La IA a nivel humano necesita hardware y software.
En el frente del hardware, debe mirar muchas métricas clave, no solo la velocidad del reloj, etc.
1) El costo de borrar un poco de información (tanto en la memoria como en la lógica).
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2) La complejidad del circuito que la tecnología puede soportar (2D o 3D es clave).
3) La velocidad de acceso al ram y qué tan estrechamente está acoplado el ram a la lógica.
4) Recuento de transistores.
La velocidad del reloj en realidad podría disminuir para lograr la eficiencia energética y evitar el sobrecalentamiento de los circuitos.
En el frente del software simplemente no sabemos cómo hacerlo. Nuestros mejores esfuerzos son bastante lamentables. Sin embargo, es probable que el algoritmo sea simple porque:
1) Hay pocos genes activados en el cerebro que no se activan en otras partes del cuerpo. La capacidad de información total es similar a los grandes paquetes de software actuales (que en realidad son bastante simples) y el algoritmo básico puede ser mucho más simple.
2) El cerebro puede lidiar con muchos escenarios y estilos de vida diferentes. Esto y la plasticidad del cerebro sugieren que se utiliza un algoritmo común simple y se adapta a la tarea en cuestión.
3) El principal problema en la investigación de IA es el problema del gradiente de fuga. Este es un problema con un carácter altamente matemático. Problemas matemáticos como este a menudo resultan en soluciones simples y elegantes.
El progreso en el software bien podría ser en forma de un salto repentino. En el escenario más pesimista, no lo resolvemos nosotros mismos, sino que simplemente copiamos el algoritmo del cerebro mismo. Eso sería difícil, pero probablemente no más allá de nuestra tecnología futura.
Debido a esto, la mejor medida de progreso son las estadísticas básicas del hardware. El progreso del software también es necesario, pero el progreso de hoy no es un buen indicador del futuro.
