- Científicos cognitivos sugerir en un nuevo artículo que las máquinas podrían modelar la vulnerabilidad humana para tomar mejores decisiones.
- Humanos en modo supervivencia deben tomar decisiones complejas con consecuencias nefastas, y los científicos sugieren que modelar este modo podría agregar profundidad y "emoción" a las máquinas.
- Una máquina que comprende el riesgo y la amenaza podría, a su vez, tomar mejores decisiones en las aplicaciones de cuidado, industria y más.
¿Cómo se consigue que las máquinas funcionen mejor? Diles que pueden croar en cualquier momento. En un nuevo papel de la Universidad del Sur de California, los científicos dicen que "en un mundo dinámico e impredecible, un agente inteligente debe tener su meta meta de autoconservación".
El investigador principal, Antonio Damasio, es una luminaria en el campo de la inteligencia y el cerebro. En su perfil en la Fundación Edge, dicen que Damasio "ha realizado importantes contribuciones a la comprensión de los procesos cerebrales subyacentes a las emociones, los sentimientos, la toma de decisiones y la conciencia". En la USC, es codirector del Instituto de cerebro y creatividad (BCI) con su igualmente luminosa esposa, Hanna Damasio.
El artículo de Damasio, en coautoría con el investigador de BCI Kingson Man, es un modelo basado en la filosofía y la ciencia de la mente junto con la investigación acumulada en tecnología robótica. Publicaron el artículo en Nature Machine Intelligence, un título generalmente significa "Naturaleza’(Journal of) Machine Intelligence” pero en este caso, extrañamente profético.
Damasio y Man sugieren que la forma de hacer robots resistentes no es hacerlos impenetrablemente fuertes, sino hacerlos vulnerables para introducir ideas como la restricción y la estrategia de autoconservación. "Si una IA puede usar entradas como el tacto y la presión, entonces también puede identificar el peligro y el riesgo para uno mismo". Alerta de ciencia resumido.
Esta idea invoca el concepto de diseño de un juego de supervivencia, donde se da un número finito de recursos a un número determinado de jugadores y deben encontrar un equilibrio o eliminar a sus competidores. El magnífico juego de cartas 2018 Arcano de naufragio es un gran ejemplo de un cooperativa juego de supervivencia: para ganar, al menos una persona debe sobrevivir naufragando. Puedes compartir recursos para preservar a más personas, o puedes sacrificar recursos de algunos jugadores para aumentar la probabilidad de que una persona sobreviva.
Un robot con un sentido de su propia "salud" no es lo más novedoso: cuando un automóvil le dice que el nivel de aceite es bajo o que el motor se está sobrecalentando, ese es un comportamiento directo de autoconservación. Simplemente no hay una capa intermedia de circuitos para modelar el pensamiento o la priorización. En cambio, el automóvil solo tiene sensores, y esos sensores señalan errores para que el operador del vehículo los aborde. Imagine un automóvil que considera su viaje planeado y la salud de su motor y se detiene cada 10 minutos para enfriarse.
"Bajo ciertas condiciones, las máquinas capaces de implementar un proceso parecido a la homeostasis también pueden adquirir una fuente de motivación y un nuevo medio para evaluar el comportamiento, similar al de los sentimientos en los organismos vivos", dicen Damasio y Man en su resumen. El ejemplo del automóvil se ajusta a esta rúbrica. En lugar de un sensor que alerta a un extraño cada vez, el auto hipotético tiene un "cerebro" para ejecutar análisis de los diferentes factores que pueden salir mal y qué tan probable es cada escenario.
Los cerebros humanos hacen esto sin, bueno, un segundo pensamiento. Nuestros muchos sentidosno solo cinco—Alimentamos una entrada constante en nuestros cerebros y nuestros sistemas corporales se ajustan en respuesta. A las personas no les gusta la idea de que sus cerebros y cuerpos son básicamente máquinas, aunque nuestra complejidad probablemente nunca será entendida por los científicos humanos. Lo que representa el artículo de los científicos es la forma en que los materiales y la informática cada vez más complejos están llevando las máquinas a nuestro nivel, no al revés.
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