Tengo experiencia en Ingeniería Informática y he estado trabajando en el desarrollo de mejores algoritmos para imitar el pensamiento humano. (Uno de mis favoritos es el modelado analógico aplicado al procesamiento del lenguaje y la toma de decisiones). Sin embargo, cuanto más investigo, más me doy cuenta de lo complicada que es la IA.
He tratado de abordar muchos problemas en este campo, pero a veces encuentro que estoy reinventando la rueda o estoy tratando de resolver un problema que ya se ha demostrado que no se puede resolver (es decir, el problema de detención). Por lo tanto, para ayudar a fomentar la IA, quiero comprender mejor los obstáculos actuales que obstaculizan nuestro progreso en este campo.
Por ejemplo, la complejidad de tiempo y espacio de algunos algoritmos de aprendizaje automático es súper polinomial, lo que significa que incluso con computadoras rápidas, el programa puede tardar un tiempo en completarse. Aún así, algunos algoritmos pueden ser rápidos en una computadora de escritorio u otra mientras se trata con un pequeño conjunto de datos, pero al aumentar el tamaño de los datos, el algoritmo se vuelve intratable.
¿Cuáles son otros problemas que enfrenta actualmente el desarrollo de IA?
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Un obstáculo para el desarrollo de la IA son las limitaciones fundamentales de la memoria de la computadora. Las computadoras, en un nivel fundamental, solo pueden trabajar con bits. Esto limita el tipo de información que pueden describir.
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La naturaleza precisa y la complejidad de la memoria humana no se entiende completamente, pero diría que, al menos, la memoria humana está bien adaptada para los tipos de tareas que realizan los humanos. Por lo tanto, la memoria de la computadora, incluso si es teóricamente capaz de representar todo lo que puede hacer la memoria humana, es probablemente ineficiente y mal estructurada para tal tarea.
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