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DeepMind Gato y el largo e incierto camino hacia la inteligencia artificial general – Wirescience

Foto: Fotografía Propia / Unsplash


  • El mes pasado, DeepMind, una subsidiaria del gigante tecnológico Alphabet, causó revuelo en Silicon Valley cuando anunció Gato, quizás el modelo de IA más diverso que existe.
  • Para algunos expertos en computación, esto es evidencia de que la industria está en la cúspide de un hito muy esperado e interesante: la Inteligencia General Artificial (AGI).
  • Esto sería enorme para la humanidad. Piense en todo lo que podría lograr si tuviera una máquina que pudiera adaptarse físicamente para adaptarse a cualquier propósito.
  • Pero un grupo de críticos y científicos ha argumentado que falta algo fundamental en los megaplanes para construir una inteligencia artificial similar a Gato en máquinas AGI completas.

El mes pasado, DeepMind, una subsidiaria del gigante tecnológico Alphabet, causó revuelo en Silicon Valley cuando anunció que gatos, es quizás el modelo de IA más diverso que existe. Gato, descrito como un «agente general», puede realizar más de 600 tareas diferentes. Puede conducir un robot, comentar fotos, identificar objetos en fotos y más. Es quizás el sistema de inteligencia artificial más avanzado del planeta que no se dedica a un solo trabajo. Y para algunos expertos en computación, es evidencia de que la industria está en la cúspide de un hito emocionante y muy esperado: la Inteligencia General Artificial.

A diferencia de la IA normal, la Inteligencia Artificial General (AGI) no requerirá grandes conjuntos de datos para aprender una tarea. Mientras que la IA ordinaria debe ser entrenada previamente o programada para resolver un conjunto específico de problemas, la inteligencia general puede aprender a través de la intuición y la experiencia.

En teoría, una IA sería capaz de aprender casi cualquier cosa que un ser humano pudiera, si tuviera el mismo acceso a la información. Básicamente, si pones un AGI en un chip y luego pones ese chip en un robot, el robot puede aprender a jugar tenis de la misma manera que tú o yo: balanceando la raqueta y aprendiendo sobre el juego. Esto no significa necesariamente que el robot estará consciente o podrá percibir. No tendrá pensamientos ni emociones, sería muy agradable aprender a hacer nuevas tareas sin ayuda humana.

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Esto sería enorme para la humanidad. Piense en todo lo que podría lograr si tuviera una máquina con la capacidad intelectual de un ser humano y la lealtad de un compañero canino de confianza, una máquina que pudiera adaptarse físicamente para adaptarse a cualquier propósito. Esta es la promesa de la inteligencia general artificial. es un C-3PO sin sentimientos Datos del Teniente Comandante sin curiosidad y Rosy el robot sin personalidad En manos de los desarrolladores adecuados, puede encarnar una idea. Inteligencia artificial centrada en el ser humano.

Pero, ¿qué tan cerca está el sueño de la inteligencia artificial general? ¿Está Gato realmente cerca de nosotros?

Para cierto grupo de científicos y desarrolladores (llamaré a este grupo «Escalada-Uber-Alles«Multitud, que ha adoptado un término acuñado por el experto en IA de renombre mundial Gary Marcus (Gatto) y sistemas similares basados ​​en modelos de transformadores de aprendizaje profundo ya nos han dado un plan para construir inteligencia artificial general. Esencialmente, estos transformadores utilizan enormes bases de datos y miles de millones o trillones de parámetros ajustables para predecir lo que luego sucederá en secuencia.

La audiencia de Scaling-Uber-Alles, que incluye nombres tan notables como Ilya Sutskever de OpenAI y la Universidad de Texas en Austin Alex Dimakis, cree que los Transformers conducirán inevitablemente a la Inteligencia General Artificial. Todo lo que queda es hacerlo más grande y más rápido. Como Nando de Freitas, uno de los miembros del equipo que creó Gato, Twittear recientemente¡Ahora todo se trata de escalar! ¡Se acabó el juego! Se trata de hacer que estos modelos sean más grandes, más seguros, más eficientes en computación, un muestreo más rápido y una memoria más inteligente…» De Freitas y la compañía saben que tendrán que crear nuevos algoritmos y arquitecturas para apoyar este crecimiento, pero parece que también creen que AGI surgirá por sí solo si seguimos fabricando modelos como el Gato más grande.

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Llámame anticuado, pero cuando un desarrollador me dice que su plan es esperar a que la IA emerja mágicamente del pantano de los grandes datos como el pescado fangoso de un estofado primitivo, tiendo a pensar que está unos pasos por delante. Aparentemente, no estoy solo. Una gran cantidad de críticos y académicos, incluido Marcus, han argumentado que falta algo fundamental en los grandiosos planes para construir inteligencia artificial similar a Gateau en máquinas inteligentes en general.

Hace poco expliqué mi razonamiento para un archivo Triple De Artículos por Web siguiente‘s nervioso vertical, donde soy editor. En resumen, una premisa clave de la IA es que debe poder obtener sus propios datos. Pero los modelos de aprendizaje profundo, como los conmutadores de IA, son poco más que máquinas diseñadas para hacer inferencias sobre las bases de datos que ya se les han proporcionado. Son bibliotecarios y, como tales, son tan buenos como sus bibliotecas de formación.

Una inteligencia general teóricamente puede resolver cosas incluso si tiene una pequeña base de datos. Sería la intuición de la metodología para cumplir su tarea sobre la base de nada más que su capacidad para elegir datos externos que eran importantes y no importantes, como para que un ser humano decida dónde prestar atención.

Gatto es increíble y no hay nada como eso. Pero es, esencialmente, un paquete inteligente que podría decirse que presenta la ilusión de una inteligencia artificial general a través del uso experto de big data. Su base de datos gigante, por ejemplo, probablemente tenga conjuntos de datos integrados. Todo el contenido de los sitios. Como Reddit y Wikipedia. Es sorprendente que los humanos hayan podido hacer tanto con algoritmos simples obligándolos a analizar más datos.

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De hecho, Gato es una excelente manera de falsificar la inteligencia general, lo que me hace preguntarme si le estaremos ladrando al árbol equivocado. Había muchas tareas que Gato podía hacer hoy. una vez pensado Ser algo que solo la IA puede hacer. Parece que cuanto más logramos con la IA ordinaria, más difícil parece ser el desafío de construir un agente genérico.

Por estas razones, dudo que el aprendizaje profundo por sí solo sea el camino hacia la inteligencia artificial general. Creo que necesitaremos más que bases de datos más grandes y parámetros adicionales para modificar. Necesitaremos un enfoque conceptual completamente nuevo para el aprendizaje automático.

Creo que la humanidad eventualmente tendrá éxito en la búsqueda de construir Inteligencia General Artificial. Mi mejor suposición es que tocaremos la puerta de AGI en algún momento a principios o mediados del siglo XXI, y cuando lo hagamos, descubriremos que se ve muy diferente de lo que imaginan los científicos de DeepMind.

Pero lo bueno de la ciencia es que tienes que mostrar tu trabajo, y ahora, DeepMind hace precisamente eso. Ella tiene todas las oportunidades para demostrar que yo y los otros oponentes estamos equivocados.

Realmente, realmente espero que tengas éxito.

Tristan Greene es un futurista que cree en el poder de la tecnología centrada en el ser humano. Actualmente es el editor vertical de Neural Future para The Next Web.

Este artículo fue publicado por primera vez por no oscuro.