Cuando esta columna reseña libros, generalmente se trata de uno que vincula directamente la tecnología con un sector comercial horizontal o vertical. Sin embargo, a veces me envían uno con una imagen más amplia. “Máquinas como nosotros: hacia la IA con sentido común”, Ronald J Brachman y Hector J. Levesque, The MIT Press, es una de ellas y fue una lectura muy interesante. Es una visión de alto nivel de lo que la inteligencia artificial general (AGI) es tan difícil.
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En mi opinión, este libro es bueno para cualquiera que desee obtener una comprensión amplia del desafío de AGI. Tiene algunos segmentos de código y pseudocódigo, pero son simples y claros, y se usan para admitir puntos de texto. Si bien el libro será útil para la administración de TI al ayudar a comprender cómo cuestionar a los proveedores que ofrecen soluciones de inteligencia artificial (IA) más amplias de lo que son, también es bueno para cualquiera que se pregunte sobre la propagación de la IA en casi todos los aspectos de nuestras vidas.
El software de computadora, de todo tipo, se ha vuelto muy bueno para hacer lo que sabemos y luego señalar las excepciones. Sin embargo, es el sentido común el que nos ayuda a lidiar con situaciones nuevas, las excepciones, sin que nadie tenga que reconfigurar nuestro cerebro. Para mí, el sentido común es otra forma de decir manejo de excepciones. Eso todavía es necesario para que los sistemas de IA funcionen realmente bien incluso en espacios restringidos, pero la falta de esto es un buen ejemplo de una razón clave por la que los vehículos automatizados todavía no están aquí.
Siempre me ha gustado una versión mucho más corta de una cita atribuida a Voltaire que simplemente dice «el sentido común no lo es». Después de una breve discusión sobre el sentido común, los autores tienen una buena introducción a las cinco áreas principales de la IA. Podría cuestionar algunos, pero para las personas que intentan entender el punto del libro, es una excelente descripción general de lo que es la IA en este momento.
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Después de eso, el libro gira en torno a cómo representar el conocimiento y el sentido común. Dada mi experiencia, me complació ver que se hablara de sistemas basados en reglas, incluso utilizando el sustantivo menos favorecido que es sistemas expertos. Describen tanto el poder como las fallas de quienes intentan replicar el sentido común. También hay una discusión sobre el aprendizaje profundo, pero se mantiene breve sin los detalles que usan muchos libros.
A lo largo de los años, una serie de artículos en esta columna y en otros lugares han señalado que algunos de los sistemas de IA más interesantes utilizan el aprendizaje profundo, los sistemas expertos y el código de procedimiento en concierto para comprender los datos y entregar información inteligible. Cualquier sistema que use con éxito el sentido común para manejar excepciones usará una combinación de estos y probablemente algo que aún no se haya inventado.
El capítulo nueve es un capítulo clave. Después de la descripción general del sentido común, los sistemas de IA y las construcciones de representación, se centra en cómo implementar un sistema de sentido común. Hacia el final del capítulo, así como parece que debe haber una combinación de técnicas y herramientas técnicas, el libro señala que tanto los enfoques de arriba hacia abajo como los de abajo hacia arriba tienen ventajas y también deberán combinarse.
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Demasiadas personas reclaman uno de los dos extremos. O AGI es difícil, por lo que nunca se resolverá, o sus propias herramientas son tan especiales que de alguna manera serán la respuesta. Sé que esto sorprenderá a la audiencia, pero nuestros cerebros son complejos y todavía no los entendemos. Sin embargo, hacen que algunas personas sean inteligentes. Al continuar investigando múltiples vías, ampliamos nuestro conocimiento.
Machines Like Us, para aquellos que desean comprender mejor una parte clave de la inteligencia que aún no hemos podido aclarar y construir para la inteligencia artificial, es una excelente descripción general.