A analogia é necessária à inteligência geral artificial?

As analogias são bastante poderosas na comunicação. Eles permitem explicar conceitos complexos para pessoas sem conhecimento de domínio, apenas mapeando para um domínio conhecido. Hofstadter diz que eles são importantes , enquanto Dijkstra diz que eles são perigosos. De qualquer forma, analogias podem ser vistas como uma maneira poderosa de transferir conceitos na comunicação humana (ouso dizer, transferir aprendizado ?).

Estou ciente do trabalho legado, como o Raciocínio Baseado em Casos , mas nenhum trabalho mais recente sobre o mecanismo de analogia na IA.

Existe consenso quanto à analogia ser ou não necessária para as AGIs e qual a importância delas?

Por favor, considere apoiar suas respostas com trabalhos ou publicações concretas.

Acho que não posso dar uma resposta verdadeira à pergunta real, pois não tenho uma definição estrita de "inteligência geral". Também não tenho uma definição sólida de "crítico" no contexto.

Mas ... se nos basearmos em nossa compreensão ingênua / intuitiva do que é inteligência e o que significa ser crítico, você pode traduzir isso como "um sistema de inteligência geral precisaria de analogia para fazer certas coisas que não poderia" de outra forma? " Ou, em outras palavras, "existem comportamentos úteis que são permitidos pelo raciocínio analógico que não podem ser replicados de nenhuma outra maneira?"

No sentido mais estrito, também não tenho resposta para nenhuma dessas perguntas, mas há pelo menos evidências que sugerem que a resposta pode ser "sim". Veja, para referência, o artigo Copycat de Hofstadter e Mitchell. Pelo que vi, alguns dos tipos de problemas que o Copycat resolve são diferentes de tudo que vi resolvido por outras abordagens. Agora, talvez seja apenas coincidência que ninguém tenha tentado resolver esses problemas, não sei, digamos "aprendizado profundo" ou "indução de regras" ou "algoritmos genéticos". Ou talvez eles tenham e eu simplesmente não encontrei esse corpus de pesquisa.

De qualquer forma, também acrescentarei que ainda há pesquisas em andamento sobre o uso de analogia para AI / ML. Veja, por exemplo, este artigo de julho de 2017, onde os autores falam sobre o uso da analogia, mas definem sua abordagem como "inferência analógica" (que eles alegam ser diferente de "raciocínio analógico", conforme definido no "período GOFAI" anterior). Há também este artigo, de junho de 2017, em que outro conjunto de autores trata de uma forma de raciocínio analógico.

Não acho que haja consenso sobre se alguma forma de raciocínio analógico é ou não "crítica", mas é definitivamente um assunto que ainda está sendo pesquisado.

E para sair um pouco da tangente - uma questão interessante relacionada seria perguntar se "fazer analogia" seria ou não uma propriedade emergente de uma RNA suficientemente ampla / profunda, ou seria necessário que essa instalação fosse projetada e codificado explicitamente.