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salud  Paradoja de Moravec 


La paradoja de Moravec es el descubrimiento en el campo de la inteligencia artificial y robótica de que, de forma antiintuitiva, el pensamiento razonado humano (el pensamiento inteligente y racional) precisa de poca computación, al tiempo que las habilidades sensoriales y motoras, no conscientes y compartidas con muchos otros animales, precisan de grandes sacrificios computacionales. Este principio fue postulado por Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky y otros en la década de los ochenta. Como Moravec dijo: «es simple de manera comparativa lograr que las computadoras muestren capacidades afines a las de un humano adulto en tests de inteligencia, y bastante difícil o bien imposible conseguir que tengan las habilidades perceptivas y motrices de un bebé de un año».


Marvin Minsky escribió «En general, no somos siendo conscientes de nuestras mejores habilidades», agregando que «somos más siendo conscientes de los pequeños procesos que nos cuestan que en los complejos que se efectúan de forma fluida»


Una posible explicación a la paradoja deriva de la teoría de la evolución. Conforme a la selección natural, las capacidades humanas han sido mantenidas y optimizadas; más todavía, conforme más viejas eran esas habilidades, mayor tiempo ha habido para mejorarlas. De esta manera, pues el pensamiento abstracto es un descubrimiento reciente en términos evolutivos, podría ser que no se hubiese alcanzado una solución eficaz por carencia de tiempo.


Una posible explicación de la paradoja, ofrecida por Moravec, se fundamenta en la evolución. Todas y cada una de las habilidades humanas se incorporan biológicamente, usando maquinaria desarrollada por el proceso de la selección natural. En el curso de su evolución, la selección natural ha tendido a conservar aquellas mejoras en el diseño y optimizaciones. Cuanto más vieja es una habilidad, más tiempo ha tenido la selección natural para prosperar el diseño. El pensamiento abstracto se desarrolló últimamente, por consiguiente, no debemos aguardar que su aplicación sea en especial eficaz.


Como Moravec escribe:


Una forma compacta de expresar este razonamiento sería:



  • Debemos aguardar que la complejidad de aplicar ingeniería inversa sobre cualquier habilidad humana haya de ser, aproximadamente, proporcional a la cantidad de tiempo que la habilidad ha tomado evolucionando en los animales.
  • Las más viejas habilidades humanas son, en una gran parte, inconscientes y de ahí que semejan ser simples.
  • Por lo tanto, debemos aguardar que las habilidades que aparenten ser simples sean bastante difíciles de aplicar ingeniería inversa, mas aquellas habilidades que requieren esmero no necesariamente puede ser bastante difíciles de diseñar en lo más mínimo.

Algunos ejemplos de las habilidades que han ido evolucionando a lo largo de millones de años son: el reconocimiento facial, desplazamiento en el espacio, juzgar las motivaciones de las personas, apresar una pelota, reconocimiento de voz, establecimiento de objetivos alcanzables, prestar atención a las cosas interesantes; todo cuanto deba ver con la percepción, la atención, la visualización, las habilidades motoras, habilidades sociales, etc.


Algunos ejemplos de habilidades que han aparecido más últimamente son: las matemáticas, la ingeniería, juegos humanos, la lógica y la mayoría de lo que llamamos ciencia. Estos resultan ser bastante difíciles para nosotros, pues no son lo que nuestros cuerpos y cerebros se desarrollaron eminentemente para hacer. Estas son habilidades y técnicas adquiridas últimamente y han tenido unos pocos miles y miles de años para ser refinados, eminentemente por la evolución cultural.


En los primeros días de investigación sobre la inteligencia artificial, los primordiales estudiosos de forma frecuente pronosticaron que serían capaces de crear máquinas pensantes en pocas décadas (ver la historia de la inteligencia artificial). Su optimismo se deriva en una parte del hecho de que habían tenido éxito en redactar programas que usan lógica, solucionar inconvenientes algebraicos y geométricos, y jugaban juegos como las damas y el ajedrez. La lógica y el álgebra son difíciles para las personas con lo que son considerados un signo de inteligencia. Aceptaron que, teniendo (prácticamente) resueltos los inconvenientes "bastante difíciles", los inconvenientes "simples" de la visión y el argumento del los pies en el suelo pronto caerían en su sitio. Se confundieron, y una de las razones es que estos inconvenientes no son nada simples, sino más bien impresionantemente bastante difíciles. El hecho de que habían resuelto inconvenientes como la lógica y el álgebra era intrascendente, pues estos inconvenientes son exageradamente simples para ser resueltos por máquinas.


Rodney Brooks explica que, conforme las primeras investigaciones de IA, la inteligencia es "mejor caracterizada como las cosas que los científicos enormemente educados hallan retador", como el ajedrez, la integración simbólica, demostración de teoremas matemáticos y solucionar inconvenientes de álgebra difíciles. "Las cosas que los pequeños de 4 o bien 5 años podían hacer sin esmero, como distinguir visualmente entre una taza de café y una silla, o bien pasear en 2 patas, o bien hallar el camino desde su dormitorio a la sala no eran considerados como actividades que requiriesen inteligencia."


Esto llevaría Brooks a continuar una nueva dirección en la inteligencia artificial y la robótica. Decidió edificar máquinas inteligentes con "No cognición. Solo detección y acción. Eso es todo cuanto voy a edificar, totalmente dejando a un lado lo que de forma tradicional se pensó como la inteligencia de la inteligencia artificial." " Esta nueva dirección, a la que llamó "Nouvelle IA" fue muy influyente en la robótica y la IA.


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