Algunos pensadores afirman que las diferencias entre la inteligencia natural y artificial son transitorias, con el tiempo, se superarán.
No solo las diferencias se superarán, alcanzando la inteligencia artificial general, sino que la IAG nos superará.
Otros pensadores piensan que la transición de una inteligencia artificial débil a una fuerte es un misterio científico o una imposibilidad ontológica.
Un programa infinito
¿Es la mente una máquina? → No, porque las mentes hacen cosas que las máquinas no pueden hacer.
Las máquinas no pueden demostrar lo indemostrable, computar lo no computable.
La inteligencia no es solo resolver problemas, también es plantear problemas sin solución. Es decir, no tiene sentido escribir un programa cuya secuencia de instrucciones fuese infinita.
La inteligencia es situacional y cultural
La inteligencia humana es una inteligencia situacional. El cerebro está situado en un cuerpo, que esta relacionado con un entorno, con un contexto, con una situación.
Lo que llamamos inteligencia artificial no es inteligencia propiamente dicha.
No es ese proceso cultural emocional, intelectual, simbólico, cultural y social que se extiende indefinidamente en redes complejas interdependientes.
La inteligencia artificial es un procedimiento estadístico basado en la inducción utilizado para resolver problemas formales, definidos y computables.
Cualidades primarias y cualidades secundarias
Si un programa es un sistema de inferencias o reglas finitas para ofrecer una solución, con la conciencia nos encontramos con algo difícilmente computable, no sería posible replicarlo en una máquina.
Una de las cualidades de la conciencia es una temporalidad que no es equivalente a magnitud.
La vivencia no se puede reducir a código de máquina por lo que, en cualquier caso, tendríamos, como máximo, una simulación de la conciencia.
Si la conciencia es cualitativa la conciencia no es computable, si la conciencia es cuantitativa la conciencia es, solo, una simulación de la conciencia.
Inferencia a la mejor explicación
Una abducción es un intento de explicación plausible de un fenómeno (conjetura), a la luz de los datos actuales que tenemos sobre dicho fenómeno en una situación dada.
No existe un algoritmo para una información tan compleja, indeterminada y masiva, difícilmente reducible a magnitud.
La deducción se ha aplicado a circuitos de la placa base de un ordenador, a verificación del software y a la demostración de teoremas lógicos.
1956: Logic Theorist → Creado por Newell, Simon y Shaw.
La inducción nos ofrece el conocimiento de la experiencia. A partir de esas observaciones, podemos inferir hipótesis generales.
Esa generalización no está justificada: solo podemos contar con la estadística.
La inferencia conjetural
Los sistemas de aprendizaje automático sólo se entrenaron en eventos anteriores, sólo con lo que ya ha sucedido. Así que cuando tienes un nuevo evento, no son adecuados.
El aprendizaje automático es un modelo estadístico de alta capacidad, pero una gran cantidad de datos puede no ser suficiente.
La abducción implica cuestionarse constantemente por qué ocurre algo y formular hipótesis sobre el mundo.
La abducción es conjeturar hipótesis plausibles para comprender el porqué de las cosas.
El mundo real no deja de generar conjuntos de datos:
Veinticuatro horas al día.
Siete días a la semana.
A perpetuidad.
Cualquier conjunto de datos dado es solo una fracción muy pequeña de tiempo que representa, en el mejor de los casos, una evidencia parcial del comportamiento de mundo real.
Cómo, cuándo y hasta qué punto deberíamos confiar en unos sistemas que técnicamente no comprenden los fenómenos que están analizando.
El aprendizaje automático va a la zaga del flujo de la experiencia, simulando regularidades útiles. El futuro, con nuevos cambios, requiere un nuevo entrenamiento
Búsqueda de una explicación
La inteligencia funciona con conjeturas o abducciones.
No sabemos como programar IAG con este tipo de razonamientos conjeturales cuando hay que explicar el algo desconocido.
¿Cuántos datos son esa base de conocimiento implícito vital de una persona? Un a priori interminable, horas y horas de conocimiento…
Estimaciones de cálculos
Se calcula que el cerebro humano tiene aproximadamente 86.000 millones de neuronas y es posible que cada neurona tenga decenas de miles de conexiones sinápticas.
Para registrar una simple información binaria sobre las sinapsis, como si una de ellas se dispara en una ventana temporal o no, haría falta un ordenador de cien terabytes.
Hoy en día, los superordenadores cálculo rápido cuentan con unos diez petabytes.
Contar la manera en que cambian las conexiones tras una noche en la que se ha dormido bien o tras una clase de matemáticas conduce a una cifra gigante.