El mito de la inteligencia artificial: Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros lo hacemosShackleton Books, 17 oct 2022 - 368 páginas Si quieres saber qué es la Inteligencia Artificial, lee este libro ― Peter Thiel, fundador de PayPal. Los mesías del futuro insisten en afirmar que la Inteligencia Artificial pronto eclipsará las capacidades de las mentes humanas con más talento. Según ellos, no queda ninguna esperanza, pues el avance de las máquinas superinteligentes es imparable. Pero la realidad es que ni estamos en el camino hacia el desarrollo de máquinas inteligentes ni sabemos siquiera dónde podría hallarse ese camino. Erik Larson es un científico e investigador pionero en el procesamiento del lenguaje natural, además de empresario tecnológico que trabaja a la vanguardia de la IA. En este libro nos acompaña en un recorrido por el panorama actual de este ámbito para demostrar lo lejos que estamos realmente de la superinteligencia y qué sería necesario para llegar a ella. Desde Alan Turing, los entusiastas de la inteligencia artificial han caído en el profundo error de equipararla con la inteligencia humana. Pero la IA trabaja con el razonamiento inductivo, procesando conjuntos de datos para predecir resultados, mientras que los humanos no correlacionamos conjuntos de datos: hacemos conjeturas a partir de la información del contexto y de la experiencia. No tenemos ni idea de cómo programar este tipo de razonamiento basado en la intuición, conocido como razonamiento abductivo. El verdadero problema es que la exageración alrededor de la IA no solo es mala ciencia, sino que también es mala para la ciencia. La cultura de la innovación florece cuando explora lo desconocido, no cuando exagera las virtudes de las tecnologías existentes. La IA inductiva seguirá mejorando en la realización de tareas específicas, pero si queremos lograr un progreso real, debemos comenzar por apreciar plenamente la única inteligencia verdadera que conocemos: la nuestra. |
Términos y frases comunes
abducción acerca ajedrez Alan Turing algoritmos aprendizaje automático aprendizaje profundo aprendizaje supervisado Artificial Intelligence basados en datos big data Bletchley Brain Charles Sanders Peirce ciencia científicos de IA completo comprensión del lenguaje computación conjeturas contexto correo basura debe decir deducción deductiva demostrar diseñar ejemplo enfoques esquemas de Winograd estadísticos etiqueta éxito explicar filósofo futuro Gödel Good Google Goostman hipótesis idea implica incluso inducción inductiva inferencia inferencia abductiva inferir informática inteligencia artificial inteligencia humana intuición investigadores de IA Jeopardy juego kitsch Kurt Gödel lenguaje natural Levesque límites lógica macrodatos manera Máquina de Bob Markram matemáticas mente métodos mitología mundo real neocórtex Neumann neurociencia nuevo observación palabras Peirce pensamiento podemos podría posible predecir predicciones preguntas problema programa proposiciones Proyecto Cerebro Humano Ray Kurzweil realizar reglas respuestas resulta Russell sentido común sistemas de aprendizaje sistemas de IA superinteligencia superordenadores técnicas tecnociencia tecnología teoría test de Turing texto traducción automática Watson
