La intel·ligència artificial (IA) no només ha fallat en complir les expectatives establertes per defensors massa entusiastes; no ha pogut satisfer les necessitats específiques i els requisits bàsics. Aquesta llista tracta sobre els errors que impediran que la IA excel·li i faci les tasques que necessitem. Actualment, la IA és una tecnologia en evolució que, en el millor dels casos, té èxit parcial.
Un dels problemes essencials que envolten la IA avui dia és que la gent la segueix antropomorfitzant i convertint-la en alguna cosa que no és. Una IA accepta les dades netes com a entrada, les analitza, troba els patrons i proporciona una sortida sol·licitada. Una IA no entén res, no pot crear ni descobrir res de nou, i no té coneixements intrapersonals, de manera que no pot empatitzar amb ningú sobre res. Una IA es comporta com la dissenya un programador humà, i el que sovint prens per intel·ligència és només una barreja de programació intel·ligent i grans quantitats de dades analitzades d'una manera específica. Per obtenir una altra visió d'aquests i altres problemes, consulteu l'article titulat "Fes les preguntes adequades sobre la IA".
Encara més important, però, és que les persones que afirmen que una intel·ligència artificial eventualment s'apoderarà del món no entenen que fer-ho és impossible donada la tecnologia actual. Una IA no pot prendre consciència de sobte perquè no té cap mitjà per expressar l'emoció necessària per prendre consciència de si mateix. Avui dia, una intel·ligència artificial no té alguns dels set tipus d'intel·ligència essencials necessaris per prendre consciència de si mateix. Simplement posseir aquests nivells d'intel·ligència tampoc n'hi hauria prou. Els humans tenen una espurna en ells, una cosa que els científics no entenen. Sense entendre què és aquesta espurna, la ciència no la pot recrear com a part d'una IA.
Les IA manquen completament de comprensió
La capacitat de comprendre és innata als humans, però les IA en manquen completament. Mirant una poma, un humà més que una sèrie de propietats associades a una imatge d'un objecte. Els humans entenem les pomes mitjançant l'ús dels sentits, com ara el color, el gust i el sentir. Entenem que la poma és comestible i aporta nutrients específics. Tenim sentiments sobre les pomes; potser ens agraden i sentim que són la fruita suprema. L'IA veu un objecte que té propietats associades: valors que l'IA no entén, però que només manipula. La manca de comprensió fa que la IA en conjunt no compleixi les expectatives.
Interpretar, no analitzar
Una IA utilitza algorismes per manipular les dades entrants i produir una sortida. L'èmfasi està en la realització d'una anàlisi de les dades. Tanmateix, un humà controla la direcció d'aquesta anàlisi i després ha d'interpretar els resultats. Per exemple, una IA pot realitzar una anàlisi d'una radiografia que mostra un possible tumor de càncer. La sortida resultant pot emfatitzar una part de la radiografia que conté un tumor perquè el metge pugui veure'l. És possible que el metge no pugui veure el tumor d'una altra manera, de manera que la IA, sens dubte, ofereix un servei important. Tot i així, un metge encara ha de revisar el resultat i determinar si la radiografia mostra realment càncer. Una IA es pot enganyar fàcilment a vegades quan fins i tot un petit artefacte apareix al lloc equivocat. Conseqüentment,
La interpretació també implica la capacitat de veure més enllà de les dades. No es tracta de la capacitat de crear noves dades, sinó d'entendre que les dades poden indicar alguna cosa diferent del que és aparent. Per exemple, els humans sovint poden dir que les dades són falses o falsificades, tot i que les dades en si no presenten cap prova que indiqui aquests problemes. Una IA accepta les dades com a reals i veritables, mentre que un humà sap que no són ni reals ni veritables. Formalitzar amb precisió com els humans aconsegueixen aquest objectiu és actualment impossible perquè els humans realment no ho entenen.
Anant més enllà dels nombres purs
Malgrat qualsevol aparença, una IA només funciona amb números. Una IA no pot entendre les paraules, per exemple, la qual cosa significa que quan hi parles, l'IA simplement està fent una concordança de patrons després de convertir el teu discurs a forma numèrica. La substància del que dius ha desaparegut. Fins i tot si l'IA pogués entendre paraules, no ho podria fer perquè les paraules desapareixen després del procés de tokenització. El fet que les IA no entenguin quelcom tan bàsic com les paraules significa que a la traducció d'una IA d'un idioma a un altre sempre faltarà aquella certa cosa necessària per traduir el sentiment darrere de les paraules, així com les paraules en si. Les paraules expressen sentiments, i una IA no pot fer-ho.
El mateix procés de conversió es produeix amb tots els sentits que posseeixen els humans. Un ordinador tradueix la vista, el so, l'olfacte, el gust i el tacte en representacions numèriques i després realitza la concordança de patrons per crear un conjunt de dades que simuli l'experiència del món real. Complicant encara més les coses, els humans sovint experimenten les coses de manera diferent els uns dels altres. Per exemple, cada persona experimenta el color de manera única . Per a una IA, cada ordinador veu el color exactament de la mateixa manera, el que significa que una IA no pot experimentar els colors de manera única. A més, a causa de la conversió, una IA en realitat no experimenta el color.
Tenint en compte les conseqüències
Una IA pot analitzar dades, però no pot fer judicis morals o ètics. Si demaneu a una IA que faci una elecció, sempre triarà l'opció amb més probabilitat d'èxit tret que també proporcioneu algun tipus de funció d'aleatorització. L'IA farà aquesta elecció independentment del resultat.
En moltes situacions, jutjar malament la capacitat d'una IA per realitzar una tasca és simplement inconvenient. En alguns casos, és possible que hàgiu de realitzar la tasca una segona o tercera vegada manualment perquè l'IA no està a l'alçada de la tasca. Tanmateix, pel que fa a les conseqüències, és possible que us enfronteu a problemes legals a més dels problemes morals i ètics si confieu en una IA per dur a terme una tasca que no li convé. Per exemple, permetre que un cotxe amb conducció autònoma (SD) condueixi sol en un lloc que no cobreixi aquesta necessitat és probablement il·legal i t'enfrontareu a problemes legals, a més de danys i càrrecs mèdics que el cotxe SD pot. causa. En resum, conegueu quins són els requisits legals abans de confiar en una IA per fer qualsevol cosa que impliqui possibles conseqüències.
Les IA no poden descobrir ni crear alguna cosa
Una IA pot interpolar el coneixement existent, però no pot extrapolar el coneixement existent per crear-ne nou. Quan una IA es troba amb una situació nova, normalment intenta resoldre-la com una peça de coneixement existent, en lloc d'acceptar que és una cosa nova. De fet, una IA no té cap mètode per crear res nou o veure-ho com una cosa única. Són expressions humanes que ens ajuden a descobrir coses noves, treballar amb elles, idear mètodes per interactuar amb elles i crear nous mètodes per utilitzar-les per realitzar noves tasques o augmentar les ja existents.
Elaboració de noves dades a partir de les antigues
Una de les tasques més habituals que realitzen les persones és l' extrapolació de dades; per exemple, donat A, què és B? Els humans utilitzen el coneixement existent per crear nous coneixements d'un tipus diferent. Coneixent una peça de coneixement, un humà pot fer un salt a una nova peça de coneixement, fora del domini del coneixement original, amb una alta probabilitat d'èxit. Els humans donen aquests salts tan sovint que esdevenen una segona naturalesa i intuïtius a l'extrem. Fins i tot els nens poden fer aquestes prediccions amb una alta taxa d'èxit.
El millor que farà una IA és interpolar dades, per exemple, tenint en compte A i B, C hi ha entremig? La capacitat d'interpolar dades amb èxit significa que una IA pot estendre un patró, però no pot crear dades noves. No obstant això, de vegades els desenvolupadors poden enganyar la gent perquè pensen que les dades són noves utilitzant tècniques de programació intel·ligents. La presència de C sembla nova quan realment no ho és. La manca de dades noves pot produir condicions que fan que la IA sembli resoldre un problema, però no ho fa. El problema requereix una nova solució, no la interpolació de solucions existents.
Veure més enllà dels patrons
Actualment, una IA pot veure patrons a les dades quan no són evidents per als humans. La capacitat de veure aquests patrons és el que fa que la IA sigui tan valuosa. La manipulació i l'anàlisi de dades requereix molt de temps, és complexa i repetitiva, però una IA pot realitzar la tasca amb aplom. Tanmateix, els patrons de dades són simplement una sortida i no necessàriament una solució. Els humans confien en els cinc sentits, l'empatia, la creativitat i la intuïció per veure més enllà dels patrons fins a una solució potencial que resideix fora del que les dades ens faran creure.
Una manera bàsica d'entendre la capacitat humana de veure més enllà dels patrons és mirar el cel. En un dia ennuvolat, la gent pot veure patrons als núvols, però una IA veu núvols i només núvols. A més, dues persones poden veure coses diferents en el mateix conjunt de núvols. La visió creativa dels patrons al núvol pot fer que una persona vegi una ovella i una altra una font. El mateix passa amb les estrelles i altres tipus de patrons. L'IA presenta el patró com a sortida, però no entén el patró i no té la creativitat per fer qualsevol cosa amb el patró, a part d'informar que el patró existeix.
Implementació de nous sentits
A mesura que els humans han adquirit més coneixements, també han pres consciència de les variacions en els sentits humans que en realitat no es tradueixen bé en una intel·ligència artificial perquè ara no és possible replicar aquests sentits al maquinari. Per exemple, la capacitat d'utilitzar diversos sentits per gestionar una única entrada ( sinestèsia ) va més enllà d'una IA.
Descriure la sinestèsia de manera eficaç va molt més enllà de la majoria dels humans. Abans de poder crear una IA que pugui imitar alguns dels efectes realment sorprenents de la sinestèsia, els humans primer han de descriure-la completament i després crear sensors que convertiran l'experiència en números que una IA pugui analitzar. Tanmateix, fins i tot llavors, l'IA només veurà els efectes de la sinestèsia, no l'impacte emocional. En conseqüència, una IA mai experimentarà ni entendrà completament la sinestèsia. Curiosament, alguns estudis mostren que els adults poden ser entrenats per tenir experiències sinestètiques , cosa que fa que la necessitat d'una IA sigui incerta.
Tot i que la majoria de la gent sap que els humans tenen cinc sentits, moltes fonts ara sostenen que els humans en realitat tenen molt més que els cinc sentits estàndard. Alguns d'aquests sentits addicionals no s'entenen gens bé i amb prou feines són demostrables, com ara la magnetocepció (la capacitat de detectar camps magnètics, com el camp magnètic terrestre). Aquest sentit dóna a la gent la capacitat de dir la direcció, semblant al mateix sentit dels ocells, però en menor grau. Com que no tenim cap mètode per quantificar aquest sentit, és impossible replicar-lo com a part d'una IA.
Les IA no tenen empatia
Els ordinadors no senten res. Això no és necessàriament negatiu, però aquest capítol ho considera negatiu. Sense la capacitat de sentir, un ordinador no pot veure les coses des de la perspectiva d'un humà. No entén ser feliç o trist, de manera que no pot reaccionar davant aquestes emocions tret que un programa li crei un mètode per analitzar les expressions facials i altres indicadors, i després actuar adequadament. Tot i així, aquesta reacció és una resposta enllaunada i propensa a errors. Penseu en quantes decisions preneu basant-vos en una necessitat emocional en lloc de fets. La manca d'empatia per part d'una IA impedeix que en molts casos interaccioni adequadament amb els humans.
Caminar a la pell d'algú
La idea de caminar en les sabates d'una altra persona significa veure les coses des de la perspectiva d'una altra persona i sentir-se semblant a com se sent l'altra persona. Ningú se sent realment igual que algú altre, però a través de l'empatia, la gent es pot acostar. Aquesta forma d'empatia requereix una forta intel·ligència intrapersonal com a punt de partida, que una IA mai no tindrà tret que desenvolupi un sentit de si mateix (la singularitat ). A més, la IA hauria de ser capaç de sentir, cosa que actualment no és possible, i la IA hauria d'estar oberta a compartir sentiments amb alguna altra entitat (generalment un humà, avui), cosa que també és impossible. L'estat actual de la tecnologia d'IA prohibeix que una IA senti o entengui cap tipus d'emoció, cosa que fa que l'empatia sigui impossible.
Per descomptat, la pregunta és per què l'empatia és tan important. Sense la capacitat de sentir-se igual que una altra persona, una IA no pot desenvolupar la motivació per realitzar determinades tasques. Podríeu ordenar a la IA que realitzi la tasca, però allà la IA no tindria cap motivació per si sola. En conseqüència, l'IA mai realitzaria certes tasques, tot i que la realització d'aquestes tasques és un requisit per desenvolupar habilitats i coneixements necessaris per aconseguir una intel·ligència semblant a l'ésser humà.
Desenvolupament de relacions reals
Una IA crea una imatge teva a través de les dades que recopila. A continuació, crea patrons a partir d'aquestes dades i, utilitzant algorismes específics, desenvolupa una sortida que fa que sembli que et coneix, almenys com a conegut. Tanmateix, com que la IA no se sent, no pot apreciar-vos com a persona. Et pot servir, si ho demanes i suposant que la tasca està dins de la seva llista de funcions, però no pot tenir cap sensació per tu.
Quan es tracta d'una relació, la gent ha de tenir en compte tant l'afecció intel·lectual com els sentiments. L'afecció intel·lectual sovint prové d'un benefici compartit entre dues entitats. Malauradament, no existeix cap benefici compartit entre una IA i un ésser humà (o qualsevol altra entitat, per tant). La IA simplement processa dades mitjançant un algorisme particular. Alguna cosa no pot pretendre estimar una altra cosa si una ordre l'obliga a fer el pregó. L'afecció emocional ha de comportar el risc de rebuig, que implica consciència d'un mateix.
Canvi de perspectiva
De vegades, els humans poden canviar d'opinió en funció d'alguna cosa que no siguin els fets. Tot i que les probabilitats dirien que un determinat curs d'acció és prudent, una necessitat emocional fa preferible un altre curs d'acció. Una IA no té preferències. Per tant, no pot triar un altre curs d'acció per cap altre motiu que no sigui un canvi en les probabilitats, una restricció (una regla que l'obligui a fer el canvi) o un requisit per proporcionar una sortida aleatòria.
Fent salts de fe
La fe és la creença en alguna cosa com a vertadera sense haver demostrat un fet que recolzi aquesta creença. En molts casos, la fe pren la forma de la confiança, que és la creença en la sinceritat d'una altra persona sense cap prova que l'altra persona sigui digna de confiança. Una IA no pot mostrar ni fe ni confiança, que és part del motiu pel qual no pot extrapolar el coneixement. L'acte d'extrapolació sovint es basa en una intuïció, basada en la fe, que alguna cosa és certa, malgrat la manca de cap tipus de dada per donar suport a la intuïció. Com que una intel·ligència artificial no té aquesta habilitat, no pot mostrar coneixements, un requisit necessari per a patrons de pensament semblants als humans.
Abunden els exemples d'inventors que van fer salts de fe per crear alguna cosa nova. Tanmateix, un dels més destacats va ser Edison. Per exemple, va fer 1.000 (i possiblement més) intents de crear la bombeta. Una IA hauria renunciat després d'un cert nombre d'intents, probablement a causa d'una limitació. Podeu veure una llista de persones que han fet gestos de fe per realitzar actes sorprenents en línia. Cadascun d'aquests actes és un exemple d'alguna cosa que una IA no pot fer perquè no té la capacitat de pensar més enllà de les dades específiques que proporcioneu com a entrada.
