Il mito dell'intelligenza artificiale: Perché i computer non possono pensare come noi

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Titolo originale:

The Myth of Artificial Intelligence: Why Computers Can't Think the Way We Do

Contenuto del libro:

"Espone il grande divario tra la scienza reale alla base dell'IA e le drammatiche affermazioni che vengono fatte al riguardo".

--John Horgan

"Se volete conoscere l'IA, leggete questo libro... Mostra come una presunta venerazione futuristica per l'Intelligenza Artificiale ritardi il progresso quando denigra la nostra risorsa più insostituibile per qualsiasi progresso futuro: la nostra stessa intelligenza umana".

--Peter Thiel.

Sin dai tempi di Alan Turing, gli appassionati di IA hanno equiparato l'intelligenza artificiale a quella umana. Erik Larson, scienziato informatico all'avanguardia nell'elaborazione del linguaggio naturale, ci accompagna in un tour del panorama dell'IA e ci spiega perché questo è un grave errore.

L'intelligenza artificiale lavora su un ragionamento induttivo, che analizza serie di dati per prevedere i risultati. Ma gli esseri umani non mettono in relazione le serie di dati. Facciamo congetture, basate sul contesto e sull'esperienza. E non abbiamo la minima idea di come programmare questo tipo di ragionamento intuitivo, che è alla base del buon senso. I futuristi insistono sul fatto che l'intelligenza artificiale eclisserà presto le capacità delle menti più dotate, ma Larson mostra quanto siamo lontani dalla superintelligenza e cosa ci vorrebbe per arrivarci.

"Larson teme che stiamo commettendo due errori in una volta sola, definendo l'intelligenza umana al ribasso e sopravvalutando al contempo i risultati che l'IA può raggiungere... Un'altra preoccupazione è la passività appresa: la nostra tendenza a presumere che l'IA risolverà i problemi e la nostra incapacità, di conseguenza, di coltivare l'ingegno umano".

--David A. Shaywitz, Wall Street Journal.

"Un'argomentazione convincente sul fatto che l'intelligenza artificiale generale - un'intelligenza basata sulla macchina che eguaglia la nostra - è al di là della capacità di apprendimento algoritmico delle macchine, perché c'è una discrepanza tra il modo in cui gli esseri umani e le macchine sanno ciò che sanno".

--Sue Halpern, New York Review of Books.