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Veuillez expliquer ce qu'est le "paradoxe de Moravec"
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Le paradoxe de Moravec est l'observation par des chercheurs en intelligence artificielle et en robotique que, contrairement aux hypothèses traditionnelles, le raisonnement nécessite très peu de calcul, mais les compétences sensorimotrices et de perception nécessitent d'énormes ressources de calcul. Le principe a été formulé par Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky et d'autres dans les années 1980. Moravec a écrit en 1988, "il est relativement facile de faire en sorte que les ordinateurs présentent des performances de niveau adulte sur les tests d'intelligence ou de jouer aux dames, et difficile ou impossible de leur donner les compétences d'un enfant d'un an en matière de perception et de mobilité".
De même, Minsky a souligné que les compétences humaines les plus difficiles à désosser sont celles qui sont en dessous du niveau de conscience. "En général, nous sommes moins conscients de ce que notre esprit fait le mieux", a-t-il écrit, et a ajouté "nous sommes plus conscients des processus simples qui ne fonctionnent pas bien que des processus complexes qui fonctionnent parfaitement". Steven Pinker a écrit en 1994 que "la principale leçon de trente-cinq ans de recherche sur l'IA est que les problèmes difficiles sont faciles et que les problèmes faciles sont difficiles".
Dans les années 2020, conformément à la loi de Moore, les ordinateurs étaient des centaines de millions de fois plus rapides que dans les années 1970, et la puissance informatique supplémentaire était finalement suffisante pour commencer à gérer la perception et les capacités sensorielles, comme Moravec l'avait prédit en 1976. En 2017, Le principal chercheur en apprentissage automatique Andrew Ng a présenté une "règle empirique très imparfaite", selon laquelle "presque tout ce qu'un humain typique peut faire avec moins d'une seconde de pensée mentale, nous pouvons probablement automatiser maintenant ou dans un proche avenir en utilisant l'IA". Il n'y a actuellement aucun consensus quant aux tâches dans lesquelles l'IA a tendance à exceller.