Quais são os principais problemas que dificultam o desenvolvimento atual da IA?

Tenho formação em Engenharia da Computação e tenho trabalhado no desenvolvimento de algoritmos melhores para imitar o pensamento humano. (Um dos meus favoritos é a modelagem analógica aplicada ao processamento de linguagem e à tomada de decisões.) No entanto, quanto mais eu pesquiso, mais percebo o quão complicada é a IA.

Eu tentei resolver muitos problemas nesse campo, mas às vezes acho que estou reinventando a roda ou tentando resolver um problema que já foi provado ser insolúvel (ou seja, o problema da parada). Portanto, para ajudar a promover a IA, quero entender melhor os obstáculos atuais que estão atrapalhando nosso progresso nesse campo.

Por exemplo, a complexidade de tempo e espaço de alguns algoritmos de aprendizado de máquina é super polinomial, o que significa que, mesmo em computadores velozes, pode demorar um pouco para que o programa seja concluído. Mesmo assim, alguns algoritmos podem ser rápidos em um desktop ou outro computador ao lidar com um pequeno conjunto de dados, mas ao aumentar o tamanho dos dados, o algoritmo se torna intratável.

Quais são os outros problemas atualmente enfrentados pelo desenvolvimento da IA?

1. nós realmente não sabemos o que é inteligência.

2. nós realmente não entendemos o melhor modelo de inteligência que temos disponível (inteligência humana) funciona.

3. estamos tentando replicar a inteligência humana (até certo ponto) em hardware que é bem diferente do hardware em que ele é executado na realidade.

4. o cérebro humano (nosso melhor modelo de inteligência) é principalmente uma caixa preta para nós, e é difícil sondar / introspectar sua operação sem matar o sujeito do teste. É claro que isso é antiético e ilegal. Portanto, o progresso na compreensão do cérebro é muito lento.

Combine esses fatores e você poderá entender por que é difícil progredir na IA. De muitas maneiras, você pode argumentar que estamos filmando no escuro. Obviamente, fizemos alguns progressos, portanto sabemos que estamos acertando algumas coisas. Mas, sem uma teoria realmente abrangente sobre como a IA deve / irá funcionar, somos reduzidos a muitas tentativas, erros e iterações para avançar.

Estou assumindo que por AI você quer dizer AG (eneral) I, não aprendizado de máquina ou sistemas especialistas ajustados para tarefas específicas.

Além da resposta do @ mindcrime, às vezes ficamos sem amostras para treinar e, às vezes, os computadores ficam tão lentos em processar amostras suficientes para trabalhar em escalas de tempo gerenciáveis. @bpachev mencionou memória, mas, na superfície, nossos supercomputadores têm memória mais que suficiente para armazenar uma matriz cerebral humana. Mas não temos a capacidade de simulá-lo em tempo real. Depois que somos capazes de fazer isso, também precisamos conectar entrada externa, ainda mais poder de processamento é necessário para isso. Mesmo isso não seria suficiente para simular totalmente o cérebro humano, pois a bioquímica desempenha um papel importante.

Uma observação final seria que há pouco incentivo para desenvolver a AGI além de entender como a mente humana funciona. Existem algoritmos de classificação, sistemas especializados, mecanismos de conhecimento que podem superar até os melhores seres humanos para tarefas específicas.

Um obstáculo ao desenvolvimento da IA ​​são as limitações fundamentais da memória do computador. Os computadores, em um nível fundamental, só podem trabalhar com bits. Isso limita o tipo de informação que eles podem descrever.

EDITAR:

A natureza exata e a complexidade da memória humana não são totalmente compreendidas, mas eu diria que, no mínimo, a memória humana está bem adaptada aos tipos de tarefas que os humanos realizam. Assim, a memória do computador, mesmo que teoricamente capaz de representar tudo o que a memória humana pode, é provavelmente ineficiente e mal estruturada para essa tarefa.