¿Existe un sistema de IA más eficiente que el Watson de IBM?

Hmm Aunque (intentaré) responder esta pregunta, creo que es importante distinguir la “inteligencia artificial” del “sistema experto”.

Watson y Deep Blue y el IDSIA (reconocedor de escritura a mano suizo) son esencialmente hacer una simple tarea ‘buscar un gran árbol de información y calcular un bots difuso de puntuación de sí o no’. Por supuesto, son bots con miles de procesadores paralelos y terabytes de información ‘memorizada’, pero no obstante, son bots. Otros ejemplos de sistemas expertos incluyen un ‘semáforo inteligente’ (que se autoajusta en base a un ojo eléctrico o placa de presión) y la anteriormente conocida ‘lavadora inteligente’ en Japón (que autoajustó su uso de detergente basado en el agua limpia o sucia que sale de la manguera de desechos).

Dichos sistemas podrían llamarse “eficientes” en la medida en que realizan bien sus tareas dedicadas individuales, con recursos casi mínimos: “mínimo” aquí, que significa “solo se requiere una copia de 4 TB del texto de Wikipedia para tomar decisiones” o “solo se requiere 3.000 procesadores, en lugar de los ~ 80.000 elementos de conmutación del cerebro humano, para completar un cálculo complejo “.

Entonces, si esos sistemas son ‘bots’ (sistemas expertos), ¿qué es una inteligencia artificial? Todavía no tenemos muchos buenos ejemplos funcionales, pero diría que los motores de conversación y juicio (más avanzados) califican: proyectos como ConceptNet4, que trata de emular el discurso y la toma de decisiones de un niño en edad preescolar. Este sistema podría argumentarse como (actualmente) “eficiente” en la medida en que lo hace “mejor” que sus pares que usan solo ~ 7 gigabytes de código fuente y datos de soporte; Seven Gig no es una huella muy grande en 2014.

Pero, para una verdadera eficiencia espacio-tiempo, a pesar de que * es * un ‘sistema experto’, no realmente una ‘inteligencia artificial’, voy a ir con la computadora cuántica especialmente diseñada de Isaac Chuang, construida a partir de átomos de flúor, que contiene 7 bits (‘qubits’), y que, utilizando esos qubits, puede resolver instantáneamente el problema del vendedor ambulante (‘camino más corto’) (hamiltoniano) a través de una casa de 8 habitaciones (o región de 8 ciudades). La “computadora” de Chuang es de hecho un tubo de ensayo que contiene una cantidad microscópica de líquido transparente, que requiere láser de alta potencia para la excitación. No es la respuesta que esperabas, tal vez, pero brillante en su simplicidad.