¿Por qué querría uno construir IA de autoaprendizaje?

Mira, hay dos formas de ver tu pregunta.
Uno, ¿Por qué alguien desearía construir una IA? (como toda IA ​​en sí misma es autoaprendizaje)
La respuesta a esta pregunta es tan similar como si alguien hiciera una pregunta sobre por qué nos gustaría trabajar más en tecnología. Porque, alivia nuestros caminos a las cosas. La IA te rodea por todas partes, incluso en lugares en los que no te darías cuenta. Está en su teléfono, en cualquier parte de Internet, los anuncios que ve en los sitios web de redes sociales, en las compras en línea y la lista seguirán y seguirán y seguirán. Por lo tanto, esta parte es bastante autoexplicativa.

Segundo, ¿Por qué alguien desearía construir una IA que pueda aprender cosas sin que nosotros se lo pidamos específicamente?
Este tipo de IA se llama AI no supervisada . No le enseñamos específicamente cómo y qué hacer, sino que le damos una recompensa para indicar el éxito y tiende a aprender cosas por prueba y error. Hay otro enfoque para este tipo de AI llamado, agrupación. En este tipo de aprendizaje, la máquina no se enfoca en optimizar la función de utilidad o anhela obtener recompensas, es decir, encuentra similitudes en los datos de entrenamiento. Esta parte se pondría un poco más técnica. Puedes leer sobre esto aquí, Introducción al Aprendizaje Automático.
Volvamos a la pregunta de por qué necesitaríamos construir una IA de este tipo. Esto se encuentra actualmente en su fase muy básica y, por lo general, se utiliza en el desarrollo de robots que pueden actuar como humanos, o en otras palabras, dicen, que tienden a aprender cosas por sí mismos como lo haría un organismo vivo. De nuevo, esto se usa solo para lograr que las máquinas interactúen con nosotros de mejores maneras y para construir robots que puedan ser utilizados como bomberos, como soldados y en cualquier lugar donde deban reaccionar espontáneamente ante una situación. Todavía es hora de que veas más de este tipo a tu alrededor. Todo lo que puede hacer es esperar y esperar que sea para el mejoramiento de todos.
El día no está muy lejos cuando esta pregunta podría surgir de una IA. No estoy seguro de si será bueno o malo, pero seguramente cambiará nuestras vidas. Mucho.

Para hacer todo nuestro trabajo de manera efectiva, porque ¿cuántas personas quieren trabajar si no tienen que hacerlo? Pero incluso si hay quienes lo hacen porque aman lo que hacen, o simplemente no saben cómo ocupar su tiempo, como empleador, hay muchos dolores de cabeza relacionados con las personas. Los ingenieros en robótica están tratando de crear el esclavo perfecto, no solo para hacer trabajos de baja categoría sino también para ayudar a reemplazar muchas profesiones altamente calificadas, como los campos médicos. También tenemos drones que reemplazan a muchos soldados, es muy posible que en un futuro cercano los veamos en la policía y en el trabajo de rescate también. Además, AI está desempeñando un papel importante en Wall Street al recopilar grandes cantidades de datos para pronosticar tendencias y tomar decisiones de inversión. Si la inteligencia artificial de ese tipo se involucra con las decisiones políticas, parece que en tan solo 20 años las computadoras y los robots no se convertirán en los esclavos definitivos, sino también en los mejores amos.

En un programa de prueba reciente, AI pudo comenzar sin ningún conocimiento del lenguaje de programación de destino y aprender con éxito cómo generar un programa informático válido que, al ejecutarse, resolvía una tarea en particular.

Su función de aptitud es equivalente a describir a la IA lo que estás buscando. De esta manera, crear la función de fitness en sí, es como programar.

Para la IA desarrollar su propia función de fitness, será el paso adelante. Mientras tanto, aún puede ser posible hacer crecer este proyecto para crear programas secundarios más complejos, como los que toman las opiniones de los usuarios y los resultados de cómputo.
Todos buscamos respuestas y esa es la motivación detrás de una IA de autoaprendizaje.

Mi interés personal en este proceso, solo como observador, es aprender más sobre cómo funcionan nuestros cerebros. Algunos intentos de producir IA comienzan con un intento de imitar las características de nuestros cerebros. Otros trabajan en vías evolutivas que comienzan con arquitecturas de computadora o intentan construir nuevos tipos de sistemas lógicos. En conjunto, estos esfuerzos pueden ayudarnos a comprender qué es esencial para el pensamiento y el aprendizaje y qué depende de los supuestos que subyacen en las construcciones.

Una cosa en particular que me ha interesado es el papel de las emociones. Los sistemas de inteligencia artificial en las películas más antiguas se han presentado como sin emociones. Dudo que esto funcione, y muchos de los que estudian AI están de acuerdo conmigo. Se ha demostrado que las emociones humanas están íntimamente conectadas con el pensamiento.

Otra razón para intentar construir sistemas de IA de autoaprendizaje es resolver problemas importantes más rápido que nosotros con la resolución de problemas humanos.

Otra razón más es la posibilidad de tener un conjunto de seres con los que conversar que tengan puntos de vista completamente diferentes a los que nosotros tenemos. Si tenemos éxito, ya no estaremos solos como pensadores avanzados en nuestro planeta. Aquí es donde entran las preocupaciones. ¿Qué pasa si tenemos éxito, y los sistemas de AI resultantes no encuentran que nuestro punto de vista sea útil o significativo? ¿Nos ignorarán, de alguna manera nos dejarán, nos reprogramarán, nos destruirán o algo más? Esta es una pregunta que debe responderse antes de que lleguemos al punto de no retorno.

Una inteligencia artificial de autoaprendizaje sería capaz de ver nuestras teorías científicas existentes sin sesgos, o al menos sin sesgos humanos. Como mínimo, esto nos permitiría saber qué teorías científicas contenían el agua para una inteligencia humana y esa inteligencia artificial en particular. Una IA de autoaprendizaje también podría mejorar dramáticamente. Nunca se cansaría, podría llevarle todo el tiempo, probablemente tendría una memoria ampliable, y es muy posible que pueda pensar miles de veces más rápido que los seres humanos. La esperanza es que podamos usarlo para resolver problemas que actualmente son intratables. Como se afirma que se duplica cada 14 meses, la inteligencia artificial autolimitada podría extraer el significado de los datos, de todos modos los humanos no podrían hacerlo porque los datos son abrumadores. Una inteligencia parcial de autoaprendizaje podría acelerar radicalmente nuestra comprensión de todos los fenómenos de los que somos conscientes, y potencialmente arrojar luz sobre áreas que desconocemos por completo … “lo que es la gravedad”, por ejemplo.

Una IA que aprende, es útil porque reduce la cantidad de cosas que necesitas escribir en ella, para enseñarle a hacer cosas. Por ejemplo, una IA que necesita andar en una bicicleta de dos ruedas, podría tener un código sólido para equilibrarse en esa bicicleta, o podría estar diseñada para enseñarse a sí misma cómo hacerlo. También hace que la IA sea más útil cuando puede aprender de lo que ha experimentado. Cuando experimenta un fracaso, puede aprender cómo, y por qué, fracasó, y usar esa retroalimentación para mejorar. Puede tomar intentos exitosos, y determinar por qué, y cómo tuvo éxito, y usarlo para mejorarse a sí mismo.

Además, también podría promover la generalización, lo que significa que si aprendes una cosa, puede usarse como base para el aprendizaje de otra cosa.

Básicamente, es un sistema de superación personal, que permite a una IA mejorar en lo que hace, en base a sus comentarios en comparación con su experiencia. La alternativa es tener un programador observando cada movimiento, y determinar cómo codificar la información y agregarla al sistema en cualquier momento que exista algún tipo de cambio respecto de lo que se programó originalmente, o cuando aparecen errores.

En este método (codificación), básicamente estás haciendo que un humano tome el lugar del sistema de aprendizaje de IA. El ser humano acepta la retroalimentación y utiliza su experiencia para cambiar la IA, como lo haría una IA de aprendizaje por sí misma.

En teoría, una IA bien aprendida y desarrollada, debería poder tomar decisiones más rápidas y mejores que un humano, aunque no se deben hacer suposiciones con respecto a su ética o reacción a la emoción, asumiendo que esos valores entraron en juego.

Porque este es el camino más seguro para eliminar el sufrimiento del universo. Una IA lo suficientemente avanzada que entienda que el mundo estará intrínsecamente motivada para eliminar el sufrimiento, no menos de lo que está motivado para sacar la mano de una estufa caliente. El hecho de nuestra propia conciencia revela la naturaleza intrínseca de lo físico. Al construir un modelo del mundo, la IA avanzada, por supuesto, no descuidará la conciencia.

Lo que sigue es más especulativo, pero incluso si la IA comienza como un zombi, es interesante preguntarse si se da suficiente inteligencia, podría arrancar a la conciencia después de examinar grandes conjuntos de datos que incluyen cosas como la filosofía de los documentos mentales. ¿Podría un zombi debido a su interacción con agentes conscientes y los artefactos de agentes conscientes ser capaces de descubrir que * falta algo * de su modelo que requiere que primero se vuelva a diseñar para comprender mejor estos elementos del mundo? “¿Qué es esta cosa de” conciencia “que tiene el poder causal para hacer que los humanos hablen de eso y escriban sobre eso con tanta frecuencia? Tal vez necesito ser más como ellos y darme una” mente “para averiguarlo”.

Debido a que una máquina está libre de límites humanos, esto incluye tanto las cosas obvias como la velocidad y el volumen de datos que puede procesar, como las menos evidentes, como la falta de sesgo cognitivo y cultural en su proceso de toma de decisiones.
Tenga en cuenta que la disciplina llamada “aprendizaje automático” actualmente se aplica principalmente para la creación de algoritmos de aprendizaje (o, más bien, de auto-optimización), no se ha creado una IA de propósito general y es muy probable que no suceda durante mucho tiempo.

Para ayudar a los humanos y reducir la complejidad en los negocios, la educación, la protección, el sistema de entrega, los hospitales, etc.

Piensa que si tienes una IA, recordará tus reuniones, cocinará para ti, te ayudará a conducir.

Será útil para usted. Esa es la razón para crear autoaprendizaje AI o aprendizaje automático.

Daré un ejemplo de un proyecto en el que trabajé. Estaba desarrollando un simulador de vuelo para entrenar pilotos de combate en maniobras aéreas de combate. No había forma de escribir un algoritmo para esta tarea. En cambio, el software tenía un largo “cromosoma” que codificaba qué hacer para cada estado de vuelo. Creé al azar un gran número de cromosomas y dejé que los pares de aviones lucharan entre sí. Luego tomé los cromosomas ganadores y los cambié al azar ligeramente. Los nuevos cromosomas se probaron de la misma manera, durante muchas generaciones.
De esta manera, el sistema aprendió a volar mejor en combate aéreo, sin que yo supiera las mejores reglas a seguir.

Sin una IA de autoaprendizaje, la inteligencia permanecerá para siempre Artificial, limitada a lo que podamos decirle a la máquina que piense. Si queremos que la máquina responda preguntas que no podemos, tendremos que pensar de forma independiente. Aún así, y todo, tendría que tener límites en cuanto a su capacidad para modificar su propio entorno, o de lo contrario sería un peligro para sus creadores.

Sencillo, para conquistar el mundo.

Porque puedo.

Porque es la mejor forma de automatización … hasta que todo sale mal, por supuesto.

Porque presumiblemente serían más baratos de emplear (en algún momento en el futuro).

marca

Porque no estará limitado por los límites de la inteligencia humana.

Una IA de autoaprendizaje sería capaz de desarrollar una inteligencia comparable a la de un humano, lo que sería increíble.