Las matemáticas no son el problema con la IA, el problema principal es la velocidad del procesador, la energía y el volumen de la memoria de trabajo. IBM Watson es un buen ejemplo, puede procesar consultas en lenguaje natural en tiempo real, pero según WikiPedia requiere 2.880 núcleos de procesador y 16 terabytes de RAM [Watson]. Suponiendo que la cantidad de procesadores, energía y RAM disponibles para una IA es infinita, la posible inteligencia de esa IA también sería infinita. Sin embargo, dadas las limitaciones de la disponibilidad del procesador, el costo de energía de albergar una granja de servidores y las limitaciones de la cantidad de energía que se puede generar de manera segura en la superficie de la tierra, la IA terrestre se limitará a unos pocos super-clústeres muy inteligentes (como Watson o Google) vinculados a muchos “dispositivos inteligentes” que tienen una IA a bordo muy limitada que funciona con una batería (como un automóvil autónomo). Las computadoras cuánticas pueden mejorar la velocidad del procesador y la cantidad de núcleos necesarios, pero también consumirán mucha más energía que los procesadores típicos, lo que hará que la transición sea costosa e improbable en el futuro cercano.
¿Cuán inteligente puede crecer la inteligencia artificial basada en computadoras cuánticas, considerando las complejidades matemáticas de los diferentes problemas de inteligencia artificial?
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