Moravec’s Paradox – paradoks mówiący, że trudne dla ludzi rzeczy są łatwe dla AI i odwrotnie.

Jest to obserwacja dotycząca rozwoju sztucznej inteligencji, wskazująca na zaskakujący fakt, że zadania uważane za trudne dla ludzi, takie jak skomplikowane obliczenia czy zaawansowane wnioskowanie logiczne, często okazują się relatywnie łatwe do wykonania przez sztuczne systemy. Natomiast czynności wymagające intuicji, percepcji sensorycznej czy zręczności motorycznej, które człowiek opanowuje od wczesnych etapów życia, stanowią dla komputerów poważne wyzwanie.

Paradoks wynika z faktu, że ludzkie zdolności poznawcze i ruchowe rozwijały się na przestrzeni milionów lat ewolucji, w trakcie której najbardziej podstawowe umiejętności sensoryczno-motoryczne zostały wysoce zoptymalizowane, podczas gdy złożone procesy świadomego myślenia są stosunkowo młode w skali ewolucyjnej. W praktyce oznacza to, że sztuczna inteligencja osiąga lepsze wyniki w dziedzinach matematyki i logiki niż w rozpoznawaniu obrazów czy poruszaniu się w złożonym, nieustrukturyzowanym środowisku.

Odkrycie to zostało nazwane na cześć amerykańskiego robotyka i badacza sztucznej inteligencji, który jako jeden z pierwszych zwrócił uwagę na tę rozbieżność. Paradoks miał istotny wpływ na kierunki badań w dziedzinie AI, podkreślając konieczność skoncentrowania się na rozwijaniu bardziej zaawansowanych modeli zdolnych do naśladowania ludzkich zdolności percepcyjnych i motorycznych.