jueves, 5 de diciembre de 2024

Inteligencia artificial, específica y general

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Nos maravilla cuando un robot le gana una partida en Go o en ajedrez o en póker. Pero ese robot ha sido preparado para esa tarea específica. La inteligencia humana, sin embargo, es general. Para lograr eso en un robot todavía falta mucho.

La Inteligencia artificial (IA) hoy, realiza muchas tareasque ya no son de tipo repetitivo sino de “razonamiento”. Por ejemplo, maneja autos. De hecho, elon Musk, fundador de Tesla, ha dicho que pronto vamos a tener que darle un empujoncito a nuestros cerebros si no queremos perder competitividad en un mercado laboral saturado de IA.

 

Aquí hay que hacer una distinción importante. La mayoría de los avances en inteligencia artificial wse han concentrado en resolver un tipo específico de problema. Es una inteligencia estrecha, increíble para tareas específicas como recomendar canciones en Pandora, pero muy lejos todavía de ser una inteligencia artificial general que pueda simular de la una persona de carne y hueso.

Es cierto que ya entienden lenguaje y se adaptan a condiciones cambiantes. Pero para tener una inteligencia que funcione como la humana debería ser capaz de usar lo que ya aprendió en situaciones nuevas, una intelegencia que sepa cómo tener una conversación o lo que significa ir al supermercado a comprar un cartón de leche.

 

Todavía los científicos no tienen la fórmula para lograr inteligencia artificial general. Deep blue juega al ajedrez excelentemente bien , AlphaGo juega al Go mejor que un campeón, pero no podemos acercarnos a ninguna de las y proponerles, por ejemplo, jugar al ta-te-ti. Este es el tipo de aprendizaje que todavía no se puede hacer con inteligencia artificial estrecha.

 

Siri y Alexa

 

Ambas escuchan preguntas en lenguaje natural y contestan. Hay mucho para avanzar con esos sistemas, dice John Laird, científico en computación de la Universidad de Michigan, “una vez que uno hace una pregunta, y luego hace otra, y otra, no es que está desarrollando un entendimiento compartido de lo que se está diciendo”.

 

O sea, esos sistemas no pueden sostener una conversación. “No entienden lo que uno dice, el significado de lo que uno dice”, aclara Oren Etzioni, CEO del Allen Institute for Artificial Intelligence en Seattle, Washington.”No hay diálogo porque no hay base anterior de conocimiento y el resultado es que muchas veces las respuestas que dan a un malentendido son directamente cómicas.”

 

Para ayudar a la IA a entender mejor el lenguaje natural Etzioni están tratando de que puedan acumular conocimiento para usarlo en situaciones diferentes . El concepto de inteligencia humana es su poder de adaptación. Su uno aprende, por ejemplo, a atarse los cordones de los zapatos, luego podrá usar ese tipo de nudo a otras aplicaciones.

 

“Para entrar en un diálogo, para captar y responder una pregunta compleja, no es suficiente trabajar con los rudimentos del lenguaje. Hay que tener conocimiento anterior y también ser capaz de extraer conclusiones”, dice Etzioni.

 

¿Se podrá lograr una inteligencia artificial que piense como nosotros?

 

La investigación avanzó mucho usando lo que se sabe del cerebro humano. “Aprender mucho de cómo funcionan los seres humanos a partir de la psicología y la neurociencia es una buena forma de conducir la investigación”, dice Laird.

 

Un método que prometen, que llaman “aprendizaje profundo” está inspirado en la arquitectura de las neuronas en el cerebro humano. Sus redes neuronales profundas reúnen cantidades de datos e intuyen patrones. Eso permite al cerebro hacer predicciones o distinciones , como por ejemplo si alguien pronunció una P o un B, o si un dibujo muestra una gato o un perro.

 

“Todas estas son las cosas que las máquinas hacen excepcionalmente bien y probablemente hayan desarrollado habilidades súper humanas de reconocimiento de patrones . Pero eso es solo una pequeña parte de lo que es inteligencia general”, dice Enzioni.

 

Lo que piensan los seres humanos está basado en los sentimientos dentro del cuerpo e influenciado por cosas como hormonas o sensaciones físicas. Va a pasar mucho tiempo antes de que podamos crear una simulación efectiva de todo eso”.

 

 

 

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