Una guía para principiantes sobre IA: la diferencia entre inteligencia humana y de máquina

Gabriel Melo

Bienvenido a la guía de inteligencia artificial para principiantes de Neural. Esta función de varias partes debería proporcionarle una comprensión muy básica de qué es la IA, qué puede hacer y cómo funciona. La guía contiene artículos sobre redes neuronales (en orden de publicación)  , visión por computadora , procesamiento del lenguaje natural , algoritmos , inteligencia general artificial y la diferencia entre la IA de los videojuegos y la IA real .  

Según cuenta la leyenda, un periodista le preguntó una vez a Mahatma Ghandi qué pensaba de la civilización occidental. Su respuesta fue «Creo que sería una buena idea».

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El mismo sentimiento podría aplicarse a la inteligencia artificial si la compara directamente con la inteligencia humana. Es decir, los sistemas de IA más avanzados del mundo (DeepMind’s, GPT-3, etc.) palidecen en comparación con el intelecto de un bebé humano : la inteligencia artificial sería una buena idea. Afortunadamente para todos en la industria, las rúbricas que usamos para medir la inteligencia de las máquinas son completamente diferentes a las que nos aplicamos a nosotros mismos. Puede ser difícil adivinar qué significa «IA» o incluso simplemente «inteligencia» de una fuente de información a la siguiente.

 

Pero la realidad no es tan compleja. Los humanos experimentan la realidad a través de un Inherentemente definimos nuestra existencia por el tiempo, el lugar y las sensaciones que observamos. Esa es una forma elegante de decir que tenemos imaginación.

Experimentamos el tiempo como una interfaz de usuario para la memoria, el lugar  se define por dónde pensamos que estamos en relación con cosas fuera de nuestra observación (que asumimos que todavía existen), y la sensación es solo uno de los muchos idiomas que habla nuestro cerebro. Nuestra experiencia de la realidad, nuestra base para la inteligencia, es como una película que dura mientras vivimos.

Las computadoras experimentan la inteligencia como una serie de unos y ceros que se despliega exponencialmente. Podemos aplicar ingeniería inversa a cualquier sistema de IA actual (porque somos los ingenieros originales de todos los sistemas de IA) y, en última instancia, profundizamos en unos y ceros. (No obstante los algoritmos cuánticos). Y, aunque todavía no hemos resuelto todos los misterios del cerebro humano, es seguro decir que no somos pensadores binarios.

 

Esa es la explicación simple. Pero no se aclara mucho cuando se trata de lo que la IA puede y no puede hacer. Porque, binario o no, no parece demasiado descabellado imaginar que la humanidad podría estar a uno o dos eurekas de inventar una máquina sensible que sea capaz de imaginar cosas y formar su propio teatro de la mente. Sin embargo, para ser claros: ningún sistema de IA actual del que tengamos conocimiento tiene la capacidad de pensar o imaginar. Esta idea teórica de una corriente artificial de conciencia es lo más cercano que podemos encontrar. 

La IA no puede hacer mucho en este momento. Pero lo que puede hacer, lo hace extremadamente bien. El aprendizaje profundo (visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y disciplinas similares) sobresale en tareas mundanas que a los humanos les llevaría demasiado tiempo.No hay forma de que tú o yo podamos buscar entre 75 millones de imágenes para descubrir cuáles parecían gatos. A pesar de que realizaríamos la tarea con mucha más precisión que cualquier algoritmo, no viviríamos lo suficiente para terminar el trabajo. Una IA podría hacerlo en segundos.

Entonces, cuando escuchas algo como «La IA puede diagnosticar el cáncer con un 97% de precisión», la realidad es la siguiente: le enseñaron a una IA a mirar los píxeles en una foto y decirnos dónde está Wally. Y «Wally» es lo que sea que los oncólogos buscan en las imágenes cuando buscan signos de cáncer. Pero el aprendizaje profundo no es la única forma de IA que existe. Miles de investigadores están desarrollando nuevas clases de algoritmos, redes neuronales avanzadas y tecnologías de aprendizaje híbridas diseñadas para imitar mejor el cerebro humano.

 

Mientras tanto, la inteligencia humana y la inteligencia artificial simplemente no son comparables. Sin embargo, en el futuro, tecnologías como la IA cuántica , los enfoques híbridos que implican la IA simbólica o el cálculo de nuevas clases podrían recorrer un largo camino para superar esa brecha. 

 

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