En la actualidad, la rama de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático implica el uso de técnicas de cálculo en los datos entrantes para tomar decisiones de clasificación o derivar relaciones y patrones predictivos sin programar directamente las reglas. Los datos, en sí mismos, proporcionan las cosas que producen el “aprendizaje”.
¿Cuál es para nosotros el significado de una palabra en particular? Hasta cierto punto es la nube de palabras en expansión y los recuerdos activados al encontrar la palabra.
En la actualidad, los esfuerzos de AI están logrando algo así como esa fuente de asociaciones a través de una profunda búsqueda de texto. Es posible que algún día podamos tomar una palabra como “Seesaw” y recuperar imágenes de balancines, entrenando un programa de IA para identificar con éxito balancines en fotos.
¿Se le ha enseñado al programa el significado de balancín?
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Llegará el día en que alguien que solicite un programa sobre balancines pueda concluir que el programa “entiende” el significado de balancín. Pero, por supuesto, ese significado se limita al texto y al patrón de valores de píxeles de las imágenes.
No tendrá el recuerdo de los dedos hinchados al agarrar el mango con fuerza. El olor a acero en las manos. El chasquido del hueso de la cola de uno después de que la pareja del otro lado se deslice del asiento mientras usted está en el aire.
Supongo que para enseñar el significado de las palabras como tenemos significado, las máquinas del futuro lejano deben diseñarse de manera muy diferente, teniendo en cuenta nuevas formas de datos relacionadas con todos nuestros sentidos, y aprendiendo con el tiempo, a menudo jugando.