Por qué la IA es más difícil de lo que pensamos

https://arxiv.org/pdf/2104.12871.pdf

Desde sus inicios en la década de 1950, el campo de la inteligencia artificial ha realizado varios ciclos entre períodos.

de predicciones optimistas e inversión masiva (“primavera de la IA”) y períodos de decepción, pérdida de confianza y reducción de la financiación (“invierno de la IA”). Incluso con el ritmo aparentemente rápido de los avances en IA de hoy, el

desarrollo de tecnologías prometidas desde hace mucho tiempo, como automóviles autónomos, robots de limpieza y

compañeros ha resultado ser mucho más difícil de lo que mucha gente esperaba. Una de las razones por las que se repiten

ciclos es nuestra comprensión limitada de la naturaleza y complejidad de la inteligencia misma. En este artículo describo

Cuatro falacias en suposiciones comunes hechas por investigadores de IA, que pueden conducir a predicciones demasiado seguras.

sobre el campo. Concluyo discutiendo las preguntas abiertas suscitadas por estas falacias, incluida la antigua

desafío de imbuir máquinas con sentido común humano.