Mediante entidades biológicas “inconscientes” como las bacterias, quizás la intención en la pregunta era transmitir que son entidades biológicas con modelos mundiales muy simples / rudimentarios, lo cual es el caso. Los humanos, en marcado contraste con una bacteria unicelular, tienen 100 trillones (10 ^ 14) de parámetros ajustables ( sinapsis ) para codificar un modelo mundial rico / complejo que incluye una rica representación de sí mismos en él. Referencias: ¿Cuántas neuronas se necesitan para crear una entidad consciente? , Geoffrey Hinton sobre aprendizaje no supervisado en el cerebro, 2014
Entonces, ¿qué impide que un agente de inteligencia artificial del futuro tenga modelos mundiales ricos y complejos que exhiben comportamiento / inteligencia ( AGI -inteligencia general artificial) que es indistinguible de los humanos y, por lo tanto, se gana la etiqueta de ser consciente al igual que etiquetamos a los demás humanos como conscientes ?
Quizás ninguno. Excepto que todavía no hay máquinas a pesar de que algunos de los modelos recientes de aprendizaje automático funcionan mejor que los humanos en pocas tareas específicas.
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- Timothy menciona una razón para esto en su respuesta. Aprender de unas pocas o incluso una muestra de entrenamiento ( aprendizaje de una sola vez ) sigue siendo un problema sin resolver [1a] [1b]
- Los modelos mundiales que las máquinas pueden construir son bastante simples: un niño de kínder puede funcionar mejor que una máquina.
- Por ejemplo, los modelos mundiales (“sentido común”, como a veces lo llamamos) que nuestras máquinas más avanzadas tienen hoy en día, todavía no pueden vincular el “eso” en la oración de abajo al objeto correcto ( recuadro en la primera oración, trofeo en la segunda ) basado en los objetos en la oración, algo que un niño de kinder puede hacer con facilidad. En el caso de que un niño no lo haga, todo lo que tenemos que hacer es darle algunos ejemplos y le darán el siguiente: las máquinas de hoy simplemente no pueden hacer lo que un niño puede hacer, incluso con grandes cantidades de datos de entrenamiento. – sus modelos mundiales pálido en sofisticación en comparación con un niño de kindergarten. [1c] [2]
- El trofeo no cabe en la caja porque era demasiado pequeño.
- El trofeo no cabe en la caja porque era demasiado grande. [3]
La figura anterior es de un artículo publicado este año (abril ICLR 2017) que ilustra el tipo de modelos mundiales simples que las máquinas actuales pueden crear leyendo una historia simple. [3]
Sin embargo, a pesar de que la inteligencia artificial se encuentra en una etapa tan temprana, tiene el potencial de mejorar rápidamente dado que
- Las máquinas tienen el lujo de ser creadas por una inteligencia avanzada que tardó casi 3 mil millones de años en evolucionar. Entonces, la “evolución de la inteligencia artificial” es catalizada por esta inteligencia evolucionada naturalmente.
- Sin embargo, a diferencia de la implementación de su creador, las máquinas no están sujetas a las restricciones de diseño que la evolución natural tuvo que enfrentar ( por ejemplo, la señalización de nuestros sentidos a nuestro cerebro; el diseño de la naturaleza usa gradiente de concentración de iones y principalmente difusión molecular a través de las sinapsis, aunque hay algunas las uniones sinápticas eléctricas también, en general, un mecanismo de comunicación que lleva decenas de milisegundos. Una máquina puede aprovechar los aparatos sensoriales equipados con transmisión y percepción de señales a velocidades de transmisión electromagnética, órdenes de magnitud más rápidos ).
- Si bien parte de su diseño está inspirado en sistemas biológicos ( p . Ej., Modelo de neurona artificial, arquitectura de red neuronal convolucional inspirada en parte por la corteza visual ), las máquinas pueden beneficiarse aún más de la tecnología y los algoritmos que los humanos han creado para permitirnos superarnos ( p . Ej., La señal hardware de transmisión mencionado anteriormente) .
- Vimos un vistazo de eso en la competencia Go donde AlphaGo, una máquina, venció al actual campeón.
- A diferencia de un juego de ajedrez, la cantidad de movimientos posibles en un juego de Go es mucho mayor: la evaluación de la fuerza bruta es imposible.
- La máquina aprendió a jugar igual que los humanos, exhibiendo características que típicamente etiquetaríamos como “muy creativas” si un humano jugara esos movimientos.
- El modelo no solo ganó el campeonato, sino que nos enseñó ciertos movimientos que no tenían sentido al principio, sino que luego se desenmarañaron para ser estrategias ganadoras muy creativas / novedosas.
Parte del enlace de video anterior muestra un modelo de aprendizaje por refuerzo que mejora con el tiempo a los humanos y nos enseña algunos movimientos en los que no pensamos .
En resumen, es solo cuestión de tiempo (¿un orden de décadas, decenas de décadas?) Antes de que las máquinas muestren inteligencia y creatividad a la par con los humanos, y por lo tanto se ganen la etiqueta de ser conscientes, al menos desde la perspectiva de la complejidad de su modelo mundial (que incluye una representación de sí mismos en él) y el resultado que dicho modelo puede generar. Referencia: ¿Qué es la conciencia?
