home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / philosop / 7439 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-29  |  2.2 KB
  1. Path: sparky!uunet!opl.com!hri.com!spool.mu.edu!sdd.hp.com!usc!news.service.uci.edu!unogate!stgprao
  2. From: stgprao@st.unocal.COM (Richard Ottolini)
  3. Newsgroups: comp.ai.philosophy
  4. Subject: Re: Minds, Computers and Searle
  5. Message-ID: <1993Jan27.230655.10105@unocal.com>
  6. Date: 27 Jan 93 23:06:55 GMT
  7. References: <1993Jan22.181429.8759@psych.toronto.edu> <chrisk.728156188@fester> <1993Jan27.210202.22368@psych.toronto.edu>
  8. Sender: news@unocal.com (Unocal USENET News)
  9. Organization: Unocal Corporation
  10. Lines: 27
  11.  
  12. In article <1993Jan27.210202.22368@psych.toronto.edu> christo@psych.toronto.edu (Christopher Green) writes:
  13. >In article <chrisk.728156188@fester> chrisk@fester.dell.com (Chris Kostanick - X6736) writes:
  14. >>
  15. >>I'm curious as to what you think is possible in AI, weak or strong.
  16. >>Let's assume that compute power will continue to grow for another
  17. >>couple/three hardware generations. This should make 100 Mip machines
  18. >>readily accessable. What do you think an AI program running on
  19. >>one (with suitable robot effectors and vision aparatus) could do?
  20. >>
  21. >I'm not sure why sheer computational power would be relevant to the question.
  22. >Weak AI can do for cognitive science exactly what computational models do
  23. >for other sciences: formalize and idealize parameters thought to be
  24. >crucial, and show you in pretty short order what kinds of behaviors
  25. >such a model implies. Compare to data, revise model, and off to the races
  26. >we go.
  27.  
  28. Much of the seminal work on AI was done in the late 60s and 70s on machines that
  29. KOP speeds (thousands of operations per second).  There was a hypothesis that some
  30. of AI's problems could be solved by building a "fast" computer.  An industry was
  31. created and died in the 1980s to build fast LISP (later PROLOG) machines.
  32. (This industry died because general purpose RISC micros could run LISP faster than
  33. special purpose machines.)  The 10,000 - 100,000 fold increase in computing
  34. speed in the past twenty some years did not accelerate progress of AI
  35. in many people's opinion.  Japan's 5th generation project was the most
  36. ballyhoed disappointed along this approach.  I personally am hopeful in
  37. regards to strong AI, but faster computers were not the answer.  Some more
  38. fundamental understanding of the nature of intelligence is the likely answer.
  39.