Teniendo en cuenta los recientes avances en inteligencia artificial, algunos investigadores destacados predicen que el ritmo actual de progreso no sólo se mantendrá, sino que incluso puede acelerarse en los próximos años. En mayo de 2023, Jeffrey Hinton, el informático que sentó las bases teóricas del aprendizaje profundo, describió un cambio importante en sus puntos de vista: Estimó que la inteligencia artificial general (AGI), una IA que puede comprender, aprender y realizar cualquier tarea intelectual que los humanos puedan realizar, se convertirá en una realidad dentro de cinco a 20 años.
Algunos investigadores de IA se muestran escépticos. Estos desacuerdos reflejan la gran incertidumbre que existe sobre el ritmo del progreso futuro y si se acelerará o finalmente se estancará. También existe una incertidumbre significativa sobre los impactos económicos más amplios de los avances en IA y las compensaciones entre los posibles beneficios y daños de aplicaciones de IA cada vez más sofisticadas.
En un nivel fundamental, la incertidumbre también se relaciona con cuestiones trascendentes sobre la naturaleza de la inteligencia y las capacidades del cerebro humano. La Figura 1 muestra dos perspectivas contrastantes sobre la distribución de las tareas laborales que el cerebro humano puede realizar según su complejidad.
El panel 1 presenta la teoría de que no hay límite para la capacidad del cerebro humano para resolver tareas cada vez más complejas. Esto es consistente con nuestra experiencia económica desde la Revolución Industrial. A medida que avanza el frente de la automatización, los humanos automatizan tareas simples (tanto mecánicas como cognitivas) y capacitan a los trabajadores para realizar tareas más complejas. Esto significa que nos hemos movido al extremo derecho de la distribución de complejidad que se muestra en la figura. Las extrapolaciones directas sugieren que este proceso continuará a medida que la IA evolucione, permitiendo la automatización de más tareas cognitivas.
Otra perspectiva, que se muestra en el panel 2 de la Figura 1, es que existen límites a la complejidad de las tareas que el cerebro humano puede realizar. La teoría del procesamiento de la información ve el cerebro humano como una unidad informática que procesa constantemente cantidades infinitas de datos. El cerebro recibe información (entrada) en forma de estímulos sensoriales como imágenes, sonidos y tacto, y sus respuestas (salida) son en forma de acciones físicas, pensamientos y respuestas emocionales. Incluso los aspectos complejos de lo que nos hace humanos, como la emoción, la creatividad y la intuición, pueden verse como resultados computacionales de interacciones complejas entre circuitos neuronales y reacciones bioquímicas. Aunque estos procesos son tan elaborados y complejos que no podemos comprenderlos completamente, esta teoría sugiere que existe un límite superior a la complejidad de las tareas que el cerebro humano puede realizar.
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