28 de agosto de 2032 — Coronel Minsky a base de Kandahar, cambio. — Aquí base de Kandahar, diga coronel. — He perdido contacto de radar con un dron y no tengo acceso a Skyborg ¿Saben qué pasa? No tengo notificación de que lo hayan derribado y es la primera vez que pierdo comunicaciones con Skyborg. Esto nunca había pasado. Cambio.
Cuando analizamos en profundidad la historia de la inteligencia artificial y comprendemos el funcionamiento de estos algoritmos, la magia se deshace.
Y ahí está el error.
En presuponer que el conocimiento de los componentes ofrece conocimiento sobre las características emergentes que de ello se derivan.
La física de partículas para explicar la biología está completa, conocemos todas las partículas que puedan tener una influencia medible en el funcionamiento de la biología. Si se descubren nuevas partículas serán inconsecuentes para el conocimiento de la biología, serán partículas de vida muy corta o que no interaccionan con prácticamente nada, partículas que no ayudarán a explicar nada en biología.
Las que sí lo hacen ya las conocemos. Y aún así conocer esas partículas no nos permite deducir la biología, un físico de partículas no es capaz de explicar procesos biológicos ni la actividad neuronal, puede explicar qué partículas fundamentales forman parte de esos procesos pero no puede predecir qué hará una persona por conocer las partículas que lo componen.
Y ahí está el error en el análisis de la IA, quienes conocen el cómo se llega a la IA, cuales son sus componentes, el tipo y cantidad de transistores que han hecho falta, las líneas de código que han permitido el aprendizaje, etc. se creen capaces de predecir las características emergentes de esa complejidad. Y no pueden.
#1 Sí, la física de partículas en relación a la biología no puede explicar ya mucho más, pero la mecánica cuántica dista mucho de estar completa. Y me aventuro a creer que por mucho que avance no conseguirá explicar la conciencia (y por ende la inteligencia) con los paradigmas actuales.
#1, me ha gustado mucho tu explicación, has verbalizado a la perfección, con un buen ejemplo lo que pensaba cada vez que alguien dice que las redes neuronales y los algoritmos de machine learning se limitan a buscar patrones estadísticos mediante simples operaciones matemáticas que conocemos. Se trata de un comportamiento emergente, que muestra un comportamiento complejo a partir de la interacción de pequeños componentes mucho más sencillos. Añadido a favoritos.
Sobre este articulo la verdad que habria que hacer algunas putualizaciones.
Sobre la definicion de inteligencia. Para mi , es clara , la inteligencia es la capacidad de resolver problemas con la informacion disponible. Si tenemos toda la informacion necesaria para resolver un problema se puede medir objetivamente la inteligencia por la velocidad de resolucion del problema y lo optima que resulta dicha resolucion.
Mas jodido es medir la creatividad , resolver un problema con informacion incompleta o erronea. Pero igualmente se puede medir objetivamente el tiempo y lo optimo de la solucion.
Los limites de la inteligencia y su capacidad. En los humanos tenemos el limite fisico del tejido que podemos dedicar a la solucion de un problema. En las inteligencias artificiales dicho limite es mucho mas relajado , ya que aunque finito (toda la masa y energia del universo) , en terminos practicos podemos paralelizar la capacidad de una inteligencia artificial para cubrir cualquier problema que seamos capaces de formular.
Por ultimo , la especifidad del entrenamiento de las redes neuronales y el overfitting, si bien es cierto que ocurre asi, y veo cierta similitud con lo que que pasa con los humanos , que durante la fase de la infancia se entrenan sin limites y despues ocurre una purga de gran parte de la capacidad de aprender dejando solo un residuo que nos permite seguir aprendiendo algunas cositas durante la vida adulta a una velocidad menor, las inteligencias artificiales puden crear nuevas redes completamente virgenes para aprender y refinar soluciones a nuevos problemas como los humanos creamos nuevos humanos para adaptarse a las nuevas condiciones y conocimiento disponible...pero manteniendo intactas todas las capacidades que ya tienen.
La singularidad no es la explosion de la inteligencia ni mucho menos , es el punto en el que el avance cientifico/tecnologico sobrepasa nuestra capacidad de prediccion en un momento dado. Ya paso con el fuego , con el arado , con la maquina de vapor , con la fision del atomo , con la invencion del transistor... son puntos en los que la prediccion de como avanzaria el conocimiento y la sociedad se rompen por una tecnologia disruptiva.
La inteligencia artifical es solo una de muchas tecnologias disruptivas que pueden anular completamente nuestras proyecciones de futuro , como la fusion nuclear barata , la vida artificial, la edicion genetica a la carta , o vaya usted a saber que nueva tecnologia no este todavia ni en la cabeza de los cientificos y soñadores actuales.
"El mito de la singularidad o por qué la inteligencia artificial no va a heredar la Tierra" me parece la típica afirmación pretenciosa con la que nuestros nietos se echarán unas risas recitándola mientras son esclavizados por a IA Suprema, gobernadora de simios, azote de orgánicos.
Comentarios
Cuando analizamos en profundidad la historia de la inteligencia artificial y comprendemos el funcionamiento de estos algoritmos, la magia se deshace.
Y ahí está el error.
En presuponer que el conocimiento de los componentes ofrece conocimiento sobre las características emergentes que de ello se derivan.
La física de partículas para explicar la biología está completa, conocemos todas las partículas que puedan tener una influencia medible en el funcionamiento de la biología. Si se descubren nuevas partículas serán inconsecuentes para el conocimiento de la biología, serán partículas de vida muy corta o que no interaccionan con prácticamente nada, partículas que no ayudarán a explicar nada en biología.
Las que sí lo hacen ya las conocemos. Y aún así conocer esas partículas no nos permite deducir la biología, un físico de partículas no es capaz de explicar procesos biológicos ni la actividad neuronal, puede explicar qué partículas fundamentales forman parte de esos procesos pero no puede predecir qué hará una persona por conocer las partículas que lo componen.
Y ahí está el error en el análisis de la IA, quienes conocen el cómo se llega a la IA, cuales son sus componentes, el tipo y cantidad de transistores que han hecho falta, las líneas de código que han permitido el aprendizaje, etc. se creen capaces de predecir las características emergentes de esa complejidad. Y no pueden.
#1 Sí, la física de partículas en relación a la biología no puede explicar ya mucho más, pero la mecánica cuántica dista mucho de estar completa. Y me aventuro a creer que por mucho que avance no conseguirá explicar la conciencia (y por ende la inteligencia) con los paradigmas actuales.
#4 Igual para la existencia misma de la conciencia se necesita de la fluctuacion cuantica. Vayausteasaber
#1 Y eso añadiéndole el factor de la emergente computación cuántica, que añade un plus de complejidad al tema.
Si científicos como Hawking ven esa posibilidad muy real no es por casualidad.
#1, me ha gustado mucho tu explicación, has verbalizado a la perfección, con un buen ejemplo lo que pensaba cada vez que alguien dice que las redes neuronales y los algoritmos de machine learning se limitan a buscar patrones estadísticos mediante simples operaciones matemáticas que conocemos. Se trata de un comportamiento emergente, que muestra un comportamiento complejo a partir de la interacción de pequeños componentes mucho más sencillos. Añadido a favoritos.
Sobre este articulo la verdad que habria que hacer algunas putualizaciones.
Sobre la definicion de inteligencia. Para mi , es clara , la inteligencia es la capacidad de resolver problemas con la informacion disponible. Si tenemos toda la informacion necesaria para resolver un problema se puede medir objetivamente la inteligencia por la velocidad de resolucion del problema y lo optima que resulta dicha resolucion.
Mas jodido es medir la creatividad , resolver un problema con informacion incompleta o erronea. Pero igualmente se puede medir objetivamente el tiempo y lo optimo de la solucion.
Los limites de la inteligencia y su capacidad. En los humanos tenemos el limite fisico del tejido que podemos dedicar a la solucion de un problema. En las inteligencias artificiales dicho limite es mucho mas relajado , ya que aunque finito (toda la masa y energia del universo) , en terminos practicos podemos paralelizar la capacidad de una inteligencia artificial para cubrir cualquier problema que seamos capaces de formular.
Por ultimo , la especifidad del entrenamiento de las redes neuronales y el overfitting, si bien es cierto que ocurre asi, y veo cierta similitud con lo que que pasa con los humanos , que durante la fase de la infancia se entrenan sin limites y despues ocurre una purga de gran parte de la capacidad de aprender dejando solo un residuo que nos permite seguir aprendiendo algunas cositas durante la vida adulta a una velocidad menor, las inteligencias artificiales puden crear nuevas redes completamente virgenes para aprender y refinar soluciones a nuevos problemas como los humanos creamos nuevos humanos para adaptarse a las nuevas condiciones y conocimiento disponible...pero manteniendo intactas todas las capacidades que ya tienen.
La singularidad no es la explosion de la inteligencia ni mucho menos , es el punto en el que el avance cientifico/tecnologico sobrepasa nuestra capacidad de prediccion en un momento dado. Ya paso con el fuego , con el arado , con la maquina de vapor , con la fision del atomo , con la invencion del transistor... son puntos en los que la prediccion de como avanzaria el conocimiento y la sociedad se rompen por una tecnologia disruptiva.
La inteligencia artifical es solo una de muchas tecnologias disruptivas que pueden anular completamente nuestras proyecciones de futuro , como la fusion nuclear barata , la vida artificial, la edicion genetica a la carta , o vaya usted a saber que nueva tecnologia no este todavia ni en la cabeza de los cientificos y soñadores actuales.
"El mito de la singularidad o por qué la inteligencia artificial no va a heredar la Tierra" me parece la típica afirmación pretenciosa con la que nuestros nietos se echarán unas risas recitándola mientras son esclavizados por a IA Suprema, gobernadora de simios, azote de orgánicos.
No la heredará, la tomará por la fuerza.
Hail skynet!