Cómo podemos beneficiarnos del avance de la Inteligencia Artificial General (AGI)

Crear una Inteligencia Artificial General (AGI) es el objetivo final para muchos especialistas en inteligencia artificial. Un agente AGI podría ser utilizado para abordar una multitud de problemas del mundo. Por ejemplo, podrías presentar un problema a un agente AGI y el AGI podría utilizar aprendizaje de refuerzo profundo combinado con su conciencia emergente recién introducida para tomar decisiones en la vida real.

La diferencia entre un AGI y un algoritmo regular es la capacidad del AGI para hacerse preguntas importantes. Un AGI puede formular la solución final que desea alcanzar, simular formas hipotéticas de llegar allí y luego tomar una decisión informada sobre qué realidad simulada mejor se ajusta a los objetivos establecidos.

El debate sobre cómo puede surgir un AGI ha existido desde que se introdujo el término “inteligencia artificial” en la conferencia de Dartmouth en 1956. Desde entonces, muchas empresas han intentado abordar el desafío del AGI, OpenAI es probablemente la empresa más reconocida. OpenAI se lanzó como una organización sin fines de lucro el 11 de diciembre de 2015 con su declaración de misión que es garantizar que la inteligencia artificial general (AGI)—por la que entendemos sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en la mayoría del trabajo económicamente valioso—beneficie a toda la humanidad.

La declaración de misión de OpenAI describe claramente las posibles ganancias que un AGI puede ofrecer a la sociedad. De repente, los problemas que eran demasiado sofisticados para los humanos y los sistemas de inteligencia artificial regulares, ahora pueden ser abordados.

Los beneficios potenciales de lanzar un AGI son astronómicos. Podrías establecer el objetivo de curar todas las formas de cáncer, el AGI podría entonces conectarse a Internet para escanear todas las investigaciones actuales en todos los idiomas. El AGI puede iniciar el problema de formular soluciones y luego simular todos los resultados potenciales. Estaría combinando los beneficios de la conciencia que actualmente poseen los humanos, con el conocimiento infinito de la nube, utilizar el aprendizaje profundo para el reconocimiento de patrones de estos grandes datos y utilizar el aprendizaje de refuerzo para simular diferentes entornos/resultados. Todo esto combinado con una conciencia que nunca requiere un período de descanso y puede estar 100% enfocada en la tarea en cuestión.

Los posibles inconvenientes de un AGI, por supuesto, no pueden ser subestimados, puedes tener un AGI que tenga el objetivo de mejorar continuamente y podría entonces consumir todo a su paso para maximizar los recursos informáticos y los átomos que necesita para mejorar su sistema para siempre. Esta teoría fue explorada en detalle por el profesor Nick Bostrom en el argumento del maximizador de clips de papel, en este escenario, un AGI mal configurado se instruye para producir clips de papel y lo hace hasta que nada queda, literalmente todos los recursos de la Tierra han sido consumidos para maximizar la producción de clips de papel.

Un punto de vista más pragmático es que un AGI podría ser controlado por un estado o una corporación con pobres éticas. Esta entidad podría programar el AGI para maximizar las ganancias y, en este caso, con una mala programación y cero remordimiento, podría elegir arruinar a los competidores, destruir las cadenas de suministro, hackear el mercado de valores, liquidar las cuentas bancarias, etc.

Por lo tanto, un código de ética debe ser programado en un AGI desde el principio. Un código de ética ha sido debatido por muchas mentes y el concepto fue introducido por primera vez a la población en general en la forma de las 3 leyes de la robótica del autor Isaac Asimov.

Hay algunos problemas con las 3 leyes de la robótica, ya que las leyes pueden ser interpretadas de diferentes maneras. Anteriormente discutimos la programación de ética en un AGI, en nuestra entrevista con Charles J. Simon, autor de ¿Rebelarán las computadoras?

El 7 de abril de 2020 es el día en que se lanzó Brain Simulator II al público. Esta versión del simulador de cerebro permite la experimentación con diversos algoritmos de inteligencia artificial para crear un sistema AGI de extremo a extremo con módulos para visión, audición, control robótico, aprendizaje, modelado interno, imaginación y previsión.

“Nuevos algoritmos únicos que abordan directamente la cognición son la clave para ayudar a la inteligencia artificial a evolucionar hacia un AGI,” explica Simon.

“Brain Simulator II combina la visión y el tacto en un solo modelo mental y está haciendo progresos hacia la comprensión de la causalidad y el paso del tiempo,” señala Simon. “A medida que se mejoren los módulos, surgirá progresivamente más inteligencia.”

Brain Simulator II combinó las técnicas de inteligencia artificial simbólica y las redes neuronales artificiales para crear nuevas posibilidades. Crea una matriz de millones de neuronas interconectadas por cualquier número de sinapsis.

Esto permite que diversas entidades investiguen posibilidades para el desarrollo de un AGI.

Cualquiera interesado en Brain Simulator II puede seguir o participar en el proceso de desarrollo descargando el software, sugiriendo nuevas características y (para desarrolladores avanzados) incluso agregando módulos personalizados. También puedes seguir a su creador Charles Simon en Twitter.

Mientras tanto, la sociedad ha sido recientemente perturbada por el virus COVID-19. Si hubiéramos tenido un sistema AGI en su lugar, podríamos haber utilizado este AGI para identificar rápidamente cómo detener la propagación del COVID-19 y, más importante aún, cómo tratar a los pacientes con COVID-19. Mientras que puede ser demasiado tarde para que un AGI ayude con este brote, en futuros brotes, un AGI podría ser la mejor herramienta en nuestro arsenal.