Marvin Minsky: lee su artículo de 1961 sobre inteligencia artificial

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Marvin Minsky

Marvin Minsky
Anonim

Antes de que tuviéramos supercomputadores y microprocesadores, algunos genios ya estaban pensando en la posibilidad de la inteligencia artificial. Uno de esos pioneros, Marvin Minsky, murió el domingo por la noche en Boston por una hemorragia cerebral. Tenía 88 años.

La innovadora investigación de Minsky, que comenzó en los años 50, es suficiente para llenar un libro completo. (Y lo ha hecho, varias, de hecho). Sus principales contribuciones al mundo de la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial incluyeron ayudar a ilustrar cómo las habilidades de razonamiento de sentido común podrían aplicarse a los sistemas de máquinas.

En otras palabras: Minsky ayudó a cerrar la brecha entre pensar en humanos y pensar en computadoras.

Minsky ayudaría a fundar el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT (ahora conocido como el Laboratorio de Inteligencia Artificial e Informática del MIT) en 1959. Entre los estudiantes increíblemente talentosos bajo su tutela estaban Ray Kurzweil, Gerald Sussman y Patrick Winston.

Su trabajo fue tan concienzudo que a Minsky, junto con John McCarthy, se le atribuye haber acuñado el término "inteligencia artificial". En ninguna parte es esto más evidente que en su artículo de 1961 "Pasos hacia la inteligencia artificial", donde Minsky describe cinco habilidades esenciales para AI: búsqueda, reconocimiento de patrones, aprendizaje, planificación e inducción.

Minsky describe cómo estos procesos se podrían construir matemáticamente en un lenguaje programado que la máquina podría cumplir. Pero el mayor problema es conseguir que una máquina entender cómo reaccionar ante una situación que nunca ha experimentado o tratado directamente:

"Si una criatura puede responder a una pregunta sobre un experimento hipotético, sin realizar realmente ese experimento, entonces la respuesta debe haberse obtenido de alguna submáquina dentro de la criatura … Visto a través de este par de canales de codificación y decodificación, la submáquina interna actúa como el entorno, y por eso tiene el carácter de un 'modelo' ”.

Lo que Minsky golpea arriba es la capacidad de los humanos para reconstruir una simulación dentro de sus cabezas y usar eso para predecir ciertos resultados basados ​​en la información disponible. Un ser humano puede elegir cómo reaccionar en consecuencia para que el resultado sea ideal.

El objetivo detrás de A.I., entonces, es hacer una máquina que pueda hacer lo mismo y operar en base a un "modelo" interno.

Si eso parece un poco abstracto, aquí hay otra forma de entender lo que Minsky creía A.I. debiera ser. En 2008, escribió un breve ensayo sobre por qué las personas, especialmente los niños, encuentran que las matemáticas son tan difíciles de aprender.

El escribe:

“El énfasis tradicional en la precisión lleva a la debilidad de la capacidad de hacer estimaciones de orden de magnitud, mientras que este niño en particular ya sabía y podía usar suficientes poderes de 2 para hacer aproximaciones que rivalizaban con las capacidades de algunos adultos. ¿Por qué los niños deberían aprender solo la aritmética de "punto fijo", cuando el pensamiento de "punto flotante" suele ser mejor para los problemas de la vida diaria?"

En otras palabras, es mejor que un estudiante aprenda acerca de las matemáticas, no como un conjunto de procedimientos mecánicos que conducen a una solución deseable, sino como un sistema amplio en el que la creatividad y la improvisación pueden aplicarse de tal manera que existen múltiples métodos que conducen a una solución deseada - o por otra parte, múltiples soluciones en sí mismas.

Esa fue la mayor contribución de Minsky a A.I. también. No deberíamos estar desarrollando máquinas inteligentes que puedan considerar soluciones de una manera rígida, paso a paso. Las máquinas del futuro deberían aprender a funcionar inventando sus propias soluciones a los problemas, de la misma manera que los humanos deberían hacerlo. Como lo dijo una vez: "No entiendes nada hasta que lo aprendes de más de una manera".

Ojalá la de hoy y la de mañana de mañana. Los investigadores recuerdan estas palabras avanzando.

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