Entrevista MARVIN L. MINSKY 1-11-1989

Marvin L. Minsky Interview:
Original: https://conservancy.umn.edu/handle/11299/107503
By: Arthur L. Norberg  1989/11/01

Marvin L. Minsky
ACM: Turing Award 1969: https://amturing.acm.org/award_winners/minsky_7440781.cfm 

Marvin L. Minsky 
Wikipedia:  https://en.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky

MIT. http://web.media.mit.edu/~minsky/

Entrevista con Marvin L. Minsky 

Resumen:Minsky describe la investigación de inteligencia artificial (IA) en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Los temas incluyen: el trabajo de John McCarthy; cambios en los laboratorios de investigación del MIT con la llegada del Proyecto MAC; investigación en las áreas de sistemas expertos, gráficos, procesamiento de textos y tiempo compartido; variaciones en la actitud de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada (ARPA) hacia la IA con cambios en la dirección; y el papel de ARPA en la investigación de IA 

MINSKY: Sería divertido rastrear el procesamiento de textos, porque los primeros procesadores de texto fueron los editores, los editores de programas, que venían con tiempo compartido, de modo que teníamos uno pequeño ... Había dos de ellos. Había una llamada Máquina de escribir costosa y creo que John McCarthy o alguien de su grupo lo hizo solo para editar programas, ya que no tenía que esperar un día para que su programa regrese. Querías escribirlo directamente en la máquina. Por supuesto, las máquinas de tiempo compartido fueron las primeras que permitieron a varias personas operar una computadora desde la terminal sin un costo enorme. Las máquinas anteriores generalmente tenían una máquina de escribir, pero solo una persona podía trabajarla. Y luego, creo que Ed Fredkin escribió otra llamada Colossal Typewriter, que tampoco era muy grande. Comenzamos a usar eso para editar texto también. El gran cuello de botella era que todas las impresoras eran cosas como teletipos; solo unos pocos tenían mayúsculas y minúsculas.

NORBERG: ¿Cuándo se resolvió ese problema al pasar de mayúsculas a alguna combinación?

MINSKY: Eso es interesante. Había una máquina llamada Flexowriter, que tenía mayúsculas y minúsculas y podía conectarse a una computadora, por lo que la mayoría de las personas las usaban. Después del comienzo del Proyecto MAC, en 1963, muchos de nosotros estábamos realmente hartos porque básicamente teníamos terminales de teletipo. Entonces, Fano y yo y yo pensamos, Licklider, no estoy seguro de quién más fue, todos salimos en este viaje a Skokie, Illinois, para visitar Western Union ... No, la Corporación Teletype para tratar de convencerlos de que había un gran mercado para máquinas de mayúsculas y minúsculas. Realmente no nos creyeron mucho, pero tenían uno llamado modelo 33, que aún no estaba a la venta. Tal vez esto les influyó para sacarlo, porque en un par de años obtuvimos el teletipo modelo 33 que tenía ambos tipos de letra. Pero para bien o para mal, lo arruinaron. El teletipo simplemente no aparece en el mercado de máquinas de escribir automáticas por alguna razón. Tal vez porque hicieron máquinas que eran tan resistentes y confiables. Recuerdo que en la visita vimos algunos teletipos trabajando bajo el agua; los probaron bajo todo tipo de condiciones. Por lo tanto, probablemente no podrían permitirse hacer un producto de tipo consumidor.

NORBERG: ¿Recuerdas cuando fue eso? ¿Fue eso temprano en el Proyecto MAC?

MINSKY: Sí Estoy bastante seguro de que fue el primer año o dos, '63 o '64, tal vez Fano lo recordaría.

NORBERG: Tenía curiosidad, porque Alan Kay mencionó Flexowriter el otro día y lo mencionó para una fecha posterior, por lo que estaba ...

MINSKY: No, creo que Flexowriter había existido. Creo que hice el manuscrito de "Pasos hacia la inteligencia artificial" con un Flexowriter.

NORBERG: Oh, ya veo, '61 entonces.

MINSKY: Fue un gran dolor, pero fue mejor que volver a escribir. Y no fue en una computadora. Acabo de tener una casa y pasaría la cinta y la escribiría y perforaría más agujeros.

NORBERG: He leído la mayoría de los trabajos que han aparecido sobre ti y he leído varias cosas que has escrito. Así que no voy a perder el tiempo haciéndole preguntas personales o tratando de hacer lo que Bernstein hizo por la revista New Yorker o algo de eso. Me gustaría centrarme en dos temas en esta entrevista. Uno de ellos es, como podría decirme mejor, estoy seguro, es muy difícil decidir dónde ingresar la pregunta de qué es la IA y en qué tipo de subáreas de IA debería enfocarme al mirar la historia de desarrollo porque obviamente no podemos hacer la historia de la IA; Es un campo demasiado grande.

MINSKY: Bueno, creo que el problema es que las cosas que llamamos socialmente laboratorios de IA eran realmente ... nadie sabía qué era la IA. Tengo tres definiciones

NORBERG: Ahí es exactamente donde me gustaría comenzar. Me gustaría preguntarle si puede revisar por mí la determinación de los objetivos de IA a fines de la década de 1950.

MINSKY: OK La más simple es: ¿cómo podríamos construir una máquina que piense y haga todo tipo de cosas que diría que está pensando si una persona las hiciera? Entonces esa es una pregunta. Otra pregunta es: ¿hay alguna teoría para esto? ¿Podríamos entender los principios de inteligencia o algo así? Esos no son exactamente lo mismo, porque alguien podría pensar que tal vez hay algunos principios generales de resolución de problemas que se aplican a cualquier máquina que pueda resolver problemas difíciles, ya sea una persona o no. Pero el tercero y el que es realmente la definición más efectiva es muy débil, es decir, los laboratorios de IA son los lugares donde los jóvenes van si quieren hacer que las máquinas hagan cosas que aún no hacen y que son difíciles de hacer con Los métodos existentes actualmente. Entonces, en ese sentido, la IA es solo la parte más progresista de la informática. Esa es la definición que tiene sentido en términos de la historia, porque si vas a los laboratorios de IA verás a gente haciendo ... En un momento estaban haciendo gráficos avanzados de un tipo u otro y luego eso se convierte en una pequeña industria por sí sola, o están trabajando en el reconocimiento de voz y eso se convierte en algo diferente. Desde el principio, los laboratorios de IA estaban obsesionados con hacer máquinas que pudieran ver. Así que hubo un trabajo de visión temprana. Gran parte del trabajo de visión temprana estuvo asociado de alguna manera con la IA. Aunque mi amigo Russell Kirsch, de la Oficina de Normas, lo había estado haciendo desde 1954 o '55.

NORBERG: ¿Cuál? ¿Visión?

MINSKY: Un poco de visión por computadora con la máquina SEAC. Nadie usó la palabra AI todavía. Era el tipo de persona que podía decir bien, todos tienen sus máquinas haciendo números, ¿podemos tener uno que pueda reconocer patrones? Por supuesto, los ingenieros eléctricos lo cuestionarían y dirían que hemos estado haciendo sistemas sensoriales desde la Segunda Guerra Mundial. Creo que si pudieras obtener un retrato de un laboratorio de IA en cualquier momento en particular, verías que solo unas pocas personas están tratando de hacer una máquina de pensar y otras personas simplemente están probando nuevos tipos de software.

NORBERG: ¿Es esta una definición impuesta a esto después del hecho, o fue claro en esos días de fines de la década de 1950 que esto es lo que la gente estaba haciendo?

MINSKY: Bueno, hubo ... Ciertamente, cuando comenzamos el MIT AI Lab, el objetivo era ver si podíamos hacer una máquina que tuviera sentido común y resolviera el tipo de problemas que las personas hacen. Ahora, Newell y Simon en sus lugares de Carnegie-Mellon y Rand tenían ideas similares. El objetivo principal de su trabajo era imitar el pensamiento; por alguna razón decidieron llamarlo procesamiento de información complejo. Realmente no les gustó el término AI, pero creo que fue una especie de justificación para los laboratorios y la forma en que se financiaron y la forma en que se lo explicaron a las personas. Pero esta otra parte de estar a la vanguardia de las nuevas técnicas informáticas y la piratería informática y hacer que las máquinas hagan todo tipo de cosas nuevas fue solo la  cosa informal que realmente sucedió.

NORBERG: ¿Cómo surgió el apoyo para estos grupos? Sigamos con su grupo por el momento. 

MINSKY: De acuerdo. Nuestro grupo era ... Era muy simple desde mi punto de vista, McCarthy y yo nos conocimos, él podría tener una versión ligeramente diferente, estábamos caminando por el pasillo y conocimos a Jerry Wiesner o Zimmerman o alguien y dijo cómo está funcionando y dijimos bien, estamos trabajando en estas ideas de inteligencia artificial, pero necesitamos un poco más de espacio y apoyo para algunos estudiantes de posgrado. Entonces apareció una habitación unos días más tarde, creo que porque estaba bajo los auspicios de RLE, el Laboratorio de Investigación Electrónica tenía una subvención en bloque, al igual que Wiesner y / o Zimmerman, no recuerdo exactamente quién, simplemente podría decidir darles una habitación y algo de ayuda.

NORBERG: ¿Sabes de dónde era la subvención en bloque?

MINSKY: Fue algo de servicio conjunto. No sé exactamente cuál era el servicio original. ¿Hubo un servicio conjunto?

NORBERG: Hubo. El programa de tres servicios.

MINSKY: Apuesto a que fue eso, pero no puedo estar seguro. Además, luego comenzó el centro de cómputo en el MIT, creo que '61 pero no estoy seguro. Philip Morse fue el responsable de eso, y creo que tenía dinero de IBM.

NORBERG: Ciertamente tenía equipos de IBM.

MINSKY: Ciertamente tenía equipo y apuesto a que había algo de dinero. Según recuerdo, eso pagó por algunos ... tuvimos tres o cuatro estudiantes graduados y creo que eso pagó. Entonces, mi recuerdo es que todo esto se hizo sin escribir una propuesta.

NORBERG: Eso es lo que estaba a punto de decir. Ustedes no tenían que preocuparse en absoluto por el dinero.

MINSKY: Cero. Correcto. Tuvimos personas como Wiesner y Morse, que simplemente lo hicieron. Luego, cuando comenzaba a crecer y luego ocurrió el milagro del Proyecto MAC porque justo en el momento en que comenzábamos a necesitar mucho dinero para nuestras propias máquinas, '62 - '63, sucedió el milagro del Proyecto MAC y el Proyecto MAC obtuvo 3 millones de dólares al año y obtuvimos 1 millón de dólares al año. No recuerdo haber escrito una propuesta para eso.

NORBERG: Pero mientras tanto, surgieron bastantes memorandos del proyecto de IA que estaba en RLE y en el Centro de Computación.

MINSKY: Sí Comenzamos esta idea de que cada vez que alguien tuviera una buena idea, debería escribirla. No había ninguna idea de una publicación amplia, pero los memorandos se numeraron y pronto hubo varios cientos de ellos. Faltan las notas tres a ocho; nadie tiene una copia, pero todo lo demás nosotros ...

NORBERG: Sí, logró recuperarse. Bueno, ¿cómo continuó esta interacción con Fano?

MINSKY: Fue simplemente increíble. Logramos todo de manera informal. Creo que lo único de nuestro laboratorio es que fue codirigido. McCarthy y yo simplemente ... Quienquiera que estuviera, tomaría la decisión que tuviera que tomar. Luego McCarthy fue a Stanford y Papert llegó al MIT y continuamos con eso.

NORBERG: ¿Cómo continuó esta interacción entre usted y McCarthy? Esto parece bastante casual, si me perdonas la palabra.
 
MINSKY: Oh si. Bueno, nos habíamos conocido bastante bien en la escuela de posgrado en '53 y '54, más o menos, '52.

NORBERG: ¿Qué tipo de relación fue esa? ¿Trabajaron juntos en problemas, tomaron clases juntos, disertaciones estrechamente aliadas?

MINSKY: No, las disertaciones eran bastante diferentes, pero era algo social. En primer lugar, el departamento de matemáticas era bastante pequeño; todos se conocían y todos tenían muchos intereses comunes. Estaba un poco interesado en la topología. La topología diferencial era su principal preocupación. Había otro matemático llamado Nash con el que trabajé más estrechamente. Nunca trabajé realmente con McCarthy en nada matemáticamente. Estaba Lloyd Shapley. Shapley y Nash fueron las personas clave en el negocio de teoría de juegos de Rand Corporation y Martin Schubeck fue economista, también matemático. Todo el grupo de estas personas trabajó en diferentes cosas y habló sobre ellas entre sí.

NORBERG: Pero, ahora, ¿cómo se convierte esto en una relación del tipo que me estás describiendo?

MINSKY: Solíamos hablar sobre cómo podrías hacer máquinas pensantes. Había estado trabajando en ello más tiempo que nadie porque estaba enamorado de Warren McCullough y de personas así en esta pequeña universidad. Y luego fui a Harvard al final de la escuela de posgrado. Fui a Tufts durante seis meses, un proyecto ambicioso y desafortunado, y luego obtuve la beca junior en Harvard. McCarthy se fue a Dartmouth, que fue una especie de milagro agradable allí. ¿Sabes que pasó? Se podría decir, ¿por qué Dartmouth fue prominente en informática? Lo que sucedió fue que, según tengo entendido, los cuatro profesores se retiraron todos aproximadamente el mismo año.

NORBERG: ¿Cuatro personas en matemáticas?

MINSKY: En Dartmouth. Entonces, Dartmouth llamó y dijo: ¿qué hacemos? ¿Dónde está el mejor departamento de matemáticas? Llamaron a Princeton y le preguntaron a alguien, tal vez a Lefschetz que era el decano, no sé, necesitamos matemáticos, y obtuvieron cuatro de ellos. Kemeny llegó como, todavía no sé si era presidente, pero había terminado su carrera un año o dos antes que los demás, y luego Carl Delieu (sp?), Creo, estoy seguro de que Snell y McCarthy ... Olvidé quién era el cuarto, no era Delieu. Pero consiguieron cuatro jóvenes matemáticos a la vez, y McCarthy ya estaba interesado en las posibilidades de las computadoras. Luego no nos vimos mucho durante varios años, pero nos reunimos nuevamente en el '56, bueno, solo dos años, y McCarthy organizó esa conferencia de IA. Entonces mantuvimos un contacto más cercano, y mi beca se abandonó en el '57 y fui a Lincoln en el '58, MIT en el '59. McCarthy vino allí el año anterior y decidimos comenzar un grupo porque ambos estábamos trabajando en razonamiento de sentido común.

NORBERG: Muy bien, déjenme dejar eso por un momento y hablar sobre Lincoln porque hay dos cosas sobre eso que me interesan que no han aparecido en ninguno de sus otros trabajos, así que es difícil para mí saber exactamente cuáles eran sus intereses. en  razonamiento de sentido común.

MINSKY: Era Oliver Selfridge. Había un pequeño grupo allí llamado Grupo 34 y Oliver Selfridge era el líder del mismo. Estaba construyendo una máquina para la Fuerza Aérea, creo, pero no estoy seguro, para leer el código Morse. Nadie había fabricado una máquina que pudiera leer el código Morse tecleado a mano. Era bastante importante por razones de seguridad, así como por razones de comunicación, porque estas personas aún enviaban mensajes sin cifrar de todo el mundo y sería bueno tener una máquina que solo escuchara. Es bastante difícil de hacer, y para hacerlo había desarrollado una teoría bastante avanzada [ininteligible], un pandemónium de tener muchos pequeños detectores diferentes y otros escuchándolos, etc.

NORBERG: ¿Y esta máquina se construyó y funcionó de manera efectiva?

MINSKY: Creo que funcionó semi-efectivamente; No sé si alguna vez se usó realmente. Era bastante grande y costosa porque un flip-flop es así de grande. Nos molestó el tamaño de los flip-flops; un par de chicos hicieron pequeños en pequeños módulos. Resultó ser Ken Olson y Ben Gurley, quienes comenzaron una compañía para vender estos módulos. Primero hicieron que todos en Lincoln los quisieran. Tenía unos 30 de ellos para este detector de puente (?) Que estaba construyendo.

NORBERG: Ya veo. ¿Cuál fue su papel en el proyecto de Selfridge?

MINSKY: Solo era un miembro del personal trabajando en mis propias cosas.

NORBERG: Un miembro del personal que trabaja en sus propias cosas. ¿Cómo puedes ser un miembro del personal en ese proyecto y trabajar en tus propias cosas?

MINSKY: Oliver había trabajado para McCullough, entonces vino del MIT. El laboratorio de McCullough generalmente tenía cinco o seis personas que generalmente desarrollaban sus propias teorías y Oliver comenzó este grupo de Lincoln. No llenó los espacios con personas que harían trabajos; consiguió las personas más inteligentes que pudo encontrar y todos lograron trabajar juntos y desarrollar estas cosas. Brad Howland era otro que estaba interesado en la electrónica mecánica, la óptica y otras cosas. Así que cuando llegué allí, Oliver me dejó hacer lo que quisiera. De hecho, habíamos estado trabajando juntos de todos modos. Desarrollamos cierta teoría de perceptrones y redes de aprendizaje lineal y dispositivos de optimización de gradiente, muchas cosas que surgieron del trabajo cibernético. 

NORBERG: ¿Fue eso antes de que fueras allí o mientras estabas allí?

MINSKY: Hicimos mucho mientras estuvimos allí, pero habíamos hecho algo en el año anterior más o menos.

NORBERG: ¿Entonces te quedaste allí durante dos años y luego te fuiste al MIT?

MINSKY: Sí, creo que fue solo un año y luego recibí una invitación de Ted Martin para estar en el departamento de matemáticas.

NORBERG: ¿Y para seguir tu propia investigación obviamente?

MINSKY: Sí

NORBERG: ¿Qué planeaste hacer una vez que llegaste al MIT? ¿Reestableciste esta relación con McCarthy de inmediato?

MINSKY: Sí

NORBERG: ¿Y ustedes dos se propusieron hacer qué?

MINSKY: Para conseguir buenos estudiantes y darles problemas. McCarthy ya tenía este sistema LISP bajo desarrollo, por lo que había bastantes estudiantes que estaban ayudando a construir eso.

NORBERG: De hecho, estaba viendo algunos de esos memorandos de inteligencia artificial a modo de prueba.

MINSKY: Muchos de los primeros eran solo detalles sobre el sistema LISP.

NORBERG: Sí, estaba tratando de decidir cuándo apareció el primero, y me parece que es bastante tarde en comparación con algunos de los otros. Memo 17, que fue el primero del que tuve noticia, es el de problemas con sentido común que hizo McCarthy, y eso es noviembre de 1958. A partir de ese momento, parecen bastante profundos.

MINSKY: Sí, así que debe haber venido al MIT en el '58, un año antes que yo, no estoy seguro.

NORBERG: ¿Qué tan consciente estaba en este momento del trabajo que se estaba realizando en otro lugar? Tal como en el Carnegie Institute of Technology entonces, en SRI, tal vez otro trabajo de IA que estaba ocurriendo que no conozco.

MINSKY: Estaba muy, muy al tanto de las cosas de Carnegie-Mellon, fue lo mejor que se hizo. No recuerdo cuándo establecí conexiones con SRI.

NORBERG: ¿Es posible que fuera después de que McCarthy fuera a Stanford?

MINSKY: No tengo idea. Podrías preguntarle a Charlie Rosen. Bueno, veamos, debe haber sido antes del '64 porque ... tal vez fue alrededor del '64. Lo que sucedió allí fue que estaban trabajando en perceptrones y debo haberlo sabido porque sabía bastante sobre todo el trabajo de redes neuronales que estaba ocurriendo y comencé a hacerlo. Seymour y yo descubrimos las limitaciones de los perceptrones, así que debimos habernos ido ... No sirve de nada reconstruir la historia de esa manera. (Risas) Sé que fuí y miré su máquina y hablé con Rosen sobre el futuro de tal tipo de cosas. La clave del asunto sería esta: En cierto momento se contrató a Bertram Raphael, que era uno de mis estudiantes de posgrado, y la idea era que Raphael iría allí y les enseñaría sobre el procesamiento simbólico. Entonces, si podemos averiguar cuándo Raphael consiguió este trabajo, entonces sabríamos si yo había estado hablando con ellos un año o dos antes de eso.

NORBERG: Quiero volver a la idea de los objetivos nuevamente y cómo uno decide qué era la IA en este período. Las tres definiciones que usted dio, si elegimos cualquiera de ellas, me parece que son definiciones bastante amplias, y en cualquier momento en un nuevo campo, la definición amplia proporcionaría alguna indicación de en qué tipo de problemas se podría trabajar, pero en una amplia gama de problemas posibles, ¿cómo se decide cuáles abordar primero? ¿Cómo decidieron ustedes?

MINSKY: Bueno, primero, no hicimos lo mismo. John decidió que una forma de entender el sentido común sería tratar de hacer una formulación matemática del mismo, por lo que se dirigió hacia el uso de anotaciones lógicas matemáticas. Creo que el cálculo fue la herramienta mejor establecida, y la mayoría de sus estudiantes fueron en esa dirección. No pensé que eso tuviera mucho futuro, y todavía no lo creo. Entonces mis alumnos trabajaron más en tratar de hacer que las máquinas resolvieran nuevos tipos de problemas. Así que tuve un estudiante (Henry Ernst) trabajando en cómo hacer que un robot mecánico encuentre objetos en una mesa. Otro estudiante, Jim Slagle, trabajó en una máquina que podía hacerlo, resolver problemas de cálculo integral. Manuel Bloom es otro estudiante que trabajó en la teoría de la computabilidad definitiva, lo que no tenía mucho que ver con la IA, pero también me había interesado. Tanto McCarthy como yo compartimos otro interés que era la fundamentación de la computación y los principios matemáticos básicos de las computadoras. Nuevamente, trabajamos en direcciones algo diferentes. Trabajé en la teoría de las máquinas de Turing y Manuel trabajó ... su tesis fue la primera en comenzar a desarrollar esta idea de complejidad computacional: cuándo se podría hacer un programa dos veces más rápido que otro y a qué costo. Pero entonces, la gran diferencia fue que comencé a trabajar con un estudiante llamado Tom Evans para hacer que una máquina razonara por analogía, y eso era muy diferente de lo que la gente lógica estaba haciendo. Dan Bobrow trabajando en hacer que una máquina entienda los problemas de álgebra en inglés. Así que iba más en la dirección heurística de tomar problemas que la gente podría hacer y simplemente elegir los más interesantes e intentar que las máquinas los hagan.

NORBERG: ¿De dónde vienen los diversos métodos heurísticos? ¿Estaban ustedes ideándolos, básicamente?

MINSKY: Sí Estos venían de nosotros y de Carnegie-Mellon.

NORBERG: ¿Se usaron esos métodos en otros lugares?

MINSKY: No. Mucha gente ... Ves la diferencia básica entre los programas de IA y otros, y no es realmente muy profunda, es que en los programas de computadora típicos tendrías que decir de antemano qué se debe hacer y en los programas de IA diría: bueno, si está atascado intente cosas diferentes, genere una lista de cosas para probar. Entonces, esa fue la idea básica de búsqueda, que creo que es una especie de diferencia característica entre la IA y otras cosas. Pero luego las búsquedas se hicieron demasiado grandes, por lo que inventarías la heurística. Un tipo de heurística inventaría cosas nuevas para buscar; otro tipo los descartaría. En general, el descarte era más importante.

NORBERG: Sí Cuando pienso en algo como el análisis de medios / fines, por ejemplo, pienso en los filósofos que lo usaron durante mucho tiempo antes de que los matemáticos lo aprendieran. Estoy tratando de decidir si ustedes estaban buscando o inventando estas técnicas.

MINSKY: Bueno, esa es una idea del sentido común. Básicamente, a Newell / Simon [GPS: General Problem Solver] se le dio un objetivo y una situación para observar las diferencias y luego tendría una máquina inteligente si pudiera decirle cómo deshacerse de cada diferencia. Así que es una especie de mirar la diferencia entre dónde estás y dónde quieres estar y hacer algo. Podrías considerar eso como un medio / fin. Nadie había hecho nunca que las máquinas hicieran eso.

NORBERG: En el MIT ya existían las ramificaciones: una en técnicas lógicas formales para esto y otra para hacer que las máquinas aprendieranan de alguna manera.

MINSKY: Sí, para una búsqueda heurística por computadora. De hecho, el aprendizaje llegó mucho más tarde. Las primeras máquinas de aprendizaje no parecían funcionar muy bien, por lo que tanto McCarthy como yo decidimos que resolveríamos ese problema algún día, pero probablemente no se podría hacer que una máquina aprendiera algo a menos que tuviera alguna forma de representar lo que fuera que aprendiera, así que esa fue quizás la gran diferencia. Las personas que trabajaban en perceptrones y redes neuronales nunca estuvieron de acuerdo con eso. Dijeron, bueno, la máquina puede aprender a representar cosas mientras está aprendiendo. También debería decir que el libro de Polya fue bastante influyente. Era un matemático que escribió un libro lleno de ideas sobre cómo las personas resuelven problemas y describió procedimientos que probablemente estaban equivocados en su mayoría, pero las heurísticas surgieron de allí.

NORBERG: Ya veo. Una pregunta incidental que se me ocurrió cuando describía lo que estaban haciendo algunos de sus estudiantes; ¿Cuán limitado estabas en esos primeros años por las máquinas que estaban a vuestra disposición?

CINTA 1 / LADO 2

NORBERG: ¿Fue solo que la memoria era demasiado pequeña o también hubo otros problemas de accesibilidad y fiabilidad?

MINSKY: Bien, el proyecto de tiempo compartido surgió de la IA debido a los problemas de accesibilidad. Entonces, supongo que se podría decir que nos sentimos muy limitados por la accesibilidad.

NORBERG: ¿Salió de la IA?

MINSKY: Sí

NORBERG: ¿Podría ser más explícito sobre eso para mí?

MINSKY: McCarthy desarrolló estas cosas, primero en Bolt, Beranek y Newman y luego en el MIT para que pudieramos depurar mejor nuestros programas.

NORBERG: Entonces, ¿solo porque McCarthy hizo esto lo convierte en IA o porque de alguna manera se asoció con un problema de IA?

MINSKY: Yo nunca usé la palabra IA. Alguien más estaba tratando de estructurar este proyecto bastante integrado de tratar de hacer que las máquinas hicieran más. Mira, si puedes tomar la primera definición de IA, entonces el tiempo compartido es IA, porque nadie lo había hecho muy bien. El desarrollo del tiempo compartido tenía el mismo papel en nuestras mentes que el desarrollo de LISP, principalmente saber cómo íbamos a lograr que nuestros programas se desarrollaran y se ejecutaran.

NORBERG: Supongo que lo que me hace pensar es que clasificaría cualquier área nueva en informática como en la frontera y, por lo tanto, de alguna manera asociada con lo que ahora, personas como yo, asociamos con IA.

MINSKY: Bueno, esa fue mi primera definición. Los laboratorios de IA estaban llenos del tipo de personas que querían hacer cosas nuevas, y ahora había esas personas en otros laboratorios. Pero estaban lastrados porque solo había un par de ellos en cada laboratorio, pero si mirabas en el laboratorio del MIT, teníamos una docena de personas, cada una de las cuales intentaba iniciar un nuevo dominio de la computación. Personas cuyos nombres aún no son muy conocidos: Greenblatt y Holloway y Tom Knight, William Gospers, cada uno de ellos avanzaba en alguna dirección en esta frontera. Entonces era como un ambiente. Lo obtuve del laboratorio de McCullough, porque allí estaban interesados ​​en el sistema nervioso, pero estaban inventando nuevos algoritmos antes que las computadoras. Esos fueron los líderes de la cibernética antes de la IA.

NORBERG: ¿Qué estaban haciendo otras personas que llamaríamos computación en ese período?

MINSKY: Principalmente ciencia ordinaria, como dice Kahn.

NORBERG: ¿Como?

MINSKY: Bueno, Fortran fue el idioma que tuvo éxito y, por lo tanto, esos lugares estaban haciendo nuevas versiones de Fortran llamadas Algol o ... muchos nombres, Pascal. Todos semejantes, por lo que a mí respecta.

NORBERG: ¿Entonces cualquiera de estos nuevos lenguajes de alto nivel puede considerarse como ciencia ordinaria?

MINSKY: Todos fueron Algol para mí, Algol 1.7, Fortran 2.3 y sigue siendo así en otros lugares, y con razón. (Risa)

NORBERG: ¿Cómo te involucraste por primera vez con el Proyecto MAC, recuerdas?

MINSKY: No recuerdo muy bien cómo funcionó, pero Fano dice que fue en un viaje en tren. ¿Él y yo y tal vez Licklider hablando sobre qué deberíamos hacer? Sobre todo porque Licklider estaba en condiciones de hacerlo.

NORBERG: ¿Tienes algún recuerdo de eso aparte de que Fano te haya contado esto después?

MINSKY: Solo tengo un poco ... No, casi ninguna idea clara.

NORBERG: De acuerdo.

MINSKY: Nunca planeé conscientemente más de unos minutos con anticipación en toda mi vida.

NORBERG: Permítanme tratar de sacarlo de una manera ligeramente diferente. ¿Recuerdas a principios de los años 60 varias reuniones a las que fuiste?

MINSKY: Sí Recuerdo uno que estaba en un gran lugar en Virginia donde fuimos al tiro al plato. (risa)


NORBERG: ¿Recuerdas el tiro al plato, pero recuerdas lo que sucedió en la reunión?
 
MINSKY: No en lo más mínimo. Casi nada ...

NORBERG: ¿Para nada? Porque hubo una reunión así en ... Quiero decir Hastings, Virgina, pero no es Hastings, sino alrededor de la Plantación Wye, en la que la Fuerza Aérea aparentemente patrocinó la reunión. Hubo una discusión sobre las direcciones en las que deberían ir el programa de la Fuerza Aérea y varios programas informáticos de los servicios militares y el Departamento de Defensa. Fue en un viaje de regreso donde hubo una discusión en un tren sobre lo que debería suceder.

MINSKY: Sí, claro. Supongo que decidimos que esas personas no irían a ningún lado, qué deberíamos hacer realmente, y por primera vez estábamos en algún lugar para pasar horas reales juntos en lugar de reunirnos en el pasillo.

NORBERG: No recuerdo que nadie haya dicho antes que estabas en ese viaje en tren.

MINSKY: Fano dice que sí.

NORBERG: Fano dice que no, pero nadie nunca ... De acuerdo, realmente no quiero presionar eso, porque no creo que sea útil presionar.

MINSKY: Creo que si. Tengo una imagen de eso. Pero un problema es que había pasado mucho tiempo con Licklider, porque solía consultar en BBN. Tanto McCarthy como yo y muchos de nuestros estudiantes solíamos ir allí. ¿Sabes por qué? Tenían un PDP-1 y nosotros no.

NORBERG: ¿Puedes decirme algo sobre esa interacción con Licklider, entonces? ¿Cuándo entró en contacto por primera vez con Licklider?

MINSKY: No lo se. Oh! Por supuesto que lo sé, como estudiante universitario en 1948 debe haber sido. Tomé un curso llamado Psicología Fisiológica. Creo que está en el artículo de Bernstein.

NORBERG: Lo es.
 
MINSKY: Había estado pensando en aprender máquinas y ese tipo de cosas, pero estaba solo yendo a la Biblioteca Widner y leyendo libros de Ruchevsky (?) Y McCullough, y todas esas cosas.

NORBERG: ¿Cómo encontraste estos artículos y el libro de Rushevsky? ¿Fueron discutidos en algún programa en el que estuvo involucrado?
 
MINSKY: No. No recuerdo cómo empecé a leerlos. Oh! Por supuesto, había leído los libros, había libros que salieron a finales de los años 40 llamados cibernética, los volúmenes de la conferencia de Macy, y leí esas palabras y me emocioné mucho. McCullough era una de las personas [ininteligible], así que debe haber sido eso. Rushevsky estaba en una de esas conferencias y encontré el libro de Rushevsky, que era bastante grande y cada capítulo era otro modelo matemático de cómo una célula podría dividirse o algo así. Fue muy agradable ver que podías hacer cosas así porque si las hacía yo mismo me sentiría un poco como un chiflado. (Risas) Y el curso de Licklider fue una revelación porque había estudiantes graduados y no entendían nada y en realidad escribí algunos memorandos en ese curso para él. Siguió diciendo que estaba bien. George Miller también estaba allí en el laboratorio. Recuerdo haber pasado mucho tiempo con George y explicarle el artículo de McCullough / Pitts que estaba lleno de errores. Toda esa gente pensó que era su culpa; De hecho, Pitts debió haber estado faroleando. No tenía una teoría lista.

NORBERG: Ya veo.

MINSKY: Todos los psicólogos sintieron que les pasaba algo.

NORBERG: ¿Mantuvo este contacto con Licklider o volvió a ocurrir más tarde?

MINSKY: Creo que volvió a ocurrir.

NORBERG: ¿Recuerdas cuándo?

MINSKY: Estuve en contacto con Miller todo el tiempo. Él todavía estaba en Harvard cuando yo era un compañero menor.

NORBERG: ¿Qué tipo de proyectos consultó en BBN?

MINSKY: Un estudiante escribió un programa para enseñar álgebra a niños. Y creo que fue el precursor de la tesis de Slagle.

NORBERG: ¿Recuerdas quién era ese estudiante y cuál era el programa?

MINSKY: Se llama Steve Savatsky.

NORBERG: No significa nada para mí.

MINSKY: Desaparecido. Pero el programa solo haría cosas simples como escribir una ecuación y ... Oh, te enseñó sobre parábolas y te preguntaría cuál es el punto más bajo. Escribirías eso y diría que es imposible porque a = 3. (risas) Alguna tontería interactiva. Probablemente sería bastante bueno ahora.

NORBERG: ¿Cuál fue el interés de BBN en eso?

MINSKY: No sé cómo lograron esto, pero ves que lo que tenían en BBN era ganar dinero en acústica y hubo un milagro allí. Ese lugar era como un departamento de psicología de la universidad. Venía y recurdo que estaba cómo en el sótano del Memorial Hall. Tenían diferentes personas trabajando en diferentes teorías de percepción. Había una especie de puente cercano a la acústica porque alguien estaría trabajando en cómo un sujeto percibía cuán fuerte es un sonido y, déjame ver, fue pionero en cosas cognitivas. Dan Bobrow y otros estudiantes trabajarían en otras cosas. Creo que estaba siendo financiado por AFOSR o algo así, así que a BBN no le importó, ya que el proyecto se estaba amortizando de todos modos por sí mismo.

NORBERG: ¿Qué tipo de oportunidades les brindó esto a sus estudiantes?

MINSKY: Significaba que los estudiantes podían ir allí y ganar algo de dinero mientras continuaban sus estudios y continuar haciendo lo mismo.

NORBERG: Me parece que era bastante tradicional en el MIT. Recuerdo en los años 20 y 30 que eso estaba sucediendo con los profesores que tenían algún tipo de relación de consultoría con las diversas compañías: Raytheon es uno que viene a la mente.

MINSKY: Eso es correcto. Ahora, creo que en este momento Licklider estaba allí a tiempo completo. Creo que estuvo en el MIT durante un tiempo, luego estuvo en BBN y no volvió al MIT hasta más tarde en el Proyecto MAC.
NORBERG: Después de que dejó IBM, después de uno o dos años.

MINSKY: No sabía que fue a IBM.

NORBERG: Fue a IBM desde DARPA y pasó casi dos años allí antes de regresar. Entonces tuviste esta relación. Llegamos a eso porque estábamos hablando sobre el viaje en tren y tu participación en el Proyecto MAC. Con esta nueva cantidad de dinero ...

MINSKY: Verá, está preparando las cosas para mí otra vez porque parte de la química que hizo posible ese trabajo fue probablemente que Licklider y yo teníamos mucha confianza y respeto mútuo desde nuestros días en la universidad. Y él mismo era solo un profesor asistente, así que no había tanta diferencia. No sé, ¿era 10 años mayor?

NORBERG: ¿Quieres decir en el '48?

MINSKY: Sí Para que nos conociéramos mucho.

NORBERG: Con toda esta nueva cantidad de dinero, este millón de dólares que ahora estuvo disponible aparentemente para la IA en 1963, ¿cómo cambió eso su perspectiva o visión para el laboratorio de investigación?

MINSKY: Oh bien. Eso toca lo que estábamos hablando en lo de la propuesta. ¿Cuál fue la limitación de la investigación de IA? En el '58 o '59, la limitación era que el 704, la máquina IBM, era más o menos lo suficientemente rápido para lo que queríamos hacer, pero no tenía suficiente memoria. Para 1962, los programas comenzaban a ocupar dos cargas principales, lo que significa que tendrías que ejecutar algo y luego volver a cargar y ejecutar otra cosa, por lo que 32,000 palabras de memoria estaban comenzando a ser una molestia. Nuestro personal se hacía cada vez más grande; No se expandió dramáticamente. La mayoría de las personas que teníamos en el proyecto a fines de los años 60 eran estudiantes universitarios que habían crecido en él y se quedaron con él. Esa es otra característica quizás inusual. Así que el millón de dólares llegó sin problemas porque gastamos la mayor parte del primer año en comprar, se me olvida qué, pero obtuvimos nuestro propio PDP-1, que era unos cientos de miles de dólares con todas las cosas, y en poco tiempo obtuvimos un PDP-6, que fue la siguiente gran máquina de DEC. Mi impresión es que podría mirar ese dinero, que duró bastantes años, un millón de dólares al año, y los primeros años se gastó principalmente en equipos según lo necesitábamos, y luego más en personas. Entonces, aunque parezca una gran afluencia de dinero, no se usó para una expansión ultra rápida, pero fue muy lujoso. Si hubiera alguien que nos interesara, podríamos invitarlo a venir por un año tranquilamente. Casi nunca existía la posibilidad de decidir si debíamos hacer esto o aquello; Podríamos hacer las dos cosas. Todo esto fue sin ninguna planificación, pero el hardware se volvió menos costoso a medida que las personas se volvieron más caras.

NORBERG: ¿Cómo cambió el nuevo hardware la naturaleza de los problemas en los que se estaba trabajando?

MINSKY: Simplemente significaba que podías escribir programas más grandes. Creo que Joel Moses y Bill Martin comenzaron a escribir MACSYMA en el '65 o '66 y esos requerían la máquina más grande disponible porque MACSYMA era un gran programa LISP que difícilmente cabría. Lo que hicimos entonces fue que fuimos y gastamos otro millón de dólares para comprar más memoria para el PDP-6. Así que negociamos un contrato con una compañía llamada Fabri-Tek y obtuvimos la mayor memoria existente, excepto las secretas.

NORBERG: Fabri-TeK, ¿no era esa una empresa de Minnesota en ese momento?

MINSKY: Creo que sí.

NORBERG: Posteriormente comprado por una empresa en Indiana, según recuerdo.

MINSKY: Les hicimos construir esta enorme memoria central con aproximadamente 10 millones de bits o algo así. Nunca habían hecho algo tan grande.

NORBERG: ¿A qué se adjuntó: un 7090 o un PDP-6?

MINSKY: PDP-6. Y luego, ya ves, tuvimos a estos estudiantes que habían crecido ... Stuart Nelson es bien conocido, al menos por la paginación automática [ininteligible] ... [ininteligible] Por lo tanto, podría haber sido la computadora más avanzada del mundo: Todo a tiempo compartido.

NORBERG: ¿Cuántas personas lo usaban al mismo tiempo?

MINSKY: Generalmente unos 20.

NORBERG: ¿Cómo estaba evolucionando el campo en ese momento? ¿Cambiaron los objetivos de alguna manera, considerando el nuevo interés del Departamento de Defensa en esta investigación?

MINSKY: No, no lo creo. No hubo transiciones repentinas hasta alrededor del '72 o '73. Lo que evolucionó en este período fue que el énfasis se movió de ... Vea, a finales de los años 50 el problema era que sabíamos cómo resolver algunos problemas, como probar teoremas haciendo una gran búsqueda y necesitábamos heurística para hacerla más pequeña. . Y luego, al menos en mi lado, comenzamos a sentir que la heurística no iría muy lejos realmente cuando se tenía un gran árbol. Entonces, el énfasis pasó a decir que, para resolver un problema que la máquina tiene que saber, debe tener un conocimiento incorporado de lo que es relativo a ese campo, por lo que gradualmente buscamos nuevas formas de representar el conocimiento y desarrollar estos conocimientos. bases y eso condujo a este tipo de sistemas expertos.

NORBERG: ¿Y usted dijo que la transición es a principios de los 70?

MINSKY: Bueno, la transición de decir que tenemos que hacer que la máquina tenga el conocimiento para hacer estas cosas, eso es a mediados de los años sesenta.
 

NORBERG: ¿Lo es? Eso me suena temprano.

MINSKY: Sí Bueno, la cosa como MACSYMA prácticamente no tenía heurística en absoluto. Comenzamos a obtener conocimientos sobre álgebra y reglas sobre cuándo aplicarlos, por lo que se hizo muy poca búsqueda.
 

NORBERG: ¿Cuál fue el significado en su comentario cuando dijo, hasta la transición a principios de los 70? ¿A qué transición te referías?

MINSKY: Ah, fue cuando comenzó la Enmienda Mansfield y las cosas, y tuvimos que comenzar a escribir propuestas complicadas para ARPA justificando lo que estábamos haciendo y tuvimos que encontrar cierta relevancia, cosas así. Fue  bastante doloroso. Eso no estaba en la investigación misma. Finalmente, Papert y yo renunciamos, porque no podíamos soportar eso, teniendo que ser capaces de manejarlo.

NORBERG: ¿Qué tipo de justificaciones se dieron antes de eso?

MINSKY: No tuve que hacerlo. Antes de eso, personas como Larry Roberts e Ivan Sutherland y Bob Taylor eran la interfaz, y les explicaban a sus superiores por qué esto era relevante y nunca nos molestaban en absoluto. Verás, a finales de los 60 cuando ... ¿cuándo se fue Taylor?

NORBERG: '69.

MINSKY: Entonces fue a BBN. ​​No debería decir BBN, ¿verdad? (Risas) Porque Xerox fue BBN para nosotros. Dan Bobrow fue allí. Licklider se había ido, por lo que Xerox era el nuevo BBN y Bob Taylor fue a BBN oeste en lo que a mí respecta. Pero aproximadamente en ese momento, entonces la presión comenzaba a venir de ARPA de la que IPTO no podía aislarnos. En realidad, nos reuniríamos con Fubini y con la gente sobre cómo reformular una propuesta para que fuera aceptable. Y fue entonces cuando ambos renunciamos.

NORBERG: ¿Recuerdas algún ejemplo de esto? ¿En cuanto a cómo se reformuló para que fuera aceptable para el Departamento de Defensa?

MINSKY: Según recuerdo, los compromisos eran casi invisibles, por lo que no recuerdo ninguna cosa específica. A veces diríamos bien, este sistema de visión podría usarse para detectar gatos entre los arbustos, pero no creo que haya escrito ninguno de esos. Pero solo ... entonces tendríamos que conseguir hitos ... En realidad, no era tanto militar, sino burocrático. Tendríamos que decir que esperabamos que este sistema de visión haría eso para octubre. Entonces, eso es muy diferente de ... Pero lo atribuyo a la idea de que estaban teniendo más supervisión del Congreso y que tenían que cubrir sus huellas y, a principios de los años 60, eso nunca nos alcanzó.

NORBERG: ¿Quién tuvo que estar satisfecho con la investigación?

MINSKY: me gana. (Risas) Sabes, me he reunido con los directores de ARPA desde entonces y siempre me dijeron que tenían una confianza perfecta en mí.

NORBERG: Bueno, supongo que no me refería a la gente de ARPA, pero ¿cómo se obtiene la validación de la investigación en esta nueva área de IA en la década de 1960?

MINSKY: ¿Te refieres a si la propuesta es aceptable?

NORBERG: Sí

MINSKY: Esa es una pregunta divertida; Casi nunca surgió. No es como la física donde ... En física hay una cultura muy fuerte de qué problemas deben resolverse. Tienes que explicar por qué el mesón pesa trescientos o lo que sea que haga y todo el mundo sabe que si tienes una teoría que surge - supongo que todavía no hay ninguna teoría decente para eso. (Risa)

NORBERG: Por lo que sé, no lo hay, pero ya no lo mantengo.

MINSKY: Pero en IA, si algo era difícil, podrías hacer otra cosa y ...

NORBERG: ¿Simplemente abandonar el problema?

MINSKY: Bueno, lo dejas cocinando porque no tiene sentido ... Creo que la física tiene un solo problema; tenemos que encontrar la teoría del campo unificado o las cinco leyes de la naturaleza o algo así. Ahora, es cierto que eso no es cierto. Es decir, también puede encontrar una aleación más fuerte para hacer cables de piano o infinitas cosas prácticas. Pero, justo en el fondo, si dices que estás haciendo física teórica, no tienes muchas opciones sobre qué hacer. Pero si está haciendo cosas intelectuales, podría decir, bueno, parece que Greenblatt se está desarrollando muy bien en ajedrez, sigamos con eso, pero el sistema de visión simplemente no parece estar llegando a ningún lado, así que nosotros ' haremos más de MACSYMA. El punto es en lo que respecta a la validación para el mundo, fueron estas Tesis Doctorales principalmente y cuando el programa de analogía de Tom Evans funcionó, todos quedaron bastante impresionados y cuando Bobrow consiguió enseñar un poco sobre álgebra en la escuela secundaria, la gente dijo que eso era bastante impresionante. No tenían nada con qué compararlo. Ahora lo mirarías de nuevo y dirías, mira, analizó estos fragmentos de inglés, pero si tuvieras este tipo de cláusula, fracasaría. Pero dado que fue el primero que hizo algún tipo de cláusula para ... Mira, había otros programas de análisis, especialmente en Harvard, que analizaban inglés, pero ninguna de las otras personas estaba tomando este inglés y entendiendo lo que decía y resolviendo el problema.

NORBERG: ¿Qué programas estaban haciendo análisis de Inglés en Harvard?

MINSKY: Oh, creo que Hobinger tenía algo y Kuno tenía algo y ...

NORBERG: Entonces, ¿sería Synthex y programas como ese?

MINSKY: Sí, tres o cuatro de estas cosas sintácticas. Pero creo que había una, la cosa de Stone llamada General Inquirer, que no tenía mucha información. En realidad resolvió las cosas respondiendo preguntas. Hasta donde sé, fuimos los únicos que hicimos cosas que tratarían de entender un poco el inglés. Entonces, en cierto sentido, realmente es una pieza de ciencia patológica en la que nadie ha hecho nada todavía. Las computadoras solo han estado disponibles desde ... Los científicos solo obtuvieron computadoras a fines de los años 50. Estaban los SEAC y los ENIAC y cosas. Es solo en 1957 cuando sale el Fortran cuando en realidad hay cientos de personas que pueden usarlos. Entonces, todo lo que hicimos fue nuevo y usted no tendría esa pregunta de por qué realmente funcionaba.

NORBERG: Eso me sugiere, sin embargo, que no había ningún proceso de revisión por pares dentro de esta área de vanguardia de la informática.

MINSKY: No había una formal; Había uno interno.

NORBERG: ¿Cómo funcionó el mecanismo interno?

MINSKY: El mecanismo interno sería que alguien hiciera algo de lo que hubiera dicho tener un conocimiento superficial, entonces todos lo considerarían un perdedor ... (Risas)

NORBERG: ¿Qué significa tener el conocimiento superficial?

MINSKY: Me refiero a que podrías tener un argumentario con respuestas triviales. (Risa)

NORBERG: Ya veo.

MINSKY: No creo que haya un gran problema de ... La revisión por pares fue muy ... ¡Oh! aquí está otro. Esto es sociología. Lo que pasaba con la IA era que nadie creía que se pudiera hacer. Nuestros peores enemigos fueron otros informáticos. Mucha gente pensó que serían los humanistas y los artistas los que se mostraran escépticos, pero en realidad siempre se trataba de personas al final del pasillo.
 
NORBERG: ¿Cuál era su miedo o su preocupación?

MINSKY: Su idea era que es imposible. Una computadora solo hace lo que tiene programado. No puedes resolver los problemas a menos que hayas hecho trampa al verter las soluciones y hay solo ... quiero decir que las computadoras no tienen alma. Es una idea religiosa y todavía está ahí un poco. Pero el punto es que significaba que las personas con IA eran una especie de minoría asediada. Creo que personas como Newell y Simon y nosotros y las personas de Stanford y SRI formamos una especie de círculo. Entonces, la revisión de los pares no existe en otro sentido, pero había una sensación de que lo que hacíamos tendría que ser muy bueno o estos buitres nos atraparían. Una gran iniciativa sería que si descubrieras algo, los llamarías el mismo día y dirías: ¡hey!, encontré esta forma de ... ¿Por qué no haces que GPS funcione en este tipo de diferencia en lugar de esa otra?

NORBERG: Esto está llamando a Newell o Simon o una de esas personas, no a los neandertales que no te estaban prestando atención.

MINSKY: Eso es correcto. Entonces, siempre estábamos hablando por teléfono y creo que no había secretos. Eso significaba que si tenía una mala idea, probablemente sería revisada por pares en un minuto en lugar de en un periódico un año después. Ahora eso ha cambiado un poco. No es tanto que el escepticismo haya desaparecido, aunque la mayor parte ha desaparecido, pero debido a este maldito problema comercial que ... Como, tengo un estudiante que ha hecho un lector óptico de partituras, lee las partituras de piano bastante bien, y alguien más en otro lugar podría tener uno, por lo que podrían decir, no quiero que los detalles de esto salgan a la luz. Cuando Ray Kurtzweil, que era estudiante mío, hizo un ... Nunca pude ver nunca que su lector óptico de caracteres funcionara.

NORBERG: ¿Es porque tenía la intención de fabricarlo?

MINSKY: Sí, y lo estaba protegiendo, protegiendo los derechos de autor y manteniéndolo en secreto. Fue realmente molesto. Mencioné el lector óptico de partituras. Este era un niño llamado Alan Ruddenberg (?), Está exactamente en la situación opuesta, porque el MIT acaba de establecer una especie de acuerdo de derechos de propiedad que los estudiantes deben firmar. Y Ruddenberg quiere regalar el software gratis. Y no quieren que lo haga.

NORBERG: Eso es interesante. Eso es un cambio, ciertamente.

MINSKY: Está realmente furioso. Están reteniendo su dinero RA hasta que firme el acuerdo.

NORBERG: Bueno, ahora volviendo a este proceso de revisión de estar en el teléfono continuamente ...

MINSKY: Y correo electrónico. Fuimos los primeros por Larry Roberts. Simplemente utilizamos el correo electrónico para hacer redes sociales ...

NORBERG: Lo que estaba tratando de decir, y tratando de ver si está de acuerdo conmigo en este análisis, es que me parece que la comunidad actual de IA, sin embargo, definamos lo que queremos decir aquí por comunidad, las personas que afirman pertenecer a la comunidad de investigación de inteligencia artificial, me parecen tener una actitud diferente hacia la publicación, por ejemplo, y cómo evalúan la publicación, enlas que aparecen muchas cosas de procedimientos y preimpresiones en lugar de en artículos publicados y en revistas de referencia. Esto parece surgir del tipo de interacción de la que estás hablando. Que es más importante interactuar con sus colegas en su mismo campo o preocuparse por si aueda rastro detrás de usted que pueda señalar como su productividad. ¿Estarías de acuerdo con eso?

MINSKY: Bueno, hay ambos, porque también está lo habitual de las personas que publican versiones incrementales de su tesis ...

CINTA 2 / LADO 1

MINSKY: Solía ​​ir a Rand muy a menudo. No recuerdo qué años fueron, pero fueron los años que Newell y Simon estuvieron allí y creo que eso es de mediados de los años 50; No estoy muy seguro de cuándo comenzó.

NORBERG: ¿Qué observaste cuando saliste de allí?

MINSKY: Oh, me quedé con mis viejos amigos graduados de Princeton, Lloyd Shapley y los teóricos del juego. Solíamos practicar diferentes pequeñas piezas matemáticas y Newell y Simon estaban allí y Cliff Shaw. Entonces hablaríamos sobre algoritmos de resolución de problemas, pero eso es solo un flashback.

NORBERG: Pero ese es un flashback bastante significativo, porque en efecto esa es la comunidad de IA en ese momento. Hubo personas que estaban en el área de Cambridge y luego están las personas que estaban en / Carnegie-Mellon.

MINSKY: Eso es correcto y yo más o menos ... Cierto. De hecho, Rand era rico y todas las demás personas solían venir allí. Los guardias nos conocían de vista. Podríamos entrar y salir a la playa y hablar sobre IA.

NORBERG: Después de la Enmienda Mansfield o ...

MINSKY: O lo que sea que fue eso ...

NORBERG: Voy a aceptar su hipótesis sobre eso, todavía no estoy convencido de que eso sea correcto.

MINSKY: Yo tampoco, pero eso es lo que nos dijo el ...

NORBERG: Ciertamente hay un aumento en la burocratización dentro del Departamento de Defensa en esos años; si queremos atribuirlo a la Enmienda Mansfield o algún otro fenómeno, creo que es irrelevante. Pero, habiendo sucedido eso, ¿qué pasó con las actividades aquí en el MIT en las que estuvo involucrado?

MINSKY: No cambió mucho excepto que Seymour y yo renunciamos a la dirección y creo que Pat [Winston] continuó el laboratorio con el mismo espíritu de tratar de conseguir personas buenas y originales. Pero, de hecho, realizó muy poca investigación. No volvió a investigar hasta alrededor del '78 o '79.

NORBERG: ¿Cómo creció el laboratorio en todos esos años? La cantidad de personas que ha descrito, o al menos por la implicación descrita, que existían en, por ejemplo, 1960, me parece que eran aproximadamente una docena.

MINSKY: A lo sumo.

NORBERG: ¿Cómo cambió el tamaño en los siguientes veinte años?

MINSKY: Creo que ... No sé exactamente, podría mirar en los informes de progreso, pero creo que cuando comenzó el Proyecto MAC, hubo una especie de crecimiento constante y para el '73 probablemente había 50 personas, 40 o 50 , y siguió creciendo. Así que ahora hay probablemente unos 120, y son al menos dos pisos y medio. Pero también hay un punto discontinuo donde LCS absorbió primero al grupo de laboratorio MAC y Jerry Sussman. El límite entre el Laboratorio de IA y LCS es indistinguible ahora, y todo es muy grande.

NORBERG: Cuando el Proyecto MAC comenzó en el '63, ¿cortaron su asociación con RLE y el Centro de Computación?

MINSKY: Sí Más o menos.

NORBERG: Porque hay memorandos que continuaron saliendo durante los años posteriores a 1963 que todavía se atribuyen a RLE y al Centro de Computación. Se cayó en el '65.

MINSKY: Estoy tratando de recordar. Tech Square debe haber comenzado ... Lo del verano del MAC ... Hubo una gran planificación el primer año y creo que fue en Tech Square. Eso significa que el edificio tiene casi 20 años.

NORBERG: ¿Veinte o 30? 30 años.

MINSKY: Creo que se acababa de terminar cuando nos mudamos. Así que la conexión con el RLE y el Centro de Computación disminuyó gradualmente a medida que las personas se asentaban cada vez más allí. Creo que puede ser más un fenómeno arquitectónico que una gestión deliberada.

NORBERG: Y recuerdo que la actividad de inteligencia artificial aún continúa en Tech Square, en los pisos 8 y 9.

MINSKY: Sí Y en el séptimo estoy feliz de informar. (Risas) Papert comenzó a desarrollar LOGO a finales de los años 60, 68-69. Entonces, eso empezó otro ...

NORBERG: Cuando dejaste de estar asociado con la dirección del Laboratorio de IA, ¿cómo cambió eso tus actividades?

MINSKY: Pasé mucho tiempo construyendo hardware por un tiempo, pero en general no lo cambió mucho porque no había habido ninguna burocracia antes y dirigir fue una carga muy pequeña de decisiones ocasionales, principalmente porque tuve a Russell Nofsiger (?) allí como Gerente General. Lo contraté como ingeniero y comenzó a hacerse cargo de las cosas, más o menos manejó todo el montón de oficinas. Decidieron quién estaría en qué habitaciones a menos que hubiera una queja y luego yo trataría de negociarla. Apuesto a que no dirigí más de cuatro horas a la semana.

NORBERG: Me gustaría cambiar a un área ligeramente diferente aquí y esa es la influencia de la IA en sí misma, en primer lugar como una empresa en crecimiento, intelectualmente; en segundo lugar, su efecto en la Ciencia Informática como disciplina general y su efecto en la computación. Me gustaría preguntar eso de la siguiente manera: Si estuvieras tratando de hacer un estudio de IA que tuviera el objetivo de demostrar su desarrollo y su influencia, yo, ahora no puedo repasar todas las subáreas de IA, eso simplemente no parece posible, hay demasiadas cosas.

MINSKY: Entonces debes hacerlo con anécdotas o algo así.

NORBERG: Sí ¿Qué áreas crees que son las más prometedoras para demostrar desarrollo e influencia?

MINSKY: Y de nuevo hay cosas que todavía puedes identificar como IA y cosas que comenzaron a desarrollarse en la IA. Un buen ejemplo de esto último es la teoría moderna de la complejidad. Cuando tomas un curso de informática ahora, o si vas a la escuela de posgrado, hay cuatro áreas, y una de ellas se llama teoría de algoritmos. La teoría de algoritmos en realidad no es tanto cómo funcionan los algoritmos, sino cómo juzgas qué tan eficientes son. Yo estaba muy interesado en la pregunta de por qué lleva más tiempo calcular algunas cosas que otras. Conseguí que MIT contratara a Albert Meyer, que era muy bueno en esto. Más o menos encabezó esa sección. Entonces, de una manera muy indirecta, fueron las personas de IA quienes ... Se podría pensar que serían las personas de negocios las que dirían "¿Cuál es la forma más rápida de ordenar? Pero por lo que puedo decir, lo importante en los negocios es cómo puedo obtener un clasificador que sea un poco más rápido que el de los competidores. No quiero descubrir uno que sea muy rápido, o de lo contrario todos perderemos dinero. (Risas) Es algo gracioso. Pero eso es lo que estamos pasando. Esa es una dirección importante en informática teórica, que también vino de otros lugares. Shmuel Winograd en IBM estaba interesado en eso. Desarrollaron una muy buena [ininteligible]. ¿Cuál es otro ejemplo ...? Ese es un tipo de ejemplo débil de un subproducto. ¿Cuál es la pregunta otra vez?

NORBERG: La pregunta es en qué subáreas de IA serían las mejores para enfocarse para mostrar el desarrollo por un lado y la influencia por el otro.

MINSKY: Quizás la robótica. Hasta donde puedo recordar, la robótica moderna surgió casi por completo de los grupos de inteligencia artificial, pero tal vez sea un juicio erróneo. Sé que la gente en Pensilvania, en el estado de Ohio o en algún lugar estaba tratando de hacer una máquina de caminar y se arrastró. No salió mucho de eso, pero la idea de un robot con un sistema de visión para poder ver algo y agarrarlo ... No creo que eso haya sucedido en ningún otro lado. Empezamos a hacerlo SRI comenzó a hacerlo en Stanford, luego algo más tarde Carnegie-Mellon. Creo que en el próximo siglo será algo muy importante. En este momento es impresionante, pero de hecho, no ha dominado en el campo. En la industria, nunca pierdes una parte una vez que la tienes. Siempre está sujeto o atado a un cinturón. Por lo tanto, los sistemas de visión se usan más para inspección que para ensamblaje. Pero, en general, el incentivo para fabricar robots más versátiles siempre proviene de la IA. Si vas a la tienda de robots, lo único que puedes comprar son estas cosas.

NORBERG: ¿Estas cosas significan manos? Clampers

MINSKY: Pero si miras en la oficina al lado de la mía, ves que Ken Stein (?) Tiene un robot bastante bueno. Si vas a Hitachi o a algún lugar, encontrarás que también tienen algunos para tocar pianos y otras cosas, pero diría que la mayoría de la robótica avanzada ...

NORBERG: ¿Puede la robótica dividirse en, por ejemplo, visión y movimiento?

MINSKY: Sí Y el movimiento ha estado derivando de la IA y está siendo estudiado por personas de otras partes de la comunidad, la teoría de control.

NORBERG: Entonces, ¿es solo la visión que tendría ahora en la IA?

MINSKY: La visión es casi completamente en IA y la planificación. Entonces, entre la visión y el movimiento, donde la máquina debe decidir qué debo recoger a continuación, eso está dentro del campo de la IA. Por supuesto, no es muy importante en las fábricas donde las cosas generalmente están diseñadas para ensamblarse de manera preestblecida.

NORBERG: Bien, entonces son dos ejemplos. Podemos...

MINSKY: El reconocimiento de voz es un buen ejemplo. Eso se hizo en parte en los Laboratorios Bell durante 40 o 50 años y nunca llegó a ningún lado, y un poco de eso se hizo en los laboratorios de inteligencia artificial, principalmente en las cosas de Raj Reddy en CMU. Pero Reddy comenzó porque era estudiante de McCarthy y estaba interesado en el habla, y lo persuadí para que viera si podía hacerlo sin usar Spectra (?), Esa fue una _____________ muy importante. Hizo muchas cosas nuevas que resultaron ... Terminaron usando Spectra, de todos modos ...

NORBERG: ¿Es un desarrollo relativamente tardío en comparación con la robótica? ¿Decir en los años 70?

MINSKY: ¿El Habla? Hasta donde puedo recordar, Reddy's fue el primero. Luego hubo un programa ARPA de cinco años para impulsar un programa de reconocimiento de voz, que no valió mucho la pena. Se _________ un par de generaciones de máquinas de voz. Sí, diría que era un pequeño bolsillo y alguien decidió poner mucho dinero en él, y podría haber sido demasiado pronto. El reconocimiento de voz está llegando ahora, pero parece que gran parte se debe a que las computadoras son cien veces más rápidas y los algoritmos solo un poco mejores. Eso es discutible. Por ejemplo, OCR - Reconocimiento óptico de caracteres, mucha gente de IA trabajó en eso y muchos inventores trabajaron en diferentes lugares. Por ejemplo, la tesis doctoral de Pat Winston era sobre esto. La tesis de Warren Titleman. Era una de las personas de BBN. Y ahora puede comprar máquinas OCR que en realidad son bastante buenas. Probé uno ayer, le puse una página completa y solo cometió un par de errores; Era un artículo de revista con varias fotos. Incluso obtuvo los subtítulos de las imágenes y los colocó en un archivo separado, no los confundió con el texto.

NORBERG: ¿Qué tal el procesamiento del lenguaje natural?

MINSKY: Eso ha sido ... Bueno, eso ciertamente ... Esto es parroquial. Ciertamente diría que la gente de IA ha hecho más al respecto que los lingüistas. Los lingüistas tienden a estudiar la sintaxis y evitar la cuestión del significado. Pero en general ... Entonces, los sistemas comerciales de lenguaje natural eran en su mayoría versiones de personas capacitadas en laboratorios de IA, y aún no son muy buenos. Pero dentro de un dominio restringido son bastante buenos. Creo que son necesarios otros 20 años porque no puedes lidiar con el lenguaje a menos que tengas la representación conceptual de lo que significan las palabras, y ese es un gran trabajo para un proyecto que intente conseguir algo así.

NORBERG: ¿Cuál es el problema básico allí, puedes decirme eso? Tenemos significado

MINSKY: Bueno, ese es el asunto. Para obtener el significado, debes resolver muchos de los viejos problemas de la filosofía. Por ejemplo, Douglas Lennart (?) En su proyecto de psicología en Austin está tratando de construir una gran base de datos que tenga representaciones conceptuales del tipo de cosas que todo niño sabe. Es un trabajo terrible. [ininteligible]

NORBERG: ¿Es una tarea acumulativa o, de vez en cuando, el investigador se encuentra con una nueva comprensión conceptual que significa volver atrás y rehacerlo todo nuevamente? 

MINSKY: Muy bien. Excelente. Se suponía que era una tarea acumulativa y tuvieron que revisarla dos veces hasta ahora y ahora tienen bastantes personas que ingresan al conocimiento y siento que cometieron un gran error en cierto momento y que tendrán que hacerlo todo de nuevo. Pero Lennart (?) Piensa que es lo suficientemente bueno, de modo que cuando tenga que hacerlo de nuevo, sabrá lo suficiente como para ayudar. Espero que tenga razón.

NORBERG: (Risas) Espero que él también tenga razón.

MINSKY: Mira, sabe mucho sobre cosas y clases de cosas. Sabe que los perros son mamíferos y también sabe que los animales tienen que comer y cosas así. Lo que no sabe está en el dominio funcional. No sabe que las sillas son para que la gente se siente. Y es muy importante, afirmo, que lo sepas, porque para entender por qué una silla tiene patas, de hecho, ¿por qué una caja no es una silla? La razón es que no puedes ...

NORBERG: No puedes poner tus pies debajo de él.

MINSKY: No puedes soportar ... apenas puedes tolerar el sofá. La silla es mejor y todavía no se lo puedes decir a Psych, porque no entiende la razón. O la estructura de la persona ... Una semejanza demasiado cercana. El verdadero propósito de la silla es el asiento flotando en el aire a la altura correcta y las patas no son parte de la silla en sí, son solo una heurística para mantener el asiento allí, y no hay manera de expresar eso. En los últimos años he llegado a sentir que esta estructura / función lo impregna todo. Que no tiene sentido una cosa a menos que sea para algún propósito y que la cosa de Psych no se haya hecho ... Entonces, creo que el propósito de una cosa, cómo esta estructura está relacionada con la intención de otra persona, debería ser casi como algo primitivo allí. Ahora tiene que meter estas cosas encima de todas las otras cosas. Pero ya veremos. Él dice que su lógico sabe cómo hacerlo. (Risas) Su lógico es un joven matemático indio llamado Guha, que ahora es un estudiante graduado en Stanford. El CCM tuvo que hacer una oficina satélite para Psych en Palo Alto.

NORBERG: Probablemente habría elevado un poco la apuesta y, además de la visión y el habla como dos buenos ejemplos de desarrollo de IA, creo que habría elegido algo como la resolución de problemas y los sistemas basados ​​en el conocimiento como la tercera área.

MINSKY: ¡Oh! El desarrollo general de sistemas expertos es sin duda el más productivo de todos. La resolución de problemas no se ha convertido en una industria exactamente porque creo que carece de esta base de conocimiento de sentido común y todo el mundo tiene que esperar a que funcionen cosas como Psych para que la máquina sepa algo sobre lo que quieres hacer y para qué sirve . Pero el sistema experto ... es algo muy interesante porque los sistemas expertos, ya sabes en el sentido comercial, son estos sistemas basados ​​en reglas basados ​​en el conocimiento. El conocimiento se pone en forma de reglas de procedimiento que dicen que si quieres esto, hazlo. No se parecen mucho al GPS porque no usan diferencias. Pero lo importante de esto es que, con uno de estos shells de sistemas expertos, una persona puede escribir un solucionador de problemas a mano y es posible que pueda hacer en unos pocos días lo que tomaría un año a una casa de programación normal. Entonces, lo que se hace es eliminar la programación convencional. En lugar de escribir este programa grande y complicado que tiene procedimientos que llaman a otros procedimientos en símbolos que no puedes entender, tienes este conjunto de reglas que dicen lo que debe hacer y luego solo lee las reglas. Entonces es una especie de computadora; Es como si no necesitaras un compilador. Creo que lo que está haciendo es que, muy pronto, impregnará más de la mitad de todo el software. De hecho, lo irónico es que a principios de los años 80, básicamente Feigenbaum fue quien declaró que los sistemas basados ​​en reglas eran lo suficientemente buenos para su uso práctico. _____ miembros le decían que estabas loco. Ellos siempre van a estar rompiendo; No son lo suficientemente resistentes. Pero tenía razón, y en realidad comenzaron algunas empresas porque Feigenbaum inventó la idea también, creo, de que había una profesión especial llamada ingenieros de conocimiento que entrevistaría a expertos y formularía sus reglas de decisión y usaría los conocimientos para que los inversores compraran estas empresas. Y me divierte ver que la reputación en Wall Street es bastante mala. Ellos dijeron que las compañías de IA son perdedoras; ellos citan simbolismo. Por supuesto, la simbólica ni siquiera hizo ese tipo de software. Pero aunque el negocio de IA en el que pudo invertir no funcionó bien, si se mira a una compañía como Arthur Andersen, la mitad de sus ingresos proviene de la programación de este tipo y cada gran empresa tiene ... Básicamente, lo único que Feigenbaum podría haberse equivocado es que los ingenieros de conocimiento no son una habilidad tan altamente desarrollada y alguien más puede aprender eso en un tiempo bastante corto. Entonces tienes razón. Los sistemas expertos probablemente tengan el mayor impacto en la industria informática, porque realmente creo que van a consumir la mayoría de los trabajos de programación. Es mucho más fácil que escribir un programa. No es muy bueno si desea escribir un programa real de bajo nivel que convierta un determinado archivo en algo que podría salir en una determinada impresora. Podría escribir eso como un sistema basado en reglas, pero sería demasiado lento.

NORBERG: ¿Hay otras áreas en IA que debería considerar? Tiene visión, habla, robótica en general, resolución de problemas, sistemas expertos en general.

MINSKY: Sistemas expertos es el más grande. Bueno, hay estas pequeñas cosas ... Como si estuviéramos tratando de hacer algunas cosas que componen la música. Se trata de ideas basadas en el conocimiento y cosas por el estilo que podrían o no funcionar.

NORBERG: Y todos son relativamente nuevos, ¿no?

MINSKY: Sí Y eso suena un poco frívolo, excepto que hay algo muy peculiar en la industria del entretenimiento, es decir, es la mayor de todas las industrias en realidad. Entonces, quién sabe lo que sucedería.

NORBERG: Noté que no mencionaste los gráficos. ¿Considerarías ese desarrollo de IA? 

MINSKY: Yo diría que mucho es y mucho no lo es.

NORBERG: Me parece que hiciste algo de trabajo, ¿no es cierto, eso ahora se consideraría gráfico al tratar de desarrollar la comprensión de los límites?
 

MINSKY: Bueno, la visión estaba un poco relacionada con los gráficos. Hice algunas de las primeras cosas gráficas de entretenimiento en BBN. Se han perdido

NORBERG: ¿Cómo eran?

MINSKY: Hicieron hermosos patrones caóticos de diferentes tipos, haciendo que las cosas fueran curvas en lugar de líneas. Porque todos los primeros gráficos por computadora eran prácticamente líneas rectas. Pero eso es interesante. Creo que los gráficos son este caso donde la gente de IA hizo una buena cantidad de ellos. Gosper descubrió estas distribuciones fractales que se llaman distribuciones de Mandelbrodt. Todos en la comunidad de IA usaron _________ y ​​cosas así. En el MIT, los mejores gráficos provienen de la ingeniería civil. Un tipo llamado Charley Miller puso en marcha gráficos interactivos.

NORBERG: Supongo que eso no se consideraría IA.

MINSKY: No lo consideraría así. Yo diría que no hicieron mucho en esa dirección.

NORBERG: Bien, entonces las técnicas gráficas no necesariamente se incluirían aquí.

MINSKY: Sí Podrías preguntar ... El Sketchpad de Ivan Sutherland es el mejor programa de diseño gráfico jamás utilizado, pero nunca fue replicado. Es un milagro que todavía se está redescubriendo. ¿Has hablado con Alan Kay?

NORBERG: Justo la reunión que tuvimos con él hace una semana; Tuve una conversación privada con él aparte.

MINSKY: Tenemos este estado permanente de asombro de que habrá otra versión comercial de Sketchpad. Y algunas compañías en Burlington hicieron una recientemente, pero se quedaron sin presupuesto, por lo que no está disponible.

NORBERG: ¿Por qué crees que no está disponible?

MINSKY: No entiendo ...

NORBERG: Si entiendo correctamente Sketchpad, varias de las cosas que se incluyen en el programa, como la técnica de ventana que Sutherland incluyó para extraer secciones del diseño del puente en el que estaba trabajando. Si piensa en los programas que ahora usan eso como una característica normal, ¿por qué no diría que Sketchpad tuvo una influencia sustancial en el desarrollo?

MINSKY: Creo que probablemente lo hizo. La gente lo vio e inventaron el suyo. Lo fundamental en Sketchpad era que tenía restricciones internas; entonces podrías decir que este ángulo es dos veces más grande que ese ángulo; Hasta donde yo sé, ningún programa de dibujo tiene eso todavía. Es bastante fácil de implementar. Tiene este problema: si tiene un conjunto de restricciones, entonces debe tener un programa que las resuelva simultáneamente y eso podría ser difícil. De hecho, la forma en que Sutherland lo hizo fue tomar cada uno de los errores y corregirlos para que fuera positivo, y hacer una relajación y eso lleva a [ininteligible]. Es difícil hacer uno ... Dibujo mis diapositivas de conferencias en MacDraw o algo así, y siempre estoy furioso porque realmente quiero que esto sea el doble de ese tamaño en todo momento y quiero poder moverlo. .. Es muy divertido que nadie haya hecho eso.

NORBERG: Me pregunto por qué.

MINSKY: Esto me gana. En realidad lo que pasa ... No. No sé por qué.

MINSKY: Entonces podrías decir que inspiró muchos gráficos.

NORBERG: Bueno, ciertamente es visto como el punto de partida casi cualquiera cuenta de lo que sucedió en los gráficos por computadora.

MINSKY: Diría que es interesante que la gente no haya visto que el procesador de textos ... Por ejemplo, el primer programa de ortografía, un chico de Stanford escribió el programa de ortografía y lo adjuntó a todos nuestros editores y todo el entorno de procesamiento de textos proviene de la IA. Es una gran industria que nunca se llama IA.

NORBERG: Me gustaría volver a algo que dijiste antes antes de pasar a la segunda mitad de esa pregunta. Hay dos cosas que dijiste antes, una de ellas será la segunda mitad. Volviendo a la afirmación que hizo sobre la IA que está constantemente en la frontera ...

MINSKY: Bueno, me refería al lugar llamado laboratorio de IA que reunía personas que ...

NORBERG: Sí En efecto. Acepto esa corrección.

MINSKY: No digo que las IA sean las únicas; son los únicos en los que puedo pensar. Pero sé que cuando llegué al MIT, Gerry Wiesner en RLE había decidido que tendría McCullough. McCullough no era profesor, no quería serlo; Había sido profesor en Illinois. Y seguía atrayendo gente. Tenía un tipo llamado Manuel Serillo que era un artista conceptual mexicano. Serillo estaba haciendo diferentes teorías de percepción, y nadie lo entendía muy bien. Pero Gerry lo consiguió; Esto podría ser un nuevo trato. Entonces, cuando estaba ejecutando RLE, reunía personas que pensaba que podrían ser importantes para el futuro. Puede que no sea inherente a la artificial ... Creo que es inherente a la naturaleza de la inteligencia artificial. Claro, estás tratando de hacer máquinas que puedan pensar, por lo que necesitas ideas sobre el pensamiento. Pero contraté a compositores que parecían tener ... En el Proyecto MAC contraté a tres compositores diferentes en diferentes momentos con la esperanza de que lo hicieran, supongo que parecerían más articulados que otros músicos. No dieron resultado.

NORBERG: ¿Era eso hacer música de computadora o hacer cosas en general?

MINSKY: Sí Esperaba que pudieran hacer música de computadora y traer un nuevo punto de vista. Lo que sucedió fue generalmente muy irónico. Alan Fort era un compositor, que ahora es jefe del departamento de música de Yale, y escribió un libro sobre programación SNOBOL. Se interesó tanto en las computadoras que, de hecho, no nos aportó nada, pero así es como funciona.
NORBERG: Claro. Sin embargo, quiero volver a algo que dijiste antes cuando hablaste sobre el correo electrónico.

MINSKY: De hecho, estaba furioso porque ganó un premio al mejor libro de texto en algo ese año. (Risas) Y esperaba que escribiera una nueva teoría de la expresión musical.
 
NORBERG: Quiero volver al comentario que hizo sobre el correo electrónico, cuando dijo que en el proceso de revisión el correo electrónico se volvió muy significativo como un reemplazo para, supongo, un reemplazo para el teléfono y el correo ordinario, el servicio postal . ¿Cómo afectó la interacción entre las personas? ¿Y cuándo comenzó ese efecto?
 
MINSKY: Buena pregunta. ¿Y cuándo se realizó? Porque recuerdo cuando la gente hablaba de construir la red. Creo que la idea en la mente de la mayoría de las personas era que si hubiera un programa en otro lugar, podríamos usarlo. Mira, la red iba a ser una red computacional. Es un poco, pero en su mayoría utilizamos la red para obtener software de otro lugar, si lo desea, como un sistema de correo, no como una computadora. Pero, diría, tan pronto como comenzó la cosa, comenzamos a enviarnos correos entre nosotros, y lo glorioso fue ARPANET porque cuando Danny Bobrow fue a Xerox ... No recuerdo si el correo todavía funcionaba, ¿Cuándo fue Taylor a Xerox?

NORBERG: Sobre el '71.

MINSKY: ¿Entonces la red ya estaba en su lugar?

NORBERG: Sí, en el '69.

MINSKY: Entonces, cuando tenía una pregunta, le enviaba un correo electrónico a Bobrow y le preguntaba, y era como si nunca se hubiera ido. Todavía es así en electrónica ...

NORBERG: ¿Pero cómo difiere eso del teléfono? Quiero decir, ¿podrías hacer la misma pregunta por teléfono o es más complicado?

MINSKY: Sí, pero no estarían allí. La diferencia es que el correo electrónico siempre se responde. Por lo general, dentro de un día más o menos. Pero con un teléfono no están allí y dicen que le devolverán la llamada y no lo hacen, y es muy diferente. Además, es más conciso. Escribes las cosas y dices, no, quise decir esto. Es muy bonito. Luego hay una especie de aspecto ilegal que es que se usa para todo tipo de cosas sociales: las listas piratas de los buenos restaurantes chinos. Un día me di cuenta de que había recibido mensajes de los tres niños; Henry estaba enseñando un curso de LISP en Japón, Margaret estaba en otro lugar y Judy estaba en otro lugar. Fue este pequeño asunto familiar el que tuvimos en el correo electrónico y nos mantenemos en contacto de esa manera. Probablemente estoy mejor conectado. Hasta los últimos años. Cuando comencé a escribir Society of Mind, me quedé en casa y simplemente trabajé, lo cual fue bueno, no le presté atención al mundo. Pero apuesto a que hasta ese momento estaba en contacto más cercano con mis alumnos que un profesor típico. No importa a dónde fueron ellos ... Ya sabes, no irían a un lugar que no estuviera en la red.

NORBERG: ¿Hubo efectos negativos además de sobrecargar el sistema con todo tipo de mensajes sociales? ¿Hubo efectos negativos en esto? ¿Puedes recibir demasiados mensajes que realmente son un problema para ti?

MINSKY: Bueno, sí, pero haces un filtro. Entonces algunas personas se quejan. No hago un filtro por lo general. Pero, si escribe control H, le da esta lista de mensajes y luego puede escribir D y borra uno y se queda en blanco y se salta. O bien, puede decirle que lo ponga en una caja. Recibo muchos mensajes sobre asuntos espaciales y normalmente no los leo cuando vienen, simplemente los pongo en una caja y luego, si hay demasiados, borro todo el lote. (Risas) Toma pocos minutos hacerlo.

NORBERG: Voy a tener eso en cuenta. Bien, mi última pregunta es volver a esta pregunta sobre la influencia de los desarrollos en IA. Ya has mencionado varias veces sobre las personas que están en el fondo que están en áreas convencionales de la informática. Algunos de ellos nunca han llegado. Supongo que simplemente no creen que la IA sea una parte realmente significativa del campo.
 

MINSKY: O no les gusta algo que no puedes probar.

NORBERG: Correcto. Pero me parece que debe haber una serie de ejemplos que podría citar que son contribuciones importantes a sus actividades, ahora, actividades que no son de IA, como resultado del trabajo en IA. ¿Cuáles son algunos ejemplos de ese tipo de contribución? El tiempo compartido es uno que mencionaste antes.

MINSKY: Sí, el tiempo compartido y el procesamiento de textos es probablemente el más importante de todos. Estoy seguro de que el procesamiento de texto habría sucedido una vez que se compartió el tiempo y, sin duda, habría sucedido una vez que ocurrieran las computadoras personales. Así que hay algunos inventos que son inevitables. Juegos de arcade: un gran prototipo fue Space Wars que tuvimos y, de hecho, en algún momento tuvimos que prohibirlo, porque era muy popular. La prohibición de Space Wars debe haber sido alrededor de 1965 y no fue sino hasta 1975 u '80 que las computadoras personales eran lo suficientemente baratas como para que pudiera volver a tenerlas. Entonces, hay una invención que se habría hecho en 1975, si Steve Russell lo hizo en 1960, eso es solo una especie de anomalía histórica. Entonces, se podría decir que los juegos de arcade, los juegos de computadora, salieron de la IA y los juegos de aventuras salieron de la red por alguna razón, una vez que las personas tenían tiempo compartido. Pero eso es una especie de cosa indirecta. Las herramientas muy directas son cosas como Mathematica que la gente compra para sus computadoras, y los matemáticos aplicados tienen estas buenas herramientas.

NORBERG: ¿No se desarrollaron herramientas específicas que la gente comenzó a usar en ese momento?

MINSKY: Bueno, MACSYMA y Mathematica son sin duda las más claras porque en realidad salieron de las tesis.

NORBERG: ¿Qué tal los efectos en la programación en general?

MINSKY: Bueno, los editores en tiempo real salieron de AI. Es decir, en los viejos tiempos tenías un programa y lo ejecutabas y detenías la computadora, cargabas el programa y lo encendías. Creo que tuvimos el primero de esos en el que podría detener el programa o dejarlo en ejecución y crear una ventana que mostrara el código que se está ejecutando y editando allí mismo. Eso llevó a las máquinas LISP, que eran muy populares hasta que aparecieron los Suns y la máquina Sun haría lo mismo; fueron más producidas en masa. Entonces, la tecnología de cómo las personas hacen programas, ciertamente provino de la IA.

NORBERG: Sí Creo que ese es el tipo de conclusión a la que estaba llegando: que hay un efecto en la forma en que se realiza la programación como resultado del desarrollo de IA.

MINSKY: Sí De hecho, C se ha convertido en el lenguaje de programación más popular del mundo, en UNIX, y UNIX aún no lo tiene. Consideramos que UNIX es un desastre mundial que ha retrasado todo algunos años.

NORBERG: Dijiste eso el otro día y no estaba muy seguro de lo que querías decir.

MINSKY: Es muy primitivo. Te devuelve a principios de la década de 1960. Todos me dicen que en cuatro o cinco años volverán a la forma de hacer las cosas del Proyecto MAC, es solo que ... El diseñador de UNIX no entendió la importancia de tener un buen programa transparente.

NORBERG: ¿Está eso posiblemente relacionado con los problemas que Bell tuvo para continuar siendo parte del proyecto MULTICS?

MINSKY: Esa es una pregunta divertida.

NORBERG: Sí Se me acaba de ocurrir. Hoy no formaba parte de este diseño de hoy.

MINSKY: Bueno, existe este pequeño fragmento de la historia que es que a John Pierce no le gustaba la IA de ninguna forma. Pero se fue hace mucho tiempo y Arnold Penzias es el director ahora, y le gusta la idea de AI. No creo que haya podido seguirlo, pero no estoy seguro.

NORBERG: ¿Hay algo en las estructuras de datos? ¿Estas personas desarrollan bases de datos de manera diferente ahora debido a la IA?

MINSKY: Bueno, casi todos usan marcos para representar el conocimiento ordinario, cuando hacen conocimiento ordinario. Eso es algo popular. Algunos de los sistemas expertos son críticos. Pero para grandes bases de datos comerciales no vale la pena usar nada elegante porque usted [ininteligible]. Creo que la persona adecuada para preguntar sobre eso sería alguien que sabe, como ... ¿Randy Davis está en tu lista en alguna parte?

NORBERG: No.

MINSKY: Podría ser una buena persona para hablar porque vino de AI y es una especie de consultor líder mundial en sistemas comerciales expertos.

NORBERG: ¿Está él aquí en Cambridge?

MINSKY: Sí De hecho, el departamento de EE no le daría la tenencia, pero la Escuela Sloan sí. Bastante escandaloso. (Risa)

NORBERG: ¡Supongo!

MINSKY: Quería que se quedara. De hecho, todavía está en el laboratorio de IA como codirector.

NORBERG: ¿Con quién más además de Davis sería interesante hablar?

MINSKY: Bueno, Lennart sería maravilloso si tuviera la oportunidad. Estoy seguro de que tiene una perspectiva interesante y diferente. Roger Shank es otro, muy bueno.

NORBERG: Hiciste un comentario a Bill Aspray cuando te habló informalmente sobre este proyecto hace más de un año, en el que dijiste que había dificultades para sacar fondos como la National Science Foundation en contraste con DARPA e IPTO. .

MINSKY: Bueno, por supuesto, quizás mi punto de vista es tan único que no se puede generalizar, porque acabamos de pasar por esto donde Wiesner nos dio algo de dinero y luego ARPA nos dio mucho dinero durante diez años. Solicité un subsidio a los NIH para la percepción sensorial y me dijeron: "No, no estamos interesados ​​en eso ahora". Y solicité a la NASA algo sobre telepresencia (?) Y me dijeron "Bueno, no, estamos interesados ​​en el hombre en el espacio". Cada vez que escribía una propuesta a otra persona, en realidad nunca llegaba a obtener una propuesta completa. Le dije: "Chico, debe ser difícil hacer ciencia en estos días, tengo mucha suerte". (Risas) Pero creo que no soy solo yo. Creo que si hablas con todas las otras personas que estaban haciendo IA en los años sesenta con el apoyo de ARPA, dirán lo mismo.

NORBERG: Si el soporte ARPA está tan fácilmente disponible, ¿por qué uno se molestaría en ir por el otro dinero de todos modos?

MINSKY: Bueno, uno no lo haría. Pero se puede ver que sería algo muy difícil de hacer y, de hecho, el laboratorio de IA recibió recortes de ARPA en los últimos tres o cuatro años y no creo que hayan podido reemplazarlo.

NORBERG: ¿Los últimos tres o cuatro años significaron a finales de los 80?

MINSKY: Sí

NORBERG: ¿Recuerdas el intento de recortarlo a mediados de los setenta?

MINSKY: Bueno, creo que eso debió ser cuando Pat tomó mi trabajo.

NORBERG: Ya veo. Debido a que Heilmeier aparentemente pensó que la IA no era algo en lo que deberían gastar tanto dinero.

MINSKY: Bueno, ahí es cuando renuncié, básicamente. Fue el. Pero el chico de antes de él también fue hostil (?) Y no pude entender esto y luego fue a TI y se convirtió en el ...

NORBERG: ... AI guru allí. Eso es bastante notable.

MINSKY: Pero nunca tuve idea de si estaba haciendo esto por iniciativa propia o si estaba tratando de reequilibrar ARPA debido a otros recortes.

NORBERG: ¿Hubo algunas reuniones importantes en las que la gente de IA participó para convencerlo y que de lo contrario te irías?

MINSKY: Nunca fui a una. Creo que hubo algunas reuniones menores. Creo que vino al MIT una vez y lo vi en la oficina de Pat.

NORBERG: ¿Alguna vez asistió a las reuniones de IP que DARPA organizó?

MINSKY: Un par de ellas. Eran geniales. No fui a ellos después de que dejé de ser director, pero debería haberlo hecho. Sé que algunos de mis estudiantes fueron a ellos, a pesar de que no eran PI, y dijeron que esa fue la mejor reunión científica en la que habían estado. Escuché ese comentario muchas veces.

NORBERG: ¿Recuerdas cuando fue eso?

MINSKY: No. Bueno, debe haber sido el ... ¿Cuándo comenzaron?

NORBERG: Bueno, veamos ... Los primeros que recuerdo son '65. Pero también separaron a los PI y a los estudiantes de posgrado y mantuvieron dos reuniones diferentes.

MINSKY: Tal vez lo tengo confuso.

NORBERG: Y los estudiantes graduados fueron allí en un momento en que se les dijo a los PI que no vinieran para que los estudiantes graduados pudieran interactuar sin la inhibición de tener personas mayores cerca.

MINSKY: Qué gran idea.

NORBERG: Esa fue la idea de Taylor, aparentemente. Y funcionó y luego se detuvo y nadie pudo resucitarlo nuevamente. Ahora las reuniones de IP parecen ser tres, cuatro, seiscientas personas a la vez.

MINSKY: ¿No es broma? ¿No están restringidos a la IA?

NORBERG: No. Bueno, pudo haber algunas reuniones secundarias con personas de AI, pero las reuniones de IP, en general, tenían una gran cantidad de contratistas, y creo que era muy difícil hacer algo.

MINSKY: Luego hubo un período en el que tenían estos programas dirigidos como vehículos autónomos. El habla parecía una idea correcta. Creo que yo todavía estaba dirigiendo entonces y decidí que no seríamos parte de eso.

NORBERG: ¿Crees que el campo de IA ahora es demasiado grande?

MINSKY: Claro. En general, pero el campo de hacer estas bases de datos de sentido común es demasiado pequeño. Creo que tienen que sincronizar las diversas áreas que son demasiado pequeñas.

NORBERG: ¿Te gustaría separarlos de la IA y llamar a lo que ahora se ha convertido en IA otra cosa? Es eso ahora parte de la informática convencional, supongo que es lo que te estoy preguntando.
 
MINSKY: ¿Te refieres a mucho trabajo de IA?

NORBERG: Sí

MINSKY: Sí, supongo que sí. Creo que la actividad de los sistemas expertos no está devolviendo mucho conocimiento científico. [ininteligible] Pero ya sabes, tienes este problema cuando decides separar algo que es ... y no puedes decidir ... No quieres deshacerte de la vaca del dinero, porque puedes esconder Investigación básica en grandes proyectos. Pero si están a la intemperie, entonces son vulnerables. Y eso, nuevamente, fue una característica extraña de esa edad de oro de los diez años posteriores al Proyecto MAC, donde todo estaba lleno de investigación básica. Apuesto a que si no hubiéramos hecho cosas como redes, procesamiento de palabras y tiempo compartido, etc. Resultó que la investigación básica en realidad produjo muchas cosas más útiles por persona que la investigación aplicada, pero es es muy difícil juzgar eso ahora.

NORBERG: Bueno, si miramos las contribuciones de DARPA en términos de las cosas que financiaron, me parecería que probablemente argumentaríamos que la mayoría de las cosas que la gente cita como contribuciones significativas tienden a estar fuera de lo básico investigación o al menos una técnica para estimular la investigación básica.

MINSKY: Sí Bueno, ¿qué más financió IPTO? Sé que ARPA es una empresa de mil millones de dólares, por lo que nunca oí hablar de ella.

NORBERG: Bueno, si piensas en el vehículo terrestre autónomo que mencionaste en la iniciativa de computación estratégica. Lo etiquetan como IA aplicada, así que hablemos de ello de la misma manera, supongo. ¿Eso es investigación básica? Intentar tomar una técnica de IA y hacer que haga algo por esta máquina, es como un sistema experto.

MINSKY: Bueno, creo que tendríamos que leer entre líneas. Sería bueno obtener un montón de informes finales de las diferentes cosas de vehículos autónomos y luego podría ver qué fracción de eso solo estaba adjuntando cosas que las personas podían hacer, y qué fracción era un nuevo sistema de visión, un nuevo sistema de patrones. No tengo esa información, pero apuesto a que al menos la mitad es una investigación realmente básica, significativamente básica.

NORBERG: Creo que diría 30% en lugar de la mitad. Creo que es considerablemente menos de la mitad.

MINSKY: No he visto las cifras. Pero incluso el 30% es positivo. Si tomaste el discurso, probablemente tendrías casi toda la investigación básica, pero probablemente fue antes de tiempo porque se financió con demasiado entusiasmo y no había suficientes buenas ideas en ese momento. Pero si todo costó 20 millones, quizás las cosas que hizo el grupo de Reddy valieron 20 millones.

NORBERG: ¿Cómo caracterizaría las contribuciones en DARPA? Estamos hablando solo de informática.

MINSKY: Bueno, te lo dije en el ascensor o cuando fue, mi impresión fue que probablemente era igual a todo NSF, debido a que estaba muy uniformado ... Es solo que todas las buenas personas que conozco están en el circuito de DARPA. De vez en cuando me encuentro con alguien que no está en nuestra red y estoy un poco sorprendido: no sabía que podría hacer un buen trabajo allí. (risa)

[INTERRUPCIÓN]

MINSKY: Otro millón de dólares podríamos ordenarle a alguien que obtenga todos esos informes y sumar cuántos.

NORBERG: Quiero hacerte una pregunta extravagante aquí como una forma de hacer esto, lo que espero sea un cierre adecuado. Es decir, me has estado escuchando durante casi dos horas haciendo varias preguntas, algunas de las cuales son coherentes, algunas de las cuales no lo son, en términos del proceso general de preguntas. ¿Hay sorpresas que no escuchaste? Es decir, ¿hay algo que no escuchaste y que considerarías una sorpresa al preguntarte?

MINSKY: ¿Alguna pregunta que debiste haber hecho?

NORBERG: Correcto.

MINSKY: No puedo pensar en una.

[INTERRUPCIÓN] 

MINSKY: No se me ocurre ninguno. Bueno, la pregunta general, ¿hay algo que podrían haber hecho mejor? No se que es.

NORBERG: No, supongo que no podemos hacer eso. Ver una de las cosas que trato de mantener alejado de aquí es hablar sobre el éxito. Me parece que no es en lo que debe centrarse un análisis histórico de su actividad.

MINSKY: Oh no, quise decir que hay alguna forma de financiación que deberían haber hecho mejor.

NORBERG: Ciertamente entendí tu comentario, pero creo que lo que la mayoría de las personas que han escuchado a la gente de DARPA en Washington quieren decir es que de alguna manera ese programa fue único. Lo que intento descubrir es qué sobre el programa contribuiría a la singularidad. Me parece que la singularidad debería ser una conclusión más que una hipótesis que se demuestre.

MINSKY: Bueno, no sé si es único, pero atribuiría el gran éxito e influencia a los jefes iniciales de esa oficina, a saber, Lick, ¿fue Roberts o Sutherland?

NORBERG: Sutherland luego, luego Taylor, luego Roberts.

MINSKY: ¿Taylor estaba antes que Roberts?

NORBERG: Sí Lick lo trajo.

MINSKY: Pero de todos modos, había algo milagroso en esa cadena particular de personas. No sabía mucho acerca de Taylor, pero sé que los otros tres estaban en esta posición de moldear la cosa, y realmente tenían muy buen gusto sobre cuáles eran los problemas importantes a considerar y eso es muy raro.

NORBERG: ¿Cómo sabrían los problemas correctos a considerar?

MINSKY: Creo que todos trabajaríamos juntos. (risas) Mis problemas son los que creo que son los problemas correctos. (risa)

NORBERG: Muy bien. Entonces, eso significa que la convergencia entre la comunidad de investigación y las personas en esas oficinas que distribuyen el dinero es un elemento importante.

MINSKY: Cierto. Y la forma más fácil es si una de las personas se ofrece voluntariamente para ir allí y ayudar. Y por alguna razón, obtuvieron tantos de ellos y generalmente no se puede obtener ninguno.

NORBERG: A través de Kahn que ciertamente funcionó.

MINSKY: Eso es correcto. Ahora si Kahn no lo hubiera hecho, no sé cómo le fue tan bien a Kahn. Pero lo hizo y no había estado en eso mucho antes.

NORBERG: Bueno, él era otra persona BBN que fue allí.

MINSKY: De acuerdo. Conseguir un gran director de una oficina fue ... Y luego pensé que la influencia personal de Marvin Denicoff también rondaba los proyectos y a veces decidía qué iba bien. No sé qué hizo al respecto, pero ...

NORBERG: Eso sería del lado de la ONR.

MINSKY: Eso es correcto. Fue una suerte, tener un administrador de contratos que realmente conozca la vida personal de estas personas de una manera tranquila y comprensiva. Tengo la sensación de que debe haberles dicho a algunos que estaban perdiendo el tiempo. ¿Quién sabe?

NORBERG: ¿Vio alguna diferencia entre los programas de lugares como NSF y NIH, en informática ahora, y un lugar como DARPA / IPTO?

MINSKY: Sí En mis pocas visitas a NSF, conocía a personas que intentaban hacer un buen trabajo, pero no sabían lo que estaba sucediendo. Fue un tipo de proceso de revisión en el que uno tenía que tener un proceso de revisión por pares o una dictadura benevolente.

FIN DE LA ENTREVISTA

 
Complement:
Scientific American September 1966: 
http://worrydream.com/refs/Scientific%20American,%20September,%201966.pdf