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.
La inteligencia artificial aprende a crear otra inteligencia artificial que reemplace a los humanos en el futuro
La inteligencia artificial ha aprendido a crear otra inteligencia artificial y los humanos están a punto de volverse superfluos. Las máquinas automatizadas pueden reemplazar a los humanos en el proceso de creación de su propia " especie ".
El proceso de desarrollo de la inteligencia artificial hace que muchas personas se preocupen por su propio destino y el de la humanidad, porque en el futuro los trabajos humanos serán " reemplazados " por máquinas automáticas. Ahora los investigadores clave se dan cuenta de que pueden crear software capaz de aprender las partes más difíciles del trabajo humano: esa es la tarea de diseñar software de aprendizaje automático, el análisis automatizado automatizará la construcción de modelos analíticos.
Junto con los avances tecnológicos, que significan malas noticias para quienes están preocupados anteriormente, los principales científicos están invirtiendo en la investigación de formas que permitan que el software pueda crear su propio software de máquina y aprender de otros. Están en camino de encontrar un software que revolucionará la industria de fabricación de IA.
En un experimento, los científicos del grupo de investigación de inteligencia artificial Google Brain utilizaron un software de diseño de sistemas de aprendizaje automático con el fin de probar las capacidades de evaluación comparativa de otro sistema de procesamiento de lenguaje. Los resultados obtenidos muestran que el nuevo software es superior al antiguo software diseñado por humanos.
En los últimos meses, varios otros grupos de investigación también han proporcionado información sobre sus avances en " la creación de software que pueda crear otro software ". Los grupos anteriores incluyen miembros de la organización de investigación sin fines de lucro OpenAI ( cofundada por Elon Musk ), el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT ), la Universidad de California, Berkeley y el grupo de investigación DeepMind de Google.
Si este método de construcción de inteligencia artificial puede aplicarse ampliamente, podrá acelerar económicamente el proceso de creación de software de aprendizaje automático. Actualmente, el costo de contratar expertos en aprendizaje automático no es barato. Si las máquinas automáticas pueden reemplazar a los humanos incluso en la fabricación de su propia " especie ", entonces tal vez los humanos puedan hacer el trabajo. se convertirá en un factor redundante en el ciclo de fabricación de IA. Como las empresas actualmente tienen que pagar seguros para los expertos en aprendizaje automático, el puesto carece de empleados.
Jeff Dean, jefe del equipo de investigación de Google Brain, dijo en un comunicado el fin de semana pasado: " Los trabajadores en algunas etapas de producción podrían ser reemplazados de manera más efectiva por software ". Jeff Dean también dijo que la tecnología de " aprendizaje automático " es uno de los proyectos de investigación más prometedores en los que su equipo está invirtiendo actualmente.
" Actualmente, la forma de resolver problemas incluye la opinión de expertos, la información y la computación. ¿Podemos eliminar completamente las opiniones de expertos del aprendizaje automático? ", dijo Dean en la conferencia de IA Frontiers en Santa Clara, California.
Una serie de experimentos del equipo DeepMind de Google sugiere que: " El método de 'aprender a aprender' que están aplicando los investigadores reducirá la enorme cantidad de datos que un software de aprendizaje automático necesita para funcionar con mayor eficacia" .
Los investigadores desafiaron su software, pidiéndoles que crearan un sistema de aprendizaje para capturar todos los diferentes problemas, pero relacionados con un objetivo principal, lo que a su vez requería crear un diseño de sistema nuevo en ese diseño. Ven la capacidad de recrear y elegir nuevas tareas sin tener que pasar por los pasos de preparación habituales como hoy.
La idea de crear software para "aprender a aprender" no es nueva, pero los experimentos anteriores a menudo no dieron los resultados deseados: " No eran rival para los diseños humanos ". Sin embargo, esto todavía se considera un aspecto potencial del desarrollo de la inteligencia artificial. El profesor Yoshua Bengio de la Universidad de Montreal comentó: " Es muy interesante " investigar esta idea en el futuro en 1990.
El profesor Yoshua Bengio dijo: " Los sistemas informáticos disponibles hoy en día son cada vez más potentes y con la tecnología llamada aprendizaje profundo, que está provocando un reciente interés en la inteligencia artificial AI, lo que hace posible la investigación. Enfoques de investigación para el sistema "aprender a aprender" tienen el potencial de emerger con fuerza . Además, el profesor añadió: " Un sistema así necesitaría una potencia informática extremadamente grande para poder sustituir a los expertos humanos en este campo ".
Los investigadores de Google Brain también describen un potente sistema que utiliza 800 procesadores gráficos para alimentar el software, creando así un sistema de reconocimiento de imágenes que rivaliza ( e incluso supera ) los diseños creados por humanos.
El Dr. Otkrist Gupta, investigador del MIT Media Lab, cree que la fabricación de IA pronto cambiará. Él y sus colegas del MIT han planeado un software de código abierto en el que el software de aprendizaje diseñará un sistema de aprendizaje profundo que pueda reconocer imágenes con tanta fuerza y precisión como un sistema creado por humanos.
El Dr. Gupta se inspiró para emprender el proyecto al dedicar mucho tiempo a diseñar y probar modelos de aprendizaje automático. Cree que las empresas y la investigación también tienen la motivación para diseñar ordenadores que automaticen el aprendizaje automático.
" Reducir la carga de los científicos sería una solución eficaz. Podría hacernos más productivos, crear modelos de sistemas más eficaces y darnos tiempo libre para explorar nuevos descubrimientos e ideas a un nivel aún más alto ", afirmó el Dr. Gupta.
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