Un comentarista a continuación dijo: “AGI se desarrollará gradualmente, luego aparecerá de repente”. A pesar de que esto es lo que la mayoría de los investigadores de aprendizaje automático parecen creer, no tenemos ninguna razón para pensar que esto sea cierto. De hecho, tenemos muchas razones para creer que esto no es cierto.
Las computadoras han visto aumentos masivos tanto en la velocidad de procesamiento como en la memoria en las últimas décadas, pero aún no hemos visto un mínimo de agencia, conciencia o sensibilidad en las súper computadoras más impresionantes que tenemos hoy. Esto es cierto a pesar de que los investigadores de IA han afirmado que la IA fuerte (también conocida como AGI) está a la vuelta de la esquina desde los años 70. Deje al campeón de Jeopardy, Watson, en funcionamiento todo el tiempo que desee, y no hará absolutamente nada. Todo lo que puede hacer es generar resultados a partir de la entrada de acuerdo con un algoritmo.
Esto se debe a que las computadoras son máquinas de Turing, procesadores binarios que son sensibles a dos estados, comúnmente representados como 1s y 0s. Las máquinas de Turing solo “conocen” estos dos símbolos, aunque usar la palabra “saber” es engañoso ya que implica algún tipo de conciencia subjetiva, que no está presente. Siguen ciegamente las instrucciones proporcionadas por el software escrito por un programador humano. Ciertamente no “piensan”. Con esto no solo quiero decir que no piensan como los humanos. No piensan en ningún sentido de la palabra, ya que no hay fenómenos psicológicos presentes ni hay ningún tipo de conciencia o comprensión. Esto se ve respaldado por el hecho de que las computadoras más avanzadas se comportan con tanta agencia como la calculadora de bolsillo común cuando se inspeccionan suficientemente.
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Entonces la pregunta es, dado que el cerebro es solo un objeto material, ¿cómo lo hace? La respuesta: simplemente no lo sabemos. La conciencia es probablemente un fenómeno emergente que es exclusivo de los sistemas biológicos. Esto significa que una máquina consciente requiere un hardware muy específico, potencialmente con ciertas propiedades moleculares o atómicas. Hasta donde sabemos, la conciencia es un fenómeno biológico. Para apreciar lo que esto significa, pensemos en otro fenómeno biológico; fotosíntesis. La fotosíntesis se refiere al proceso por el cual las plantas convierten la luz en energía. Este proceso requiere reacciones bioquímicas específicas solo viables dado un material que tiene propiedades moleculares y atómicas específicas. Una simulación informática perfecta, una emulación, de la fotosíntesis nunca podrá convertir la luz en energía, sin importar cuán precisa sea, y sin importar qué tipo de hardware proporcione a la computadora. Sin embargo, de hecho hay máquinas de fotosíntesis artificial. Estas máquinas no solo simulan los mecanismos físicos subyacentes a la fotosíntesis en las plantas, sino que * duplican *, las fuerzas bioquímicas y electroquímicas utilizando células fotoelectroquímicas que hacen la división fotocatalítica del agua.
Con esto en mente, podemos especular acerca de si pueden existir máquinas no biológicas que apoyen la conciencia, pero debemos darnos cuenta de que estas máquinas necesitan duplicar los procesos electroquímicos (cualesquiera que sean) que ocurren en el cerebro durante los estados conscientes. Si es posible, esto probablemente requeriría más que las máquinas de Turing, que son procesadores puramente sintácticos (manipuladores de símbolos) y simulaciones digitales, que carecen de los mecanismos físicos necesarios. No se sabe si esto se puede hacer con materiales no biológicos, por lo que la IA fuerte todavía es una posibilidad, pero no estamos en el camino para alcanzarla.
El mejor enfoque para lograr el AGI consiste en descubrir cómo lo hace el cerebro primero. El mayor error de los investigadores de aprendizaje automático es pensar que pueden crear una IA fuerte (AGI) sin saber exactamente cómo hace el cerebro lo que hace. Como científicos y humanos, debemos ser optimistas sobre lo que podemos lograr. Al mismo tiempo, no debemos confiar demasiado en formas que nos guíen en direcciones equivocadas y nos impidan progresar de verdad.
