Tenemos teorías sobre cómo construir naves estelares interestelares, incluso para la unidad ‘warp’. ¿Tenemos una teoría para construir IA de propósito general?

Realmente no.

Hay dos tipos de dificultad. Primero, hay cosas que sabes hacer, pero tomarán mucho tiempo y mucho esfuerzo y muchos recursos.

En segundo lugar, está la dificultad de las cosas que no sabes hacer. Tal vez, una vez que lo descubras, en realidad no es demasiado difícil. Resolverlo es la parte difícil.

Construir una nave estelar es principalmente el primer tipo de dificultad. Dado un suministro infinito de tiempo, trabajo y recursos, la NASA podría construir todo tipo de ideas locas de ciencia ficción. Tenemos métodos que sabemos que funcionarían, es solo que costarían más que todo el dinero del mundo.

Construir una IA es el segundo tipo de dificultad. El cerebro humano pesa 3 libras y puede hacer uno por accidente si no usa anticonceptivos. Hablando objetivamente, no puede ser TAN difícil hacer inteligencia a nivel humano, si sabes cómo. El problema es que no sabemos cómo, porque el cerebro humano es el objeto más complicado del universo conocido.

Solo los extremadamente vagos, nada que podamos implementar. Se pueden dividir en dos grandes escuelas de pensamiento, llamémoslas simuladores y constructores.

Los simuladores básicamente están tratando de abordar el problema como uno de reproducción precisa del cerebro humano. Están buscando una simulación de alta fidelidad o una solución de hardware real que utilice una tecnología teórica de “memristor” que sea más análoga a una neurona real que a un transistor. Realmente no ha habido mucho éxito al que podamos señalar con esto todavía, ya que depende de la tecnología que no tenemos, no hemos descubierto una forma de producir a bajo precio.

Los constructores básicamente buscan usar el cerebro humano como un punto de partida aproximado para el desarrollo de un nuevo tipo de inteligencia que se deriva de los modelos y la tecnología informática que tenemos ahora. Han producido una buena cantidad de resultados a partir de eso, pero requiere mucha prueba y error, y estamos menos seguros de cómo podríamos identificar cuándo realmente tuvimos éxito.

Aquí está el problema con la llamada “IA de propósito general”. Nos gusta la noción de ciencia ficción de construir un cerebro / mente humana artificial, pero nuestra tecnología aún está muy, muy lejos. AI ha tenido éxito en los últimos 30 años, con resultados cada vez más impresionantes. Pero los intentos de tecnología AI no pueden mantenerse generalizados por mucho tiempo. ¿Por qué? Si alguien se propone construir una inteligencia similar a la humana, y la prueba contra algunas aplicaciones prácticas, pronto descubren que su máquina es especialmente buena en alguna área, y se centran en ese conjunto de habilidades en particular. Desechan todos los componentes que son irrelevantes para la tarea especializada, y crean una solución optimizada, diseñada y exitosa basada en tecnologías de IA. Luego discutimos sobre si la tecnología práctica resultante debería llamarse AI o no.

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