[c&p] La Paradoja de Moravec establece que, contrariamente a lo que pueda parecer, muchas de las funciones mentales que consideramos difíciles son realmente fáciles computacionalmente, pero algunas cosas que nos parecen fáciles son muy difíciles de replicar para los ordenadores. Resolver un sistema de ecuaciones diferenciales es complicado para el cerebro pero sencillo para un ordenador. Esto es debido a que nuestros cerebros no han evolucionado para hacer ecuaciones diferenciales. No es adaptativo (hasta ahora).
Comentarios
Botón verde quien haya pensado en Orphu de Io y Mahnmut de Europa.
Cualquiera que haya estudiado computación o algorítmica se ha tenido que dar cuenta de esto: habilidades como encontrar un camino en un laberinto son computacionalmente complejas (y eso si son solubles) y nosotros las hacemos, hasta cierta dificultad, de forma automática o innata.
Por ejemplo, yo programé un Sokoban (http://es.wikipedia.org/wiki/Sokoban ) y estuve investigando para encontrar algoritmos o heurísticas capaces de resolver cualquier nivel planteable. Pude advertir algunas estrategias que yo seguía inconscientemente a la hora de resolver, y me aburrí antes de conseguir un solucionador funcional.
Hay situaciones en las que la simple fuerza bruta del ordenador no vale, por potente que sea. Por eso problemas aparentemente sencillos siguen siendo un reto para la inteligencia artificial.
#2 Entiendo que te refieres a complejidad en términos de tiempo necesario para completar el algoritmo, y no a complejidad del algoritmo en sí. Porque encontrar la salida de un laberinto, con backtracking, es un algoritmo más simple que el asa de un cubo. El tiempo para resolverlo crece exponencialmente con el tamaño del laberinto, eso sí.
#3 No me refiero a un laberinto, sino a problemas más complejos basados en laberintos, como el Sokoban, que no pueden resolverse por backtracking (a lo mejor casos concretos sí, pero por lo general no).