Paradoja de Moravec: dos caras del mismo problema
En la Inteligencia Artificial existe la teoría de la la paradoja de Moravec la cual detalla el origen de por qué la IA encuentra difíciles las cosas fáciles, y fáciles las cosas difíciles.
A través de BBC mundo, un investigador señaló «Al ser humano le ha tomado cientos de miles de años de evolución hacer cosas tan simples como, por ejemplo, mantener el equilibrio, por lo que replicar todo esos procesos a un nivel computacional es casi imposible por el momento», declaraciones de Gonzalo Zabala, investigador en Robótica de la Universidad Abierta Interamericana.
«Lo que hizo la paradoja de Moravec fue darle sentido a lo que se estaba observando. Y cuando se nombra el problema, se nombran las posible salidas al problema», señala Zabala.
Después del inicio del uso de procesadores como los conocemos hoy, realizados por el científico británico Alan Turing, se han hecho múltiples estudios y desarrollos en base a sus teorías y argumentos. Inclusive él, durante su trayectoria, indicó que se podían hacer una serie de preguntas para distinguir a un robot de una persona. Desde la existencia de estar teoría en la década de los 50, se dio los inicios al desarrollo de la Inteligencia Artificial.
Inclusive hubo ingenieros que se enfocaron en crear programas o artefactos que pudieran «engañar» a los interlocutores, respondiendo adecuadamente las preguntas del test de Turing para pasar por humanos. Para los 70’s, dichos avances comenzaban a generar un problema, las respuestas lógicas no desarrollaban nada original y lo expuesto por Turing comenzaba a no tener alternativas.
Como resultado, se creaban procesos de Inteligencia Artificial con cierta facilidad, mientras que las funciones básicas del ser humano eran básicamente imposibles de recrear en un robot. Y en 1988, un profesor en la Universidad de Carnegie Mellon en EE.UU., Moravec, dio un giro inesperado.
En sus palabras «Es comparativamente fácil hacer que las computadoras muestren un rendimiento de nivel adulto en pruebas de inteligencia o jugando al ajedrez, pero difícil o imposible darles las habilidades de un niño de un año en lo que respecta a la percepción y la movilidad».
«Lo que hizo la paradoja de Moravec fue darle sentido a lo que se estaba observando. Y cuando se nombra el problema, se nombran las posible salidas al problema», señala Zabala. «Cuando se llega a este punto comienza algo muy interesante, que es conocernos mejor para poder replicarlo en robots: conocer cómo mantenemos el equilibrio, aprendemos a manejar, en fin».
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