Sí. probablemente llegará como una propiedad emergente, con alguna ayuda de nuestra parte. Tenemos algunas ideas de lo que se necesita, como tener un modelo del mundo y de ti mismo. Al menos podemos dar a los sistemas una ventaja inicial, por lo que no necesitamos depender de mutaciones genéticas en una AG, o ‘la estructura de red neuronal’ correcta + pesos para formarse por pura casualidad.
Las computadoras cuánticas podrían acelerar todo. ¿Imagina una red neuronal en la que puede probar todas las combinaciones de pesas simultáneamente y luego verificar si coincide con todos los datos de entrenamiento? Por lo tanto, los datos de entrenamiento en -> estructura de red + pesan, todo en un abrir y cerrar de segundos. Ya no necesitaríamos algoritmos genéticos o backprop para ajustar los pesos.
Pero incluso cuando las computadoras cuánticas prácticas pueden tomar un tiempo, tengo la esperanza de mejores herramientas para la programación en general. Creo que en el futuro especificaremos ‘libremente’ las especificaciones de un programa. La computadora generará un exe y luego establecerá un diálogo con el desarrollador sobre si las características funcionan como se espera o no. Este diálogo estará en algún lugar entre un lenguaje de programación formal y un lenguaje natural.
- ¿La programación basada en IA será algo en el futuro?
- ¿Qué tan cerca estamos de la inteligencia artificial?
- ¿Cuándo va a destruir AI los trabajos de todos esos abogados arrogantes?
- ¿Cuáles son los lenguajes de programación para la inteligencia artificial?
- Aparentemente, la IA puede escribir y reescribir su propio código. ¿Qué tan lejos estamos de la singularidad?
Para redes neuronales: suponga que el sistema puede establecer que tiene 100 opciones. Cada uno implica una computación que consume mucho tiempo y recursos. Tal vez pueda agregar información sobre la probabilidad de que cada elección produzca algo útil. Supongamos por el momento que cada opción necesitaría todos los servidores en AWS durante un mes. Ahora la computadora puede presentarnos la lista de opciones, ordenadas por la probabilidad de que estas produzcan excelentes resultados y nos pidan que escojamos. ¿Por qué es eso bueno? Bueno, los humanos siguen siendo geniales en la coincidencia de patrones. También tenemos sentido común que puede decirnos de antemano que explorar algunas de las opciones será un callejón sin salida. Además, algunos expertos pueden tener conocimientos de dominio e incluso tener buenas corazonadas. Para que los humanos puedan podar el árbol de búsqueda junto con las computadoras.
Al final, los sistemas de IA cambiarán cada vez más hacia no necesitarnos y volvernos más autónomos. Pero nuestro papel aún no se juega, todavía no somos superfluos.
Podemos usar nuestros conocimientos, habilidades y talentos para:
- Haga sistemas de IA que sean cada vez más autónomos. Esto es ventajoso ya que las computadoras y las redes neuronales pueden evolucionar a velocidades electrónicas. Además, los humanos son humanos falibles y conocedores, un recurso escaso.
- Cree redes neuronales que nos ayuden a diseñar CPU y “núcleos neurológicos” más rápidos.
- Haga redes neuronales que puedan avanzar en la física cuántica aplicada y las ciencias de los materiales, de modo que tengamos computación cuántica barata.
En última instancia, los temas de las redes neuronales, la computación cuántica, el conocimiento de cómo funcionan los cerebros humanos, etc., se vuelven lo suficientemente avanzados como para algunas revoluciones que sacuden el suelo:
AGI, ASI, computadoras autoconscientes / conscientes.