A diferencia de la mayoría de los otros “inventos” que solíamos ver en estos días, la invención de AI es un tema discutible. Por ejemplo, no hay duda aquí como si los teléfonos móviles se inventaran o no, como si SpaceX inventara (aunque todavía no esté perfeccionado) un método para aterrizar un refuerzo de primera etapa en la tierra, etc.
La “invención” de la IA es discutible, porque en mi opinión, no sabemos qué es exactamente RI (como en la inteligencia real). Así que estamos tratando de imitar algo que no entendemos bien. Aquí se encuentra una de las mayores señales de advertencia.
Otro punto importante es que la mayoría, si no todos, el nivel de producción de IA desarrollado hasta ahora son sistemas especializados. Tenemos pilotos automáticos que pueden volar un avión desde el despegue hasta el aterrizaje (creo que no están resolviendo acercarse a la pierna del tubo a propósito, como protección laboral para los pilotos de aerolíneas comerciales 🙂). Los mejores jugadores de ajedrez del mundo son programas por un tiempo. Go parece estar perdido para las computadoras también. Sin embargo, estos sistemas son especialistas, si conecta un piloto automático a un juego de ajedrez, incluso yo (parte inferior de mi club de ajedrez de la escuela secundaria) puedo vencerlo, si conecta una computadora de ajedrez a un avión, es mejor que sea un simulador, en orden para no perder cientos de personas y una máquina voladora de un millón de dólares. En pocas palabras, no son muy inteligentes fuera de su área de especialización muy específica y limitada.
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Sin embargo, los desarrollos actuales, especialmente en Deep Learning, parecen estar llevándonos a un nuevo nivel en el desarrollo de IA, a saber, los sistemas generalistas. Algunos ejemplos tienen potencial para aprender sobre algunas tareas simples y realizarlas a tiempo mejor que los humanos. Esas tareas no están programadas en esos sistemas, se les da un objetivo específico que deben realizar lo mejor posible, y hasta ahora parecen ser capaces de mejorar bastante bien.
Además, hay tres factores importantes que debemos recordar. Ordenadores:
- Son más rápidos que los humanos en criterios medibles
- Tener una mayor capacidad de almacenamiento que los humanos, que se puede ampliar cuando sea necesario. Pueden olvidar bajo control, pueden recordar el tiempo que sea necesario.
- Se pueden conectar entre sí sin problemas.
Las dos primeras son ventajas conocidas de las computadoras, la tercera también es muy importante en mi opinión. Hay una expresión que dice “percepción es realidad” (o “verdad” en algunos círculos). Básicamente, esto significa que “debe tener en cuenta los malentendidos de su audiencia”. Entre las computadoras no hay malentendidos, que es una de las mayores debilidades del género humano.
Entonces, aparte de su incapacidad aparente actual para aprender temas generales, las computadoras ya son mejores que las mentes humanas. Y estamos desarrollando formas de borrar esta desventaja final que tienen. Es por eso que la gente tiene miedo de los desarrollos actuales.
Última esperanza (al menos para mí), debido a que no entendemos RI, como mencioné al principio, podríamos descubrir una nueva desventaja para el campo de IA que actualmente no conocemos, por lo que podríamos tener dos resultados positivos:
- Podríamos entender mejor RI, debido a los esfuerzos de desarrollo de la IA.
- Es posible que no podamos desarrollar una verdadera IA al final.
