Matthew Huson es un escritor que ha publicado en la revista Science un bosquejo sobre el progreso que deberían tener las computadoras (y los robots) para aprender y pensar como los humanos. En su artículo, apunta a muchos de los problemas que se deben resolver antes de que las máquinas puedan pensar como nosotros. Sin embargo, su sugerencia principal plantea en darse cuenta en que los seres humanos aprenden por prueba y error y que todo esto se respalda con lo que podría llamarse instinto.
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Como Hutson anota, los sistemas de redes neuronales de aprendizaje profundo han logrado cosas verdaderamente extraordinarias, por ejemplo, ganándoles a los expertos más connotados en complejos juegos o en temas simplones como darle la vuelta a una hamburguesa que se está cocinando. Todos estos sistemas, sin embargo, no tienen la capacidad de aplicar lo aprendido a nuevos entornos. Esto es un viejo problema que desde que Terry Winograd escribiese su programa SHRLDU, el cual nunca pudo extenderse a otras labores del reconocimiento del habla de forma sencilla. Otros ejemplos son, como pone Hutson, un robot que juega al ajedrez como el mejor del mundo, pero que no puede ganar en un juego de damas y pierde como un principiante.
Otro problema, apunta Hutson, es la falta de sentido común y como ejemplo simple pone el de un robot que tiene que tomar una taza roja de un gabinete. ¿Cómo debe responder si no …