¿Cuándo podríamos conocer las primeras máquinas inteligentes?

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¿Qué tan cerca estamos de vivir en un mundo donde la inteligencia humana es superada por las máquinas? Durante mi carrera, participé regularmente en un experimento mental en el que trato de "pensar como la computadora" para imaginar una solución a un desafío u oportunidad de programación. La brecha entre el razonamiento humano y el código de software siempre ha sido bastante clara.

Luego, hace unas semanas, después de hablar con el chatbot LaMDA durante varios meses, Blake Lemoine, ahora un "ex" ingeniero de IA de Google, dijo que pensaba que LaMDA respondía [se requiere suscripción]. Dos días antes del anuncio de Lemoine, Douglas Hofstadter, pionero de la IA y científico cognitivo ganador del Premio Pulitzer, escribió un artículo diciendo [se requiere suscripción] que las redes neuronales artificiales (la tecnología de software detrás de LaMDA) no son conscientes. También llegó a esta conclusión después de una serie de conversaciones con otro poderoso chatbot de IA llamado GPT-3. Hofstadter terminó el artículo estimando que todavía estamos a décadas de distancia de la conciencia de la máquina.

Pocas semanas después, Yann LeCun, científico jefe del laboratorio de inteligencia artificial (IA) de Meta y ganador del Premio Turing 2018, publicó un artículo titulado "Un camino hacia la inteligencia artificial autónoma". Comparte en el artículo una arquitectura que va más allá de la conciencia y la sensibilidad para ofrecer un camino para programar una IA que pueda razonar y planificar como los humanos. Los investigadores llaman a esto inteligencia general artificial o AGI.

Creo que llegaremos a considerar el artículo de LeCun con la misma reverencia que le damos ahora al artículo de Alan Turing de 1936 que describía la arquitectura de la computadora digital moderna. Este es el por qué.

Evento

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MetaBeat reunirá a líderes de opinión para asesorar sobre cómo la tecnología del metaverso transformará la forma en que todas las industrias se comunican y hacen negocios el 4 de octubre en San Francisco, CA.

registrarse aquí Simular una acción usando un modelo mundial

El primer avance de LeCun fue imaginar una forma de superar las limitaciones de las IA especializadas de hoy en día con su concepto de "modelo mundial". Esto es posible en parte gracias a la invención de una arquitectura jerárquica para modelos predictivos que aprenden a representar el mundo en múltiples niveles de abstracción y en múltiples escalas de tiempo.

Con este modelo global, podemos predecir posibles estados futuros mediante la simulación de secuencias de acción. En el artículo, señala: "Esto puede permitir el razonamiento por analogía, aplicando el modelo establecido para una situación a otra situación".

Un módulo configurador para impulsar nuevos aprendizajes

Esto nos lleva a la segunda gran innovación del artículo de LeCun. Como señala, "uno puede imaginar un modelo mundial 'genérico' para el entorno con una pequeña parte de los parámetros modulados por el configurador para la tarea en cuestión". Deja abierta la pregunta de cómo el configurador aprende a dividir una tarea compleja en una secuencia de objetivos secundarios.Pero así es esencialmente cómo la mente humana usa analogías.

Por ejemplo, imagine que se despierta esta mañana en una habitación de hotel y necesita abrir la ducha en la habitación por primera vez. Lo más probable es que divida rápidamente la tarea en una serie de objetivos secundarios basados ​​en analogías aprendidas al ejecutar otras duchas. Primero, descubra cómo abrir el agua usando el mango, luego confirme en qué dirección...