Golpear los libros: la revolución de Brooks que llevó a los robots racionales


Estamos viviendo un renacimiento de la inteligencia artificial que se creía completamente inimaginable hace solo unas décadas: los automóviles se están volviendo cada vez más autónomos, los sistemas de aprendizaje automático pueden elaborar prosa casi tan bien como los poetas humanos, y casi todos los teléfonos inteligentes en el mercado ahora vienen equipados con un asistente de inteligencia artificial. El profesor de Oxford Michael Woolridge ha pasado el último cuarto de década estudiando tecnología. En su nuevo libro, Una breve historia de la inteligencia artificial, Woolridge lleva a los lectores a un emocionante recorrido por la historia de la IA, sus capacidades actuales y hacia dónde se dirige el campo hacia el futuro.

Una breve historia de la IA

Libros Flatiron

Extraído de Una breve historia de la inteligencia artificial. Copyright © 2021 de Michael Woolridge. Extraído con permiso de Flatiron Books, una división de Macmillan Publishers. Ninguna parte de este extracto puede reproducirse o reimprimirse sin el permiso por escrito del editor.

Robots y racionalidad

En su libro de 1962, La estructura de las revoluciones científicas, el filósofo Thomas Kuhn argumentó que, a medida que avanza la comprensión científica, habrá momentos en que la ortodoxia científica establecida ya no podrá sostenerse bajo la presión de fracasos manifiestos. En esos momentos de crisis, argumentó, surgirá una nueva ortodoxia que reemplazará el orden establecido: el paradigma científico cambiará. A fines de la década de 1980, los días de auge de los sistemas expertos habían terminado y se avecinaba otra crisis de inteligencia artificial. Una vez más, la comunidad de IA fue criticada por exagerar las ideas, prometer demasiado y entregar muy poco. Esta vez, el paradigma que se estaba cuestionando no era solo la doctrina de “El conocimiento es poder” que había impulsado el auge de los sistemas expertos, sino los supuestos básicos que habían apuntalado la IA desde la década de 1950, la IA simbólica en particular. Sin embargo, los críticos más feroces de la IA a fines de la década de 1980 no eran forasteros sino que procedían del propio campo.

El crítico más elocuente e influyente del paradigma de la IA imperante fue el roboticista Rodney Brooks, que nació en Australia en 1954. El principal interés de Brooks era construir robots que pudieran realizar tareas útiles en el mundo real. A principios de la década de 1980, comenzó a sentirse frustrado con la idea que prevalecía en ese momento de que la clave para construir tales robots era codificar el conocimiento sobre el mundo en una forma que pudiera ser utilizada por el robot como base para el razonamiento y la toma de decisiones. Tomó un puesto de profesor en el MIT a mediados de la década de 1980 y comenzó su campaña para repensar la IA en su nivel más fundamental.

LA REVOLUCIÓN BROOKSIANA

Para comprender los argumentos de Brooks, es útil volver al mundo de los bloques. Recuerde que Blocks World es un dominio simulado que consta de una mesa sobre la que se apilan varios objetos diferentes; la tarea consiste en reorganizar los objetos de determinadas formas específicas. A primera vista, Blocks World parece perfectamente razonable como campo de pruebas para las técnicas de IA: suena como un entorno de almacén, y me atrevería a decir que este punto se ha hecho exactamente en muchas propuestas de subvenciones a lo largo de los años. Pero para Brooks y para aquellos que llegaron a adoptar sus ideas, el Mundo de Bloques era falso por la simple razón de que está simulado, y la simulación pasa por alto todo lo que sería difícil de una tarea como organizar bloques en el mundo real. Un sistema que pueda resolver problemas en el mundo de los bloques, por muy inteligente que parezca, no tendría ningún valor en un almacén, porque la verdadera dificultad en el mundo físico proviene de lidiar con problemas como la percepción, que son completamente ignorados en el Blocks World: se convirtió en un símbolo de todo lo que estaba mal e intelectualmente en bancarrota sobre la ortodoxia de la IA de las décadas de 1970 y 1980. (Sin embargo, esto no detuvo la investigación sobre el mundo de los bloques: todavía se pueden encontrar artículos de investigación que lo utilicen hasta el día de hoy; confieso que yo mismo he escrito algunos).

Brooks se había convencido de que un progreso significativo en la IA solo podía lograrse con sistemas que estuvieran situados en el mundo real: es decir, sistemas que estuvieran directamente en algún entorno, percibiéndolo y actuando sobre él. Argumentó que el comportamiento inteligente se puede generar sin conocimiento explícito y razonamiento del tipo promovido por la IA basada en el conocimiento en general y la IA basada en la lógica en particular, y sugirió en cambio que la inteligencia es una propiedad emergente que surge de la interacción de una entidad. en su entorno. El punto aquí es que, cuando contemplamos la inteligencia humana, tendemos a centrarnos en sus aspectos más glamorosos y tangibles: el razonamiento, por ejemplo, o la resolución de problemas, o el juego de ajedrez. El razonamiento y la resolución de problemas pueden tener un papel en el comportamiento inteligente, pero Brooks y otros argumentaron que no eran el punto de partida correcto para construir la IA.

Brooks también se mostró en desacuerdo con la suposición de dividir y conquistar que había apuntalado a la IA desde sus primeros días: la idea de que se podía avanzar en la investigación de la IA descomponiendo el comportamiento inteligente en sus componentes constituyentes (razonamiento, aprendizaje, percepción), sin ningún intento. para considerar cómo estos componentes trabajaron juntos.

Finalmente, señaló la ingenuidad de ignorar el tema del esfuerzo computacional. En particular, discrepó de la idea de que todas las actividades inteligentes deben reducirse a actividades como el razonamiento lógico, que son computacionalmente costosas.

Como estudiante que trabajaba en IA a fines de la década de 1980, parecía que Brooks estaba desafiando todo lo que pensaba que sabía sobre mi campo. Se sintió como una herejía. En 1991, un joven colega que regresaba de una gran conferencia de IA en Australia me contó, con los ojos muy abiertos por la emoción, acerca de una pelea a gritos que se había desarrollado entre Ph.D. estudiantes de Stanford (el instituto local de McCarthy) y del MIT (Brooks). Por un lado, estaba la tradición establecida: lógica, representación del conocimiento y razonamiento. Por otro lado, los partidarios francos e irrespetuosos de un nuevo movimiento de inteligencia artificial, no solo dando la espalda a la tradición sagrada, sino ridiculizándola en voz alta.

Si bien Brooks fue probablemente el defensor de más alto perfil de la nueva dirección, de ninguna manera estaba solo. Muchos otros investigadores estaban llegando a conclusiones similares y, aunque no necesariamente estaban de acuerdo en los detalles más pequeños, había una serie de temas que se repiten comúnmente en sus diferentes enfoques.

El más importante fue la idea de que el conocimiento y el razonamiento fueron depuestos de su papel en el corazón de la IA. La visión de McCarthy de un sistema de inteligencia artificial que mantuviera un modelo lógico y simbólico central de su entorno, alrededor del cual orbitaban todas las actividades de la inteligencia, fue firmemente rechazada. Algunas voces moderadas argumentaron que el razonamiento y la representación todavía tenían un papel que jugar, aunque quizás no un papel protagónico, pero las voces más extremas las rechazaron por completo.

Vale la pena explorar este punto con un poco más de detalle. Recuerde que la visión de McCarthy de la IA lógica asume que un sistema de IA seguirá continuamente un ciclo particular: percibir su entorno, razonar sobre qué hacer y luego actuar. Pero en un sistema que opera de esta manera, el sistema está desacoplado del medio ambiente.

Tómate un segundo para dejar de leer este libro y mira a tu alrededor. Puede estar en una sala de embarque del aeropuerto, una cafetería, en un tren, en su casa o tumbado junto a un río bajo el sol. Cuando miras a tu alrededor, no estás desconectado de tu entorno y de los cambios que está experimentando el entorno. Estás en el momento. Su percepción, y sus acciones, están incrustadas y en sintonía con su entorno.

El problema es que el enfoque basado en el conocimiento no parece reflejar esto. La IA basada en el conocimiento asume que un sistema inteligente opera a través de un ciclo continuo de percepción-razón-acción, procesando e interpretando los datos que recibe de sus sensores; usar esta información perceptiva para actualizar sus creencias; razonamiento sobre qué hacer; realizar la acción que luego selecciona; y comenzando su ciclo de decisión nuevamente. Pero de esta manera, un sistema de inteligencia artificial está intrínsecamente desacoplado de su entorno. En particular, si el entorno cambia después de haber sido observado, entonces no habrá diferencia en nuestro sistema inteligente basado en el conocimiento, que continuará obstinadamente como si nada hubiera cambiado. Tú y yo no somos así. Por estas razones, otro tema clave en ese momento fue la idea de que debería haber una relación estrecha entre la situación en la que se encuentra el sistema y el comportamiento que exhibe.



Fuente: engadget.com

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