Verdadero ai
En un artículo publicado el año pasado, titulado «¿Cuándo superará la IA el rendimiento humano? Evidence from AI Experts», investigadores de élite en inteligencia artificial predijeron que la «inteligencia de máquina a nivel humano», o HLMI, tiene un 50% de probabilidades de producirse en 45 años y un 10% de probabilidades de producirse en 9 años. Pero cualquiera que haya mantenido alguna vez una conversación con Siri o Cortana (algunos de los asistentes virtuales del mercado actual) podría argumentar que la HLMI ya está aquí.
La física intuitiva se refiere a la forma en que los seres humanos son capaces de predecir ciertos cambios dinámicos en su entorno físico y, a continuación, reaccionar de la misma manera a estos cambios. Por ejemplo, percibir la trayectoria de un árbol que cae y saber en qué dirección moverse para evitar el impacto.
El aprendizaje único es la capacidad de aprender categorías de objetos a partir de unos pocos ejemplos. Esta parece ser una capacidad de la que carecen las máquinas… al menos de momento. Kosoy explica que los mejores algoritmos actuales necesitan ser expuestos a miles de conjuntos de datos para aprender la diferencia entre, por ejemplo, una manzana y una naranja. Los niños, sin embargo, pueden distinguirlas tras unas pocas presentaciones. Kosoy dice que tiene «mucha curiosidad personal por saber cómo los niños son capaces de aprender tan rápido y cómo podemos extraer ese proceso para construir un aprendizaje automático más rápido que no requiera tantos datos».
¿Qué es la conciencia en la inteligencia artificial?
CA o conciencia de máquina se refiere a una máquina no biológica creada por el ser humano que es consciente de su propia existencia y puede pensar como si tuviera una mente. La CA representa el siguiente nivel de la IA fuerte. Es inteligencia con conciencia.
¿Es posible una inteligencia artificial consciente?
Científicos y filósofos afirman que la conciencia de la IA podría ser posible, pero la tecnología es tan buena engañando a los humanos haciéndoles creer que está viva que nos costará saber si dice la verdad.
Teorías de la conciencia
Se vislumbra un futuro en el que la capacidad de pensamiento de los ordenadores se aproxima a la nuestra. Sentimos que algoritmos de aprendizaje automático cada vez más potentes nos respiran en la nuca. Los rápidos avances de las próximas décadas darán lugar a máquinas con una inteligencia de nivel humano, capaces de hablar y razonar, con innumerables aportaciones a la economía, la política e, inevitablemente, la guerra. El nacimiento de la verdadera inteligencia artificial afectará profundamente al futuro de la humanidad, incluso a su existencia.
«Desde que se alcanzó el último gran avance de la inteligencia artificial a finales de los años 40, científicos de todo el mundo han buscado formas de aprovechar esta ‘inteligencia artificial’ para mejorar la tecnología más allá de lo que pueden lograr incluso los programas de inteligencia artificial más sofisticados de la actualidad.»
«Incluso ahora, se está investigando para comprender mejor lo que podrán hacer los nuevos programas de IA, sin salirse de los límites de la inteligencia actual. La mayoría de los programas de IA programados actualmente se han limitado principalmente a tomar decisiones simples o a realizar operaciones sencillas con cantidades relativamente pequeñas de datos.»
Ai apocalipsis
La Inteligencia Artificial (IA) ha logrado resultados notables en las últimas décadas, especialmente gracias al perfeccionamiento de una tecnología antigua y durante mucho tiempo olvidada llamada Deep Learning (DL), una clase de algoritmos de aprendizaje automático. Algunos logros del DL tuvieron un impacto significativo en la opinión pública gracias a una importante cobertura mediática, como los casos del programa AlphaGo y su sucesor AlphaGo Zero, que derrotaron ambos al campeón mundial de Go, Lee Sedol.
Este triunfo de AlphaGo fue una especie de consagración profana de la superioridad operativa de la IA en un número cada vez mayor de tareas. Esta superioridad manifiesta de la IA suscitó sentimientos encontrados en los observadores humanos: el orgullo de ser su creador; la admiración de lo que era capaz de hacer; el temor de lo que podría llegar a aprender a hacer.
La investigación en IA ha generado un proceso lingüístico y conceptual de replanteamiento de rasgos tradicionalmente humanos, ampliando su significado o incluso reinventando su semántica para atribuir estos rasgos también a las máquinas. Pensemos en cómo se atribuyen a la IA el aprendizaje, la experiencia, el entrenamiento, la predicción, por nombrar sólo algunos. Aunque tengan un significado técnico específico entre los especialistas en IA, los profanos tienden a interpretarlos dentro de una visión antropomórfica de la IA.
Ética
El científico jefe y cofundador de OpenAI, uno de los principales laboratorios de investigación de inteligencia artificial, ha sugerido que las redes neuronales de última generación son lo suficientemente grandes como para ser «ligeramente conscientes».
Ilya Sutskever ha hecho varias contribuciones importantes al campo del aprendizaje profundo. Entre ellas, las pruebas beta de GPT-3 antes de su lanzamiento. En un artículo de 2020, él y su equipo concluyeron que el modelo lingüístico, con 175.000 millones de parámetros, «puede generar muestras de artículos de noticias que los evaluadores humanos tienen dificultades para distinguir de los artículos escritos por humanos».
Desde el lanzamiento de GPT-3 el 11 de junio de 2020, han surgido muchos otros modelos lingüísticos, algunos con capacidades aún mayores. En octubre de 2021, por ejemplo, Microsoft y NVIDIA se unieron para crear Megatron-Turing NLG. Con sus 530.000 millones de parámetros (el triple que GPT-3), logró una precisión «inigualable» en un amplio conjunto de tareas de lenguaje natural.
Besiroglu acaba de ser coautor de un nuevo artículo sobre el estado actual del aprendizaje automático (ML). El estudio no menciona la conciencia. Sin embargo, contiene algunos gráficos esclarecedores que revelan un crecimiento extraordinariamente rápido del nivel de computación de los modelos de entrenamiento. Los autores escriben:
