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Información General |El boom de openai, el chatgpt y la revolución que ¿se viene?

¿Cibercerebro o truco sofisticado?: Qué pasa con la “inteligencia artificial”

Los expertos consideran que todavía las computadoras no emulan el pensamiento humano, pero que ocurrirá “en cualquier momento”

¿Cibercerebro o truco sofisticado?: Qué pasa con la “inteligencia artificial”

todavía falta para que se vean escenas distópicas como las de terminator... pero nadie descarta que ocurran

2 de Abril de 2023 | 02:57
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Más “artificial” que “inteligencia”... solamente por ahora. Programadores y especialistas en ciencias del conocimiento coinciden en que los últimos avances en materia de mentes informáticas son asombrosos y relevantes, pero aún no constituyen pruebas de “pensamiento” autónomo. Sin embargo, advierten que es el momento adecuado para pensar en qué querremos hacer cuando eso ocurra, porque el salto hacia esa inquietante dimensión, que cambiará el mundo, puede sobrevenir “en cualquier momento”.

¿Pueden pensar las máquinas? La irrupción del poderoso “cerebro” detrás del servicio ChatGPT, aplicación de la empresa OpenAI que “aprende” de sus conversaciones con humanos al punto de no poder discernir que la interlocutora es una máquina, puede llegar a hacernos creer que sí. Pero en palabras del mismísimo Bill Gates, uno de los mayores inversores en esta tecnología, “si bien la IA llegará a hacer todo lo que hace un cerebro humano y más, y será un cambio profundo, todavía no controla el mundo físico y no puede establecer sus propios objetivos sin intervención externa”.

Por supuesto, los “bots” como ChatGPT son más intuitivos y avanzados que el de nuestra compañía eléctrica, la obra social o el banco en el que se depositan nuestros sueldos, y que asistentes virtuales como Siri, Alexa o el adorable perrito ya “vintage” del Microsoft Office. Es cada vez más probable que hayamos conversado con una computadora sin saberlo; de acuerdo con un relevamiento de la consultora GetVoip, seis de cada diez personas interactuaron con un chatbot en el último año. Y los avances en Inteligencia Artificial y “Big Data” -el acceso a un volumen inconmensurable de info de todo tipo- permiten que estas conversaciones afloren de manera natural.

IA “FUERTE” VS. IA “DÉBIL”

La inteligencia artificial “débil” se enfoca en resolver tareas específicas, como responder preguntas basándose en el aporte del usuario, o jugar al ajedrez. Descansa en la intervención humana para definir los parámetros de sus algoritmos de aprendizaje y su “entrenamiento” mediante la carga de datos.

La IA “fuerte”, en cambio, puede realizar una serie de funciones, y eventualmente aprender por sí misma a resolver problemas. El “input” humano aquí no es indispensable, y con el tiempo, la máquina adquiere una conciencia en vez de simularla, como con la IA débil. Los coches autónomos y asistentes como Siri, son ejemplos “débiles”. Los ejemplos de la IA “fuerte” están al caer.

LA SINGULARIDAD

“Así como hay alumnos que pueden llegar a superar a sus maestros, aparecerán sistemas informáticos que superen a sus programadores. Si estos sistemas están vinculados con el manejo de armamento, por ejemplo, estamos en problemas”. Al hueso, el investigador y educador Angel Plastino advierte que “estamos cerca de desarrollar sistemas informáticos que sean más inteligentes que los humanos, y en el momento en que esto suceda se habrá alcanzado el fenómeno llamado ‘singularidad’”.

Doctor en Física y conferencista internacional, el platense lleva varias décadas analizando el avance de la IA en sus diferentes vertientes. Pero, ¿a qué llamamos “inteligencia”? Plastino explica que “es la capacidad que tienen ciertos animales, en especial los mamíferos, de afrontar y resolver problemas sin recurrir a preprogramación genética, como hacen los insectos. Como los problemas de la vida son extremadamente variados, hay diversos tipos de inteligencia. Físicamente, la inteligencia es la capacidad de reestructuración del sistema nervioso para adquirir nuevas habilidades. Y esta reestructuración se llama aprendizaje”.

En los años ‘60, el británico I.J. Good acuñó el concepto de una “inteligencia explosiva”. Alude a que cuando alguna máquina alcance a superar ligeramente el intelecto humano, ella misma mejorará su arquitectura de modos impredecibles para los programadores, y aumentará sin límites su propia capacidad dejando muy atrás a los humanos.

Ante ese evento hipotético, la “singularidad”, el australiano Anthony Berglas, hizo notar una cuestión medular. “Dado que una IA no está ‘atada’ a ningún ‘cuerpo’, su cosmovisión será radicalmente distinta a la de la humana” esclarece Angel Plastino: “en particular, es inmortal y no necesita reproducirse, por lo que el sentimiento amoroso no es para ella una necesidad evolutiva, como para nosotros. Nada la ligaría a nuestra especie, que podría llegar a tornársele insoportable dado la forma disparatada en que contaminamos el medio y agotamos recursos naturales críticos”.

Entre estas preocupaciones se inscribe la reciente carta abierta que firmaron el dueño de Twitter y fundador de Tesla y SpaceX, Elon Musk, y cientos de ejecutivos, desarrolladores y sociólogos mundiales, pidiendo una pausa de seis meses en la investigación sobre inteligencias artificiales (IA) al advertir “grandes riesgos para la humanidad”.

Esa moratoria daría tiempo a establecer regulaciones, monitorear sistemas y crear instituciones “capaces de hacer frente a la “dramática perturbación económica y política, especialmente para la democracia, que causará la IA”.

MÁS PREDICTIVOS QUE INTUITIVOS

En este agitado contexto, los más recientes asistentes digitales de Google, Apple o Microsoft, y los algoritmos de Spotify o Netflix, son capaces de sugerirnos acciones sin que les pidamos opinión. ¿Cómo lo hacen? Mediante el análisis predictivo, una herramienta con la que buscan y descubren patrones reiterados en nuestras acciones y opciones, a partir del acceso a enormes bases de datos.

Estos “gurúes” digitales cruzan esa info con técnicas de análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático, para crear modelos que ordenan por grado de probabilidad la chance de que hagamos algo en particular. Es decir, las aplicaciones de software de análisis predictivo usan variables que se pueden medir y analizar para predecir comportamientos probables.

Si bien los modelos de tecnología predictiva, como los asistentes digitales, tienen un componente de “machine learning”, la disciplina que busca que los sistemas aprendan automáticamente a identificar patrones entre miles de millones de datos, no son expresiones de inteligencia artificial al menos en su versión “fuerte”.

TURING y loebner

Considerado el padre de las computadoras modernas, el matemático inglés Alan Turing desarrolló en 1950 un test para evaluar el nivel de conversación de un robot con una persona real. La prueba, que se ha ido complejizando con el tiempo y adquiriendo otros matices, consiste en que un humano mantenga una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos es una máquina.

El humano hace preguntas a ambos interlocutores, y si no puede identificar cual es la máquina, la computadora pasa con éxito la prueba. En base al test de Turing, durante tres décadas se llevó a cabo la competencia por el premio Loebner, en la que se galardonaba al chatbot que mejor se hiciera pasar por un ser humano.

Alan Turing solía comparar la mente humana con una máquina, y especulaba con que algún día éstas podrían ser capaces de enseñarse unas a otras; un concepto que es la base del “machine learning” y la IA. Tecnologías contemporáneas como el ChatGPT se “entrenan” con enormes conjuntos de datos a los que recurren para resolver problemas y conversar con humanos.

ASIMOV y los miedos

Siempre adelantado a su tiempo, el célebre escritor científico y novelista Isaac Asimov (1929-1992), profesor de química de la Universidad de Boston, formuló en 1942 tres leyes para encuadrar la robótica, a guisa de “medidas de seguridad” para nuestra especie: un robot -o computadora- no puede causar daño a un ser humano o, pasivamente, permitirlo; debe obedecer toda orden impartida por un ser humano, salvo que tal orden esté en conflicto con la 1ª. Ley; y debe proteger su propia existencia, salvo que al hacerlo llegue a estar en contradicción con las dos prescripciones anteriores.

“No estamos ante algo ‘’vivo’ por ahora, pero la velocidad evolutiva es impresionante”

Esta tríada de leyes impediría a las “inteligencias artificiales” perjudicar a los humanos.

algoritmos predictivos y precauciones humanitarias

Mientras la exponencial complejización de los “algoritmos de predicción” fortalece la IA, desde las aplicaciones en pronósticos meteorológicos al mercado de valores, pasando por el factor clave del comportamiento humano, en la empresa OpenAI quieren asegurarse de que la “Inteligencia Artificial General”, mediante la cual describen a “sistemas altamente autónomos que superarán a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso”, beneficie “a toda la humanidad”.

“La inteligencia es la capacidad de adquirir nuevas habilidades, que se llama aprendizaje”

“La línea de tiempo hacia la IAG sigue siendo incierta” admiten en OpenAI, “pero hemos refinado en los últimos dos años, incluyendo comentarios de muchas personas internas y externas a la empresa, una estrategia que nos guiará para actuar en el mejor interés de la humanidad durante su desarrollo”.

“Intentaremos construir directamente una AGI segura y beneficiosa, pero también consideraremos que nuestra misión se ha cumplido si nuestro trabajo ayuda a otros a lograr este resultado”.

spotify y su “robot real”

La “nueva gran cosa” de Spotify es un DJ de inteligencia artificial... modelado a partir de una persona real.

El pinchadiscos de la app musical, llamado apropiadamente sólo “DJ”, guía al usuario en su experiencia auditiva proponiendo y encadenando música que cree que le encantará, y de tanto en tanto formula comentarios sobre por qué esas canciones son geniales.

Los modelos de lenguaje procesan texto y distinguen los patrones lingüísticos

Lo llamativo es que la voz es la de Xavier “X” Jernigan, el jefe de Asociaciones Culturales de Spotify, y “tira” frases generadas mediante aprendizaje automático y algoritmos predictivos, a partir de la base de datos que la empresa arma con el historial de escuchas, búsquedas y listas de reproducción de cada usuario.

“El DJ nos brinda la capacidad de aprovechar el poder de la contextualización para ayudar a contar las historias de los artistas y hablar un poco más profundamente sobre las canciones”, afirman en Spotify, que planea incorporar más regiones e idiomas en el corto plazo, ya que “X” está disponible nada más que en EEUU y Canadá por el momento.

 

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