Naučme stroje rozumět otázce „Proč?“. Zatímco v 80. letech jsme dělali programy, které především počítali pravděpodobnost (například Bayesovské sítě), nyní to již není dostatečné. Současné úspěchy AI staví především na neuronových sítích. Ty dělají to samé, co dělala předchozí generace neuronových sítí, avšak v opravdu velkém množství dat. „Všechny působivé úspěchy hlubokého učení se rovnají pouhým křivkám,“ poznamenal nedávno.
Judea Pearl popisuje svou vizi následovně: „Nová AI by měla zvládat kauzální zdůvodnění. Například místo pouhé schopnosti korelovat horečku s malárii, stroje potřebují schopnost zdůvodnění. Tedy, že horečka je způsobena malárií.„ Dle Pearlova očekávání stroje mohou poskytovat inteligenci na lidské úrovni, pokud dokáží porozumět příčině. Mohou komunikovat s lidmi efektivněji, a dokonce jednat jako morální bytosti s možností svobodné vůle – i pro zlo.
Zdroj: https://www.quantamagazine.org/to-build-truly-intelligent…/…
