L'effetto AI è causato da cattivi test di intelligenza?

Secondo Wikipedia ...

L'effetto AI si verifica quando gli spettatori scontano il comportamento di un programma di intelligenza artificiale sostenendo che non si tratta di vera intelligenza.

Pamela McCorduck scrive: "Fa parte della storia del campo dell'intelligenza artificiale che ogni volta che qualcuno ha capito come fare un computer a fare qualcosa - giocare a buoni controllori, risolvere problemi semplici ma relativamente informali - c'era un coro di critici da dire" non sta pensando '. "[1] Il ricercatore di AI Rodney Brooks si lamenta" Ogni volta che ne capiamo un pezzo, smette di essere magico; diciamo, "Oh, è solo un calcolo." "[2]

La pagina di Wikipedia propone quindi diverse ragioni che potrebbero spiegare perché gli spettatori potrebbero "scontare" i programmi di intelligenza artificiale. Tuttavia, tali ragioni sembrano implicare che gli umani stiano commettendo un errore nello "sconto" del comportamento dei programmi di intelligenza artificiale ... e che questi programmi di intelligenza artificiale potrebbero effettivamente essere intelligenti. Voglio fare una discussione alternativa, in cui gli umani commettono un errore, ma non "attualizzano" il comportamento dei programmi di IA.

Considera la seguente situazione. Voglio costruire una macchina in grado di fare X (dove X è un tratto, come l'intelligenza). Sono in grado di valutare intuitivamente se una macchina ha quei criteri X. Ma io non ho una definizione buona di ciò che X in realtà è . Tutto quello che posso fare è identificare se qualcosa ha X o no.

Tuttavia, penso che le persone che hanno X possano fare Y. Quindi se costruisco una macchina che può fare Y, allora sicuramente ho costruito una macchina che ha X.

Dopo aver creato la macchina che può fare Y, la esamino per vedere se la mia macchina ha X. E no. Quindi la mia macchina non ha X. E mentre una macchina che può fare Y è bella, quello che voglio davvero è una macchina che ha X. Torno al tavolo da disegno e penso a una nuova idea per raggiungere X.

Dopo aver scritto sulla lavagna per un paio d'ore, mi rendo conto che le persone che hanno X possono fare Z. Certo! Provo a costruire una nuova macchina che può fare Z, sì, se può fare Z, allora deve avere X.

Dopo aver costruito la macchina che può fare Z, controllo per vedere se ha X. Non lo fa. E così torno al tavolo da disegno, e il ciclo si ripete e si ripete ...

In sostanza, gli esseri umani stanno tentando di determinare se un'entità ha intelligenza tramite misurazioni proxy, ma tali misurazioni proxy sono potenzialmente difettose (poiché è possibile soddisfare tali misurazioni proxy senza mai effettivamente disporre di intelligence). Fino a quando non sapremo come definire l'intelligenza e progettare un test in grado di misurarlo accuratamente, è molto improbabile per noi costruire una macchina che abbia intelligenza. Quindi l'effetto AI si verifica perché gli umani non sanno come definire "intelligenza", non a causa del fatto che le persone che respingono i programmi non sono "intelligenti".

Questo argomento è valido o corretto? E se no, perché no?

Penso che sia principalmente giusto. Ma non è difficile definire quell'intelligenza. A mio avviso, è semplice: A è più intelligente di B se A raggiunge uno scopo in meno passaggi di B. È efficienza funzionale / algoritmica.

Ciò che è difficile da definire è l' intelligenza umana .

Ma quando qualcuno dice "No, X non è vera intelligenza", ciò che intendono è che non soddisfa ciò che considereremmo reale intelligenza umana .

Quindi, quando le persone scontano nuove e sorprendenti scoperte nell'intelligenza artificiale, non è perché non sono sorprendenti a modo loro, ma perché quelle scoperte, pur mostrando intelligenza, in realtà non replicano l'intelligenza umana - che è ciò che molte persone realmente intendono quando dire "quella cosa non è molto intelligente".

In verità siamo molto lontani, nella scienza dell'intelligenza artificiale, dal punto di vista algoritmico, da un'intelligenza umana artificiale (AHI).

Nota aggiuntiva: La cosa divertente è che non chiamiamo la scienza dell'intelligenza artificiale solo "la scienza dell'intelligenza". Il fatto di aggiungere il qualificatore "artificiale" per necessità impegna la scienza a ciò che artificialmente emula implicitamente: l'intelligenza umana. In altre parole, "l'intelligenza artificiale" deve essere per definizione più specifica della cosa che presumibilmente artificializza rispetto a una scienza più generale della sola "intelligenza".