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Erik Larson

El mito de la inteligencia artificial

Si quieres saber qué es la Inteligencia Artificial, lee este libro ― Peter Thiel, fundador de PayPal.
Los mesías del futuro insisten en afirmar que la Inteligencia Artificial pronto eclipsará las capacidades de las mentes humanas con más talento. Según ellos, no queda ninguna esperanza, pues el avance de las máquinas superinteligentes es imparable. Pero la realidad es que ni estamos en el camino hacia el desarrollo de máquinas inteligentes ni sabemos siquiera dónde podría hallarse ese camino.
Erik Larson es un científico e investigador pionero en el procesamiento del lenguaje natural, además de empresario tecnológico que trabaja a la vanguardia de la IA. En este libro nos acompaña en un recorrido por el panorama actual de este ámbito para demostrar lo lejos que estamos realmente de la superinteligencia y qué sería necesario para llegar a ella.
Desde Alan Turing, los entusiastas de la inteligencia artificial han caído en el profundo error de equipararla con la inteligencia humana. Pero la IA trabaja con el razonamiento inductivo, procesando conjuntos de datos para predecir resultados, mientras que los humanos no correlacionamos conjuntos de datos: hacemos conjeturas a partir de la información del contexto y de la experiencia. No tenemos ni idea de cómo programar este tipo de razonamiento basado en la intuición, conocido como razonamiento abductivo.
El verdadero problema es que la exageración alrededor de la IA no solo es mala ciencia, sino que también es mala para la ciencia. La cultura de la innovación florece cuando explora lo desconocido, no cuando exagera las virtudes de las tecnologías existentes. La IA inductiva seguirá mejorando en la realización de tareas específicas, pero si queremos lograr un progreso real, debemos comenzar por apreciar plenamente la única inteligencia verdadera que conocemos: la nuestra.
415 бумажных страниц
Правообладатель
Bookwire
Дата публикации оригинала
2022
Год выхода издания
2022
Издательство
Shackleton Books
Переводчик
Milo Krmpotic
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Цитаты

  • Karen Ortegaцитируетвчера
    La imaginación incluye inferencias que no existen dentro de un conjunto de datos. Y el acto de imaginar requiere, más que ninguna otra cosa, de la conjetura. La abducción es una inferencia que yace en el centro de toda la inteligencia.
    Aunque en estos últimos tiempos los investigadores parecen haberlo olvidado, a lo largo de la mayor parte de la accidentada historia de
  • Karen Ortegaцитируетвчера
    resumen, las inferencias abductivas, misteriosas y maravillosas, impregnan nuestra cultura; son, en un sentido amplio, lo que nos convierte en humanos. Es posible que el sueño de una IA capture algún día esos saltos de manera automática, pero mientras tanto deberíamos admitir que la verdad es que no sabemos cómo mecanizar nuestra experiencia.
    Todos los caminos conducen a este punto: a la IA le f
  • Karen Ortegaцитируетвчера
    aprendizaje automático y el big data presentan otro problema, conocido como «saturación», que afecta la esperanza de obtener una inteligencia artificial general. La saturación se da cuando, al añadirle más datos —más ejemplos— a un algoritmo de aprendizaje (o técnica estadística), no se suma nada al rendimiento de los sistemas. No existe ningún entrenamiento que pueda prolongarse para siempre e ir ofreciendo una precisión cada vez mayor para un problema. Con el tiempo, el añadido de datos deja de incrementar el rendimiento. Los sistemas exitosos alcanzan una precisión aceptable antes de saturarse; si no es así, el problema no se podrá resolver utilizando el aprendizaje automático. El saturado es un modelo definitivo, que no mejorará por mucho que se le añadan más datos. En algunos casos podría incluso empeorar, aunque las razones para ello son demasiado técnicas para explicarlas aquí.

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