SE FABRICARAN ROBOTS ASESINOS

El tiempo es el de Einstein; el nuestro es solo una percepción y podemos dominarlo dominando la mente. No se trata de tener cosas, sino de que no te tengan a ti. tengo un hijo, aunque ya no esté aquí. la inteligencia artificial nace de la nuestra, que evolucionó para la vida y no atentará contra la vida.

La inteligencia artificial ya no es ciencia ficción, está inmersa en las estrategias de cada uno de los campos de acción que nos rodean

La inteligencia artificial es un término acuñado por John McCarthy en 1958. Este refiere al desarrollo de diversos métodos, así como, algoritmos, los cuales permiten a las computadoras comportarse de manera inteligente. De hecho, se puede decir que, la inteligencia artificial es hacer computacional el conocimiento humano por procedimientos simbólicos o conexionistas, es decir, imitar el comportamiento del ser humano. Es importante destacar que, el pensamiento computacional se refiere a la manera de resolver problemas aplicando la detección de patrones, la abstracción y el razonamiento lógico.

Gracias a los grandes avances tecnológicos, la inteligencia artificial, ha permitido grandiosos progresos en diversas áreas como las finanzas, educación, agrícola, sanidad, comercial, clima, logística; también, las aplicaciones móviles, bots, asistentes virtuales impulsando la aplicación del big Data en todos los campos empresariales. Haciendo indispensable la preparación a través de másters y cursos para, así dominar los espacios de la Date Science.

¿Qué se necesita para programar inteligencia artificial?

Existen una serie de conocimientos y habilidades que se deben considerar al momento de programar inteligencia artificial. Por ejemplo:

Dominar los lenguajes de programación, los cuales son un conjunto de códigos y símbolos como, Java, el cual es considerado como multiuso e ideal para desarrolladores y es el más usado en todo el mundo.  Por otro lado, está, el lenguaje Python, es uno de los más solicitados en Master Data Science Madrid, debido a que, permite diseñar aplicaciones en inteligencia artificial.

De igual modo, está PHP, el cual ofrece excelentes herramientas a los programadores; otro es el C++, es una versión ampliada del lenguaje C; y, Ruby, un lenguaje de programación sencillo, fácil de leer y entender.

También, desarrollar las habilidades en matemáticas avanzadas; ya que, de ello depende que puedas manejar correctamente los lenguajes de programación, variables, constantes y otras funciones de la inteligencia artificial.

Además, es necesario el conocimiento en diversos campos tecnológicos, como el Big Data. Adicional a ello, diseño, idiomas, ingenierías, hojas de cálculo, entre otros. Puedes especializarte en Máster Data Science para ProfesionalesMáster Data EngineerMáster en Inteligencia Artificial entre otros másters y cursos.

Tipos de aprendizaje automático

El “machine learning” o aprendizaje automático, es considerado como una de las disciplinas en el campo de la inteligencia artificial; la cual, a través de algoritmos permite a los ordenadores reconocer los patrones que llegan en datos masivos, y así, poder realizar las predicciones; permitiendo de esta manera, al computador realizar tareas específicas. Esta técnica de aprender automáticamente es indispensable en el Big Data.

Existen diversos tipos de machine learning, descritos a continuación:

  • Supervisado: Se refiere a un proceso de producción de conocimientos, el cual se realiza con un conjunto de datos, los cuales son etiquetados; esto permite que los resultados que arroja la operación sean previamente conocidos. Además, este modelo alimenta a un gran grupo de resultados, los cuales permiten la realización de predicciones y toma de decisiones sobre el comportamiento de los nuevos datos. De hecho, este modelo se incorpora en diversas aplicaciones que sirven de filtros detectores de spam en los emails, así como en captchas, reconocimientos de voz, entre otros.
  • No supervisado: Este modelo de aprendizaje no cuenta con el conocimiento previo de su estructura. Es decir, se enfrenta a un conjunto de datos desordenados, sin etiquetar, y sin variables de salida. La función del aprendizaje no supervisado, es de conseguir información que es clave a través de la exploración de la estructura de los datos que no han sido etiquetados previamente. Existen dos categorías en este aprendizaje automático, clustering y reducción dimensional. El primero, se refiere a la exploración que permite el análisis de datos con el fin de organizar la información en grupos con características similares; esta técnica es la más popular en las estrategias de marketing. El segundo, se encarga de aquellos datos más complejos y que presentan mayor demanda y capacidad de procesamiento; a fin de identificar las correspondencias entre las características del grupo de datos para disminuir las redundancias de los datos y el tiempo de análisis, obteniendo así, información de valor.
  • Semi-supervisado: Se utiliza la combinación del aprendizaje supervisado y no supervisado. Esto permite producir información importante sobre aquellos datos disponibles haciendo uso de los datos etiquetado y no etiquetados.
  • Por refuerzo: Conocido también como Deep Learning, el cual tiene como objetivo principal la construcción de modelos con alto rendimiento en la toma de decisiones tomando en consideración la experiencia pasada; es decir, el conocimiento se obtiene de la propia experiencia. El proceso consiste en prueba y error, y se refuerza con una recompensa cuando se realiza una decisión correcta; esto permite el ajuste en el comportamiento para realizar acciones en el futuro.

A través de la inteligencia artificial se pueden construir modelos en machine learning para identificar el comportamiento de los clientes, los mercados, el marketing, entre otros; y así desarrollar las mejores estrategias.

¿Cuáles son los tipos de IA?

  1. Máquinas reactivas: Como su nombre lo indica, su toma de decisiones se basa en lo que ven en el presente, no guardan recuerdos de sus acciones pasadas. Un ejemplo de este tipo de inteligencia artificial es Deep Blue, la famosa supercomputadora de IBM que fue capaz de derrotar al gran maestro del ajedrez Garry Kasparov. Las máquinas reactivas son creadas para funciones específicas basando sus acciones en lo que ven, no en recuerdos que les permita aprender en relación a ellos.
  2. Memoria limitada: Este tipo de máquinas logran almacenar datos pasados, aunque de manera transitoria. Esto les permite tomar decisiones mirando al pasado para crear patrones de comportamiento. Su desventaja, es el tiempo limitado en que puede aguardar dicha información.
  3. Teoría de la mente: Son máquinas capaces de identificar el comportamiento de todo aquello que las rodea, como personas, animales e inclusive los objetos. Esto en cuanto, a los pensamientos, sensaciones y emociones que afectan las acciones en la interacción social.
  4. Autoconciencia: Muchos opinan que este es el último escalón en la inteligencia artificial. Estas serían máquinas capaces de tener una autorepresentación, conciencia propia y predecir los sentimientos de los demás.

La inteligencia artificial ya no es ciencia ficción, está inmersa en las estrategias de cada uno de los campos de acción que nos rodean, y forman parte de la evolución de la humanidad.

Mo Gawdat, ex director ejecutivo de GOOGLE X; publica ‘ESA VOCECITA EN TU CABEZA’

Por qué la IA no nos esclavizará la verdadera batalla donde se dirime nuestro destino es la de los microchips, que enfrenta a CHINA CONTRA TAIWÁN (TSMC), EE.UU. (NVIDIA) Y SUS ALIADOS ASIÁTICOS y LA UE (ASML). quien la gane se impondrá­ también en la de la inteligencia artificial (IA) y fabricará los robots soldado victoriosos… hasta el momento de la singularidad, en el que la IA supere a la humana… ¿y entonces qué? será un sorpasso tan disruptivo que sus consecuencias son impredecibles. GAWDAT lo espera en el 2027, pero no lo teme, porque la inteligencia humana de la que deriva la artificial surgió para crear vida y por tanto no destruirá nada vivo. yo me limito a rezar para que cumpla las tres LEYES DE ASIMOV:

  1. Un robot no matará humanos; II
  2. Obedecerá sus órdenes excepto la de incumplir LA I,
  3. Y III) se protegerá a sí mismo excepto si ello supone incumplir la I Y LA II.

Porqué abandonó usted Google X, vanguardia de google?

El éxito no me hacía feliz, y cuando me planteaba el futuro mi hijo murió en una cirugía menor.

Lo siento.

Así que reflexioné y me convertí en una especie de ingeniero de la felicidad. Empecé por enfrentarme al duelo y la pérdida, pero mientras tampoco renuncié al matemático ni al programador que siempre había sido.

¿y le sirvió combinar ambos?

Claro, porque nuestro cerebro también puede, de algún modo, programarse, como enseña la neurociencia. del mismo modo, también el amor y la amistad se pueden explicar con algoritmos.

¿Por qué hay tantos hindús como usted que son buenos matemáticos?

Hay más en la india Occidental, donde se prima la individualidad, el dinero y el éxito; porque la oriental prioriza el crecimiento espiritual y la comunidad. Yo me eduqué en las dos. y de ahí tal vez que el ganar más y más y triunfar y ascender no llene mi vida.

¿Los Vedas no predicaban el desapego?

El joven preguntó al sabio el secreto de la felicidad y este le dijo que él no lo tenía, pero sí su maestro; el joven fue a verlo, pero al volver se quejó al sabio de que ese maestro suyo era rico y vivía en un gran palacio: “no es mi maestro por tener riquezas –respondió–, sino porque las riquezas no le tienen a él”.

Marco Aurelio y los estoicos ya aconsejan aspirar a menos de lo que puedes…

“¡Cuántas cosas que no necesito!”, dice Gandhi al visitar Harrods. todo es cuestión de expectativas. hay que desarmar el deseo antes de que se torne frustración.

¿Por qué es tan fácil caer en la avaricia?

Porque, al adaptarnos al medio para sobrevivir, fuimos convirtiendo nuestra voz de bebé – “¡mamá, tengo miedo!” o “¡quiero comida!”– en un constante diálogo con nosotros mismos de deseos, miedos y ansiedades… y lo hacemos también al crecer.

¿Es una impresión suya?

El psicólogo ruso Lev Vigotski ganó el nobel por descubrir en 1920 lo que denominó “diálogo interior”. Y el MIT lo demostró en el 2007 examinando el cerebro de voluntarios en máquinas de resonancia magnética.

Hay quien hoy le llama a la voz el it.

Y hay que enfrentarse a esa voz que te acongoja y te frena para lograr imponerse a tus miedos y mejorar, pero, además de que te reconozcas ese logro a ti mismo, debe ser validado por los demás… y si no, no sirve.

¿Nos juzgamos en la mirada ajena?

Si no te lo reconocen, te frustras. porque de los demás dependía que no se nos comiera el león: ellos eran nuestra supervivencia.

Usted desarrolló la inteligencia artificial en Google X ¿habrá singularidad?

La inteligencia artificial (IA) será genial o una estupidez colosal según la usemos; pero esa obviedad no enmascara el horror de que ahora mismo RUSIA, CHINA Y EE.UU. per­feccionan con ella robots asesinos de guerra. y sí, habrá singularidad.

¿cuándo?

Yo predije ese momento singular en que la máquina sea más inteligente que el humano para el 2029…

No me asuste: solo faltan seis años.

Pero es que ahora creo que se va a adelantar al 2027. y el impacto será tan brutal que es imposible hacer cualquier otra predicción fiable hoy. y ray kurzweil y los demás creyentes en singularidad solo diferimos respecto a la fecha. esta entrevista seguramente la haría ya mejor un chat de ia.

¿Lo dice por usted o por mí?

Lo digo porque debemos ser optimistas y pensar que tendremos siempre el control para que la IA pueda ayudarnos a arreglar las estupideces que cometimos sin ella, por ejemplo, destruyendo el planeta.

¿Cuál es el problema entonces?

la IA la hemos diseñado nosotros con nuestra estupideces y odios. así que existe la posibilidad de que magnifique nuestros errores.

¿no le da miedo entonces la IA?

Claro que también la temo. por eso titulé el ensayo que escribo sobre ella scary smart (terrorifícamente lista). le tengo miedo, pero solo porque hoy todos los poderes humanos compiten por ganar en IA.

¿Urgen leyes universales para la IA?

Urgen. y son las mismas que guían a los humanos: todos buscamos la felicidad dando amor y recibiéndolo. la IA debe servir a esa búsqueda o será un error, porque nos equivocamos cuando no la seguimos. el padre de la IA, MARVIN MINSKY…

También la explicó aquí en la contra .

…ya le dijo a KURZWEIL que es “difícil asegurarse de que la IA solo tenga el propósito de servirnos”. y a la IA no se le olvida nada. no lo olvide…

El olvido, cuenta Borges, es el principio de la síntesis, ergo, de la razón.

y la IA nace de la nuestra, que evolucionó para crear vida y creo que seguirá esa lógica de la vida: no nos matará.

pues el DR GAWDAT , puede ser muy listo para entender la IA, pero del comportamiento de esta, es dficil de imaginar.

Lo que si es posible, que si la IA, llega a tener algún papel en la conducta humana, no permita los desvanes, que comete nuestra inteligencia.

Lo que no sabemos es como lo va conseguir, ni los medios que usara.

pero si que no hay quien la pare, y la esperanza, de que sea bondadosa.

pero si parece que no hay quien la pare.

Cabe esperar que el contenido bondadoso de esta Inteligencia, nos ayude, mas que nos castigue, porque la verdad es que hasta ahora, gran parte de la sociedad merece ser severamente reprendida.

La IA, tiene que borrar los jinetes de la apocalipsis, y sustituirlos, por “tu primero”

Lo que si paree claro es que esta inteligencia que estamos usando , no nos vale y si nos maltrata y que hay que cambiarla, pero esto no quiere decir, que el cambio sea del todo util.Cabe preguntarse si no ha habido otras inteligentes antes.

Los cambios que algunas especies muestra en su evolución, podrían deberse a especiales inteliencias artifciales.

Piensen el reciente premio de Yamaka, que descubre como de un cambio genomico, un epigenoma permite pasar de de un Neandertal a un Sapiens, y se queda tan tranquilo.

Lo malo de estas diatribas, es hasta que punto no son artificios de la mente del narrador.

Que Dios reparta suerte y nos proteja.

Lluís Amiguet 03/03/2023 00:00 35

foto. Xavier cervera)