Los avances en inteligencia synthetic (IA) están avanzando más allá de cualquier razón lógica. Los algoritmos adquieren nuevas habilidades todos los días, y la capacidad de aprender es cada vez más rápida y precisa.
Google ha estado ajustando el lápiz de IA durante 20 años y ahora está listo para aprovechar su experiencia en una arquitectura llamada Gatoun cerebro synthetic donde intenta reproduce el funcionamiento del pensamiento humano. Sin embargo, el anuncio fue duramente criticado por otros investigadores.
¿Qué es la Inteligencia Synthetic Common (AGI)?
Se difundió la noticia de que la empresa británica propiedad de Google, Mente profundapodría estar a punto de lograr lo que se conoce como inteligencia synthetic common (AGI). Es decir, tiene la capacidad de comprender o aprender cualquier tarea intelectual humana sin una formación específica.
Esta nueva inteligencia synthetic ha conseguido realizar 604 tareas diferentes “en un amplio abanico de entornos”. usando una sola pink neuronal: un sistema informático con nodos interconectados que funciona como células nerviosas en el cerebro humano.
Esta nueva combinación de algoritmos tiene la capacidad de hacer cosas como chatear, subtitular imágenes, bloquear con un brazo robótico actual e incluso jugar la consola de videojuegos doméstica Atari de la década de 1980, cube DeepMind.
Para ponerlo en contexto, Nando de Freitas, investigador de DeepMind y profesor de aprendizaje automático en la Universidad de Oxford, reconoció que la humanidad aún está lejos de crear una inteligencia synthetic que puede pasar la prueba de Turing un examen de la capacidad de una máquina para realizar un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un ser humano.
Gato: las dudas de los expertos
Mientras que la matriz de Google considera a Gato un salto evolutivo en esta búsqueda, otros científicos especializados en este campo no ven esto como algo tan revolucionario. Tampoco dudaron en cuestionar a DeepMind por sus poderes.
“Es un buen trabajo, pero no creo que sea un paso importante en el camino hacia nada”, dijo Mike Prepare dinner de Knives & Paint Brushes a TechCrunch. “Puede parecer que puede preparar una taza de té o aprender fácilmente otras 10 o 50 tareas, y no lo es”, dijo.
Otra valoración related, citada por El Confidencial, la hizo Matthew Guzdial, profesor de ingeniería informática de la Universidad de Alberta (Canadá): “Es un poco exagerado”.
En defensa de esta innovación, Freitas repitió una respuesta a través de su cuenta de Twitter y argumentó que todo se cut back a la escalabilidad.
“Se trata de hacer que estos modelos sean más grandes y más seguros, pero también más eficientes computacionalmente, más rápidos para muestrear, memoria más inteligente, datos más eficientes e innovadores. Resolver estos desafíos de escalamiento es lo que generará AGI”, dijo Freitas.
Gary Marcus se unió al debate. uno de los referentes en esta materiaa través de Twitter, negó que Gato tuviera algo que ver con la inteligencia synthetic common, salvo lo que llamó “otra inteligencia”, que “utiliza cantidades masivas de datos, a menudo derivados del comportamiento humano, como sustituto de la inteligencia”.
SL
