¿Es la Inteligencia General Artificial un Patrón Matemático?

Examinando la ciencia y la filosofía de la inteligencia humana y artificial.

Fuente: Pixabay

¿Qué pasa si la clave para desbloquear la inteligencia general artificial es un patrón que ya existe, pero que aún no se ha descubierto? La inteligencia artificial artificial, también conocida como “inteligencia artificial fuerte” o “inteligencia artificial completa”, es la capacidad de una máquina para realizar una cognición similar a la humana. Lo que parece ser una pregunta filosófica directa es bastante matizado. Las claves para la respuesta se pueden encontrar en un examen interdisciplinario de ciencias de la computación, matemáticas, filosofía, física, biología sintética y neurociencia.

La inteligencia artificial (AI) es un término que carece de una única definición unificadora. La explicación más simple es que AI es inteligencia artificial versus inteligencia humana biológica. AI se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, a pesar de ser un concepto que tiene más de 60 años de antigüedad, el término se originó en una publicación de Dartmouth alrededor de 1955 [1]. La resurrección de AI se debe en gran medida a las tendencias recientes, como la caída del costo de la informática, el aumento de la poderosa informática descentralizada basada en la nube, la disponibilidad de grandes datos para el aprendizaje automático y la creciente sofisticación de los algoritmos informáticos. En la actualidad, la tecnología informática permite que las máquinas realicen funciones como la resolución de problemas, el aprendizaje, la planificación, el razonamiento y el reconocimiento del habla, la voz, las imágenes y la escritura a mano. Actualmente, la IA es más una herramienta para soluciones puntuales, lejos de una inteligencia artificial fuerte.

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Si la inteligencia general artificial es un patrón que ya existe, descubrirlo involucra las matemáticas, la ciencia de los patrones. Los matemáticos buscan patrones para formar una conclusión, llamada conjetura, y se preparan para apoyar la proposición creando una prueba o teorema. Por ejemplo, el matemático Shinichi Mochizuki de la Universidad de Kyoto publicó una prueba llamada Teoría interuniversal de Teichmüller (teoría IUT) de la conjetura abc , uno de los problemas no resueltos en la teoría de los números matemáticos. Tanto en informática como en matemáticas, los algoritmos son procedimientos para resolver un problema. La informática es intrínsecamente matemática con los métodos correspondientes para proporcionar conjuntos de instrucciones para las máquinas. Por ejemplo, hoy en día las computadoras pueden “aprender” de conjuntos de datos, o aprender conceptos a sí mismos. El aprendizaje automático es un subconjunto de AI donde la computadora “aprende” sin programación explícita. Los algoritmos de aprendizaje pueden basarse en regresión, instancia, regularización, árbol de decisión, bayesiano, agrupamiento, aprendizaje de reglas de asociación, redes neuronales artificiales, aprendizaje profundo, reducción de dimensionalidad, conjunto y muchos otros tipos de análisis [2].

¿Las matemáticas son simplemente descubiertas, como una excavación realizada por un arqueólogo en una excavación, o inventadas, como un poeta inspirado? El platonismo matemático es una visión metafísica de que las verdades matemáticas se descubren, no se inventan: los objetos matemáticos son abstractos y existen independientemente de que tengamos la capacidad de pensar o describirlo [3]. La metafísica es una rama de la filosofía que se ocupa de la naturaleza fundamental de la realidad y el ser, que incluye la ontología (el estudio de la naturaleza de la existencia), la cosmología (el estudio del origen y la evolución del universo) y la epistemología (el estudio de conocimiento y creencias justificadas). Si un objeto tiene una fórmula matemática asociada, entonces teóricamente es posible expresarlo en un algoritmo de computadora. Si las matemáticas son una realidad en sí misma que espera ser identificada, ¿eso implicaría que todo tiene una fórmula matemática correspondiente? Los críticos del platonismo matemático argumentarían que los números son conceptos que existen cuando la mente los concibe.

La conciencia humana puede describirse como un estado de conciencia y ser consciente de los propios pensamientos y el entorno. ¿Se puede programar la conciencia? La física es una ciencia natural que estudia la naturaleza y la interacción de la materia y la energía, y las matemáticas son la herramienta de elección para los físicos. El cosmólogo, físico y profesor del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) Max Tegmark sostiene que la conciencia es un patrón matemático que puede entenderse como un estado de la materia con capacidades de procesamiento de la información [4]. Utilizando la analogía de los diferentes estados de la materia (sólido, líquido y gaseoso), Tegmark plantea el concepto de que la conciencia también es el resultado de un fenómeno emergente. Él llama a este estado “perceptronium” [5]. Si la conciencia es un patrón, en teoría, una máquina puede ser conciencia si uno se adscribe a la hipótesis de Tegmark.

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¿Qué tan formulada es la vida misma? ¿Se puede programar la vida? Para responder a esa pregunta, no debemos buscar más allá de los recientes avances en biología sintética. El J. Craig Venter Institute creó la primera forma de vida sintética del mundo con un genoma completamente sintético, una bacteria autorreplicante llamada Mycoplasma mycoides JCVI-syn1.0 en 2010 [6]. El código genético de esta nueva especie se digitalizó en una computadora y luego se ensambló bioquímicamente [7]. La vida se puede crear con ADN sintético insertado en bacterias libres de genoma. Este fue un organismo unicelular. El siguiente paso en la biología sintética sería crear sintéticamente organismos autorreplicantes multicelulares: una empresa compleja y ambiciosa.

¿Algún día los humanos se convertirán en una amalgama de inteligencia artificial y biológica? ¿Qué tan realista es una interfaz cerebro-computadora (BCI)? Emprendedores y magnates de negocios están ingresando al mercado de la neurociencia. Varios enfoques para descubrir cómo funciona el cerebro humano incluyen el uso de optogenética, resonancia magnética funcional, imágenes, electrofisiología, óptica de alta resolución, genética, espectroscopía y bioquímica. El primer acelerador de neurociencia del mundo, NeuroLaunch, se lanzó en 2014, el empresario en serie y capitalista de riesgo Bryan Johnson fundó Kernel con $ 100 millones de dólares de su propia fortuna en 2016, y el multimillonario Elon Musk ingresó al mercado de neurociencias con el lanzamiento de Neuralink en 2017 [ 8]. En enero de 2017, un equipo de investigación liderado por Niels Birbaumer, neurocientífico del Wyss Center for Bio and Neuroengineering en Ginebra (Suiza), logró un avance innovador en BCI. Los investigadores pudieron comunicarse con pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig, que tenían un “síndrome cerrado” mediante la espectroscopia infrarroja funcional (fNIRS) que “mide las respuestas hemodinámicas del cerebro asociadas con la actividad neuronal [ 9]. “Cuatro pacientes con ELA fueron entrenados para regular sus regiones cerebrales frontocentrales para transmitir respuestas de” sí “o” no “a las preguntas. Las respuestas se midieron por el cambio relativo en la hemoglobina oxigenada (O2Hb), con resultados informados de una “tasa de respuesta correcta por encima del nivel de riesgo superior al 70% [10].” Este fue el primer estudio de su tipo que allana el camino para futuras interfaces cerebro-computadora.

La singularidad tecnológica es el concepto en el que la inteligencia artificial supera la capacidad de la inteligencia humana. Si esto se puede lograr, ¿qué significa esto para el futuro de la humanidad? La respuesta a esta pregunta tiene profundas implicaciones para el futuro. Ya sea que el universo sea inherentemente matemático o no, los humanos están avanzando hacia el descubrimiento de los misterios de la física, la conciencia, la inteligencia artificial, la neurociencia y la vida misma.

Referencias

1. Rosso, Cami. “Por qué AI está ahora en tendencia”. Medio . 21 de febrero de 2017.

2. Brownlee, Jason. “Un recorrido por los algoritmos de aprendizaje automático ” . Algoritmos de aprendizaje automático. 25 de noviembre de 2013.

3. Linnebo, Øystein. “Platonismo en la Filosofía de las Matemáticas”. Enciclopedia de Stanford de la Filosofía. 18 de julio de 2009. Revisado el 18 de enero de 2018.

4. Tegmark, Max. “Conciencia como estado de la materia”. Caos, solitones y fractales . Enviado el 6 de enero de 2014 (v1), revisado por última vez el 18 de marzo de 2015 (v3).

5. Ibid.

6. Smith, Michael. “Los científicos crean las primeras células” sintéticas “. ABC News. 21 de mayo de 2010.

7. Ibid.

8. Rosso, Cami. “Por qué la neurociencia está en tendencia en los negocios”. Psicología hoy. 20 de marzo de 2018.

9. Chaudhary, Ujwal; Xia, Bin; Silvoni, Stefano; Cohen, Leonardo G .; Birbaumer, Niels. “Comunicación basada en la interfaz cerebro-computadora en el estado completamente bloqueado”. PLOS Biology. 31 de enero de 2017.

10. Ibid.