A medida que la IA se convierte en una parte transformadora de nuestro panorama tecnológico, es esencial un vocabulario común sobre las capacidades de cada nueva herramienta y técnica. Los vocabularios comunes crean espacios intelectuales compartidos que permiten a todas las partes interesadas acelerar la comprensión, aumentar la adopción, facilitar la colaboración, comparar el progreso e impulsar la innovación.
Hasta ahora, la herramienta más conocida para evaluar comparativamente la IA es el Test de Turing.
Créditos de imagen: chris saad
Sin embargo, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha recorrido un largo camino desde el inicio de la Prueba de Turing en 1950. Como tal, cada vez es más claro que la Prueba de Turing es insuficiente para evaluar la gama completa de capacidades de IA que están surgiendo. hoy, o es probable que surjan en el futuro.
La prueba de Turing opera sobre una base simplista de aprobación/reprobación y se enfoca en gran medida en la capacidad de chat/lingüística, que es solo un aspecto de la inteligencia humana. Este enfoque estrecho en el lenguaje ignora muchas otras dimensiones críticas de la inteligencia, como la resolución de problemas, la creatividad y la conciencia social. Además, la prueba de Turing presupone un nivel de inteligencia similar al humano que puede no ser relevante o útil para evaluar la IA.
El marco
Para abordar estas limitaciones, existe una necesidad urgente y crítica de desarrollar un marco más matizado y completo para evaluar las capacidades de la IA en múltiples dimensiones de la inteligencia.
Esta idea me llevó a desarrollar el “Marco de clasificación de IA”. El ACF es un nuevo enfoque para evaluar las capacidades de la IA basado en la Teoría de las Inteligencias Múltiples.
La Teoría de las Inteligencias Múltiples fue propuesta por primera vez por el psicólogo Howard Gardner en 1983. Gardner argumentó que la inteligencia no era una entidad única y unificada, sino una colección de diferentes habilidades que podían manifestarse de diversas maneras. Gardner identificó ocho tipos diferentes de inteligencia: según Gardner, las personas pueden sobresalir en una o más de estas áreas, y cada tipo de inteligencia es independiente de los demás. La teoría desafió la visión tradicional de la inteligencia como una entidad única y fija y abrió nuevas vías para explorar la diversidad de la cognición humana. Si bien la teoría de las inteligencias múltiples ha sido objeto de algunas críticas y debates a lo largo de los años, ha tenido un impacto significativo en el campo de la psicología y la educación, particularmente en el desarrollo de enfoques alternativos para la enseñanza y el aprendizaje.
Esto parecía perfecto como base para el marco de clasificación de IA. Siguiendo la teoría, el marco admite la evaluación de herramientas de IA en múltiples dimensiones de inteligencia, incluida la inteligencia lingüística, lógico-matemática, musical, espacial, cinética corporal, interpersonal e intrapersonal.
Para cada dimensión de la inteligencia, el marco proporciona una escala del 1 al 5, en la que 1 es “Sin capacidad” o el equivalente de un bebé humano y 5 es “Autogestión” o capacidad que podría considerarse “Superinteligencia”, más allá de lo humano. capacidad.
Ejemplos
El marco en sí es una tabla detallada de descripciones que se pueden encontrar aquí. También he creado una representación visual simple para facilitar la referencia de alto nivel. Lo que sigue son dos ejemplos simples de los segmentos que responden a las capacidades de ChatGPT y DALL-E 2.
Marco de clasificación de IA para ChatGPT. Créditos de imagen: chris saad
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