Los siete pecados mortales de las predicciones sobre inteligencia artificial

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Niña y robot

Me ha parecido muy interesante el artículo de Rodney Brooks sobre los siete pecados de las predicciones sobre inteligencia artificial, The Seven Deadly Sins of Predicting the Future of AI:

Las predicciones erróneas generan miedos sobre cosas que no van a suceder. ¿Por qué las personas cometen errores en sus predicciones acerca de la inteligencia artificial y la robótica? […] Veo siete formas de pensar que llevan a estas predicciones erróneas.

Recomiendo leerlo entero, pero en resumen:

  1. Sobrestimar y subestimar: tendemos a sobrestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y subestimar el efecto a largo plazo
  2. Imaginar magia: cuidado con los argumentos acerca de una futura tecnología que es mágica, porque nunca pueden ser refutados
  3. Desempeño frente a competencia: los robots y los sistemas de IA de hoy son increíblemente limitados en sus capacidades. Las generalizaciones de naturaleza humana no sirven.
  4. Palabras maleta: Marvin Minsky bautizó a los términos que engloban varios significados como «palabras maleta», y aprendizaje, cuando hablamos de inteligencia artificial, es una de estas palabras maleta, pues el aprendizaje automático actual no es en absoluto el aprendizaje esponjoso típico de los seres humanos
  5. Crecimiento exponencial: aunque hemos visto un aumento repentino en el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial gracias al éxito del aprendizaje profundo nada asegura que sus éxitos vayan a seguir creciendo al mismo ritmo
  6. Escenarios de Hollywood: si fuéramos capaces de construir tales verdaderas inteligencias artificiales el mundo habría cambiado significativamente para cuando fuéramos capaces de hacerlo y no nos pillaría tan de sorpresa como en Terminator, por ejemplo. No es que no vaya a haber desafíos, pero no serán repentinos e inesperados
  7. Velocidad de implementación: es cierto que el software se modifica con frecuencia, casi a diario en algunas plataformas en línea. Pero en el caso del hadrware los cambios son mucho más lentos, pues los costes hacen que el hardware físico dure mucho tiempo, incluso cuando hay aspectos de alta tecnología, y casi todas las innovaciones en robótica e inteligencia artificial tardan muchísimo más tiempo en ser realmente implementadas de forma masiva de lo que la gente en el campo y fuera del campo imagina.

Hay una versión resumida en español titulada Los siete grandes errores de quienes predicen el futuro de la inteligencia artificial.

{Foto por Andy Kelly en Unsplash}

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