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Kato – Locomotora Eléctrica Ge 6/6 Cocodrilo nº 414 RhB, Epoca V-VI, Escala N. Ref: 3103-1.
Kato – Locomotora Eléctrica Ge 6/6 I Cocodrilo nº 414 RhB, Epoca V-VI, Escala N. Ref: 3103-1. Precio: 179,90 Euros. […]
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Warlord Games – Armies of the Soviet Union. Tercera Edición, (Ingles). Ref: 401014001.
Warlord Games – Armies of the Soviet Union. Tercera Edición, (Ingles). Ref: 401014001. Precio: 29,90 Euros. ARMIES OF THE SOVIET […]
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Warlord Games – Camión lanzacohetes Katyusha con dos soldados. Ref: 402014009.
Warlord Games – Camión lanzacohetes Katyusha con dos soldados. Ref: 402014009. Precio: 25,50 Euros. CAMIÓN LANZACOHETES KATYUSHA. – EJERCITO SOVIÉTICO. […]
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Retrasos de hasta quince minutos en la C5 de Sevilla por una incidencia en la señalización de Valencina-Santiponce
Richard Feynman en 1985 sobre por qué las máquinas nunca pensarían «como nosotros»
Siempre es interesante escuchar a Richard Feynman, y este viejo vídeo de 1985 resulta apropiado porque habla de su visión acerca de los límites y posibilidades de la inteligencia artificial. Su idea central cuando le pregunta es que las máquinas no pensarán como los humanos porque no tiene sentido diseñarlas así. Cuarenta años después es interesante ver en qué acertó y en qué se quedó corto.
La charla completa era sobre hardware, software, heurística y metaheurística, y este vídeo es solo parte del clásico turno de «preguntas y respuestas».
Pensar «como los humanos»No hay duda de que las máquinas del futuro no van a pensar como piensan las personas.
– Richard Feynman
Feynman rechazaba abiertamente la idea de que una máquina llegar a ser capaz de «pensar como un ser humano». Lo argumentaba de forma simple y directa con diversos paralelismos. Un coche puede correr más que un guepardo, pero no lo hace con patas, sino con un motor y ruedas. Los aviones no vuelan «como los pájaros» batiendo sus alas. Del mismo modo, una máquina de pensar no imitará a un cerebro biológico: usará materiales diferentes, procesos distintos y estrategias optimizadas y adecuadas para un microchip, no para las neuronas.
El sabio profesor da dos ejemplos extremas: por un lado, dice que un ordenador puede recordar y manipular 50.000 números sin error; la mayoría de los humanos no podemos ni recordar una lista de 20 números en orden inverso. Sin embargo, decía, ningún ordenador es capaz de algo que un humano hace al instante, como reconocer una cara desde lejos a pesar de los cambios de luz, ángulos o movimientos.
Feynman decía que tareas como el reconocimiento de patrones o de las huellas dactilares (ligeramente deformadas o variaciones sutiles de apariencia) eran tareas imposibles para los sistemas de la época. Se equivocaba, aunque debido a que el hardware de la época era sumamente limitado y el software no había explorado todavía todas las posibilidades.
Pero, como sabemos hoy en día, reconocer rostros, patrones, huellas y objetos es trivial para los modelos de visión entrenados sobre millones de imágenes, que en parte emplean las digitalizaciones de imágenes en píxeles tal y como describe en su charla. Si introducimos una huella dactilar, incluso parcial, en una base de datos, se comparará en menos de lo que se tarda en beber un café con millones de otras huellas registradas. Sencillamente, lo que en 1985 era casi imposible técnicamente, hoy sucede en milisegundos en cualquier teléfono móvil.
¿En qué acertó Feynman?Feynman también creía que los ordenadores podrían ganar a los mejores maestros humanos al ajedrez (ahí acertó) y a otros juegos con reglas bien definidas. Pero también matizaba lo complicado que es ser el mejor en algo en todo el mundo (ej. «ser inteligente») cuando es difícil por un lado definir lo que es la inteligencia y, además, ser mejor que los miles de millones de humanos en dicha tarea. Y ese superordenador inteligente tendría que ser mejor en todas las tareas. En ello está volcada hoy en día la industria de la IA.
En la segunda parte del vídeo, Feynman comenta los intentos de crear máquinas capaces de «generar nuevas ideas». Cita un caso famoso: un programa que ganó varios campeonatos diseñando flotas navales ficticias gracias a reglas que él mismo reajustaba. En una ocasión, la «mejor» heurística de la IA era absurda: asignarse a sí misma todo el mérito. Para Feynman, estos fallos eran un signo de que de esa creatividad automática surgirían necesariamente comportamientos inesperados. Si esto te suena es porque se parece sorprendentemente a ciertos comportamientos emergentes de los modelos actuales: atajos, trampas, alucinaciones, exploits y soluciones inesperadas.
Pero Feynman tenía razón en lo esencial: las IA actuales —grandes modelos con miles de millones de parámetros— no piensan como humanos. Utilizan estadística, optimización y enormes volúmenes de datos, no procesos cognitivos biológicos. Los aviones siguen sin batir las alas y el reconocimiento de imágenes funciona en la práctica aunque es distinto del de las neuronas de nuestro cerebro. ¿Cómo será todo esto dentro de otros 40 años?
