de IA en muchos productos de software pasan desapercibidos para muchos a pesar del uso ya generalizado de técnicas de IA en el software. Este es el efecto de la IA. Mucha gente de marketing no lo hace". No utilizan el término 'inteligencia artificial' incluso cuando los productos de su empresa dependen de algunas técnicas de IA. ¿Por qué no? [11]
Marvin Minsky escribe: "Esta paradoja resultó del hecho de que cada vez que un proyecto de investigación de IA hacía un nuevo descubrimiento útil, ese producto generalmente se escindía rápidamente para formar una nueva especialidad científica o comercial con su propio nombre distintivo. Estos cambios de nombre llevaron a los forasteros a preguntar ¿Por qué vemos tan pocos avances en el campo central de la inteligencia artificial? [14]
Nick Bostrom observa que "mucha IA de vanguardia se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin llamarse IA porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se le llama IA". [15]
La organización Bulletin of the Atomic Scientists considera el efecto de la IA como una amenaza militar estratégica a nivel mundial. [4] Señalan que oscurece el hecho de que las aplicaciones de la IA ya habían llegado a los ejércitos estadounidense y soviético durante la Guerra Fría . [4] Ambas partes desarrollaron herramientas de inteligencia artificial para asesorar a los humanos sobre el despliegue de armas y recibieron un uso muy limitado durante ese tiempo. [4] Creen que esta falla en constante cambio para reconocer la IA continúa socavando el reconocimiento humano de las amenazas a la seguridad en la actualidad. [4]
Algunos expertos creen que el efecto de la IA continuará y que los avances en la IA producirán continuamente objeciones y redefiniciones de las expectativas del público. [18] [19] [20] Algunos también creen que el efecto de la IA se expandirá para incluir el despido de inteligencias artificiales especializadas. [20]
El legado del invierno de la IA
A principios de la década de 1990, durante el segundo "invierno de la IA", muchos investigadores de IA descubrieron que podían obtener más financiación y vender más software si evitaban la mala fama de "inteligencia artificial" y en cambio fingían que su trabajo no tenía nada que ver con la inteligencia. . [ cita necesaria ]
Patty Tascarella escribió en 2006: "Algunos creen que la palabra 'robótica' en realidad conlleva un estigma que perjudica las posibilidades de financiación de una empresa". [21]
Salvando un lugar para la humanidad en la cima de la cadena del ser
Michael Kearns sugiere que "la gente inconscientemente intenta conservar para sí algún papel especial en el universo". [22]
Al descartar la inteligencia artificial, las personas pueden seguir sintiéndose únicas y especiales. Kearns sostiene que el cambio en la percepción conocido como efecto IA se remonta a la eliminación del misterio del sistema. Ser capaz de rastrear la causa de los eventos implica que es una forma de automatización más que de inteligencia. [ cita necesaria ]
Herbert A. Simon , cuando se le preguntó sobre la falta de cobertura de prensa de AI en ese momento, dijo: "Lo que hizo a AI diferente fue que la idea misma despierta un miedo y una hostilidad reales en algunos pechos humanos. Así que te estás poniendo emocionalmente muy fuerte". reacciones. Pero está bien, viviremos con eso". [23]
Mueller 1987 propuso comparar la IA con la inteligencia humana, acuñando el estándar de Inteligencia Máquina a Nivel Humano. [24] Sin embargo, esto sufre el efecto de la IA cuando se utilizan diferentes humanos como estándar. [24]
Cuando la computadora de ajedrez Deep Blue de IBM logró derrotar a Garry Kasparov en 1997 , la percepción pública del juego de ajedrez pasó de ser una tarea mental difícil a una operación rutinaria. [25]
El público se quejó de que Deep Blue sólo había utilizado "métodos de fuerza bruta" y que no se trataba de inteligencia real. [10] En particular, John McCarthy , un pionero de la IA y fundador del término "inteligencia artificial", se sintió decepcionado por Deep Blue. Lo describió como una simple máquina de fuerza bruta que no tenía ningún conocimiento profundo del juego. McCarthy también criticaría lo extendido que está el efecto IA ("En cuanto funciona, ya nadie lo llama IA" [26] [27] : 12 ), pero en este caso no creía que Deep Blue fuera un buen ejemplo. [26]
Un problema al que se enfrentan habitualmente los defensores de la IA es el siguiente: cuando sabemos cómo una máquina hace algo "inteligente", deja de ser considerada inteligente. Si venciera al campeón mundial de ajedrez, me considerarían muy brillante.
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Marcus, Gary , "¿Soy humano?: Los investigadores necesitan nuevas formas de distinguir la inteligencia artificial de la natural", Scientific American , vol. 316, núm. 3 (marzo de 2017), págs. 58–63. Se necesitan múltiples pruebas de eficacia de la inteligencia artificial porque, "así como no existe una prueba única de destreza atlética , no puede haber una prueba definitiva de inteligencia ". Una de esas pruebas, un "Desafío de Construcción", pondría a prueba la percepción y la acción física, "dos elementos importantes del comportamiento inteligente que estaban completamente ausentes en la prueba de Turing original ". Otra propuesta ha sido dar a las máquinas las mismas pruebas estandarizadas de ciencias y otras disciplinas que realizan los escolares. Un obstáculo hasta ahora insuperable para la inteligencia artificial es la incapacidad de lograr una desambiguación fiable . "[Prácticamente] cada oración [que la gente genera] es ambigua , a menudo de múltiples maneras". Un ejemplo destacado es el conocido como "problema de desambiguación de pronombres": una máquina no tiene forma de determinar a quién o qué se refiere un pronombre en una oración, como "él", "ella" o "eso".
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enlaces externos
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