El papel de las heurísticas en el desarrollo de una inteligencia artificial general

Resumen

Este artículo examina el desarrollo de algunos métodos matemáticos de procesamiento de lenguaje natural a la luz de su capacidad para capturar la semántica del lenguaje. Menciono brevemente las máquinas de soporte vectorial de Vapnik y Chervonenkis, así como el cálculo de la adjudicación latente de Dirichlet de Blei y Lafferty, para compararlas a ambas con los métodos de los transformadores generativos de propósito general o GPTs, que definen los grandes modelos de lenguaje actuales. Seguidamente, explico las limitaciones de los Llms para actuar como grandes modelos de razonamiento sin la retroalimentación continuada de anotadores humanos. La dependencia de estos modelos del input humano, que se evidencia en particular en los métodos de optimización que se conocen como “fine tuning” o ajuste fino de estos modelos, así como su dependencia general de la investigación en métodos de optimización de funciones que existen ya desde mediados del siglo XX, apuntan a las posibles limitaciones de los modelos grandes de lenguaje, e incluso de los modelos grandes de razonamiento, para alcanzar los estándares de una inteligencia artificial real. En el parágrafo 4 hipotetizo que estas limitaciones en la implementación de métodos de optimización en modelos grandes de lenguaje es un problema profundo en el modelado geométrico-analítico de grandes conjuntos de datos, cuyo tratamiento estadístico no puede evitar problemas de sesgo y los causados por la multidimensionalidad de los atributos de un modelo. Aquí sugiero entonces que la AGI o inteligencia artificial general, si quiere parecerse a los modos como los seres humanos generalizamos inferencias a través de distintos dominios de objetos, debería poder crear heurísticas y no limitarse a optimizar funciones sobre un conjunto de datos dentro de un dominio dado. Finalmente, reflexiono sobre lo que todo esto significa para la presunción de que las actuales máquinas de inteligencia artificial puedan sustituir el trabajo humano o convertirse en interlocutores válidos de un entorno humano caracterizado por una comunicación ética.