Lisandro Pardo
Una calculadora recibe operaciones complejas y básicamente vomita los resultados. Una inteligencia artificial analiza en minutos lo que a un humano le tomaría años enteros. Sin embargo, pídele a un robot cualquiera que baje tres pisos de un edificio, y salvo excepciones extraordinarias, jamás superará el primer escalón. Esa contradicción es la esencia de la paradoja de Moravec: Tareas avanzadas que se basan en cálculo y razón demandan poco poder de procesamiento, mientras que las habilidades motoras y sensoriales van en la dirección contraria.
Calculo que a esta altura ya debes haber visto un par de vídeos sobre gente experta trabajando a gran velocidad. Envolviendo paquetes, cocinando, moviendo materiales, colocando ladrillos, y más. La habilidad de esas personas es impresionante, y la repetición es un aspecto fundamental de su desarrollo. Ahora, en estas y otras tareas intervienen procesos de muy bajo nivel que son inconscientes, y que ejecutamos casi a la perfección. El verdadero desafío es trasladar dichos procesos a inteligencias o sistemas artificiales. Convertir a un ordenador en ajedrecista es relativamente sencillo. En cambio, si quieres que un robot lave los platos por ti… la historia es muy diferente. Bienvenido a la paradoja de Moravec.
La paradoja de Moravec: Lo difícil es fácil, y lo fácil es difícil
Todo comenzó con el trabajo de Hans Moravec, Rodney Brooks y Marvin Minsky. Moravec declara en su libro Mind Children del año 1988 que es fácil lograr que un ordenador demuestre un rendimiento en pruebas de inteligencia similar al que exhibe un adulto humano, pero es muy difícil o directamente imposible darle las habilidades que posee un bebé de 12 meses en cuanto a movilidad y percepción se refiere. Minsky destacó en su texto Society of Mind (1986) que todo el conjunto de procesos de bajo nivel en un humano es muy resistente a la ingeniería inversa, y que «no somos conscientes» de nuestras mejores habilidades. Por el contrario, nuestra atención se enfoca en acciones simples que toman más trabajo, y no en los procesos complejos que se desarrollan de forma natural.
Moravec cree que la clave detrás de la paradoja se encuentra en la evolución. Todos los elementos motores y sensoriales del cerebro humano están respaldados por millones de años de experiencia, y cuanto más antigua es una habilidad, mayor tiempo tuvo la selección natural para optimizarla. Por supuesto, esto no se limita a trepar o correr. Juzgar las intenciones de alguien más o reconocer una amenaza son apenas dos ejemplos dentro de un extraordinario paquete. Al mismo tiempo, la paradoja representa un duro golpe al optimismo inicial en el desarrollo de inteligencias artificiales. En su momento, los expertos creyeron que al resolver las tareas complejas primero, todo estaba listo para dominar cosas como la visión, el reconocimiento y el sentido común. No sólo se equivocaron, sino que llevan décadas luchando contra esos detalles «rutinarios».
Fuente: Xataka Ciencia
Sera un duro gulpo para el desarrollo de IA, pero un subidon para la autoestima. Hacemos maravillas y ni nos damos cuenta.
si bien no nos damos cuenta, al parecer “percibimos” esa inteligencia
El artículo “COGNITIVE WHEELS: THE FRAME PROBLEM OF AI”, de DANIEL C. DENNETT, es de 1984… “Todo” NO comenzó con el trabajo de Hans Moravec, Rodney Brooks y Marvin Minsky.
Genial! Muchas gracias por la aclaración 👌