Qual é a Drosophila da IA ​​agora?

Em meados da década de 1960, os pesquisadores se referiram ao xadrez como a " Drosophila da IA": como a mosca da fruta, o jogo de xadrez era acessível e um problema relativamente simples de se experimentar, que ainda produzia conhecimentos importantes e problemas mais complexos.

Agora, as pessoas parecem dizer "xadrez é apenas um problema de pesquisa" e "métodos de xadrez renderão pouco mais interesse para a comunidade de IA".

Então, qual é a Drosophila da IA ​​agora?

Eu apenas pesquisei no Google e muitas pessoas citam John McCarthy chamando de Go "a nova Drosophila da IA" - embora eu não tenha encontrado seu ditado original.

Há também um artigo interessante "THE DROSOPHILA REVISITED" ( pdf ) que, em particular, diz:

Após a partida DEEP BLUE - Kasparov (Nova York, 1997), na qual a máquina provou sua superioridade, foi observada uma lenta transição no mundo dos jogos do xadrez para outros jogos, com Go como o atual líder. A ICCA mudou seu nome para ICGA, e surgiu a pergunta: Go é a nova Drosophila da IA?

Alguns concordam com esta afirmação e outros se opõem vigorosamente a ela. Em termos mais equilibrados, poderíamos dizer: para tal mudança de paradigma, uma mudança de paradigma é um pré-requisito, uma mudança de foco não é suficiente. Neste momento (2010), podemos afirmar que as condições são cumpridas, uma vez que o MCTS pode ser considerado uma mudança de paradigma.

E quanto à robótica (especificamente, robôs humanóides)?

Penso especificamente que o desafio da robótica é combinar um conjunto de tecnologias que, por si só, são bastante bem desenvolvidas:

• Visão computacional: os robôs precisam de processamento rápido do mundo visual
• Modelagem interna do mundo: eles também precisam saber como podem afetar o mundo e como conectar a paisagem visual ao seu movimento
• Reconhecimento de fala: queremos poder conversar com eles, certo?
• Síntese da fala: e queremos ouvir o que eles têm a dizer!
• Aprendizado por reforço: eles devem ser capazes de aprender por tentativa e erro, etc.
• Raciocínio bayesiano: em algum momento eles provavelmente precisarão ter noções probabilísticas de objetos no mundo para facilitar a tomada de decisões

Seria fácil o suficiente para dar a eles recursos para jogar xadrez ou ir ;-)

Eu acho que o único problema com isso, do ponto de vista da Drosophila , é que há um custo significativo em termos de hardware. No entanto, não há razão para que o robô não possa viver em um mundo simulado .

E talvez haja algo no mundo dos jogos como este, onde você pode criar seu próprio bot de IA que possa interagir com o mecanismo de física usando várias modalidades?