La insoportable superficialidad de la "IA profunda"
El punto más importante es que la IA no se basa en absoluto en el cerebro. La mejor cita proviene del científico informático Alex Krizhevsky: "El aprendizaje profundo no debería llamarse IA ... Fui a la escuela de posgrado para establecer curvas". Señala que el aprendizaje profundo es en realidad solo una forma de matemática llamada "regresión no lineal". Inferencia matemática para estadísticas complejas, no un cerebro en absoluto.
¡Pero qué forma de aprendizaje profundo matemático es! Se fundó sobre los principios científicos más fiables posibles, los de la termodinámica y la teoría de la información (que comparten conceptos cruciales en común, como la entropía). Esos principios gemelos iluminan doblemente el objetivo de un motor de inferencia definitivo, por lo que los investigadores podrían acertarlo directamente.
Las tareas específicas establecidas para la IA variaron de generales a específicas. El objetivo más general de la IA, en común con todas las tareas, era "aprender" (es decir, mapear y destilar) la estructura subyacente de un espacio de datos objetivo tras la exposición a sus datos. Las tareas más específicas fueron reconocer ejemplos del espacio objetivo, categorizarlos o usarlos para controlar datos futuros.
Los investigadores asumieron prácticamente todas las tareas posibles comercialmente viables o dignas de publicidad: reconocimiento facial, reconocimiento de voz, síntesis de voz, traducción de voz, traducción de texto, clasificación de imágenes, análisis de imágenes y síntesis de imágenes.
¿Qué hace que una tarea sea comercialmente viable? Algo en lo que los humanos no somos buenos. Los seres humanos son muy buenos para ver, oír y tocar el mundo real. Cuanto más lejos o más abstracta sea la tarea, peor lo hacemos. En general, las IA son lo contrario. Entonces, una IA que analiza hojas de cálculo o programas de computadora podría ser rentable, pero no una que compita en nuestro territorio nativo, digamos, identificando cruces peatonales o hablando con sentido común porque los humanos son baratos y abundantes y ya lo hacemos bien. Las IA más rentables y, por lo tanto, las que probablemente se apoderarán del mundo más rápido, reemplazan a los humanos en lo que se les paga por hacer, como "recoger" artículos de las cajas de Amazon (un problema ahora resuelto).
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