Por Eric Limer, para Popular Mechanics•Octubre 23 de 2017
Todos los alienígenas de ciencia ficción, ya sean los crueles asesinos de La guerra de los mundos o los conversadores de seis patas de Arrival, comparten una cosa importante en común. Por incognoscible que parezca, por "extraterrestres" que sean, son producto de la imaginación humana. Son el resultado de nosotros tratando de imaginar algo que no podemos imaginar.
¿Cómo podría ser la inteligencia si realmente se desarrollara fuera de los límites del entendimiento humano? Olvida los platillos voladores: la inteligencia alienígena ya está aquí. Está burbujeando en lugares donde las máquinas no necesitan nuestra ayuda.
Conquistarán desafíos que los humanos ni siquiera podrían concebir, y mucho menos resolver.
Ve por ello
El año pasado trajo el triunfo de AlphaGo, la inteligencia artificial que se desarrolla a través de la iniciativa DeepMind de Google. Formado en una vasta biblioteca de juegos, el programa procesó todo el conocimiento humano sobre el tema en formas que ningún simple mortal podría. Durante su dominio del campeón mundial (humano) Lee Sedol, AlphaGo hizo un movimiento brillante y misterioso: había una posibilidad de 1 en 10 de que un humano jugaría lo mismo. Eso fue solo el comienzo.
Mientras que AlphaGo aprendió el juego de siglos de estrategia y jugabilidad humana, su sucesor de 2017 llamado AlphaGo Zero no hizo nada por el estilo. En cambio, aprendió el juego desde cero jugando juegos en contra de su predecesor, empujando las estrategias hacia lo profundo del abstracto inhumano. Y ahora las tablas han cambiado. Ahora los humanos copian la IA: los jugadores de carne y hueso están probando las estrategias que han visto jugar a los bots, incluso si no comprenden la gran estrategia de la máquina.
Esta inteligencia cada vez más inhumana no es una casualidad de AlphaGo Zero o incluso una característica que los investigadores están cultivando a propósito en IA. Es inherente al proceso de aprendizaje automático.
Los seres humanos han sido integrados para el reconocimiento de patrones por millones de años de evolución, y esto da forma a la naturaleza misma de las soluciones humanas a los problemas. Por el contrario, las redes neuronales artificiales como las de los jugadores de Google se enfrentan a montones de datos y desarrollan soluciones a través de un proceso de prueba y error tan frenético que podría freír su corteza cerebral. El resultado es una red de nodos de software interconectados: pares unidos por conexiones "ponderadas". Cuando los datos se mueven a través de ellos, surge una solución. Al abordar el problema de esta manera, y sin tener nociones preconcebidas sobre la forma "correcta" de abordar el juego, AI puede llegar a enfoques extraterrestres para la resolución de problemas.
Al explorar los ejemplos más simples, puede comprender cómo estas redes son fundamentalmente comprensibles en principio. Teóricamente, podrías programar uno a mano, de la misma forma que hipotéticamente podrías construir una ciudad entera por ti mismo. Prácticamente, solo las computadoras pueden construirlos, y son demasiado complejos para que los humanos los comprendan realmente.
Prácticamente, solo las computadoras pueden construirlos, y son demasiado complejos para que los humanos los comprendan realmente.
Cuando las máquinas se entrenan a sí mismas
Hasta ahora, la mayoría de las redes neuronales están capacitadas en datos que los humanos entenderían y se les asignarían tareas prácticas que los humanos de otra manera tendrían que hacer: reconocimiento de imágenes, traducción de voz a texto. Su funcionamiento interno alienígena está oculto, intercalado entre la entrada generada por humanos y la salida legible por humanos.
Aún así, la extrañeza encuentra formas de mirar hacia afuera. AlphaGo tiene sus movimientos misteriosos. Las redes de predicción de texto tienen su tendencia a adoptar "I love you" por defecto. Tal vez lo más extraño de todo es que las redes neuronales de reconocimiento de imágenes pueden ser víctimas de extrañas ilusiones ópticas que generan falsos positivos, patrones que aparecen como ruido y estáticos para los ojos humanos, pero que a las máquinas les parecen bananas u osos panda por razones difíciles. presionado para explicar
Siempre que las IAs de la red neuronal estén entrenadas en datos humanos para resolver problemas que los humanos quieren que resuelvan, es probable que veamos solo vislumbres de este intelecto alienígena emergente. Pero a medida que estas redes comienzan a administrarse, su conexión con la humanidad se vuelve cada vez más remota. Los equipos de redes neuronales ya se han puesto a trabajar cooperativamente, gestionando éxitos como la invención independiente del cifrado. Con suficiente margen de maniobra y potencia de cálculo, redes como estas pueden (y casi seguramente lo harán) comenzar a abordar problemas cada vez más abstractos en formas que los humanos nunca podrían haber imaginado. Conquistarán desafíos que los humanos ni siquiera podrían concebir, y mucho menos resolver.
Con un acceso cada vez más amplio al complicado mundo real, las redes neuronales son como organismos proteicos sin formas físicas, tropezando a través de eones de evolución en meros momentos con la fuerza digital bruta. No se sabe hasta dónde llegará el aprendizaje automático en las próximas décadas, y en gran medida depende de cuán lejos lo permitamos. Pero ya sea que termine en la distopía de Skynet o no, esto puede ser lo más cercano que los que vivimos hoy lleguen a ver algo que se aproxime a la inteligencia alienígena. A menos que esos platillos voladores realmente se apresuren.
With a little help from Google Translate for Business