Queremos construir m\u00e1quinas inteligentes, aunque eso nos haga m\u00e1s tontos a nosotros mismos. El historiador Kris Merckx escribi\u00f3 un libro sobre la historia y el futuro de la inteligencia humana.\n <\/p>\n \n \u201cEn el pasado, siempre hab\u00edamos visto la inteligencia de manera equivocada\u201d, dice el historiador Kris Merckx, autor de De memoria.<\/i> \u201cComo si el comportamiento inteligente se limitara a los humanos. Los animales, por ejemplo, no son inteligentes en esa l\u00ednea de razonamiento. O su comportamiento est\u00e1 arraigado, como una pieza de software preprogramado, o se dice que muestran un comportamiento sensible a las se\u00f1ales, como sabemos por el perro de Pavlov, por ejemplo: suena la campana y comienza la producci\u00f3n de saliva. Hoy, sin embargo, hay una gran cantidad de investigaci\u00f3n sobre la inteligencia animal, e incluso sobre la inteligencia vegetal. Por ejemplo, sabemos que hay cuervos que fabrican herramientas que constan de varias partes. Eso es bastante inteligente. Y cuando comparo a mi gato con todos los gatos anteriores que tuve, veo que todos eran diferentes. Si solo tuvieran un software predise\u00f1ado, ser\u00edan robots aspiradores en lugar de animales con su propia especificidad\u201d.\n <\/p>\n \u00bfY las computadoras? \n \u201cRecientemente, un empleado de Google afirm\u00f3 que esta firma hab\u00eda desarrollado una computadora con conciencia. Estaba bastante estoico al respecto, debo admitirlo. Despu\u00e9s de todo, esto se ha afirmado muchas veces, desde la d\u00e9cada de 1950. La pregunta es, por supuesto, qu\u00e9 es la conciencia, y ese concepto, como la inteligencia, es extremadamente dif\u00edcil de definir. Pero eso no significa que no estemos en ninguna parte. Google tiene la primera prop\u00f3sito general<\/i> AI build, una IA que no est\u00e1 hecha para realizar una sola tarea, como por ejemplo reconocer canciones, sino que puede aprender entre 600 y 800 tareas. Tambi\u00e9n est\u00e1n ocurriendo cosas notables en el desarrollo de las computadoras creativas. Por ejemplo, OpenAI es un modelo de lenguaje que puede aprender y escribir idiomas por s\u00ed mismo. Esto se ha aplicado recientemente al arte, de modo que puede decirle a su computadora, por ejemplo, que quiere una pintura de un perro en la luna al estilo de Vincent van Gogh y OpenAI lo har\u00e1. As\u00ed que no se trata de computadoras conscientes, sino de automatizar tareas para las que ahora se necesita gente muy creativa o inteligente\u201d.\n <\/p>\n Pero, \u00bfcrees que alguna vez habr\u00e1 computadoras inteligentes? \n \u201cTendr\u00eda cuidado con eso. Tomemos, por ejemplo, un autom\u00f3vil aut\u00f3nomo. Debe reconocer inmediatamente su entorno y reaccionar ante \u00e9l lo m\u00e1s r\u00e1pido posible. En mi tiempo libre cr\u00edo pollos de una raza casi extinta. A veces me siento y miro a mis animales y luego me doy cuenta de que un pollito todav\u00eda est\u00e1 muy por delante de un Tesla en t\u00e9rminos de reconocimiento. Un pollito siempre reconocer\u00e1 a su madre, tanto por el sonido como por la imagen, y desde todos los \u00e1ngulos posibles, al igual que sus hermanos y hermanas. Esa es una forma de comportamiento aprendido, porque un pollito as\u00ed no nace con una imagen de su madre y sus hermanos y hermanas en la cabeza. Ese comportamiento de aprendizaje tambi\u00e9n es la base de la IA, solo que la IA todav\u00eda necesita una cantidad incre\u00edble de datos para aprender algo de ella, mientras que ese pollito reconoce inmediatamente a su madre. Para reconocer a un gato, un ni\u00f1o no necesita tres millones de im\u00e1genes de gatos, pero la IA s\u00ed, por lo que Google se est\u00e1 enfocando hoy en desarrollar una IA que pueda aprender de conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os, como los humanos y los animales\u201d.\n <\/p>\n Incluso bajo la apariencia de IA, \u00bfla computadora finalmente seguir\u00e1 siendo una gran calculadora? \n \u201cLos sistemas inform\u00e1ticos actuales todav\u00eda calculan los resultados de las operaciones programadas. Desde los primeros dise\u00f1os de una computadora, de Charles Babbage en el siglo XIX, pensamos que est\u00e1bamos haciendo m\u00e1quinas que funcionaran como la mente humana, cuando en realidad era al rev\u00e9s. Asumimos que nuestros cerebros funcionan como las m\u00e1quinas que fabricamos. Podr\u00edas compararlo con Newton diciendo que el universo era un gran mecanismo de relojer\u00eda. \u00bfPero es eso realmente as\u00ed? Hay miles de millones de neuronas en nuestro cerebro que se conectan entre s\u00ed. Cada neurona est\u00e1 formada por miles de mol\u00e9culas que interact\u00faan entre s\u00ed. Ahora puede construir una red inform\u00e1tica neuronal, pero no podr\u00e1 capturar el funcionamiento de esas mol\u00e9culas en ella. De hecho, cada c\u00e9lula de nuestro cuerpo ya es una supercomputadora gigantesca. Lo que he estado escuchando cada vez m\u00e1s en los \u00faltimos meses es que debemos seguir un camino diferente. Tal vez nuestro cerebro no funcione con apagado o encendido, o 0 o 1, sino como un procesador cu\u00e1ntico que puede generar ambos al mismo tiempo, o algo intermedio, como 0.6 por ejemplo. Supongamos que este es el caso y queremos desarrollar una IA basada en eso, entonces tenemos que empezar de nuevo\u201d.\n <\/p>\n Acabas de decir que la IA se har\u00e1 cargo de las tareas creativas. \u00bfDesaparecer\u00e1n los trabajos? \n \u201cS\u00ed, trabajos que requieren estudiar ya, ya un ritmo espectacular. No recomendar\u00eda a nadie que busque un traductor-int\u00e9rprete hoy. La calidad de los programas de traducci\u00f3n est\u00e1 mejorando tan r\u00e1pido en estos d\u00edas que este estudio se vuelve superfluo. Durante mucho tiempo se ha re\u00eddo de Google Translate y, de hecho, no traduce a la perfecci\u00f3n, pero es un sistema que aprende idiomas a partir de la experiencia, no bombeando primero la ortograf\u00eda y la gram\u00e1tica. Google Translate est\u00e1 aprendiendo, y si observa las mejores m\u00e1quinas de traducci\u00f3n, como DeepL, por ejemplo, se sorprender\u00e1 del resultado. En el futuro, tampoco se detendr\u00e1 en el lenguaje escrito. Entonces podr\u00e1 llamar a alguien en Suecia, donde escuchar\u00e1 su voz en sueco y usted la suya en holand\u00e9s. D\u00e9mosle otros cinco a\u00f1os y esta combinaci\u00f3n de traducci\u00f3n y s\u00edntesis de voz con IA es una realidad. La computadora se har\u00e1 cargo de m\u00e1s y m\u00e1s tareas de nosotros. Quiz\u00e1s por eso el tama\u00f1o de nuestro cerebro est\u00e1 disminuyendo, porque lo usamos cada vez menos\u201d.\n <\/p>\n \u00bfNos volvemos m\u00e1s tontos entonces? \n \u201cEsa es una pregunta dif\u00edcil porque inteligente y tonto son dif\u00edciles de definir. Ciertamente no tenemos los cerebros m\u00e1s grandes. En nuestro neoc\u00f3rtex, la capa m\u00e1s externa del cerebro con la que pensamos, las neuronas est\u00e1n en capas y pliegues, de modo que en un espacio del cr\u00e1neo que es m\u00e1s peque\u00f1o que, por ejemplo, el de un elefante, todav\u00eda hay m\u00e1s espacio. En un beb\u00e9, que a\u00fan no est\u00e1 completamente desarrollado, toma alrededor de los treinta. A esto lo llamamos el proceso de girificaci\u00f3n. Cuando observamos que el tama\u00f1o del cerebro humano est\u00e1 disminuyendo, esto en realidad no significa nada. Tambi\u00e9n debemos considerar si el proceso de girificaci\u00f3n est\u00e1 disminuyendo. Tal vez nuestros cerebros se est\u00e1n volviendo m\u00e1s compactos. Se ha establecido que desde el surgimiento de las ciudades y la especializaci\u00f3n laboral asociada, el tama\u00f1o del cerebro ha disminuido gradualmente. La idea es que si las personas se especializan en una determinada tarea dentro de una red, rechazan otras tareas\u201d.\n <\/p>\n BIOGRAF\u00cdA \n \u2022 Kris Merckx (1970, Tienen) Entonces, si ya no memorizamos cosas, sino que las buscamos en Internet, \u00bfnos volvemos m\u00e1s tontos? \n \u201cSi nunca memorizas algo, tambi\u00e9n tendr\u00e1s cada vez m\u00e1s problemas con eso cuando tengas que hacerlo, porque tu cerebro no est\u00e1 entrenado para eso. Entonces, si les dices a los ni\u00f1os que ya no necesitan saber nada porque pueden buscarlo si es necesario, y al mismo tiempo asocias el conocimiento de los hechos con ser inteligente, entonces nos volvemos m\u00e1s tontos. Pero tengo cuidado con eso”.\n <\/p>\n Pero podemos entrenar nuestro cerebro y volver a ser m\u00e1s inteligentes, \u00bfverdad? \n “Naturalmente. Cuanto m\u00e1s a menudo practiques algo, m\u00e1s f\u00e1cil se vuelve. Ese es el poder de la repetici\u00f3n. En IA esto se llama aprendizaje reforzado,<\/i> cometes errores y aprendes de ellos. Un ni\u00f1o peque\u00f1o que aprende a caminar no sigue el ejemplo de sus padres. Eso lo aprende \u00e9l mismo y aprende a hacerlo cada vez mejor sin ser consciente de ello. Literalmente aprendes algo as\u00ed por ensayo y error. Y cuanto m\u00e1s aprenda, m\u00e1s conexiones podr\u00e1 hacer. Si ves eso como un ejemplo de inteligencia, entonces es cierto que cuando dejas de practicar y repetir, en realidad te vuelves m\u00e1s tonto\u201d.\n <\/p>\n Mucha gente ve principalmente los peligros de la IA, donde su privacidad es invadida y son enga\u00f1ados por falsificaciones profundas. \u00bfTienen raz\u00f3n? \n\n
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\u2022 estudi\u00f3 historia en KU Leuven, multimedia y cine de animaci\u00f3n
\u2022 actualmente es profesor de multimedia, desarrollo web, datos y an\u00e1lisis, y cultura y medios en University Colleges Leuven \u2013 Limburg
\u2022 ya escribi\u00f3 140 libros, incluyendo al instante, <\/i>en el que introduce al lector en el concepto abstracto de tiempo y no de ayer,<\/i> que busca huellas del pasado en la tecnolog\u00eda actual\n <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n\n
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