Europa establecerá el grupo de trabajo ChatGPT
El organismo que une a los organismos nacionales de vigilancia de la privacidad de Europa dijo el jueves que había creado un grupo de trabajo dedicado a ChatGPT.
¿Cómo nos ayuda la revolución de la IA a responder las preguntas más fundamentales de la filosofía? (Parte 1)
¿Quien soy? ¿Para qué nací? ¿Cómo debo vivir? Ha habido muchos artículos, muchos libros y muchas escuelas filosóficas nacidas para resolver las preguntas más importantes sobre la existencia humana. En este artículo, nos gustaría presentar a los lectores reflexiones profundas sobre estas cuestiones filosóficas básicas desde la perspectiva de un experto en tecnología líder a nivel mundial a través de la serie de artículos siguientes.
La serie de artículos está traducida de un artículo sobre The Edge del autor Kai-fu Lee, fundador de la empresa de inversión en tecnología Sinovation Ventures, clasificada como número uno en China por Forbes. Lee ocupó puestos de investigación en Apple y estuvo a cargo de operaciones en Microsoft y Google China. Lee también es el informático que creó el primer sistema de reconocimiento de voz del mundo. El sistema de Lee se utiliza actualmente en Siri de Apple, productos de Microsoft y muchas otras empresas.
Autor Kai-fu Lee, fundador de la empresa de inversión en tecnología número uno de China, Sinovation Ventures (Foto: China Daily)
PARTE 1: LA PRIMERA Y SEGUNDA OLA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La primera ola de inteligencia artificial
Como todo el mundo, las preguntas que siempre me hago son ¿quién soy y por qué existo? Como humanos, ¿quiénes somos y por qué existimos? Cuando estaba en la universidad, tenía una perspectiva mucho más inocente. Me apasionaban mucho las computadoras, la inteligencia artificial, y pensé que estaba destinado a trabajar con algoritmos informáticos y con mis colegas, imagínense cómo funciona el cerebro, cómo las computadoras pueden ser tan inteligentes como el cerebro, incluso pueden reemplazar al cerebro, y eso es lo que se llama inteligencia artificial.
Esa era mi visión sencilla en aquel momento. Lo seguí durante la universidad, durante mis años de maestría. Fui a Carnegie Meelon y obtuve mi doctorado en reconocimiento de voz , luego me uní a Apple, SGI, luego a Microsoft y Google. En esas empresas seguí trabajando en inteligencia artificial. Creo que nuestra búsqueda de cómo funciona la inteligencia y nuestra comprensión de la inteligencia artificial volverá a nosotros y nos dirá: "Ah, así es como funciona el cerebro". Lo simulamos, y esa es la definición de inteligencia. Eso debería ser lo más importante en nuestras vidas: nuestro coeficiente intelectual, nuestra capacidad de pensar, analizar, predecir, comprender... todo eso puede desarrollarse mediante simulación en el ordenador.
Tuve la buena suerte de conocer a Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon (tres científicos considerados pioneros en el campo de la inteligencia artificial) y a mi mentor Raj Reddy (Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy, un informático indio-estadounidense, también es un pionero de la IA). Todas estas personas dejaron una profunda influencia en mi forma de pensar. Es armonioso que también persigan una comprensión de la inteligencia. La opinión en ese momento era que implementaríamos la inteligencia humana como reglas con formas humanas de actuar si proporcionáramos un proceso para llevar a cabo nuestro pensamiento en pasos concretos.
Por ejemplo, si tengo hambre entonces quiero salir a comer. Accidentalmente gasté mucho dinero este mes, iré a un lugar más barato. Se supone que el lugar más barato es McDonald's. En McDonald's evito los alimentos fritos, por eso solo como una hamburguesa. Esos "si, entonces, si no" son cómo pensamos (como pensamos), y así es como funciona la generación de sistemas expertos o IA simbólica. Me doy cuenta de que es muy limitante, porque cuando escribimos las reglas hay demasiadas.
En MCC (Consorcio de Empresas de Computación Microelectrónica), había un profesor llamado Doug Lenat, una de las personas más inteligentes que conozco. Contrató a cientos de personas para que escribieran todas las reglas que se nos ocurrieran, pensando que algún día lo lograríamos y ese sería el cerebro. Su investigación está patrocinada por Apple y Microsoft. Aún recuerdo cuando lo visité, me mostró todos esos diferentes tipos de flores, compartiendo sus conocimientos sobre qué es cada tipo de flor, cuántos pétalos tiene cada flor y qué colores tiene. Resulta que hay demasiado conocimiento en el mundo para que podamos asimilarlo y sus interacciones son demasiado complejas. Ese mecanismo, los sistemas basados en reglas, no sabemos cómo construirlo.
Esa fue la primera ola. La gente empezó a emocionarse, pensando que podríamos escribir las reglas, pero fue un completo fracaso. El resultado de ese fracaso es que, en cierto modo, sólo existen unas pocas aplicaciones útiles. Eso hace que la gente crea que la IA ha fracasado y que no vale la pena seguir adelante.
Científicos pioneros en el campo de la inteligencia artificial en los que Kai-fu Lee estuvo profundamente influenciado: Marvin Minsky, Allen Newell, Herb Simon, Dabbala Rajagopal "Raj" Reddy (Foto: Slideplayer, Wikipedia)
La segunda ola de inteligencia artificial
Tuve la suerte de participar en la segunda ola, que coincidió con mi trabajo doctoral en Carnegie Mellon. En ese trabajo, me preguntaba si podríamos utilizar algún tipo de estadística o aprendizaje automático. ¿Qué pasaría si recogiéramos muestras de todas las cosas y entrenáramos los sistemas? Podrían ser muestras de voz para entrenar diferentes sonidos en inglés, muestras de perros y gatos para entrenar el reconocimiento de animales, etc. Dieron buenos resultados en ese momento. El tipo de tecnología que desarrollé y utilicé en mi tesis doctoral se llama "Modelos ocultos de Markov", que es el primer ejemplo de un sistema de altavoz autónomo con reconocimiento de voz. Este sistema se utilizó y se sigue utilizando en muchos productos, como Siri, el sistema de reconocimiento de voz de Microsoft y otras tecnologías utilizadas en voz y visión por computadora. Hice ese trabajo en Carnegie Mellon en la década de 1980, terminé mi tesis en 1988 y trabajé en Apple de 1990 a 1996 y luego en Microsoft Research alrededor del año 2000.
Estábamos optimistas de que el cálculo para este trabajo fuera efectivo porque vimos que los resultados mejoraban. Pero después de una década de trabajo, vemos mejoras críticas que llegan a sus límites. No podían subir más y teníamos miedo. Una vez más, mucha gente dice: "Se pueden reconocer 1000 palabras, 100 objetos, pero no más. Los humanos pueden comprender un vocabulario infinito, incluidas palabras recién formadas. Eso no es inteligente. Eso no es IA". El segundo colapso de la inteligencia artificial se produjo porque no logró demostrar que las máquinas pudieran hacer lo que los humanos podían hacer.
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