Jerry Kaplan – Parte 1 – Inteligencia artificial
La superinteligencia plantea las siguientes preguntas: ¿Qué pasará cuando las máquinas superen a los humanos en inteligencia general? ¿Los agentes artificiales nos salvarán o destruirán? Nick Bostrom sienta las bases para entender el futuro de la humanidad y la vida inteligente. El cerebro humano tiene algunas capacidades de las que carecen los cerebros de otros animales. Es a estas capacidades distintivas a las que nuestra especie debe su posición dominante. Si los cerebros de las máquinas superan a los humanos en inteligencia general, esta nueva superinteligencia podría llegar a ser extremadamente poderosa, posiblemente más allá de nuestro control.
En AI Superpowers, Kai-fu Lee argumenta de forma contundente que, debido a estos desarrollos sin precedentes en la IA, se producirán cambios drásticos mucho antes de lo que muchos esperábamos. De hecho, a medida que la competencia entre EE.UU. y China en el campo de la inteligencia artificial comienza a calentarse, Lee insta a EE.UU. y a China a aceptar y asumir las grandes responsabilidades que conlleva un poder tecnológico significativo.
Tras miles de millones de dólares y 50 años de esfuerzos, los investigadores están por fin descifrando el código de la inteligencia artificial. Mientras la sociedad se encuentra en la cúspide de un cambio sin precedentes, Jerry Kaplan analiza los últimos avances en robótica, aprendizaje automático y percepción que impulsan sistemas que rivalizan o superan las capacidades humanas. Los coches sin conductor, los ayudantes robóticos y los agentes inteligentes que promueven nuestros intereses tienen el potencial de marcar el comienzo de una nueva era de riqueza y ocio.
Inteligencia artificial: lo que todo el mundo debe saber
La idea dominante en la opinión pública sobre la inteligencia artificial es que estamos construyendo máquinas cada vez más inteligentes que acabarán superando las capacidades humanas, robando nuestros trabajos, e incluso escapando al control humano y matándonos a todos. Esta percepción errónea, que no es compartida por los investigadores de IA, corre el riesgo de retrasar o desbaratar las aplicaciones prácticas e influir en las políticas públicas de forma contraproducente. Un planteamiento más adecuado -más respaldado por el progreso histórico y los desarrollos actuales- es que la IA es simplemente una continuación natural de los esfuerzos de larga data para automatizar tareas, que se remontan al menos al inicio de la revolución industrial. Despojar al campo de su brillo apocalíptico de gee-whiz facilita la evaluación de los posibles beneficios y peligros de esta importante tecnología, por no hablar de la amortiguación de los ciclos autodestructivos de bombo y platillo que han plagado el campo desde su creación.
En el centro de este problema se encuentra la tendencia de respetadas figuras públicas ajenas al campo, e incluso algunas dentro del mismo, a tolerar o sancionar informes de prensa exagerados que anuncian cada avance como un salto sorprendente e inesperado hacia la inteligencia general de nivel humano (o más allá), avivando el miedo a que “los robots” vengan a conquistar el mundo. Los titulares de prensa a menudo anuncian logros de ingeniería notables en un contexto que sugiere que constituyen asaltos no deseados a la singularidad y la supremacía humanas. Si los ordenadores son capaces de negociar con acciones y conducir coches, ¿acaso pronto superarán a nuestros mejores vendedores, sustituirán a los jueces de los tribunales, ganarán Oscars y Grammys, comprarán y desarrollarán parcelas de primera calidad para sus propios fines? ¿Y qué pensarán “ellos” de “nosotros”?
Jerry Kaplan – Humans Need Not Apply Charlas en Google
En las próximas décadas, la Inteligencia Artificial tendrá un profundo impacto en nuestra forma de vivir, trabajar, hacer la guerra, jugar, buscar pareja, educar a nuestros jóvenes y cuidar a nuestros mayores. Es probable que aumente en gran medida nuestra riqueza agregada, pero también alterará nuestros mercados laborales, modificará nuestro orden social y pondrá a prueba nuestras instituciones privadas y públicas. A la larga, puede alterar nuestra forma de ver las cosas.
No es necesario leer tanto este libro como “Humans Need Not Apply”. Ambos cubren los mismos temas. Este libro es esencialmente la versión de “Humans Need Not Apply”, así que lee uno o el otro según el nivel de profundidad que quieras alcanzar.
No es necesario leer tanto este libro como “Humans Need Not Apply”. Ambos cubren los mismos temas. Este libro es esencialmente la versión de “Humans Need Not Apply”, así que lee uno u otro según el grado de profundidad que quieras alcanzar.
En general, una buena visión general de la IA. La primera mitad del libro fue una introducción muy útil “para principiantes, generalmente inteligentes, pero no informáticos” a los componentes de la IA, cómo funciona, qué hace y qué no hace, por qué está ocurriendo ahora, etc. El último 25-50% del libro era la extrapolación personal de Kaplan sobre la ética y la sociedad con respecto a la IA, y mucho menos valiosa. En retrospectiva, si hubiera dejado de leer justo cuando empezó esa tangente, probablemente lo consideraría un 5/
Haciendo grande el aprendizaje automático | Jerry Kaplan
Clasificamos todo el contenido en una escala del 1 al 10 en cuanto a estas cualidades principales. Nuestra clasificación le ayuda a organizar su lista de lecturas en sólidas (5) hasta brillantes (10). Los libros con una clasificación menor a 5 no son resumidos. A continuación, explicamos nuestro sistema de clasificación:
Cuidado con los cambios transformadores que la inteligencia artificial (IA) anuncia para la sociedad. En ciertos ámbitos, los ordenadores y las máquinas ya superan a las personas. Una nueva raza de sistemas puede aprender y adaptarse en función de la experiencia. Estos sistemas emergentes están formados por “trabajadores forjados”, conjuntos complejos y flexibles de “sensores y actuadores”. Perciben su entorno, interactúan con “intelectos sintéticos” y realizan tareas físicas con destreza. Estos sistemas algorítmicos diversos, distribuidos y sofisticados desafían la comprensión total, incluso de sus creadores humanos. Utilizando cantidades inimaginables de datos, identifican patrones, “predicen” y actúan. Por ejemplo, estos sistemas incluyen programas de comercio automático, que contribuyeron al “Flash Crash” bursátil de 2010.