{"id":22644,"date":"2021-05-12T12:13:38","date_gmt":"2021-05-12T18:13:38","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=22644"},"modified":"2021-05-12T12:14:30","modified_gmt":"2021-05-12T18:14:30","slug":"la-ia-es-mas-dificil-de-lo-que-pensamos-4-falacias-clave-en-la-investigacion-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-ia-es-mas-dificil-de-lo-que-pensamos-4-falacias-clave-en-la-investigacion-de-la-ia\/","title":{"rendered":"La IA es m\u00e1s dif\u00edcil de lo que pensamos: 4 falacias clave en la investigaci\u00f3n de la IA"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial ha estado en los titulares durante casi una d\u00e9cada, ya que los sistemas han avanzado r\u00e1pidamente en\u00a0desaf\u00edos de\u00a0IA de<\/a>\u00a0larga data\u00a0como el reconocimiento de im\u00e1genes, el procesamiento del lenguaje natural y los juegos.\u00a0Las compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas han sembrado algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en los motores de b\u00fasqueda y de recomendaci\u00f3n y sistemas de reconocimiento facial y de OpenAI\u00a0GPT-3<\/a>\u00a0y de DeepMind\u00a0AlphaFold<\/a>\u00a0prometer incluso m\u00e1s aplicaciones pr\u00e1cticas, desde la escritura a la codificaci\u00f3n de los descubrimientos cient\u00edficos.<\/span><\/p>\n

De hecho, estamos en medio de una primavera de IA, con una inversi\u00f3n en la tecnolog\u00eda floreciendo y un sentimiento predominante de optimismo y posibilidad hacia lo que puede lograr y cu\u00e1ndo.<\/span><\/p>\n

Esta vez puede parecer diferente a los resortes de IA anteriores debido a las aplicaciones pr\u00e1cticas mencionadas anteriormente y a la proliferaci\u00f3n de la IA estrecha en tecnolog\u00edas que muchos de nosotros usamos todos los d\u00edas, como nuestros tel\u00e9fonos inteligentes, televisores, autom\u00f3viles y aspiradoras, por nombrar solo algunas.\u00a0Pero tambi\u00e9n es posible que estemos en una ola de progreso a corto plazo en IA que pronto se convertir\u00e1 en parte del flujo y reflujo en el avance, la financiaci\u00f3n y el sentimiento que ha caracterizado al campo desde su fundaci\u00f3n en 1956.<\/span><\/p>\n

La IA no ha cumplido muchas de las predicciones realizadas durante las \u00faltimas d\u00e9cadas;\u00a0El 2020, por ejemplo, fue\u00a0anunciado<\/a>\u00a0por muchos como el a\u00f1o\u00a0en que los autos aut\u00f3nomos<\/a>\u00a0comenzar\u00edan a llenar las carreteras, transportando sin problemas a los pasajeros mientras se sentaban y disfrutaban del viaje.\u00a0Pero el problema ha sido m\u00e1s dif\u00edcil de lo previsto y, en lugar de hordas de taxis robot, los proyectos m\u00e1s avanzados siguen en fase de prueba.\u00a0Mientras tanto, algunos en el campo creen que la forma dominante de IA, un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico basado en redes neuronales, pronto se quedar\u00e1 sin fuerza si no se produce una serie de avances cruciales.<\/span><\/p>\n

En un art\u00edculo titulado\u00a0Por qu\u00e9 la IA es m\u00e1s dif\u00edcil de lo que pensamos<\/em><\/a>\u00a0, publicado la semana pasada en el servidor de preimpresi\u00f3n arXiv,\u00a0Melanie Mitchell<\/a>\u00a0, profesora de inform\u00e1tica en la Universidad Estatal de Portland actualmente en el\u00a0Instituto Santa Fe<\/a>\u00a0, sostiene que la IA est\u00e1 estancada en un reflujo y … ciclo de flujo en gran parte porque todav\u00eda no comprendemos realmente la naturaleza y complejidad de la inteligencia humana.\u00a0Mitchell divide este punto general en cuatro conceptos err\u00f3neos comunes en torno a la IA y analiza lo que significan para el futuro del campo.<\/span><\/p>\n

1. El progreso en la inteligencia limitada es un avance hacia la inteligencia general<\/span><\/h3>\n

Los nuevos e impresionantes logros de la IA a menudo van acompa\u00f1ados de la suposici\u00f3n de que estos mismos logros nos acercan a alcanzar\u00a0la inteligencia de la m\u00e1quina a nivel humano<\/a>\u00a0.\u00a0Pero no solo, como se\u00f1ala Mitchell, la inteligencia general y limitada es tan diferente como trepar a un \u00e1rbol o aterrizar en la luna, sino que incluso la inteligencia limitada sigue dependiendo en gran medida de una gran cantidad de datos espec\u00edficos de tareas y entrenamiento facilitado por humanos.<\/span><\/p>\n

Tomemos GPT-3, que algunos\u00a0citaron<\/a>\u00a0por haber\u00a0superado la<\/a>\u00a0inteligencia\u00a0“estrecha”<\/a>\u00a0: el algoritmo fue entrenado para escribir texto, pero aprendi\u00f3 a traducir, escribir c\u00f3digo, autocompletar im\u00e1genes y hacer matem\u00e1ticas, entre otras tareas.\u00a0Pero aunque las capacidades de GPT-3 resultaron ser m\u00e1s extensas de lo que sus creadores podr\u00edan haber previsto, todas sus habilidades a\u00fan se encuentran dentro del dominio en el que fue entrenado: es decir, lenguaje, hablado, escrito y programaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Convertirse en un experto en una habilidad no relacionada con el lenguaje sin entrenamiento indicar\u00eda inteligencia general, pero este no fue el caso con GPT-3, ni ha sido el caso con ninguna otra IA desarrollada recientemente: siguen siendo de naturaleza estrecha y , si bien son importantes en s\u00ed mismos, no deben combinarse con pasos hacia la comprensi\u00f3n profunda del mundo que se requiere para la inteligencia general.<\/span><\/p>\n

2. Lo que es f\u00e1cil para los humanos deber\u00eda serlo para las m\u00e1quinas.<\/span><\/h3>\n

\u00bfEs la\u00a0IA m\u00e1s inteligente que<\/a>\u00a0un ni\u00f1o de cuatro a\u00f1os?\u00a0En la mayor\u00eda de los sentidos, la respuesta es no, y eso es porque las habilidades y tareas que percibimos como \u201cf\u00e1ciles\u201d son en realidad mucho m\u00e1s compleja de lo que les damos el cr\u00e9dito para, una\u00a0s\u00a0paradoja de Moravec<\/a>\u00a0nota\u00a0s.<\/span><\/p>\n

Los ni\u00f1os de cuatro a\u00f1os son bastante buenos para descubrir relaciones de causa y efecto en funci\u00f3n de sus interacciones con el mundo que los rodea.\u00a0Si, por ejemplo, tocan una olla en la estufa y se queman un dedo, entender\u00e1n que la quemadura fue causada por la olla caliente, no por ser redonda o plateada.\u00a0Para los humanos, esto es sentido com\u00fan b\u00e1sico, pero los algoritmos tienen dificultades para hacer inferencias causales, especialmente sin un gran conjunto de datos o en un contexto diferente al que fueron entrenados.<\/span><\/p>\n

Las percepciones y elecciones que tienen lugar a un nivel subconsciente en los seres humanos se basan en la experiencia y el aprendizaje de toda una vida, incluso en un nivel tan elemental como “tocar cosas calientes te quemar\u00e1”.\u00a0Debido a que llegamos a un punto en el que este tipo de conocimiento es reflexivo, ni siquiera requiere un pensamiento consciente, lo vemos como \u201cf\u00e1cil\u201d, pero es todo lo contrario.\u00a0“La IA\u00a0es m\u00e1s dif\u00edcil de lo que pensamos”, escribe Mitchell, “porque somos en gran parte inconscientes de la complejidad de nuestros propios procesos de pensamiento”.<\/span><\/p>\n

3. El lenguaje humano puede describir la inteligencia de las m\u00e1quinas<\/span><\/h3>\n

Los humanos tienen una tendencia a antropomorfizar las cosas no humanas, desde animales hasta objetos inanimados, robots y computadoras.\u00a0Al hacerlo, usamos las mismas palabras que usar\u00edamos para hablar sobre las actividades humanas o la inteligencia, excepto que estas palabras no encajan del todo en el contexto y, de hecho, pueden confundir nuestra propia comprensi\u00f3n de la IA.\u00a0Mitchell usa el t\u00e9rmino\u00a0“mnemot\u00e9cnicas de deseos”, acu\u00f1ado por un cient\u00edfico de la computaci\u00f3n en la d\u00e9cada de 1970.\u00a0Palabras como “leer”, “comprender” y “pensar” se utilizan para describir y evaluar la IA, pero estas palabras no nos dan una descripci\u00f3n precisa de c\u00f3mo funciona o progresa la IA.<\/span><\/p>\n

Incluso “aprender” es un nombre inapropiado, dice Mitchell, porque si una m\u00e1quina realmente “aprendiera” una nueva habilidad, ser\u00eda capaz de aplicar esa habilidad en diferentes entornos;\u00a0encontrar correlaciones en conjuntos de datos y usar los patrones identificados para hacer predicciones o cumplir con otros puntos de referencia es algo, pero no es “aprender” en la forma en que aprenden los humanos.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 tanto alboroto por las palabras, si son todo lo que tenemos y est\u00e1n entendiendo lo esencial?\u00a0Bueno, dice Mitchell, este lenguaje inexacto no solo puede enga\u00f1ar al p\u00fablico y a los medios de comunicaci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n puede influir en la forma en que los investigadores de IA piensan sobre sus sistemas y llevan a cabo su trabajo.<\/span><\/p>\n

4. La inteligencia est\u00e1 en nuestras cabezas<\/span><\/h3>\n

El \u00faltimo punto de Mitchell es que la inteligencia humana no est\u00e1 contenida \u00fanicamente en el cerebro, sino que requiere un cuerpo f\u00edsico.<\/span><\/p>\n

Esto parece explicarse por s\u00ed mismo;\u00a0usamos nuestros sentidos para absorber y procesar informaci\u00f3n, e interactuamos y nos movemos por el mundo en nuestros cuerpos.\u00a0Sin embargo, el \u00e9nfasis predominante en la investigaci\u00f3n de la IA est\u00e1\u00a0en el cerebro<\/a>\u00a0: comprenderlo, replicar varios aspectos de su\u00a0forma o funci\u00f3n<\/a>\u00a0y hacer que la\u00a0IA se parezca m\u00e1s a ella<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

Si la inteligencia viviera solo en el cerebro, podr\u00edamos acercarnos m\u00e1s a alcanzar la IA a nivel humano, por ejemplo, construyendo una red neuronal con el mismo n\u00famero de par\u00e1metros que el cerebro tiene conexiones sin\u00e1pticas, duplicando as\u00ed la “capacidad de computaci\u00f3n del cerebro”. . “<\/span><\/p>\n

Dibujar este tipo de paralelo puede aplicarse en los casos en que la “inteligencia” se refiere a operar seg\u00fan un conjunto de reglas para trabajar hacia un objetivo definido, como ganar una partida de ajedrez o modelar la forma en que las prote\u00ednas se pliegan, cosas que las computadoras ya pueden hacer bastante. bien.\u00a0Pero otros tipos de inteligencia est\u00e1n mucho m\u00e1s moldeados y sujetos a las emociones, los prejuicios y la experiencia individual.<\/span><\/p>\n

Volviendo al ejemplo de GPT-3: el algoritmo produce inteligencia “subjetiva” (su propia escritura) usando un conjunto de reglas y par\u00e1metros que cre\u00f3 con un enorme conjunto de datos de inteligencia subjetiva preexistente (escritura por humanos).\u00a0GPT-3 es aclamado como “creativo”, pero su escritura se basa en asociaciones que dibuj\u00f3 entre palabras y frases en la escritura humana, que est\u00e1 repleta de prejuicios, emociones, conocimiento preexistente, sentido com\u00fan y la experiencia \u00fanica del escritor de la mundo, todo experimentado a trav\u00e9s del cuerpo.<\/span><\/p>\n

Mitchell\u00a0sostiene\u00a0que los aspectos subjetivos y no racionales de la forma en que los humanos piensan y operan\u00a0no\u00a0son\u00a0un obst\u00e1culo para nuestra inteligencia, sino que\u00a0de hecho son\u00a0su base\u00a0y su facilitador\u00a0.\u00a0L\u00edder artificial experto en inteligencia general Ben Goertzel de manera similar aboga por la \u201carquitectura de todo el organismo,\u201d\u00a0auto<\/a>\u00a0ing<\/a>\u00a0, \u201cLos seres humanos son organismos tanto como la mente, y as\u00ed logrando similar a la humana AGI requerir\u00e1 la incorporaci\u00f3n de sistemas de inteligencia artificial en los sistemas f\u00edsicos capaces de interactuar con el d\u00eda a d\u00eda mundo humano en formas matizadas “.<\/span><\/p>\n

\u00bfA d\u00f3nde vamos desde aqu\u00ed?<\/span><\/h3>\n

Estos conceptos err\u00f3neos dejan pocas dudas sobre lo que los investigadores y desarrolladores de IA\u00a0no deber\u00edan<\/i>\u00a0hacer.\u00a0Lo que est\u00e1 menos claro es c\u00f3mo avanzar.\u00a0Debemos comenzar, dice Mitchell, con una mejor comprensi\u00f3n de la inteligencia, una tarea que no es peque\u00f1a ni sencilla.\u00a0Sin embargo, un buen lugar donde los investigadores de IA pueden buscar es en otras disciplinas de la ciencia que estudian la inteligencia.<\/span><\/p>\n

De todos modos, \u00bfpor qu\u00e9 estamos tan decididos a crear una versi\u00f3n artificial de la inteligencia humana?\u00a0Ha evolucionado durante millones de a\u00f1os y es enormemente complejo e intrincado, pero todav\u00eda est\u00e1 plagado de sus propias deficiencias.\u00a0Quiz\u00e1s la respuesta sea que no estamos tratando de construir un cerebro artificial que sea\u00a0tan bueno como el<\/i>\u00a0nuestro;\u00a0estamos tratando de construir uno que sea mejor y que nos ayude a resolver problemas que actualmente no tienen soluci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

La evoluci\u00f3n humana<\/a>\u00a0tuvo lugar a lo largo de unos seis millones de a\u00f1os.\u00a0Mientras tanto,\u00a0han pasado 65 a\u00f1os desde que la inteligencia artificial se convirti\u00f3 en un campo de estudio\u00a0,\u00a0y est\u00e1 escribiendo textos similares a los humanos, haciendo\u00a0caras falsas<\/a>\u00a0,\u00a0defendi\u00e9ndose<\/a>\u00a0en los debates,\u00a0haciendo diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos\u00a0y\u00a0m\u00e1s<\/a>\u00a0.\u00a0A pesar de\u00a0que hay\u00a0mucho a\u00fan por aprender, parece AI est\u00e1 progresando\u00a0bastante\u00a0bien en el gran esquema de las cosas\u00a0–\u00a0y el siguiente paso en la toma que m\u00e1s se profundiza nuestra comprensi\u00f3n de nuestra propia mente.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Ramirez, V. B. (2021b, abril 22). Scientist George Church Is Auctioning Off His Genome as an NFT. Recuperado 23 de abril de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/04\/22\/scientist-george-church-is-auctioning-off-his-genome-as-an-nft\/?utm_campaign=SU%20Hub%20Weekly%20Newsletter&utm_medium=email&_hsmi=123064086&_hsenc=p2ANqtz-_584eXc0XdGgeU3-e9Y7BAxca6lbNhmlzq1eJHUzOfDLx_94jgrNq_8wkxaY7suX0J6aqTNSBvgTeadKanCmDsLPCeWt8JqZr4eBdWGU5LT5-lelI&utm_content=123064086&utm_source=hs_email<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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