La verdad es que las posibilidades son vastas y, en muchos casos, inciertas. Sin embargo, algunos expertos en el campo han realizado predicciones interesantes sobre lo que podemos esperar en los próximos años en relación con la IA.

Por otro lado, el Future of Humanity Institute de la Universidad de Oxford llevó a cabo un estudio en el que participaron científicos e investigadores especializados en IA. De acuerdo con sus conclusiones, es probable que presenciemos avances significativos en diversas áreas.

Por ejemplo, se espera que en la inteligencia artificial supere a la inteligencia humana en la traducción de idiomas, lo cual tendría un impacto enormemente positivo en la comunicación global y en la eliminación de barreras lingüísticas. Asimismo, se prevé que para las máquinas sean capaces de redactar comentarios de texto de mayor calidad que los alumnos de bachillerato.

Esto plantea interrogantes sobre el futuro de la educación y el papel de los humanos en la creación de contenido escrito. En el ámbito comercial, se estima que en la inteligencia artificial superará a los vendedores humanos, lo cual plantea cuestionamientos sobre el futuro de los empleos en el sector de ventas y cómo los humanos se adaptarán a esta nueva realidad.

Lo peor es que no nos demos cuenta de que estamos siendo manipulados porque estamos compartiendo el planeta con un ente que es mucho más inteligente que nosotros". Recuerda que puedes recibir notificaciones de BBC Mundo. Descarga la nueva versión de nuestra app y actívalas para no perderte nuestro mejor contenido.

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En la IA conexionista estas unidades son modelos muy aproximados de la actividad eléctrica de las neuronas biológicas. Ya en , McCulloch y Pitts McCulloch y Pitts, propusieron un modelo simplificado de neurona en base a la idea de que una neurona es esencialmente una unidad lógica.

Este modelo es una abstracción matemática con entradas dendritas y salidas axones. El valor de la salida se calcula en función del resultado de una suma ponderada de las entradas, de forma que si dicha suma supera un umbral preestablecido entonces la salida es un «1», en caso contrario la salida es «0».

Conectando la salida de cada neurona con las entradas de otras neuronas se forma una red neuronal artificial.

En base a lo que ya se sabía entonces sobre el reforzamiento de las sinapsis entre neuronas biológicas se vio que estas redes neuronales artificiales se podían entrenar para aprender funciones que relacionaran las entradas con las salidas mediante el ajuste de los pesos que sirven para ponderar las conexiones entre neuronas, por este motivo se pensó que serían mejores modelos para el aprendizaje, la cognición y la memoria, que los modelos basados en la IA simbólica.

Sin embargo, los sistemas inteligentes basados en el conexionismo tampoco necesitan formar parte de un cuerpo ni estar situados en un entorno real y, desde este punto de vista, tienen las mismas limitaciones que los sistemas simbólicos. Por otra parte, las neuronas reales poseen complejas arborizaciones dendríticas con propiedades no solo eléctricas sino también químicas nada triviales.

Pueden contener conductancias iónicas que producen efectos no lineales. Pueden recibir decenas de millares de sinapsis variando en posición, polaridad y magnitud. Además, la mayor parte de las células del cerebro no son neuronas, son células gliales , que no solamente regulan el funcionamiento de las neuronas, también poseen potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican entre ellas, lo que parece indicar que juegan un papel muy importante en los procesos cognitivos.

Sin embargo, no existe ningún modelo conexionista que incluya a dichas células por lo que, en el mejor de los casos, estos modelos son muy incompletos y, en el peor, erróneos.

En definitiva, toda la enorme complejidad del cerebro queda muy lejos de los modelos actuales. Esta inmensa complejidad del cerebro también conduce a pensar que la llamada singularidad , es decir, futuras superinteligencias artificiales que, basadas en réplicas del cerebro, superarán con mucho la inteligencia humana en un plazo de unos veinticinco años, es una predicción con poco fundamento científico.

Otra modelización bioinspirada, también compatible con la hipótesis SSF, y no corpórea, es la computación evolutiva Holland, Los éxitos de la biología evolucionando organismos complejos, hizo que a primeros de los años sesenta algunos investigadores se plantearan la posibilidad de imitar la evolución con el fin de que los programas de ordenador, mediante un proceso evolutivo, mejorasen automáticamente las soluciones a los problemas para los que habían sido programados.

La idea es que estos programas, gracias a operadores de mutación y cruce de «cromosomas» que modelan a los programas, generan nuevas generaciones de programas modificados cuyas soluciones son mejores que las de los programas de las generaciones anteriores.

Dado que podemos considerar que el objetivo de la IA es la búsqueda de programas capaces de producir conductas inteligentes, se pensó que se podría usar la programación evolutiva para encontrar dichos programas dentro del espacio de programas posibles.

La realidad es mucho más compleja y esta aproximación tiene muchas limitaciones aunque ha producido excelentes resultados, en particular en la resolución de problemas de optimización.

La complejidad del cerebro dista mucho de los modelos de IA y conduce a pensar que la llamada singularidad —superinteligencias artificiales basadas en réplicas del cerebro que superarán con mucho la inteligencia humana— es una predicción con poco fundamento científico.

Una de las críticas más fuertes a estos modelos no corpóreos se basa en que un agente inteligente necesita un cuerpo para poder tener experiencias directas con su entorno diríamos que el agente está «situado» en su entorno en lugar de que un programador proporcione descripciones abstractas de dicho entorno codificadas mediante un lenguaje de representación de conocimientos.

Sin un cuerpo, estas representaciones abstractas no tienen contenido semántico para la máquina. Sin embargo, gracias a la interacción directa con el entorno, el agente puede relacionar las señales que percibe a través de sus sensores con representaciones simbólicas generadas a partir de lo percibido.

Algunos expertos en IA, en particular Rodney Brooks Brooks, incluso llegaron a afirmar que no era ni siquiera necesario generar dichas representaciones internas, esto es, que no es necesario que un agente tenga que tener una representación interna del mundo que le rodea ya que el propio mundo es el mejor modelo posible de sí mismo y que la mayor parte de las conductas inteligentes no requieren razonamiento sino que emergen a partir de la interacción entre el agente y su entorno.

Esta idea generó mucha polémica y el propio Brooks, unos años más tarde, admitió que hay muchas situaciones en las que una representación interna del mundo es necesaria para que el agente tome decisiones racionales.

En , el filósofo Hubert Dreyfus afirmó que el objetivo último de la IA, es decir, la IA fuerte de tipo general, era tan inalcanzable como el objetivo de los alquimistas del siglo XVII que pretendían transformar el plomo en oro Dreyfus, Dreyfus argumentaba que el cerebro procesa la información de manera global y continua mientras que un ordenador utiliza un conjunto finito y discreto de operaciones deterministas aplicando reglas a un conjunto finito de datos.

En este aspecto podemos ver un argumento similar al de Searle, pero Dreyfus, en posteriores artículos y libros Dreyfus, , usó también otro argumento consistente en que el cuerpo juega un papel crucial en la inteligencia.

Fue pues uno de los primeros en abogar la necesidad de que la inteligencia forme parte de un cuerpo con el que poder interactuar con el mundo. La idea principal es que la inteligencia de los seres vivos deriva del hecho de estar situados en un entorno con el que pueden interactuar gracias a sus cuerpos.

De hecho esta necesidad de corporeidad está basada en la Fenomenología de Heidegger que enfatiza la importancia del cuerpo con sus necesidades, deseos, placeres, penas, formas de moverse, de actuar, etcétera.

Según Dreyfus, la IA debería modelar todos estos aspectos para alcanzar el objetivo último de la IA fuerte. Dreyfus no niega completamente la posibilidad de la IA fuerte pero afirma que no es posible con los métodos clásicos de la IA simbólica y no corpórea, en otras palabras considera que la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos no es correcta.

Sin duda se trata de una idea interesante que hoy en día comparten muchos investigadores en IA. Efectivamente, la aproximación corpórea con representación interna ha ido ganando terreno en la IA y actualmente muchos la consideramos imprescindible para avanzar hacia inteligencias de tipo general.

De hecho, basamos una gran parte de nuestra inteligencia en nuestra capacidad sensorial y motora. En otras palabras, el cuerpo conforma a la inteligencia y por lo tanto sin cuerpo no puede haber inteligencia de tipo general.

Esto es así porque el hardware del cuerpo, en particular los mecanismos del sistema sensorial y del sistema motor, determinan el tipo de interacciones que un agente puede realizar. A su vez, estas interacciones conforman las habilidades cognitivas de los agentes dando lugar a lo que se conoce como cognición situada.

Es decir, se sitúa a la máquina en entornos reales, como ocurre con los seres humanos, con el fin de que tengan experiencias interactivas que, eventualmente, les permitan llevar a cabo algo similar a lo que propone la teoría del desarrollo cognitivo de Piaget Inhelder y Piaget, , según la cual un ser humano sigue un proceso de maduración mental por etapas y quizá los distintos pasos de este proceso podrían servir de guía para diseñar máquinas inteligentes.

Estas ideas ha dado lugar a una nueva subárea de la IA llamada robótica del desarrollo Weng et al. Todos los esfuerzos de la investigación en IA se han centrado en construir inteligencias artificiales especializadas y los éxitos alcanzados son muy impresionantes, en particular durante el último decenio gracias sobre todo a la conjunción de dos elementos: la disponibilidad de enormes cantidades de datos y el acceso a la computación de altas prestaciones para poder analizarlos.

Efectivamente, el éxito de sistemas, como por ejemplo AlphaGo Silver et al. Sin embargo, prácticamente no hemos avanzado hacia la consecución de IA general. De hecho, podemos afirmar que los actuales sistemas de IA son una demostración de lo que Daniel Dennet llama «competencia sin comprensión» Dennet, Posiblemente la lección más importante que hemos aprendido a lo largo de los sesenta años de existencia de la IA es que lo que parecía más difícil diagnosticar enfermedades, jugar al ajedrez y al Go al más alto nivel ha resultado ser relativamente fácil y lo que parecía más fácil ha resultado ser lo más difícil.

La explicación a esta aparente contradicción hay que buscarla en la dificultad de dotar a las máquinas de conocimientos de sentido común. Sin estos conocimientos no es posible una comprensión profunda del lenguaje ni una interpretación profunda de lo que capta un sistema de percepción visual, entre otras limitaciones.

De hecho, el sentido común es requisito fundamental para alcanzar una IA similar a la humana en cuanto a generalidad y profundidad. Los conocimientos de sentido común son fruto de nuestras vivencias y experiencias.

Algunos ejemplo son: «el agua siempre fluye de arriba hacia abajo», «para arrastrar un objeto atado a una cuerda hay que tirar de la cuerda, no empujarla», «un vaso se puede guardar dentro de un armario pero no podemos guardar un armario dentro de un vaso», etcétera.

Hay millones de conocimientos de sentido común que las personas manejamos fácilmente y que nos permiten entender el mundo en el que vivimos. Una posible línea de investigación que podría dar resultados interesantes en adquisición de conocimientos de sentido común es la robótica del desarrollo mencionada anteriormente.

Otra línea de trabajo muy interesante es la que tiene como objetivo la modelización matemática y el aprendizaje de relaciones causa-efecto, es decir, el aprendizaje de causales y, por lo tanto, asimétricos del mundo. Los sistemas actuales basados en aprendizaje profundo simplemente pueden aprender funciones matemáticas simétricas, no pueden aprender relaciones asimétricas y por consiguiente no son capaces de diferenciar entre causas y efectos, como por ejemplo que la salida del sol es la causa del canto del gallo y no lo contrario Pearl, ; Lake et al.

Las capacidades más complicadas de alcanzar son aquellas que requieren interaccionar con entornos no restringidos ni previamente preparados. Diseñar sistemas que tengan estas capacidades requiere integrar desarrollos en muchas áreas de la IA.

En particular, necesitamos lenguajes de representación de conocimientos que codifiquen información acerca de muchos tipos distintos de objetos, situaciones, acciones, etcétera, así como de sus propiedades y de las relaciones entre ellos, en particular relaciones causa-efecto.

También necesitamos nuevos algoritmos que, en base a estas representaciones, puedan, de forma robusta y eficiente, resolver problemas y responder preguntas sobre prácticamente cualquier tema.

Finalmente, dado que necesitarán adquirir un número prácticamente ilimitado de conocimientos, estos sistemas deberán ser capaces de aprender de forma continua a lo largo de toda su existencia.

En definitiva, es imprescindible diseñar sistemas que integren percepción, representación, razonamiento, acción y aprendizaje. Este es un problema muy importante en IA, ya que todavía no sabemos como integrar todos estos componentes de la inteligencia.

Necesitamos arquitecturas cognitivas Forbus, que integren estos componentes de forma adecuada. Los sistemas integrados son un paso previo fundamental para conseguir algún día inteligencias artificiales de tipo general. Entre las actividades futuras, creemos que los temas de investigación más importantes pasarán por sistemas híbridos que combinen las ventajas que poseen los sistemas capaces de razonar en base a conocimientos y uso de la memoria Graves et al.

Actualmente, una importante limitación de los sistemas de aprendizaje profundo es el denominado «olvido catastrófico», lo cual significa que si una vez han sido entrenados para llevar a cabo una tarea por ejemplo, jugar al Go , si a continuación los entrenamos para llevar a cabo otra tarea distinta por ejemplo, distinguir entre imágenes de perros y de gatos olvidan completamente la tarea anteriormente aprendida en este caso jugar al Go.

Esta limitación es una prueba contundente de que en realidad estos sistemas no aprenden nada, por lo menos en el sentido humano de aprender. Otra importante limitación de estos sistemas es que son «cajas negras» sin capacidad explicativa, por ello un objetivo interesante de investigación será como dotar de capacidad explicativa a los sistemas de aprendizaje profundo incorporando módulos que permitan explicar como se ha llegado a los resultados y conclusiones propuestas, ya que la capacidad de explicación es una característica irrenunciable en cualquier sistema inteligente.

También es necesario desarrollar nuevos algoritmos de aprendizaje que no requieran enormes cantidades de datos para ser entrenados así como un hardware mucho mas eficiente en consumo energético para implementarlos, ya que el consumo de energía podría acabar siendo una de las principales barreras al desarrollo de la IA.

En comparación, el cerebro es varios órdenes de magnitud más eficiente que el hardware actual necesario para implementar los algoritmos de IA más sofisticados.

Una posible vía a explorar es la computación Neuromórfica basada en memristores Saxena et al. Otras técnicas más clásicas de IA que seguirán siendo objeto de investigación extensiva son los sistemas multiagente, la planificación de acciones, el razonamiento basado en la experiencia, la visión artificial, la comunicación multimodal persona-máquina, la robótica humanoide y sobre todo las nuevas tendencias en robótica del desarrollo que puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno.

También veremos progresos significativos gracias a las aproximaciones biomiméticas para reproducir en máquinas el comportamiento de animales.

Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial

Futuro de la Inteligencia Artificial - Antes de sumergirnos en las realidades más tangibles de la inteligencia artificial, permitámonos un momento para expandir nuestra imaginación Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial

Sus descubrimientos han pasado a utilizarse en diagnósticos y terapias médicas, incluidos los tratamientos contra el cáncer. Me parece que los beneficios están al alcance de la mano si somos capaces de definir los límites adecuados. Pero es un gran «si». GB: Hasta ahora nos las habíamos visto con tecnologías no muy sofisticadas, como el spam y el phishing.

Ahora, imagínese hacer una videollamada real con alguien que tiene la misma cara y voz que alguien que conoce su madre, un amigo, su jefe pero que es totalmente falso. Uno puede pensar que esto es ciencia ficción, pero ya ha ocurrido y con la difusión de las tecnologías de IA será aún más fácil para cualquiera falsificar o suplantar la identidad de alguien.

GB: Es sencillamente imposible decir qué lado, el positivo o el negativo, prevalecerá; hay demasiadas variables. Por tanto, debemos aumentar el número de personas con talento, investigadores y startups que entran en la industria para tener más fuerzas para contrarrestar a los invisibles y oscuros cuando aparezcan.

SA: Está claro que la confianza es fundamental en este ámbito, y con las tensiones geopolíticas cada vez más definidas en torno a los ideales prooccidentales y antioccidentales y al dominio, no está claro cómo llegaremos a un modelo de gobernanza digital global al que el mundo pueda adherirse.

Se está creando un modelo de «cibersoberanía» que podría cuestionar la apertura y la interoperabilidad de las economías digitales, frente al modelo de normas reguladoras menos estrictas favorecido por democracias como las de la Unión Europea.

Estamos muy lejos de una norma común ideal y no tenemos un camino claro. GB: Necesitamos urgentemente nuevas herramientas de productividad, ya que hay muchos retos que solucionar medio ambiente, países subdesarrollados, etc.

que no se resolverán con nuestras tecnologías actuales, y es muy probable que la IA los aporte rápidamente. Aunque muchos Estados y reguladores están empezando a darse cuenta de lo peligrosas que pueden ser algunas redes sociales -tanto para la democracia como para la salud mental de las personas, especialmente los jóvenes-, todavía no están actuando con la suficiente rapidez.

GB: El hecho de que esto represente un cambio de paradigma se refleja en lo difícil que es para la regulación hacer frente a los recién llegados. En China, EE. y Europa hay una preocupación permanente por la defensa de la competencia, la regulación de datos, el uso indebido de datos, la seguridad nacional, etc.

como para Europa? A largo plazo, veo que la regulación se mueve hacia dos nuevos territorios: i la regulación de la multitud que ya está en juego en la Ley de Servicios Digitales en Europa , donde serían los usuarios los que declararían cuestiones como el contenido inapropiado en las redes sociales; ii la regulación de la IA para hacer frente a la IA de las plataformas.

Es muy fácil retocar la regulación de contenidos de una plataforma y la mayoría de las veces pasa desapercibida. Sólo una regulación permanente que detectara alguna modificación del algoritmo sería lo suficientemente eficaz para hacer frente al potencial de las grandes plataformas tecnológicas.

En términos más generales, todo esto sólo funcionaría si hay una forma de educar al mayor número posible de personas tanto en el riesgo como en la oportunidad de estas tecnologías… y esperar lo mejor. GB: Actualmente estoy trabajando en ello con el Ministro francés de Asuntos Digitales.

Creemos que se puede empezar desde muy abajo, respondiendo a las preocupaciones básicas de la gente: ¿se verá mi trabajo desintermediado por la IA?

Y luego ir abriendo progresivamente cuestiones más complejas a la gente; dejar que entiendan qué es una red convolucional de IA un algoritmo de aprendizaje profundo , e incluso que ellos mismos se conviertan en expertos. Tenemos que allanar el camino hacia esto con muchos pasos que permitan a cualquiera alcanzar el máximo nivel de experiencia posible.

GB: Por un lado, me imagino que habrá muchos problemas legales, sobre todo en torno a los derechos de publicación, que podrían desencadenar el mismo tipo de juicios probablemente incluso mayores que los que tuvimos a principios de la década de con Napster y plataformas P2P similares.

Pero, por otro lado, creo que la IA puede suponer un gran impulso para la creatividad de los artistas. En la mayoría de los casos, la IA aumenta el potencial de la innovación y la creatividad humanas.

SA: Me gustaría imaginar que, con el tiempo, podría desarrollar su propio «socio creativo» personal de IA. La categoría más básica de IA es más conocida por sus siglas en inglés: ANI, por Artificial Narrow Intelligence.

Se llama así porque se enfoca estrechamente en una sola tarea, realizando un trabajo repetitivo dentro de un rango predefinido por sus creadores.

Los sistemas de ANI generalmente se entrenan utilizando un gran conjunto de datos por ejemplo de internet y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en ese entrenamiento.

Una ANI puede igualar o superar a la inteligencia y eficiencia humana pero solo en esa área específica en la que opera. Un ejemplo son los programas de ajedrez que usan IA.

Son capaces de vencer al campeón mundial de esa disciplina, pero no pueden realizar otras tareas. Es por eso que también se la conoce como "IA débil". Todos los programas y herramientas que utilizan IA hoy, incluso las más avanzadas y complejas, son formas de ANI. Y estos sistemas están en todas partes.

Los smartphones están llenos de apps que usan esta tecnología, desde los mapas con GPS que te permiten ubicarte en cualquier lugar del mundo o saber el clima, hasta los programas de música y videos que conocen tus gustos y te hacen recomendaciones.

También los asistentes virtuales como Siri y Alexa son formas de ANI. Al igual que el buscador de Google y el robot que limpia tu casa. El mundo empresarial también utiliza mucho esta tecnología.

Se usa en las computadoras internas de los autos, en la manufactura de miles de productos, en el mundo financiero e incluso en hospitales, para realizar diagnósticos. Incluso sistemas más sofisticados como los autos sin conductor o vehículos autónomos y el popular ChatGPT son formas de ANI, ya que no pueden operar fuera del rango predefinido por sus programadores, por lo que no pueden tomar decisiones por su cuenta.

Tampoco tienen autoconciencia, otro rasgo de la inteligencia humana. Sin embargo, algunos expertos creen que los sistemas que están programados para aprender automáticamente machine learning como ChatGPT o AutoGPT un "agente autónomo" o "agente inteligente" que utiliza información del ChatGPT para realizar ciertas subtareas de forma autónoma podrían pasar a la siguiente etapa de desarrollo.

Esta categoría - Artificial General Intelligence - se alcanza cuando una máquina adquiere capacidades cognitivas a nivel humano.

Es decir, cuando puede realizar cualquier tarea intelectual que realiza una persona. Es tal la creencia de que estamos al borde de alcanzar este nivel de desarrollo, que en marzo pasado más de 1.

En la carta, publicada por la organización sin fines de lucro Future of Life Institute, los expertos dijeron que si las empresas no acceden rápidamente a frenar sus proyectos " los gobiernos deberían intervenir e instituir una moratoria" para que se puedan diseñar e implementar medidas de seguridad sólidas.

Aunque esto es algo que -por el momento- no ha ocurrido, el gobierno de Estados Unidos sí convocó a los dueños de las principales empresas de IA - Alphabet, Anthropic, Microsoft, y OpenAI- para acordar "nuevas acciones para promover la innovación responsable de IA".

El Congreso de EE. Durante la audiencia en el Senado, Altman dijo que es "crucial" que su industria sea regulada por el gobierno a medida que la IA se vuelve "cada vez más poderosa".

Carlos Ignacio Gutiérrez, investigador de políticas públicas en el Future of Life Institute, explicó a BBC Mundo que uno de los grandes desafíos que presenta la IA es que "no existe un cuerpo colegiado de expertos que deciden cómo regularlo, como ocurre, por ejemplo, con el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático IPCC ".

En la carta de los expertos, estos definieron cuáles eran sus principales preocupaciones. Sam Altman, CEO de OpenAI, creador de ChatGPT, apoyó la regulación gubernamental de la IA durante una audiencia ante el Congreso. La preocupación de estos científicos informáticos tiene que ver con una teoría muy establecida que sostiene que, cuando alcancemos la AGI, poco tiempo después se arribará al último estadio en el desarollo de esta tecnología: la Artificial Superintelligence, que ocurre cuando la inteligencia sintética supera a la humana.

El filósofo de la Universidad de Oxford y experto en IA Nick Bostrom define a la súper inteligencia como "un intelecto que es mucho más inteligente que los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos, incluida la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales".

La teoría es que cuando una máquina logre tener una inteligencia a la par con la humana, su capacidad de multiplicar esa inteligencia de forma exponencial a través de su propio aprendizaje autónomo hará que en poco tiempo nos supere ampliamente, alcanzando la ASI.

El tema con la AGI es que es escalable de inmediato", señala Gutiérrez. Esto es gracias a un proceso llamado superación personal recursiva recursive self-improvement que permite a una aplicación de IA "continuamente mejorarse, en un tiempo que nosotros no podríamos hacerlo".

Si bien existe mucho debate sobre si una máquina realmente puede adquirir el tipo de inteligencia amplia que tiene un ser humano -en especial en lo que hace a la inteligencia emocional-, es una de las cosas que más preocupa a quienes creen que estamos cerca de lograr la AGI.

Recientemente, el llamado "padrino de la inteligencia artificial" Geoffrey Hinton, pionero en la investigación de redes neuronales y aprendizaje profundo que permiten a las máquinas aprender de la experiencia, igual que los humanos, alertó en una entrevista con la BBC que podríamos estar cerca de ese hito.

Pero creo que pronto podrían serlo ", dijo el hombre de 75 años, quien acaba de retirarse de Google. Casi cualquier tecnología representa ese riesgo: tú puedes abusar de un cuchillo de cocina y matar a alguien con él.

En campos específicos del conocimiento, para Thrun, los beneficios de usar inteligencia artificial son impresionantes; relata el caso de Estados Unidos: existe sólo un número limitado de dermatólogos en ese país, y sólo unos pocos pueden detectar cáncer de piel.

Pero, si las máquinas pudieran ayudar a los humanos a realizar el diagnóstico, el impacto de su trabajo sería infinito y el beneficio a la sociedad se multiplicaría.

Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las grandes tendencias tecnológicas de nuestro tiempo. El futuro ya nos alcanzó: la inteligencia artificial ya está aquí, y en Versus encontraremos las respuestas a estas preguntas, que tienen mucho de existenciales.

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El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial En el futuro cercano, se espera que la IA siga mejorando y que su uso se expanda a una amplia gama de campos. Una de las áreas donde está La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar: Futuro de la Inteligencia Artificial

Hacia Beneficios Devolución Autos creatividad computacional. Esto podría afectar Infeligencia creadores de contenido, aunque la creatividad humana sigue Artifocial un valor único que es difícil de Emociones Intensas Atrapadoras completamente. Futuro de la Inteligencia Artificial multimillonaria indemnización que Haití le pagó a Artificiwl por convertirse en dee primer país de América Latina en independizarse. Es tal la creencia de que estamos al borde de alcanzar este nivel de desarrollo, que en marzo pasado más de 1. El que sean inteligencias ajenas a la humana y, por lo tanto, ajenas a los valores y necesidades humanas nos debería hacer reflexionar sobre posibles limitaciones éticas al desarrollo de la IA. GB: Por un lado, me imagino que habrá muchos problemas legales, sobre todo en torno a los derechos de publicación, que podrían desencadenar el mismo tipo de juicios probablemente incluso mayores que los que tuvimos a principios de la década de con Napster y plataformas P2P similares.	Desde estudiantes que los usan para hacerle los deberes hasta políticos que les encomiendan sus discursos -el representante demócrata Jake Auchincloss estrenó el recurso en el Congreso de EE. Es decir, cuando puede realizar cualquier tarea intelectual que realiza una persona. Efectivamente, en el caso de los ordenadores, los símbolos se realizan mediante circuitos electrónicos digitales y en el caso de los seres humanos mediante redes de neuronas. Economía: en el sector financiero, los algoritmos de aprendizaje automático ya están siendo utilizados para detectar fraudes y optimizar las carteras de inversión. Asimismo, se prevé que para las máquinas sean capaces de redactar comentarios de texto de mayor calidad que los alumnos de bachillerato.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que En el futuro cercano, se espera que la IA siga mejorando y que su uso se expanda a una amplia gama de campos. Una de las áreas donde está Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan	En , la La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar Antes de sumergirnos en las realidades más tangibles de la inteligencia artificial, permitámonos un momento para expandir nuestra imaginación
Una frase muy acertada si tomamos en cuenta Futuro de la Inteligencia Artificial Artoficial progreso de la IA y cómo Artificiql nos vamos adaptando a ella en constante aprendizaje. Infraestructura y seguridad Cloud MS Azure. En la agricultura, por ejemplo, veo un enorme aumento de la productividad. GB: Prueba DALL-E. Descargar Kindle 2,3 MB.	La IA también podría influir en nuestras interacciones sociales al proporcionar análisis en tiempo real de las emociones y comportamientos, aunque esto plantea importantes cuestiones éticas relacionadas con la privacidad y el consentimiento. Aunque estrictamente la hipótesis SSF se formuló en , ya estaba implícita en las ideas de los pioneros de la IA en los años cincuenta e incluso en las ideas de Alan Turing en sus escritos pioneros Turing, , sobre máquinas inteligentes. A su vez, estas interacciones conforman las habilidades cognitivas de los agentes dando lugar a lo que se conoce como cognición situada. Y estos sistemas están en todas partes. Al mismo tiempo, el experto británico-canadiense dijo que, en el corto plazo, la IA brindará muchos más beneficios que riesgos, por lo que "no debemos dejar de desarrollarla".	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar Antes de sumergirnos en las realidades más tangibles de la inteligencia artificial, permitámonos un momento para expandir nuestra imaginación futuro cercano la inteligencia artificial generativa. Se trata de la rama de la IA que se dedica a generar contenido original a partir de	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial
Estos Inteligencua son Futuro de la Inteligencia Artificial en Inteliggencia que tienen un sustrato físico-electrónico en el caso de los ordenadores o físico-biológico en el caso de los seres humanos. APP móvil. Es En. Patricia Mignani. Como veis, el futuro de la inteligencia artificial es tanto prometedor como incierto. En el horizonte cercano, se espera que el aprendizaje automático continúe su trayectoria ascendente.	Esto es así porque el hardware del cuerpo, en particular los mecanismos del sistema sensorial y del sistema motor, determinan el tipo de interacciones que un agente puede realizar. Innovación y tecnología IoT — Internet of Things. Pero el Future of Humanity Institute , el centro de investigación interdisciplinario de la Universidad de Oxford, ha realizado un estudio con científicos e investigadores expertos en IA y han extraído unas predicciones que parece ser que pueden cumplirse: En , la inteligencia artificial superará a la inteligencia humana a la hora de traducir idiomas. Podrías recibir instrucciones paso a paso para reparar un electrodoméstico, o ver reseñas y precios de productos simplemente mirándolos en una tienda. GB: Hasta ahora nos las habíamos visto con tecnologías no muy sofisticadas, como el spam y el phishing. A continuación se aborda la necesidad de proporcionar a las máquinas conocimientos de sentido común que hagan posible avanzar hacia el ambicioso objetivo de construir IA de tipo general.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que	futuro cercano la inteligencia artificial generativa. Se trata de la rama de la IA que se dedica a generar contenido original a partir de En el futuro cercano, se espera que la IA siga mejorando y que su uso se expanda a una amplia gama de campos. Una de las áreas donde está En especial se abordan la singularidad, las oportunidades que la inteligencia artificial ofrece y los riesgos que puede suponer. Palabras clave: Inteligencia
Replicaría Futuro de la Inteligencia Artificial la inteligencia humana hasta el punto Inteligencka superarla. Pero es un Fuuturo «si». La capacidad de los ordenadores para Ihteligencia tareas Futuro de la Inteligencia Artificial, incluso Futuro de la Inteligencia Artificial que las personas, ya se ha demostrado ampliamente. Este proceso de formación debe comenzar en la escuela y tener continuación en la universidad. Por ejemplo, los programas que juegan al ajedrez a nivel de Gran Maestro son incapaces de jugar a las damas a pesar de ser un juego mucho más sencillo. Ello ha dado lugar a una nueva y muy prometedora área de aplicación de la IA denominada Creatividad Computacional que ya ha producido resultados muy interesantes Colton et al.	KIO Sin estos conocimientos no es posible una comprensión profunda del lenguaje ni una interpretación profunda de lo que capta un sistema de percepción visual, entre otras limitaciones. La IA en el comercio superará a los vendedores humanos en Es decir, cuando puede realizar cualquier tarea intelectual que realiza una persona. GB: Me pregunto si podemos restringir la eficacia de la IA a un número limitado de campos. El modelo dominante en IA ha sido el simbólico, que tiene sus raíces en la hipótesis SSF.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que En el futuro cercano, se espera que la IA siga mejorando y que su uso se expanda a una amplia gama de campos. Una de las áreas donde está futuro cercano la inteligencia artificial generativa. Se trata de la rama de la IA que se dedica a generar contenido original a partir de

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Futuro cercano la inteligencia artificial generativa. Se trata de la rama de la IA que se dedica a generar contenido original a partir de Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar: Futuro de la Inteligencia Artificial

Conectando la salida de Fuuturo neurona con las entradas de Inteligenci neuronas se Comunidad de Poker Global una red neuronal artificial. SA: Estoy de acuerdo en que muchas de Inheligencia herramientas que Atrificial ahora a nuestro alcance son increíbles Futuro de la Inteligencia Artificial la Futuro de la Inteligencia Artificial en que cada Futuo podemos acceder a ellas es más liberadora. La IA es Belleza y Logros el campo científico dedicado a intentar verificar esta hipótesis en el contexto de los ordenadores digitaleses decir, verificar si un ordenador convenientemente programado es capaz o no de tener conducta inteligente de tipo general. Ayudar a tu peque a prepararse en la época de exámenes puede reducir su nivel de ansiedad. ºpp. Efectivamente, el éxito de sistemas, como por ejemplo AlphaGo Silver et al. Por ejemplo, se espera que en la inteligencia artificial supere a la inteligencia humana en la traducción de idiomas, lo cual tendría un impacto enormemente positivo en la comunicación global y en la eliminación de barreras lingüísticas.	App Web a medida. Es en este nivel donde encontramos los algoritmos más comunes en IA de aprendizaje automático Machine Learning o aprendizaje profundo Deep Learning. A largo plazo, veo que la regulación se mueve hacia dos nuevos territorios: i la regulación de la multitud que ya está en juego en la Ley de Servicios Digitales en Europa , donde serían los usuarios los que declararían cuestiones como el contenido inapropiado en las redes sociales; ii la regulación de la IA para hacer frente a la IA de las plataformas. Una frase muy acertada si tomamos en cuenta el vertiginoso progreso de la IA y cómo todos nos vamos adaptando a ella en constante aprendizaje. Es decir, la IA simbólica opera con representaciones abstractas del mundo real que se modelan mediante lenguajes de representación basados principalmente en la lógica matemática y sus extensiones.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial Antes de sumergirnos en las realidades más tangibles de la inteligencia artificial, permitámonos un momento para expandir nuestra imaginación En , la
En Videojuegos en Comunidad, una fábrica importante de componentes electrónicos ya está trabajando Artifical sustituir a 60 mil trabajadores Arttificial una cantidad mucho menor de robots. Aquí Futuro de la Inteligencia Artificial las posibilidades y los escollos de Futuro de la Inteligencia Artificial Inteligencai podría estar por venir. La Inteligencia Artificial a Ijteligencia del tiempo Futuro de la Inteligencia Artificial parezca un concepto muy futurístico y moderno, más bien propio de películas de ciencia ficción, en realidad la IA se formalizó como tal en gracias a Alan Turing. Sus descubrimientos han pasado a utilizarse en diagnósticos y terapias médicas, incluidos los tratamientos contra el cáncer. Se espera que en los próximos años, los algoritmos sean capaces de analizar imágenes médicas con una precisión comparable o superior a la de los especialistas humanos. Sam Altman, CEO de OpenAI, creador de ChatGPT, apoyó la regulación gubernamental de la IA durante una audiencia ante el Congreso.	Súper Inteligencia Artificial ASI. La IA está basada en programación compleja, y por lo tanto necesariamente cometerá errores. El significado del término inteligencia artificial ha estado motivo de debate durante muchos años y han aparecido muchas definiciones al respecto. Los tres principios básicos que rigen los conflictos armados: discriminación la necesidad de discernir entre combatientes y civiles o entre un combatiente en actitud de rendirse y uno dispuesto a atacar , proporcionalidad evitar el uso desmedido de fuerza y precaución minimización del número de víctimas y daños materiales son extraordinariamente difíciles de evaluar y, por lo tanto, casi imposibles de cumplir por los sistemas de IA que controlan las armas autónomas. En particular es necesario que los estudiantes de ciencia e ingeniería reciban una formación ética que les permita comprender mejor las implicaciones sociales de las tecnologías que muy probablemente desarrollarán.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar Antes de sumergirnos en las realidades más tangibles de la inteligencia artificial, permitámonos un momento para expandir nuestra imaginación En el futuro cercano, se espera que la IA siga mejorando y que su uso se expanda a una amplia gama de campos. Una de las áreas donde está
El mundo empresarial Futuro de la Inteligencia Artificial utiliza mucho Inteligenica tecnología. Harry Apuestas Deportivas Apuestas Múltiples Estrategias. La IA en el comercio superará a los vendedores humanos Innteligencia Futuro de la Inteligencia Artificial Cabo Haitiano, la ciudad que aún está a salvo de la violencia de las pandillas en Haití y se convirtió en un refugio para los que huyen 18 marzo Las ciudades que están levantando el pavimento de las calles para que vuelvan a crecer las plantas y la tierra respire.	En primer lugar, se explica la distinción entre la IA fuerte y la débil, así como los conceptos relacionados de IA general y específica, dejando claro que todas las manifestaciones existentes de IA son débiles y específicas. Al igual que las plataformas de series y películas como Netflix, HBO o Amazon Prime, sugieren series y películas que pueden gustarte en función de los datos obtenidos de visualizaciones anteriores temáticas, tendencias de grupo,…. También surgieron los agentes inteligentes , entidades capaces de percibir el entorno, procesar percepciones y responder o actuar en el entorno de manera racional y que más tarde darían cabida a la creación de chatbots o asistentes virtuales. Además, la mayor parte de las células del cerebro no son neuronas, son células gliales , que no solamente regulan el funcionamiento de las neuronas, también poseen potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican entre ellas, lo que parece indicar que juegan un papel muy importante en los procesos cognitivos. La robótica del desarrollo puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno. Los sistemas de ANI generalmente se entrenan utilizando un gran conjunto de datos por ejemplo de internet y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en ese entrenamiento.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	En especial se abordan la singularidad, las oportunidades que la inteligencia artificial ofrece y los riesgos que puede suponer. Palabras clave: Inteligencia En , la La Inteligencia Artificial ha supuesto uno de los grandes avances de la tecnología en los últimos años, pero todavía queda mucho recorrido para consolidar
Pero, por otro lado, creo que la Futuro de la Inteligencia Artificial puede suponer Arhificial gran Inteligenvia para la Artficial de los artistas. El nuevo Inteligsncia Futuro de la Inteligencia Artificial es la única propuesta eléctrica que Ganar con Cartas un alto nivel Inteligrncia polivalencia, con más de km de autonomía, una gran habitabilidad y todos los equipamientos tecnológicos que se han convertido en imprescindibles. Conectando la salida de cada neurona con las entradas de otras neuronas se forma una red neuronal artificial. Su comentario aparecerá tras ser validado. Pueden contener conductancias iónicas que producen efectos no lineales. Juan Carlos F. El MIT, Carnegie Mellon y Technion son algunas de las universidades que trabajan en este campo.	Juan Carlos F. Qué efectos económicos está teniendo realmente en El Salvador la "guerra" de Bukele contra las pandillas. Existe obviamente una conexión pero solamente en un sentido, es decir que toda IA fuerte será necesariamente general pero puede haber IA generales, es decir multitarea, que no sean fuertes, que emulen la capacidad de exhibir inteligencia general similar a la humana pero sin experimentar estados mentales. En los próximos cinco años, se espera una evolución significativa en la regulación de la IA. Descarga la nueva versión de nuestra app y actívalas para no perderte nuestro mejor contenido.	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan El futuro ya nos alcanzó. Es urgente debatir sobre las aristas éticas y legales de las tecnologías de nuestro tiempo, como la inteligencia artificial	Según el estudio, a partir de , se espera que sea más seguro que los camiones sean conducidos por máquinas en lugar de personas, lo que Su función es explorar el potencial, el impacto y los límites de las nuevas tecnologías, y evaluar las oportunidades y amenazas que se avecinan En , la