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

La creación de una Inteligencia General Artificial (AGI) es el punto final final para muchos especialistas en IA. Se podría aprovechar un agente de AGI para abordar una miríada de problemas del mundo. Por ejemplo, podría presentar un problema a un agente AGI y AGI podría usar aprendizaje de refuerzo profundo combinado con su conciencia emergente recientemente introducida para tomar decisiones de la vida real.

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

El debate sobre cómo puede surgir una AGI ha existido desde que se introdujo por primera vez el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth en 1956. Desde entonces, muchas empresas han intentado abordar el desafío de la AGI, y 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 siendo garantizar que la inteligencia general artificial (AGI), por la cual nos referimos a sistemas altamente autónomos que superan a los humanos en el trabajo económicamente más valioso, beneficie a toda la humanidad.

La declaración de la misión de OpenAI describe claramente las ganancias potenciales que un AGI puede ofrecer a la sociedad. De repente, los problemas que eran demasiado sofisticados para los humanos y los sistemas de IA normales ahora se pueden abordar.

Los beneficios potenciales de liberar un AGI son astronómicos. Podría establecer el objetivo de curar todas las formas de cáncer, el AGI podría luego conectarse a Internet para escanear toda la investigación actual en todos los idiomas. El AGI puede iniciar el problema de formular soluciones y luego simular todos los resultados potenciales. Sería conectar los beneficios de la conciencia que poseen los humanos actualmente, con el conocimiento infinito de la nube, usar el aprendizaje profundo para el reconocimiento de patrones de estos grandes datos y usar el aprendizaje reforzado 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.

Las posibles desventajas de AGI, por supuesto, no pueden subestimarse, puede tener un AGI que tiene el objetivo de actualizarse continuamente y luego podría tragarse todo a su paso para maximizar los recursos informáticos y los átomos que necesita para actualizar para siempre su sistema. Esta teoría fue explorada en detalle por El profesor Nick Bostrom en el argumento Paperclip Maximizer, en este escenario, se instruye a un AGI mal configurado para que produzca clips y lo hace hasta que no quede nada, literalmente, se han consumido todos los recursos del planeta para maximizar la producción de clips.

Un punto de vista más pragmático es que una AGI podría estar controlada por un estado canalla o una corporación con poca ética. Esta entidad podría programar el AGI para maximizar las ganancias y, en este caso, con una programación deficiente y cero remordimientos, podría optar por llevar a la bancarrota a los competidores, destruir las cadenas de suministro, piratear el mercado de valores, liquidar cuentas bancarias, etc.

Por lo tanto, es necesario programar un código de ética en un AGI desde el principio. Un código de ética ha sido debatido por muchas mentes y el concepto se introdujo por primera vez a la población en general en forma de 3 leyes de la robótica por el autor Isaac Asimov.

Hay algunos problemas con las 3 leyes de la robótica ya que las leyes se pueden interpretar de diferentes maneras. Anteriormente discutimos la ética de la programación en un AGI, en nuestro entrevista con Charles J. Simon, autor de Will Computers Revolt?

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

“Los algoritmos nuevos y únicos que abordan directamente la cognición son la clave para ayudar a que la IA evolucione hacia AGI”. Simón explica.

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

Brain Simulator II unió redes neuronales artificiales (RNA) y técnicas de IA simbólica para crear nuevas posibilidades. Crea una serie de millones de neuronas interconectadas por cualquier número de sinapsis.

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

Cualquier persona interesada en Simulador de cerebro II puede seguir o participar en el proceso de desarrollo descargar el software, sugiriendo nuevas funciones y (para desarrolladores avanzados) incluso agregando módulos personalizados. También puedes seguir a su creador Carlos Simón en Twitter.

Mientras tanto, la sociedad se ha visto afectada recientemente por el virus COVID-19. Si tuviéramos un sistema AGI, podríamos haber utilizado este AGI para identificar rápidamente cómo detener la propagación de COVID-19 y, lo que es más importante, cómo tratar a los pacientes con COVID-19. Si bien puede ser demasiado tarde para que un AGI ayude con este brote, en futuros brotes, un AGI podría ser la mejor herramienta de nuestro arsenal.