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El sentido común en la IA sigue siendo esquivo

La inteligencia artificial ha recorrido un largo camino desde que se acuñó el término por primera vez en 1956. Hoy en día, tenemos computadoras que pueden realizar tareas complejas, vehículos que pueden operar de forma autónoma y computadoras que pueden reconocer objetos y personas en imágenes. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han ayudado a crear y mejorar estos avances.

El aprendizaje automático brinda a las computadoras una forma de aprender de los datos y los ejemplos. Las formas existentes de aprendizaje automático (supervisado, no supervisado y de refuerzo) proporcionan una variedad de métodos para que una computadora tome información y cree generalizaciones que pueda aplicar a nuevos datos que no ha visto antes. Pero hay muchas situaciones para las que no se puede entrenar a un sistema para que las comprenda.

Sin embargo, sin descifrar el código sobre cómo los humanos razonan y aplicamos el sentido común, nunca podremos lograr los objetivos de la Inteligencia General Artificial (AGI). Sin poder aprender el sentido común, una computadora es menos capaz de adaptarse a nuevas situaciones o cambios.

¿Por qué es tan difícil razonar con sentido común?

Una de las razones por las que habilitar computadoras con sentido común es tan difícil es que las máquinas requieren datos y necesitan encontrar patrones repetitivos en esos datos para aprender. Sin estos patrones, la máquina no tiene forma de razonar con los datos. Es posible enseñarle a una IA cómo aprender sobre una situación o área específica, como jugar al ajedrez o un videojuego, pero no es posible enseñarle a ese mismo sistema cómo aprender a jugar diferentes juegos con el conjunto de datos actual. fue entrenado.

Los seres humanos tienen una inteligencia generalizada, pero las máquinas no pueden manejar este nivel de comprensión con una habilidad significativa. Se ha avanzado mucho específicamente en esta área del aprendizaje automático, y las investigaciones muestran claramente la capacidad de procesar y comprender datos no estructurados, como imágenes y texto.

Sin embargo, lograr el aprendizaje automático no es suficiente para lograr los objetivos de la inteligencia artificial. Las máquinas que pueden aprender por sí mismas y generalizar a partir de experiencias anteriores sin estar específicamente capacitadas en esos datos abrirían la posibilidad de una selección completa de nuevas aplicaciones para la IA.

Ha habido algunos trabajos recientes en la aplicación de formas limitadas de este razonamiento de sentido común en los sistemas de IA existentes. Las empresas que utilizan el razonamiento automático pueden comprender las conversaciones mejor que simplemente utilizar sistemas de lenguaje natural que han sido preconfigurados por humanos con «intenciones». Una máquina no es capaz de comprender ninguna conversación que no haya sido configurada para manejar con enfoques basados ​​en el aprendizaje automático. Pero las aplicaciones provisionales del sentido común y las soluciones de razonamiento mecánico añaden más poder a estos sistemas.

En una aplicación, la Clínica Cleveland probó un sistema respaldado por IA con capacidades de razonamiento de sentido común más avanzadas. Esto permitió a los usuarios hacer más preguntas abiertas en las encuestas. El sistema puede utilizar la PNL de sentido común para crear una interfaz de consulta de información biomédica que abarca décadas de información sobre cirugías cardiotorácicas.

Cyc: el proyecto de inteligencia artificial de sentido común de mayor duración

Uno de los proyectos de IA de mayor duración se centra directamente en el problema del sentido común y el razonamiento de las máquinas. Como resultado de la segunda ola de inteligencia artificial, que se centró en el razonamiento simbólico, el proyecto Cyc comenzó en julio de 1984 por Douglas Lenat. El objetivo del proyecto Cyc es codificar el sentido común humano de una manera que pueda aplicarse de manera adaptativa.

El proyecto Cyc utiliza una ontología integral y una base de conocimientos de conceptos básicos y reglas de cómo funciona el mundo. Cyc recopila datos de varias fuentes y los codifica en un lenguaje personalizado, CycL, que luego almacena en una base de conocimientos. Además de poder almacenar todos estos datos, el sistema puede crear inferencias a partir de ellos. Las reglas generales de sentido común y la base de conocimientos de Cyc continúan creciendo. La base de conocimientos de Cyc de reglas y afirmaciones generales de sentido común estaba en aproximadamente 1 millón de entradas en 1994 y creció a alrededor de 24,5 millones de entradas en 2017. Si bien este crecimiento es impresionante, todavía tenemos un camino por recorrer para lograr que la base de conocimientos sea equivalente a lo que los humanos adultos son capaces de comprender.

En MIT Media Lab encontrará un proyecto similar en el que se está trabajando llamado Open Mind Common Sense (OMCS) Project, que se inició en septiembre de 1999. La idea detrás del proyecto es la misma: establecer una gran base de conocimientos de hechos, de lo que los humanos damos por sentado. La mayor parte del trabajo detrás de OMCS se ha realizado a través de un sitio web creado por el MIT para tomar información y contribuciones de miles de personas en la web y convertirlas en conocimientos informáticos. Desde su fundación, OMCS ha acumulado más de un millón de datos en inglés de más de 15.000 colaboradores.

El mundo del aprendizaje automático sigue avanzando a pasos agigantados. Poder tener autos semiautónomos en la carretera, tener una conversación con un dispositivo y tener noticias, contenido y recomendaciones de productos hiperpersonalizados no es poca cosa. Sin embargo, todavía queda un largo camino por recorrer antes de que las computadoras puedan tener inteligencia generalizada y es posible que estemos llegando al límite de lo que la IA puede lograr.

Los métodos para lograr el sentido común son difíciles y, en muchos sentidos, aún están fuera de nuestro alcance. Debido a esto, ya estamos alcanzando los límites de lo que es posible con el aprendizaje automático. Esta ausencia de inteligencia artificial de sentido común es quizás la barrera más significativa entre las aplicaciones de inteligencia artificial de enfoque estrecho que tenemos actualmente y las aplicaciones de inteligencia artificial más generales que finalmente queremos.

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