L'analogia è necessaria all'intelligenza generale artificiale?

Le analogie sono piuttosto potenti nella comunicazione. Consentono di spiegare concetti complessi a persone senza conoscenza del dominio, semplicemente mappando un dominio noto. Hofstadter afferma che contano , mentre Dijkstra afferma che sono pericolosi. Ad ogni modo, le analogie possono essere viste come un modo potente per trasferire concetti nella comunicazione umana (oserei dire trasferire l'apprendimento ?).

Sono a conoscenza di lavori legacy, come Case-Based Reasoning , ma non sono lavori più recenti sul meccanismo di analogia nell'IA.

Vi è consenso sulla necessità o meno dell'analogia con le AGI e quanto sarebbero critiche?

Per favore, considera di sostenere le tue risposte con lavori o pubblicazioni concrete.

Non credo di poterti dare una vera risposta alla domanda attuale, in quanto non ho una definizione rigorosa di "intelligenza generale". Né ho una solida definizione di "critico" nel contesto.

Ma ... se ci appoggiamo alla nostra comprensione ingenua / intuitiva di cosa sia l'intelligenza e cosa significhi essere critici, potresti tradurla come "un sistema di intelligenza generale avrebbe bisogno di fare analogia per fare certe cose che non poteva" altrimenti no? " O per dirla in altro modo "ci sono comportamenti utili che sono abilitati da un ragionamento analogico che non può essere replicato in nessun altro modo?"

Nel senso più stretto, non ho neanche una risposta a nessuna di queste domande, ma ci sono almeno prove che suggeriscono che la risposta potrebbe essere "sì". Vedi, per riferimento, il documento Copycat di Hofstadter e Mitchell. Da quello che ho visto, alcuni dei tipi di problemi che Copycat risolve sono diversi da qualsiasi cosa io abbia visto risolto da altri approcci. Ora forse è solo una coincidenza che nessuno abbia provato a risolvere quei problemi con, non so, diciamo "apprendimento profondo" o "induzione di regole" o "algoritmi genetici". O forse l'hanno fatto e non mi sono mai imbattuto in quel corpus di ricerche.

Ad ogni modo, aggiungerò anche che ci sono ancora ricerche in corso sull'uso dell'analogia per AI / ML. Vedi ad esempio questo articolo di luglio 2017 in cui gli autori parlano dell'uso dell'analogia, ma definiscono il loro approccio come "inferenza analogica" (che sostengono sia diverso dal "ragionamento analogico" come definito durante il precedente "periodo GOFAI"). C'è anche questo articolo di giugno 2017 in cui un'altra serie di autori si occupa di una forma di ragionamento analogico.

Non credo che ci sia consenso sul fatto che una qualche forma di ragionamento analogico sia "critica", ma è sicuramente un argomento ancora oggetto di ricerca.

E andare su un po 'di una tangente - un'interessante domanda correlata sarebbe chiedersi se il "fare analogia" sarebbe o meno una proprietà emergente di una RNA sufficientemente profonda / ampia, o se una tale struttura debba essere progettata e codificato esplicitamente.