¿La inteligencia artificial estará a la altura de sus expectativas?

Cuando comencé a escribir sobre ciencia hace décadas, la inteligencia artificial parecía ascender. Espectro IEEE, la revista de tecnología para la que trabajé, produjo un número especial sobre cómo la IA transformaría el mundo. Edité un artículo en el que el informático Frederick Hayes-Roth predijo que la IA pronto reemplazaría a los expertos en derecho, medicina, finanzas y otras profesiones.

Eso fue en 1984. No mucho después, la exuberancia dio paso a una depresión conocida como “AI invierno, ”Cuando se produjo la desilusión y la financiación disminuyó. Años después, investigando para mi libro La mente no descubierta, Rastreé a Hayes-Roth para preguntarle cómo pensaba que se habían mantenido sus predicciones. Él se rió y respondió: “Tienes una mala racha”.

AI no había estado a la altura de las expectativas, reconoció. Nuestras mentes son difíciles de replicar, porque somos “sistemas muy, muy complicados que evolucionan y se adaptan al aprender a tratar bien y de manera diferencial con docenas de variables al mismo tiempo”. Los algoritmos que pueden realizar una tarea especializada, como jugar al ajedrez, no pueden adaptarse fácilmente para otros propósitos. “Es un ejemplo de lo que se llama ingeniería no recurrente”, explicó Hayes-Roth.

Eso fue en 1998. Hoy, según algunas medidas, la IA está en auge una vez más. Los programas como el reconocimiento de voz y rostro están integrados en teléfonos celulares, televisores, automóviles y muchos otros productos de consumo. Los algoritmos inteligentes me ayudan a elegir un regalo de Navidad para mi novia, encontrar el edificio de mi hija en Brooklyn y recopilar información para columnas como esta. Inversiones de capital riesgo en IA duplicado entre 2017 y 2018 a $ 40 mil millones, según CON CABLE. Un estudio de Price Waterhouse estima que para 2030 la IA impulsará la producción económica mundial en más de $ 15 billones, “Más que la producción actual de China e India juntas”.

De hecho, algunos observadores temen que la IA se esté moviendo demasiado rápido. New York Times El columnista Farhad Manjoo llama a un programa de lectura y escritura basado en IA, GPT-3, “asombroso, espeluznante, humillante y más que un poco aterrador. ” Algún día, se preocupa, podría ser “puesto a pastar por una máquina”. El neurocientífico Christof Koch ha sugerido que podríamos necesitar chips de computadora implantados en nuestro cerebro para ayudarnos a mantenernos al día con las máquinas inteligentes.

Elon Musk fue noticia en 2018 cuando advirtió que la IA “superinteligente”, mucho más inteligente que nosotros, representa “la la mayor crisis existencial individual que enfrentamos “. (¿De verdad? ¿Peor que el cambio climático? ¿Armas nucleares? ¿Políticos psicopáticos? Sospecho que Musk, ¿quién ha invertido en IA, está tratando de promover la tecnología con su exagerado alarmismo).

Los expertos están rechazando el bombo publicitario, señalando que muchos supuestos avances en IA se basan en evidencia endeble. El pasado mes de enero, por ejemplo, un equipo de Google Health reclamado en Naturaleza que su programa de IA había superado a los humanos en diagnosticar el cáncer de mama. En octubre, un grupo dirigido por Benjamin Haibe-Kains, un investigador de genómica computacional, criticó el artículo de salud de Google, argumentando que la “falta de detalles de los métodos y el código del algoritmo socava su valor científico. “

Haibe-Kains se quejó a Revisión de tecnología que el informe de salud de Google es “más un anuncio para tecnología genial ”que un estudio científico legítimo y reproducible. Lo mismo ocurre con otros avances reportados, dijo. De hecho, la inteligencia artificial, como la biomedicina y otros campos, se ha visto envuelta en una crisis de replicación. Los investigadores hacen afirmaciones dramáticas que no pueden probarse, porque los investigadores, especialmente los de la industria, no revelan sus algoritmos. Una reseña reciente encontrado que solo el 15 por ciento de los estudios de IA compartieron su código.

También hay indicios de que las inversiones en IA no están dando sus frutos. El analista de tecnología Jeffrey Funk examinó recientemente a 40 empresas de nueva creación que desarrollan IA para la atención médica, la fabricación, la energía, las finanzas, la ciberseguridad, el transporte y otras industrias. Muchos de ellos no eran “ni de lejos tan valiosos para la sociedad como sugiere todo el bombo”, informa Funk en Espectro IEEE. Avances en IA “es poco probable que sean tan perjudiciales—Para las empresas, para los trabajadores o para la economía en su conjunto, como han estado argumentando muchos observadores ”

Ciencias informa que “el progreso básico en IA se ha estancado en algunos campos, ”Como la recuperación de información y la recomendación de productos. Un estudio de algoritmos utilizados para mejorar el rendimiento de las redes neuronales no encontró “ninguna evidencia clara de mejoras en el rendimiento durante un período de 10 años”.

El objetivo de larga data de la inteligencia artificial “general”, que posee el amplio conocimiento y la capacidad de aprendizaje para resolver una variedad de problemas del mundo real, como lo hacen los humanos, sigue siendo difícil de alcanzar. “Tenemos máquinas que aprender de una manera muy estrecha, ”Yoshua Bengio, pionero en el enfoque de inteligencia artificial llamado aprendizaje profundo, se quejó recientemente en CON CABLE. “Necesitan muchos más datos para aprender una tarea que los ejemplos humanos de inteligencia, y aún así cometen errores estúpidos”.

Escribiendo en El gradiente, una revista en línea dedicada a la tecnología, el empresario y escritor de IA Gary Marcus acusa a los líderes de IA y a los medios de comunicación de exagerando el progreso del campo. Los autos autónomos basados ​​en inteligencia artificial, los detectores de noticias falsas, los programas de diagnóstico y los chatbots se han sobrevendido, sostiene Marcus. Advierte que “si el público, los gobiernos y la comunidad inversora reconocen que se les ha vendido una imagen poco realista de las fortalezas y debilidades de la IA que no coincide con la realidad, puede comenzar un nuevo invierno de la IA”.

Otro veterano y escritor de IA, Erik Larson, cuestiona el “mito” de que un día la IA inevitablemente igualará o superará a la inteligencia humana. En El mito de la inteligencia artificial: por qué las computadoras no pueden pensar como nosotros, Programado para ser publicado por Harvard University Press en abril, Larson sostiene que “el éxito con aplicaciones limitadas no nos acerca ni un paso más a la inteligencia general”.

Larson dice que “la ciencia real de la IA (a diferencia de la pseudociencia de Hollywood y los novelistas de ciencia ficción) ha descubierto un gran misterio en el corazón de la inteligencia, que actualmente nadie tiene ni idea de cómo resolver. Dicho sin rodeos: toda la evidencia sugiere que la inteligencia humana y la de las máquinas son radicalmente diferentes. Y, sin embargo, persiste el mito de la inevitabilidad “.

Cuando comencé a escribir sobre ciencia, creía en el mito de la IA. Un día, seguramente, los investigadores alcanzarían el objetivo de una inteligencia artificial flexible, súper inteligente y polivalente, como COSA. Dados los rápidos avances en hardware y software, era solo cuestión de tiempo. Y quien era yo para dudar autoridades como Marvin Minsky?

Gradualmente, me convertí en un escéptico de la IA, cuando me di cuenta de que nuestras mentes, a pesar de los enormes avances en neurociencia, genética, ciencia cognitiva y, sí, inteligencia artificial,permanece tan misterioso como siempre. Aquí está la paradoja: las máquinas se están volviendo innegablemente más inteligentes, y los humanos, parece últimamente, más estúpidos y, sin embargo, las máquinas nunca igualarán, y mucho menos superarán, nuestra inteligencia. Siempre serán meras máquinas. Esa es mi suposición y mi esperanza.

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