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Cómo cambiará la sociedad la primera Inteligencia General Artificial: Futuro de la inteligencia artificial P2

David Tal, Editor, Futurista
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Tue, 09 / 15 / 2020 - 13: 08

Hemos construido pirámides. Aprendimos a aprovechar la electricidad. Entendemos cómo se formó nuestro universo después del Big Bang (en su mayoría). Y, por supuesto, el ejemplo del cliché, hemos puesto a un hombre en la luna. Sin embargo, a pesar de todos estos logros, el cerebro humano permanece muy lejos de la comprensión de la ciencia moderna y es, por defecto, el objeto más complejo del universo conocido, o al menos nuestra comprensión de él.

Dada esta realidad, no debería ser del todo sorprendente que aún no hayamos construido una inteligencia artificial (IA) a la par de los humanos. Una IA como Data (Star Trek), Rachael (Blade Runner) y David (Prometheus), o una IA no humanoide como Samantha (Her) y TARS (Interstellar), todos estos son ejemplos del próximo gran hito en el desarrollo de la IA: inteligencia artificial general (AGI, a veces también se denomina HLMI o inteligencia artificial a nivel humano).

En otras palabras, el desafío al que se enfrentan los investigadores de IA es: ¿Cómo podemos construir una mente artificial comparable a la nuestra cuando ni siquiera tenemos una comprensión completa de cómo funciona nuestra propia mente?

Exploraremos esta pregunta, junto con cómo los humanos se compararán con los futuros AGI y, finalmente, cómo cambiará la sociedad el día después de que se anuncie el primer AGI al mundo.

¿Qué es una inteligencia general artificial?

Diseñe una IA que pueda vencer a los mejores jugadores en Chess, Jeopardy y Go, fácil (Deep Blue, Watsony AlfaGO respectivamente). Diseñe una IA que pueda brindarle respuestas a cualquier pregunta, sugerir artículos que tal vez desee comprar o administrar una flota de taxis compartidos: empresas multimillonarias enteras se construyen a su alrededor (Google, Amazon, Uber). Incluso una IA que pueda llevarte de un lado del país al otro... bueno, estamos trabajando en ello.

Pero pídale a una IA que lea un libro para niños y comprenda el contenido, el significado o la moral que está tratando de enseñar, o pídale a una IA que diga la diferencia entre una imagen de un gato y una cebra, y terminará causando más de unos pocos Corto circuitos.

La naturaleza pasó millones de años desarrollando un dispositivo informático (cerebros) que se destaca en el procesamiento, la comprensión, el aprendizaje y luego actúa en nuevas situaciones y dentro de nuevos entornos. Compare eso con el último medio siglo de la informática que se centró en la creación de dispositivos informáticos que se adaptaron a las tareas singulares para las que fueron diseñados.

En otras palabras, la computadora humana es generalista, mientras que la computadora artificial es especialista.

El objetivo de crear un AGI es crear una IA que pueda pensar y aprender más como un ser humano, a través de la experiencia en lugar de la programación directa.

En el mundo real, esto significaría que un futuro AGI aprendería a leer, escribir y contar un chiste, o caminar, correr y andar en bicicleta en gran parte por su cuenta, a través de su propia experiencia en el mundo (usando cualquier cuerpo o órganos/dispositivos sensoriales que le damos), y a través de su propia interacción con otra IA y otros humanos.

Qué se necesitará para construir una inteligencia general artificial

Si bien es técnicamente difícil, debe ser posible crear un AGI. De hecho, hay una propiedad profundamente arraigada dentro de las leyes de la física, la universalidad de la computación, que básicamente dice que todo lo que un objeto físico puede hacer, una computadora de propósito general lo suficientemente poderosa debería, en principio, ser capaz de copiar/simular.

Y, sin embargo, es complicado.

Afortunadamente, hay muchos investigadores inteligentes de IA en el caso (sin mencionar la gran cantidad de fondos corporativos, gubernamentales y militares que los respaldan), y hasta ahora han identificado tres ingredientes clave que creen que es necesario resolver para traer una solución. AGI en nuestro mundo.

Big Data. El enfoque más común para el desarrollo de IA involucra una técnica llamada aprendizaje profundo, un tipo específico de sistema de aprendizaje automático que funciona absorbiendo cantidades gigantes de datos, procesando dichos datos en una red de neuronas simuladas (modeladas a partir del cerebro humano), y luego utilizar los hallazgos para programar sus propios conocimientos. Para obtener más detalles sobre el aprendizaje profundo, leer este.

Por ejemplo, en 2017, Google alimentó a su IA con miles de imágenes de gatos que su sistema de aprendizaje profundo usó para aprender no solo a identificar un gato, sino también a diferenciar entre diferentes razas de gatos. No mucho después, anunciaron el lanzamiento inminente de Google Lens, una nueva aplicación de búsqueda que permite a los usuarios tomar una foto de cualquier cosa y Google no solo le dirá qué es, sino que también ofrecerá contenido contextual útil que lo describa, útil cuando viaja y desea obtener más información sobre una atracción turística específica. Pero aquí también, Google Lens no sería posible sin los miles de millones de imágenes que aparecen actualmente en su motor de búsqueda de imágenes.

Y, sin embargo, esta combinación de big data y aprendizaje profundo aún no es suficiente para generar un AGI.

Mejores algoritmos. Durante la última década, una subsidiaria de Google y líder en el espacio de IA, DeepMind, causó sensación al combinar las fortalezas del aprendizaje profundo con el aprendizaje reforzado, un enfoque de aprendizaje automático complementario que tiene como objetivo enseñar a la IA cómo tomar medidas en nuevos entornos para lograr un objetivo establecido.

Gracias a esta táctica híbrida, la primera IA de DeepMind, AlphaGo, no solo aprendió a jugar AlphaGo descargando las reglas y estudiando las estrategias de los jugadores humanos maestros, sino que, después de jugar contra sí misma millones de veces, pudo vencer a los mejores jugadores de AlphaGo. usando movimientos y estrategias nunca antes vistas en el juego.

Del mismo modo, el experimento de software Atari de DeepMind implicó darle a una IA una cámara para ver una pantalla de juego típica, programarla con la capacidad de ingresar órdenes de juego (como botones de joystick) y darle el objetivo singular de aumentar su puntaje. ¿El resultado? En cuestión de días, aprendió a jugar y a dominar docenas de juegos clásicos de arcade.

Pero a pesar de lo emocionantes que son estos primeros éxitos, quedan algunos desafíos clave por resolver.

Por un lado, los investigadores de IA están trabajando para enseñarle a la IA un truco llamado "fragmentación" en el que los cerebros humanos y animales son excepcionalmente buenos. En pocas palabras, cuando decide salir a comprar comestibles, puede visualizar su objetivo final (comprar un aguacate) y un plan aproximado de cómo lo haría (salir de la casa, visitar el supermercado, comprar el aguacate, vuelta a casa). Lo que no haces es planificar cada respiración, cada paso, cada posible contingencia en tu camino hacia allí. En cambio, tienes un concepto (trozo) en tu mente de a dónde quieres ir y adaptas tu viaje a cualquier situación que surja.

Por muy común que le parezca, esta capacidad es una de las ventajas clave que el cerebro humano aún tiene sobre la IA: es la capacidad de adaptación para establecer un objetivo y perseguirlo sin conocer cada detalle de antemano y a pesar de cualquier obstáculo o cambio ambiental que tengamos. podría encontrar. Esta habilidad permitiría a los AGI aprender de manera más eficiente, sin la necesidad de los grandes datos mencionados anteriormente.

Otro desafío es la capacidad no solo de leer un libro, sino entender el significado o el contexto detrás de él. A largo plazo, el objetivo aquí es que una IA lea un artículo de periódico y pueda responder con precisión una variedad de preguntas sobre lo que leyó, algo así como escribir un informe de libro. Esta capacidad transformará una IA de una simple calculadora que procesa números a una entidad que analiza el significado.

En general, los avances adicionales en un algoritmo de autoaprendizaje que puede imitar el cerebro humano jugarán un papel clave en la eventual creación de un AGI, pero junto con este trabajo, la comunidad de IA también necesita un mejor hardware.

Mejor hardware. Usando los enfoques actuales explicados anteriormente, un AGI solo será posible después de que aumentemos seriamente la potencia informática disponible para ejecutarlo.

Por contexto, si tomamos la capacidad del cerebro humano para pensar y la convertimos en términos computacionales, entonces la estimación aproximada de la capacidad mental de un ser humano promedio es un exaflop, lo que equivale a 1,000 petaflops ("Flop" significa operaciones de punto flotante por segundo y mide la velocidad de cálculo).

En comparación, a fines de 2018, la supercomputadora más poderosa del mundo, la japonesa Nube puente de IA tarareará a 130 petaflops, muy por debajo de un exaflop.

Como se describe en nuestro superordenadores capítulo en nuestro Futuro de las computadoras serie, tanto EE. UU. como China están trabajando para construir sus propias supercomputadoras exaflop para 2022, pero incluso si tienen éxito, eso podría no ser suficiente.

Estas supercomputadoras funcionan con varias docenas de megavatios de potencia, ocupan varios cientos de metros cuadrados de espacio y su construcción cuesta varios cientos de millones. Un cerebro humano usa solo 20 vatios de potencia, cabe dentro de un cráneo de aproximadamente 50 cm de circunferencia y somos siete mil millones (2018). En otras palabras, si queremos hacer que los AGI sean tan comunes como los humanos, tendremos que aprender a crearlos de manera más económica.

Con ese fin, los investigadores de IA están comenzando a considerar impulsar futuras IA con computadoras cuánticas. Descrito con más detalle en el computadoras cuánticas capítulo de nuestra serie El futuro de las computadoras, estas computadoras funcionan de una manera fundamentalmente diferente a las computadoras que hemos estado construyendo durante el último medio siglo. Una vez perfeccionada para la década de 2030, una sola computadora cuántica superará en cómputo a todas las supercomputadoras que actualmente operan en 2018, a nivel mundial, juntas. También serán mucho más pequeños y usarán mucha menos energía que las supercomputadoras actuales.

¿En qué sería superior una inteligencia general artificial a una humana?

Supongamos que todos los desafíos enumerados anteriormente se resuelven, que los investigadores de IA encuentran éxito en la creación del primer AGI. ¿En qué se diferenciará una mente AGI de la nuestra?

Para responder a este tipo de pregunta, necesitamos clasificar las mentes AGI en tres categorías, aquellas que viven dentro de un cuerpo de robot (Datos de Star Trek), los que tienen forma física pero están conectados de forma inalámbrica a internet/nube (Agente Smith de La matriz) y aquellos sin forma física que viven completamente en una computadora o en línea (Samantha de Sus libros introductorios a las enseñanzas).

Para empezar, los AGI dentro de un cuerpo robótico aislado de la web competirán a la par con las mentes humanas, pero con ciertas ventajas:

Memoria: Dependiendo del diseño de la forma robótica de AGI, su memoria a corto plazo y la memoria de información clave definitivamente será superior a la de los humanos. Pero al final del día, existe un límite físico para la cantidad de espacio en el disco duro que puede incluir en un robot, suponiendo que los diseñemos para parecerse a los humanos. Por esta razón, la memoria a largo plazo de los AGI actuará de manera muy similar a la de los humanos, olvidando activamente la información y los recuerdos que se consideran innecesarios para su funcionamiento futuro (para liberar 'espacio en disco').
Velocidad: el rendimiento de las neuronas dentro del cerebro humano alcanza un máximo de aproximadamente 200 hercios, mientras que los microprocesadores modernos funcionan al nivel de gigahercios, millones de veces más rápido que las neuronas. Esto significa que, en comparación con los humanos, los futuros AGI procesarán información y tomarán decisiones más rápido que los humanos. Eso sí, esto no significa necesariamente que este AGI tomará decisiones más inteligentes o más correctas que los humanos, solo que pueden llegar a conclusiones más rápido.
Rendimiento: En pocas palabras, el cerebro humano se cansa si funciona demasiado tiempo sin descansar ni dormir, y cuando lo hace, su memoria y su capacidad para aprender y razonar se ven afectadas. Mientras tanto, para los AGI, suponiendo que se recarguen (electricidad) regularmente, no tendrán esa debilidad.
Capacidad de actualización: para un ser humano, aprender un nuevo hábito puede llevar semanas de práctica, aprender una nueva habilidad puede llevar meses y aprender una nueva profesión puede llevar años. Para un AGI, tendrán la capacidad de aprender tanto por experiencia (como los humanos) como por carga directa de datos, similar a cómo actualiza regularmente el sistema operativo de su computadora. Estas actualizaciones pueden aplicarse a actualizaciones de conocimientos (nuevas habilidades) o actualizaciones de rendimiento a la forma física de AGI.

A continuación, veamos las AGI que tienen una forma física, pero que también están conectadas de forma inalámbrica a Internet/nube. Las diferencias que podemos ver con este nivel en comparación con los AGI no conectados incluyen:

Memoria: estos AGI tendrán todas las ventajas a corto plazo que tiene la clase AGI anterior, excepto que también se beneficiarán de una memoria a largo plazo perfecta, ya que pueden cargar esos recuerdos en la nube para acceder cuando sea necesario. Obviamente, esta memoria no será accesible en áreas de baja conectividad, pero eso dejará de ser una preocupación durante las décadas de 2020 y 2030 cuando una mayor parte del mundo esté en línea. Leer más en capítulo uno de nuestra futuro de internet .
Velocidad: según el tipo de obstáculo al que se enfrente este AGI, pueden acceder a la mayor potencia informática de la nube para ayudarlos a resolverlo.
Rendimiento: No hay diferencia en comparación con los AGI no conectados.
Capacidad de actualización: la única diferencia entre este AGI en lo que respecta a la capacidad de actualización es que pueden acceder a las actualizaciones en tiempo real, de forma inalámbrica, en lugar de tener que visitar y conectarse a un depósito de actualización.
Colectivo: los humanos se convirtieron en la especie dominante de la Tierra no porque fuéramos el animal más grande o más fuerte, sino porque aprendimos a comunicarnos y colaborar de varias maneras para lograr objetivos colectivos, desde cazar un mamut lanudo hasta construir la Estación Espacial Internacional. Un equipo de AGI llevaría esta colaboración al siguiente nivel. Dadas todas las ventajas cognitivas enumeradas anteriormente y luego combinadas con la capacidad de comunicarse de forma inalámbrica, tanto en persona como a largas distancias, un futuro equipo AGI/mente colmena teóricamente podría abordar proyectos de manera mucho más eficiente que un equipo de humanos.

Finalmente, el último tipo de AGI es la versión sin forma física, que opera dentro de una computadora y tiene acceso a toda la potencia de cómputo y recursos en línea que sus creadores le brindan. En los programas y libros de ciencia ficción, estos AGI suelen adoptar la forma de asistentes/amigos virtuales expertos o el valiente sistema operativo de una nave espacial. Pero en comparación con las otras dos categorías de AGI, esta IA diferirá de las siguientes maneras;

Velocidad: Ilimitada (o, al menos, hasta los límites del hardware al que tiene acceso).
Memoria: ilimitada
Desempeño: Incremento en la calidad de la toma de decisiones gracias a su acceso a centros de supercomputación.
Capacidad de actualización: absoluta, en tiempo real y con una selección ilimitada de actualizaciones cognitivas. Por supuesto, dado que esta categoría AGI no tiene una forma de robot físico, no necesitará las actualizaciones físicas disponibles a menos que esas actualizaciones sean para las supercomputadoras en las que opera.
Colectivo: similar a la categoría AGI anterior, este AGI sin cuerpo colaborará de manera efectiva con sus colegas AGI. Sin embargo, dado su acceso más directo a la potencia informática ilimitada y el acceso a los recursos en línea, estos AGI generalmente asumirán roles de liderazgo en un colectivo AGI general.

¿Cuándo creará la humanidad la primera inteligencia general artificial?

No hay una fecha establecida para cuando la comunidad de investigación de IA cree que inventará un AGI legítimo. Sin embargo, un encuesta del 2013 de 550 de los principales investigadores de IA del mundo, realizados por los principales pensadores de investigación de IA Nick Bostrom y Vincent C. Müller, promediaron el rango de opiniones a tres años posibles:

Año medianamente optimista (10% de probabilidad): 2022
Año medio realista (50% de probabilidad): 2040
Año pesimista mediano (90% de probabilidad): 2075

La precisión de estos pronósticos realmente no importa. Lo que importa es que la gran mayoría de la comunidad de investigación de IA cree que inventaremos un AGI en el transcurso de nuestras vidas y relativamente temprano en este siglo.

Cómo la creación de una inteligencia general artificial cambiará a la humanidad

Exploramos el impacto de esta nueva IA en detalle a lo largo del último capítulo de esta serie. Dicho esto, para este capítulo, diremos que la creación de un AGI será muy similar a la reacción social que experimentaremos si los humanos encuentran vida en Marte.

Un campo no entenderá el significado y seguirá pensando que los científicos están haciendo un gran alboroto acerca de la creación de otra computadora más poderosa.

Otro campamento, probablemente compuesto por luditas e individuos de mentalidad religiosa, temerá a este AGI, pensando que es una abominación que tratará de exterminar a la humanidad al estilo SkyNet. Este campamento abogará activamente por eliminar/destruir los AGI en todas sus formas.

Por otro lado, el tercer campo verá esta creación como un evento espiritual moderno. En todas las formas que importan, este AGI será una nueva forma de vida, una que piensa diferente a nosotros y cuyos objetivos son diferentes a los nuestros. Una vez que se anuncie la creación de un AGI, los humanos ya no compartirán la Tierra solo con animales, sino también con una nueva clase de seres artificiales cuya inteligencia es igual o superior a la nuestra.

El cuarto campo incluirá intereses comerciales que investigarán cómo pueden usar AGI para abordar diversas necesidades comerciales, como llenar los vacíos en el mercado laboral y acelerar el desarrollo de nuevos bienes y servicios.

A continuación, tenemos representantes de todos los niveles de gobierno que se tropezarán tratando de entender cómo regular las AGI. Este es el nivel en el que todos los debates moralizantes y filosóficos llegarán a un punto crítico, específicamente en torno a si tratar a estos AGI como propiedad o como personas.

Y finalmente, el último campo serán las agencias militares y de seguridad nacional. En verdad, existe una buena posibilidad de que el anuncio público del primer AGI se retrase de meses a años debido solo a este campamento. ¿Por qué? Porque la invención de un AGI conducirá en poco tiempo a la creación de una superinteligencia artificial (ASI), que representará una amenaza geopolítica masiva y una oportunidad que superará con creces la invención de la bomba nuclear.

Por esta razón, los próximos capítulos se centrarán por completo en el tema de los ASI y si la humanidad sobrevivirá después de su invención.

(¿Una forma demasiado dramática de terminar un capítulo? Te lo apuesto.)