¿Por Qué Las Computadoras No Pueden Hacerlo Como Cómics De Pie?

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Los científicos están empezando a desentrañar cómo funciona la mente humana, a pesar de la información desordenada e inconsistente que recibe. Los resultados pueden ayudarnos a desarrollar máquinas y computadoras similares a las humanas.

Las computadoras pueden habernos vencido en el ajedrez y en "Jeopardy!" - ¿Pero pueden crear y contar una buena broma?

Afortunadamente para comediantes como Jon Stewart, quien se enfrentó verbalmente con un doppleganger de derecha de "Jeopardy!", Computadora ganadora de Watson en su programa de esta semana, es probable que cualquier computadora que haga craqueo necesite escritores humanos para el futuro previsible.

Una nueva revisión de la literatura sobre el desarrollo de la mente humana sugiere indirectamente hasta dónde deben llegar las computadoras antes de que puedan presentarse como nuestros nuevos señores cómicos.

El artículo, publicado en la revista Science esta semana, se centra en cómo la mente humana, a pesar de la información confusa e inconsistente que recibe del mundo, llega a ser tan funcional.

"La mayoría del aprendizaje automático consiste en aprender de conjuntos de datos muy masivos. La inteligencia humana también se trata de llegar a un patrón sobre cómo funcionan las cosas", dijo Josh Tenenbaum, profesor del MIT y uno de los cuatro coautores del artículo.

Y los patrones inesperados de palabras y conceptos son la esencia de la comedia.

Tenenbaum le dijo a WordsSideKick.com que la mente humana busca estructurar los objetos de una manera lógica para ayudarlos a comprenderlos. Un ejemplo es el espectro político en los Estados Unidos, que comúnmente se representa como una simple línea de izquierda a derecha y, según Tenenbaum, puede necesitar expandirse a una segunda dimensión para una comprensión más completa de las ideas.

"Nuestro lenguaje muestra que hay un espacio unidimensional subyacente en cómo pensamos acerca de la política", dijo Tenenbaum, profesor de ciencia cognitiva computacional.

Esta capacidad de estructurar la información, al parecer, está presente hasta cierto punto al nacer.

"Como un hecho empírico, sabemos que los recién nacidos que ven objetos por primera vez... ya son capaces de representar objetos la primera vez que los encuentran", dijo Elizabeth Spelke, profesora de psicología cognitiva en Harvard, que no participó en El artículo de revisión.

"Veo este documento como un plan para un futuro programa de investigación", agregó Spelke. El siguiente paso, dijo, es ver si los modelos pueden predecir cómo sabemos lo que sabemos. [El premio Brain X puede generar grandes soluciones]

Maquinas humanas

Parte del éxito de la mente humana es que es capaz de asimilar los hechos en una estructura al mismo tiempo que evalúa su "verdad" basándose en el conocimiento previo. Para averiguar cómo lo hace, dicen los investigadores, debemos responder dos preguntas: cómo la mente interpreta los números y cómo interpreta los símbolos y los hechos.

"Debes tener ambas cosas, y debes entender cómo van juntas", dijo Tenenbaum. "Tenemos que entender cómo trabajan juntos para entender cómo funciona la mente".

Esa comprensión podría permitir el desarrollo de una computadora con capacidades similares. "El camino está lleno de obstáculos, pero el objetivo es claro: hacer que una máquina actúe de manera inteligente en varias áreas", dijo Judea Pearl, profesora de informática en la UCLA, que no participó en el estudio.

Las computadoras, dijo Pearl, son capaces de entender las estadísticas y las acciones. Pero no pueden manejar el siguiente nivel: entender las posibilidades alternativas.

Por ejemplo, dijo, el sentimiento de arrepentimiento se basa en la idea de que nuestras mentes pueden evaluar lo que habría sucedido si hubiéramos hecho algo diferente: un nivel de pensamiento que las computadoras aún no han alcanzado.

Tenenbaum usó Google como ejemplo. El motor de búsqueda busca rápidamente patrones de palabras en lugar de entender realmente lo que el usuario está preguntando. Tenenbaum describió su funcionamiento interno como "rápido y estúpido".

La mente importa

Mientras que los humanos son capaces de considerar alternativas, un desafío siempre ha sido explicar por qué algunos humanos son malos para entender la causa y el efecto.

Por ejemplo, ¿por qué algunos tratamientos médicos son tan populares cuando no tienen una base científica? La homeopatía, el uso de sustancias extremadamente diluidas que causan síntomas para tratar a pacientes con ciertas enfermedades, es utilizada por 4.8 millones de estadounidenses cada año a pesar del hecho de que "algunos de sus conceptos clave no son compatibles con las leyes científicas establecidas" y "la mayoría de los análisis De la investigación sobre la homeopatía, se concluyó que existe poca evidencia que respalde la homeopatía como un tratamiento eficaz para cualquier afección específica, y que muchos de los estudios han sido defectuosos ", según el Centro Nacional de Medicina Complementaria y Alternativa.

La revisión de Science aborda esas ideas, explica cómo se construye el conocimiento humano en lo que se llama un sistema bayesiano, lo que significa que la mente le da a las nuevas ideas la posibilidad de ser verdad antes de investigarlas. Esto puede explicar por qué la mente puede reunir pensamientos racionales, y por qué una vez que se acepta un pensamiento irracional, puede ser difícil cambiarlo, ya que los hechos nuevos que lo contradicen tienen una baja probabilidad de veracidad.

Una dirección futura en los aspectos humanos de la investigación mental es explicar cómo solucionar nuestros propios errores.

"Creo que es realmente interesante por qué parecemos inteligentes y racionales en un dominio, y cambiamos... y la gente puede parecer realmente irracional", dijo Spelke. "Si uno va a tener una explicación adecuada de la mente humana, tendría que responder a esto".

Al diseñar la mente de la computadora, puede ser importante entender cómo evitar esas fallas irracionales en la humana.

Pero incluso cuando las computadoras pasan esa etapa, todavía no entenderán las convenciones del lenguaje humano necesarias para subvertirlas y construir una broma. Y esas convenciones son críticas para cualquier trabajo creativo.

Así que no se preocupen: Watson puede vencer a Ken Jennings, Brad Rutter o usted en "Jeopardy". pero, como señaló Tenenbaum, le ganaría fácilmente al escribir las preguntas.


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