El Fin Del Conocimiento - Bóveda 1 - Lex 100 - 22 (2024) - Melanie Mitchell: Conceptos, Analogías, Sentido Común & Futuro de la IA

graph LR classDef analogy fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef definition fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef challenges fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef potential fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef ethics fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef future fill:#d4f9f9, font-weight:bold, font-size:14px; linkStyle default stroke:white; Z[Melanie Mitchell:
Conceptos, Analogías] -.-> A[El enfoque está en el papel de la analogía
en el pensamiento humano. 1,6,9,10] Z -.-> B[Prefiere el término procesamiento de información compleja
sobre IA. 2,3,4] Z -.-> E[Crear IA refleja un
deseo de autocomprensión. 5] Z -.-> G[Necesidad de modelos cognitivos dinámicos
más allá del aprendizaje automático actual. 7,8,11,12] Z -.-> M[La IA tiene potencial y
límites en dominios creativos. 13,15] Z -.-> P[Los desarrolladores de IA tienen responsabilidades éticas
con la sociedad. 16,17,18] A -.-> F[La creación de analogías es fundamental
para el aprendizaje humano. 6] A -.-> I[Comprender y generar analogías
es un desafío para la IA. 9] A -.-> J[El proyecto Copycat intentó modelar computacionalmente
la creación de analogías. 10] B -.-> C[La definición de IA cambia
a medida que avanza la tecnología. 3] B -.-> D[La IA sobresale en dominios específicos,
no en inteligencia general. 4] G -.-> H[Escéptica de que el aprendizaje profundo logre
inteligencia a nivel humano. 8] G -.-> K[El sentido común es un
gran desafío para la IA. 11] G -.-> L[El problema del conocimiento común
es difícil de resolver. 12] M -.-> N[Necesidad de realismo sobre el bombo de la IA,
junto con su potencial. 15] M -.-> O[La investigación interdisciplinaria es
crucial para avanzar en la IA. 14] P -.-> Q[Los mentores y la curiosidad son
importantes en las carreras de IA. 17] P -.-> R[La investigación futura de la IA debe
superar los desafíos existentes. 18] class A,F,I,J analogy; class B,C,D definition; class G,H,K,L challenges; class M,N,O potential; class P,Q,R ethics; class E,Q,R future;

Resumen personalizado de ChatGPT de la transcripción de OpenAI Whisper:

1.- El interés de Melanie Mitchell en la IA se centra en el papel de la analogía en el pensamiento humano, influenciado por el trabajo con Hofstadter y Holland.

2.- Ella encuentra el término "inteligencia artificial" demasiado amplio, prefiriendo algo como "procesamiento de información compleja."

3.- Se discute la percepción cambiante de lo que cuenta como un logro de IA (por ejemplo, el ajedrez) – a medida que la IA progresa, también lo hace nuestra definición de inteligencia.

4.- ¿Puede la IA superar la inteligencia humana? Mitchell enfatiza los avances específicos de la IA en dominios, no en inteligencia general.

5.- ¿Por qué nos esforzamos por crear IA y vida artificial? Mitchell conecta esto con un profundo deseo de autocomprensión.

6.- Mitchell enfatiza la importancia fundamental de la creación de analogías en el aprendizaje y desarrollo de conceptos humanos.

7.- Los enfoques actuales de aprendizaje automático son poderosos, pero Mitchell ve la necesidad de modelos cognitivos más dinámicos e integrados.

8.- Ella es escéptica de que el aprendizaje profundo pueda lograr inteligencia a nivel humano sin conceptos incorporados (usando el éxito de DeepMind en Atari como un ejemplo limitado).

9.- ¿Podría la IA comprender y generar analogías? Este es un desafío clave para imitar el pensamiento humano.

10.- El proyecto Copycat intentó modelar computacionalmente la creación de analogías, ilustrando esto como un proceso humano central.

11.- El sentido común es una gran brecha entre la IA actual y la cognición humana.

12.- El "problema del conocimiento común" destaca cuán difícil es codificar una comprensión similar a la humana en las máquinas.

13.- Mitchell y Fridman debaten el futuro de la IA en dominios creativos, reconociendo sus límites mientras ven un progreso potencial.

14.- La investigación interdisciplinaria (ciencia de la computación + ciencia cognitiva) se considera crucial para avanzar en la IA.

15.- Mitchell expresa preocupaciones sobre el bombo de la IA, abogando por un realismo sobre las limitaciones junto con el potencial.

16.- Se discuten las responsabilidades éticas de los desarrolladores de IA al considerar el impacto social de su trabajo.

17.- Mitchell reflexiona sobre su trayectoria profesional, enfatizando la importancia de los mentores y la profunda curiosidad en su camino en la IA.

18.- La entrevista concluye con un enfoque en el futuro de la investigación de la IA, abogando por nuevos enfoques para superar los desafíos existentes.

Entrevista porLex Fridman| GPT personalizado y Bóveda de Conocimiento construido porDavid Vivancos 2024