Crear Mente Ray Kurzweil

8/13/2019 Crear Mente Ray Kurzweil

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Cmo c rear (cons truir ) un a mentePor Ray Kurzweil

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Adaptado por EDILO

El cerebro puede ser no biolgico y ser mente real propia? En este artculo,extrado de su ltimo libro, el futurista / inventor Ray Kurzweil describe elfuturo de la inteligencia artificial, y de otra manera.

El cerebro de los mamferos tiene una aptitud distinta que no se encuentra enninguna otra clase de animal. Tenemos la capacidad de pensamientojerrquico,de la comprensin de una estructura compuesta de diversoselementos dispuestos en un patrn, que representa ese arreglo con unsmbolo, y despus usando ese smbolo como un elemento en unaconfiguracin an ms elaborada.

Esta capacidad se lleva a cabo en una estructura del cerebro llamada la neocorteza,que en los

seres humanos ha alcanzado un umbral de sofisticacin y capacidad tales que son capaces dellamar a estas ideas patrones.Son capaces de construir ideas que son cada vez mscomplejas. Llamamos a esta amplia gama de conocimientos ligados recurrentemente ideas. ElHomo sapiensslo tiene una base de conocimiento que evoluciona, crece de maneraexponencial, y se transmite de una generacin a otra. Ahora estamos en condiciones de acelerarel proceso de aprendizaje en un factor de miles o millones, una vez ms por la migracin de lainteligencia biolgica a no biolgica. Una vez que los dispositivos digitales neocrtex aprendenuna habilidad, puede transferir el know-how (conocimiento o saber cmo) en cuestin de minutoso incluso segundos. Finalmente crearemos un neocrtex artificial que tiene toda la gama y laflexibilidad de su contraparte humana.

Considere los beneficios. Los circuitos electrnicos son millones de veces ms rpidos que

nuestros circuitos biolgicos. En un primer momento vamos a tener que dedicar todo esteaumento de velocidad para compensar la relativa falta de paralelismo en nuestroscomputadores. El paralelismo es lo que da a nuestro cerebro la capacidad de hacer tantos tiposdiferentes de operaciones, como caminar, hablar, razonar, todo al mismo tiempo y realizar estastareas a la perfeccin que vivimos nuestras vidas felizmente inconscientes de que estnocurriendo en absoluto. El neocrtex digital ser mucho ms rpido que la variedad biolgica yslo seguir aumentando en velocidad.

Al aumentar nuestro neocrtex propio con una versin sinttica, que no tendr que preocuparseacerca de cunto neocrtex adicional fsicamente cabe en nuestros cuerpos y cerebros, ya que lamayora de tal estar en la nube, como la mayora de la computacin que usamos hoy. Tenemosunos 300 millones de reconocedores de patrones en nuestro neocrtex biolgico. Eso es tanto

como podra ser exprimido en nuestros crneos incluso con la innovacin evolutiva de un frentegrande y con la neocorteza teniendo aproximadamente el 80% del espacio disponible. Tan prontocomo empezamos a pensar en la nube, no habr lmites naturales-que ser capaz de utilizar milesde millones o billones de reconocedores de patrones, bsicamente lo que necesitamos, y lo que laley de los retornos acelerados puede proporcionar en cada momento del tiempo.

Para que un neocrtex digital pueda aprender una nueva habilidad, todava requerir de muchasiteraciones de la educacin, as como un neocrtex biolgico hace. Una vez que el neocrtexindividual digital en algn lugar y en algn momento se entera de algo, sin embargo, puedecompartir ese conocimiento con otro neocrtex digital, sin demora. Cada uno tendremos nuestrospropios extensores de neocorteza privada en la nube, as como nosotros tenemos nuestrospropios almacenes privados de datos personales en la actualidad.

1 Ray Kurzweil es un inventor, escritor y futurista. Entre sus honores estn el Premio Lemelson-MIT, la Medalla Nacional deTecnologa, y, en 2002, la induccin al Saln de Inventor los EE.UU. Oficina de Patentes Nacional de la Fama.

Este artculo es un extracto de su libro ms reciente, Cmo crear una Mente (Viking, 2012). De Cmo crear una mentede RayKurzweil. Copyright 2012, Ray Kurzweil. Reproducido por acuerdo con Viking, un miembro de Penguin Group (EE.UU.) Inc.

Ray Kurzweil


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Por ltimo, pero no menos importante, vamos a poder hacer copia de seguridad de la parte digitalde nuestra inteligencia. Es aterrador pensar que ninguna de la informacin contenida en nuestroneocortex est respaldada hoy. Hay, por supuesto, un modo por el que hacemos una copia de

seguridad de parte de la informacin en nuestro cerebro: al/por escribirla. La capacidad detransferir al menos parte de nuestro pensamiento a un medio que puede durar ms que nuestroscuerpos biolgicos fue un gran paso adelante, pero una gran cantidad de datos en nuestro cerebrosigue siendo vulnerable.

El siguiente captulo de la Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial est a nuestro alrededor. El simple hecho de conectarse con alguien atravs de un mensaje de texto, correo electrnico, o llamada de telfono mvil utiliza algoritmosinteligentes para encaminar la informacin. Casi todos los productos que tocamos estnoriginalmente diseados en colaboracin entre la inteligencia humana y la artificial, construidos enlas fbricas automatizadas. Si todos los sistemas de IA decidieron ir a la huelga maana, nuestra

civilizacin quedara mutilada: No pudimos conseguir el dinero de nuestro banco, y de hecho, eldinero desaparecera, la comunicacin, el transporte y la fabricacin de todo sedetendra. Afortunadamente, nuestras mquinas inteligentes no son todava lo suficientementeinteligentes como para organizar una conspiracin.

Qu hay de nuevo en la IA? Hoy es impresionante la naturaleza visceral de ejemplos disponiblesal pblico. Por ejemplo, considere la posibilidad de auto-conduccin de Google vehculos, quehasta este momento han pasado ms de 200.000 millas en las ciudades y pueblos. Estatecnologa va a reducir las fallas a un nmero significativamente menor y una mayor capacidad delas carreteras, aliviar la necesidad de los seres humanos para llevar a cabo la tarea de laconduccin, y traer muchos otros beneficios.

Los coches sin conductor son una realidad que ya es legal para operar en la va pblica enNevada, con algunas restricciones, aunque el uso generalizado por el pblico en todo el mundo nose espera hasta finales de esta dcada. Tecnologa inteligente que vigila la carretera y avisa alconductor de los peligros inminentes ya se est instalando en los automviles. Una de estastecnologas se basa en parte en el modelo de xito de procesamiento visual en el cerebro creadopor Tomaso Poggio del MIT. Llamado Mobileye, fue desarrollado por Amnon Shashua, un exestudiante postdoctoral de Poggio. Es capaz de alertar al conductor de peligros tales como unacolisin inminente o un nio corriendo delante del coche y recientemente se ha instalado en loscoches de fabricantes como Volvo y BMW.

Me centrar ahora en tecnologas de la lengua por varias razones: No es sorprendente que lanaturaleza jerrquica de la lengua refleje fielmente la naturaleza jerrquica de nuestropensamiento. El idioma fue nuestra primera tecnologa, con el lenguaje escrito como lasegunda. Mi propio trabajo en inteligencia artificial se ha centrado fundamentalmente en ellenguaje. Por ltimo, el dominio del lenguaje es unacapacidad poderosa de apalanca-miento. Watson,la supercomputadora de IBM que derrot a dos excampeones de Jeopardy!En 2011, ya ha ledocientos de millones de pginas en la Web y dominael conocimiento contenido en estos documentos. Enltima instancia, las mquinas sern capaces dedominar todo el conocimiento en la Web, que esesencialmente todo el conocimiento de nuestro

hombre-mquina civilizacin.

Uno no necesita ser un experto en IA para moverse por el desempeo de Watsonen Jeopardy!Aunque tengo una comprensin razonable de la metodologa utilizada en varios de

Jeopardy!es un concurso de televisin estadounidense

creado por Merv Griffin. El concurso cuenta con

preguntas de la trivia que abarcan numerosos temas,

incluyendo la historia, las idiomas, la literatura, la cultura

popular, las bellas artes, las ciencias, la geografa, y los

deportes. Su mecnico especial consiste en que uno de

los tres concursantes elige uno de los paneles del

tablero de juego, el cual al ser descubierto revela una

pista en forma de respuesta; los concursantes deben dar

sus respuestas en forma de una pregunta.


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sus subsistemas principales, eso no disminuye mi reaccin emocional a verlo operar. Incluso unaperfecta comprensin de cmo todo su componente de sistemas de trabajo no le ayudara apredecir cmo Watson en realidad iba a reaccionar a una situacin dada. Contiene cientos desubsistemas relacionados entre s, y cada uno de stos est considerando millones de hiptesis

opuestas al mismo tiempo, por lo que la prediccin del resultado es imposible. Haciendo unanlisis exhaustivo - despus del hecho - de Watson de deliberaciones para una sola consulta detres segundos tardara siglos humanos.

Una limitacin del juego Jeopardyes que las respuestas son generalmente breves: No, porejemplo, plantean preguntas del tipo que pedir concursantes para nombrar a los cinco temasprincipales de A Tale of Two Cities (Historia de dos ciudades- A Tale of Two Cit iesen suemisin original - es el primer episodio de la tercera temporada y el nmero 50 de todoslos episodios de Lost, una exitosa serie de TV; la serie de televisin dramtica de la AmericanBroadcasting Company). En la medida en que se pueda encontrardocumentos que hacen discutirlos temas de esta novela, una versin modificada adecuadamente de Watson debe ser capaz deresponder a esta. El subir con esos temas por su cuenta a partir de slo leer el libro, y noesencialmente la copia de los pensamientos (incluso sin las palabras) de otros pensadores, esotro asunto. Si lo hace, sera una tarea de nivel superior que Watson es capaz de hacer hoy.

Cabe sealar que, aunque las destrezas lingsticas de Watson son en realidad un poco inferior ala de una persona educada, era capaz de derrotar a los dos mejores Jeopardy!,Jugadores delmundo. Se podra lograr esto, ya que es capaz de combinar su capacidad de lenguaje ycomprensin del conocimiento, con el recuerdo perfecto y recuerdos muy precisos que lasmquinas poseen. Ello es, en gran parte, como los registros de nuestros recuerdos personales,sociales e histricos en los mismos repositorios.

Wolfram | Alpha es un sistema importante que demuestra la fuerza de la informtica aplicada alconocimiento organizado. Wolfram | Alpha es un motor de respuesta (en comparacin con unmotor de bsqueda), desarrollado por el matemtico britnico y cientfico Stephen Wolfram y sus

colegas de Wolfram Research. Por ejemplo, si le preguntas a Wolfram | Alpha, "Cuntosnmeros primos hay con valor menor a un milln?" La respuesta llegar desde la mquina antesde levantar la vista; ella calcula y tras la respuesta que proporciona usando las ecuacionesprogramadas: es "78 498". Se ha intentado conseguir la respuesta usando un motor de bsquedaconvencional, ser necesario dirigirlo a enlaces donde se puedan encontrar los algoritmos tilespara este fin. A continuacin, se tiene que conectar esas frmulas en un sistema comoMathematica, tambin desarrollado por Wolfram, pero esto, obviamente, requerira mucho mstrabajo (y entendimiento) que simplemente preguntando a Alpha.

De hecho, Alpha se compone de 15 millones de lneas de cdigo de Mathematica. Lo que Alfaest haciendo es literalmente el clculo de la respuesta de aproximadamente 10 billones de bytesde datos que han sido cuidadosamente verificados por el personal de Wolfram Research. Puedesolicitar una amplia gama de cuestiones de hecho, tales como: "Qu pas tiene el mayor PBI porpersona?" (Respuesta: Mnaco, con $ 212 000,00 por persona en dlares americanos), o "Quedad tiene Stephen Wolfram" (naci en 1959, la respuesta es de 52 aos, 9 meses, 2 das en elda en que escribo esto). Alfa se utiliza como parte de Siri de Apple, si le preguntas a Siri unacuestin, de hecho es entregada a Alfa para su manejo. Alfa tambin se ocupa de algunas de lasbsquedas que plantea al motor de bsqueda de Microsoft Bing.

Wolfram inform en un reciente post que Alfa est proporcionando respuestas exitosas al 90% delos requerimientos. Tambin informa de una disminucin exponencial en la tasa de fallos, con unavida media de alrededor de 18 meses. Se trata de un impresionante sistema, y utiliza mtodosartesanales y datos comprobados a mano. Es un testimonio de eso que hemos creado lascomputadoras en el primer lugar. A medida que descubrimos y compilamos los mtodoscientficos y matemticos, las computadoras son mucho mejor que la inteligencia sin ayudahumana en su aplicacin. La mayora de los mtodos cientficos conocidos han sido codificadosen Alpha, junto con los datos continuamente actualizados sobre temas que van desde laeconoma a la fsica.


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En una conversacin privada que tuve con l, Wolfram estima que la auto-organizacin demtodos tales como los utilizados en Watson suele alcanzar aproximadamente una precisin del80% cuando estn funcionando bien. Con Alpha, seal, se lograr alrededor de un 90% deprecisin. Por supuesto, no es auto-seleccin en estos dos nmeros de precisin, en la que los

usuarios (como yo) aprendimos qu clase de preguntas es bueno hacerle a Alfa, y un factorsimilar se aplica a los mtodos de organizacin propia. Alrededor del 80% parece ser unaestimacin razonable de la forma exacta Watson en Jeopardy!Consultas, pero esto fue suficientepara derrotar a los mejores jugadores humanos.

Mi opinin es que la auto-organizacin de mtodos tales como el artculo, como la teora delreconocimiento de patrones de la mente, o PRTM, son necesarios para entender las jerarquascomplejas y ambiguas, a menudo nos encontramos con fenmenos del mundo real, incluyendo ellenguaje humano. Idealmente, un sistema robusto inteligente sera combinando la inteligenciajerrquica basada en la PRTM (lo que sostengo es que el cerebro humano funciona) concodificacin precisa de conocimientos y datos cientficos. Lo que describe esencialmente unhumano con un ordenador. Vamos a mejorar los dos polos de la inteligencia en los prximos

aos. Con respecto a nuestra inteligencia biolgica, aunque nuestro neocrtex tiene plasticidadsignificativa, su arquitectura bsica est limitada por sus limitaciones fsicas. Poner neocrtexadicional en la frente fue una innovacin evolutiva importante, pero ahora no podemos ampliarfcilmente el tamao de nuestros lbulos frontales por un factor de mil, o incluso en un 10%. Esdecir, no podemos hacerlo biolgicamente, pero eso es exactamente lo que vamos a hacertecnolgicamente.

Nuestro cerebro digital tambin tendr en cuenta la redundancia sustancial de cada patrn,especialmente los que se producen con frecuencia. Esto permite el reconocimiento robusto depatrones comunes y es tambin uno de los mtodos clave para lograr el reconocimiento invariantede diferentes formas de un patrn. Nosotros, sin embargo, necesitamos reglas sobre la cantidadde redundancia permitida, ya que no se quiere consumir cantidades excesivas de memoria muy

comunes en los patrones de bajo nivel.

Educando nuestro cerebro no biolgico

Una consideracin muy importante es la educacin de un cerebro, ya sea biolgico o unsoftware. Una estructura jerrquica de reconocimiento de patrones del sistema (digital o biolgico)slo aprender acerca de los niveles de dos, preferiblemente una estructura jerrquica a lavez. Para arrancar el sistema, preferira empezar con equipos previamente preparados en redesjerrquicas que ya han aprendido sus lecciones en el reconocimiento de la voz humana, loscaracteres impresos y las estructuras de lenguaje natural.

Tal sistema sera capaz de leer documentos en lenguaje natural, pero slo sera capaz de dominaraproximadamente un nivel conceptual a la vez. Niveles previamente aprendidos proporcionaranuna base relativamente estable para aprender el siguiente nivel. El sistema puede leer los mismosdocumentos una y otra vez, ganando nuevos niveles conceptuales con cada lectura posterior,similar a la manera que la gente vuelve a leer y lograr una comprensin ms profunda de lostextos. Miles de millones de pginas de material estn disponibles en la Web. Wikipedia en stiene unos 4 millones de artculos en la versin en ingls; y cada da son ms.

Tambin dispondra de un mdulo de pensamiento crtico, que llevara a cabo una exploracin defondo continuo de todos los patrones existentes, de su compatibilidad con los otros patrones(ideas) en este neocrtex-software. No tenemos ninguna de esas instalaciones en nuestroscerebros biolgicos, por lo que las personas pueden tener ideas completamente inconsistentes

con la ecuanimidad. Al identificar una idea incoherente, en el mdulo digital se iniciara labsqueda de una resolucin, incluyendo sus propias estructuras corticales, as como todos los dela vasta literatura que disponga. Una resolucin puede significar la determinacin de que una delas ideas inconsistentes es simplemente incorrecta (si es contraindicado por una preponderancia


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de datos contradictorios). Ms constructivo sera encontrar una idea a un nivel conceptual msalto que resuelve la aparente contradiccin al ofrecer una perspectiva que explica cada idea. Elsistema aade esta resolucin como un patrn nuevo y vincula las ideas que inicialmenteprovocaron la bsqueda de la resolucin. Este mdulo de pensamiento crtico se ejecuta como

una tarea de fondo continuo. Sera muy beneficioso que los cerebros humanos hicieron lo mismo.

Yo tambin proporcionara un mdulo que identifique las preguntas abiertas en todas lasdisciplinas. Otra tarea, en segundo plano continuo, sera la bsqueda de soluciones a las mismasen otras reas diferentes del conocimiento. El conocimiento en el neocrtex consta de patronesprofundamente anidados de patrones y por tanto es totalmente metafrico. Podemos utilizar unpatrn para proporcionar una solucin o conocimiento en un campo aparentemente desconectado.

Como ejemplo, las molculas en un gas se mueven alazar sin sentido aparente de direccin. A pesar deesto, virtualmente cada molcula de un gas en un vasode precipitados, con el tiempo suficiente, dejar el

recipiente. Esto proporciona un punto de vista sobreuna cuestin importante en relacin a la evolucin dela inteligencia. Al igual que las molculas de un gas,los cambios evolutivos tambin se mueven en todasdirecciones, sin direccin aparente. Sin embargo, noobstante, se observar un movimiento hacia unamayor complejidad y mayor inteligencia; de hecho para el logro supremo de la evolucin de lacorteza cerebral capaz de pensar en orden jerrquico. As, tendremos una idea de cmo unproceso aparentemente sin sentido y sin direccin puede lograr un resultado aparentementeintencional en un campo (la evolucin biolgica) mirando a otro campo (termodinmica).

Nos debe proporcionar un medio de paso a paso a travs de varias listas simultneamente para

proporcionar el equivalente de pensamiento estructurado. La lista podra ser la declaracin de laslimitaciones que la solucin a un problema debe satisfacer. Cada paso puede generar unabsqueda recursiva a travs de la jerarqua existente de ideas o una bsqueda a travs de laliteratura disponible. El cerebro humano parece ser slo capaz de manejar cuatro listassimultneas, en una sola vez (sin la ayuda de herramientas tales como computadoras), pero nohay ninguna razn para que un neocrtex artificial tenga esa limitacin.

Tambin queremos mejorar nuestros cerebros artificiales con el tipo de inteligencia en que lascomputadoras siempre han sobresalido, que es la capacidad de dominar vastas bases de datosde forma precisa e implementar algoritmos conocidos de forma rpida y eficiente. Wolfram | Alphacombina de forma nica un gran nmero de mtodos cientficos conocidos y los aplica recogiendoexitosamente los datos. Este tipo de sistema tambin va a seguir mejorando, teniendo en cuentala observacin de Stephen Wolfram de una disminucin exponencial de las tasas de error.

Por ltimo, nuestro cerebro necesita un nuevo propsito. Esto se expresa en una serie deobjetivos. En el caso de nuestros cerebros biolgicos, nuestras metas son establecidas por loscentros del placer y el miedo que hemos heredado del viejo cerebro. Estos impulsos primitivosfueron establecidos inicialmente por la evolucin biolgica para fomentar la supervivencia de laespecie, pero el neocrtex nos ha permitido sublimar.

Asociemos esto al objetivo de la SupercomputadoraWatson que era responder consultas. Otro objetivopodra ser indicado simplemente para pasar la pruebade Turing (se llama Prueba o Test de Turing alprocedimiento desarrollado por Alan Turing paraidentificar la existencia de inteligencia en una mquina). Para ello, un cerebro digital necesita unrelato humano de su propia historia de ficcin para que pueda pasar por un ser humanobiolgico. Tambin reconocera el silencio de forma considerable; para cualquier sistema que

Un vaso de precipitados o vaso de

precipitadoes un recipiente cilndrico de vidrio fino

que se utiliza muy comnmente en el laboratorio,

sobre todo, para preparar o calentar sustancias y

traspasar lquidos. Son cilndricos con un fondo

plano; se les encuentra de varias capacidades,

desde 1 ml hasta de varios litros. Normalmente son

de vidrio o de goma aqullos cuyo objetivo es

contener gases o lquidos. Tienen componentes de

tefln u otros materiales resistentes a la corrosin.

Nota adicional: El Modelo de Watson: (James

Watsony Francis Crick) lo dedicaron a examinar y

contrastar todos los datos existentes acerca del DNA

, y a unificarlos en una sntesis significativa.


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muestra el conocimiento de Watson, por ejemplo, sera rpidamente desenmascarado como nobiolgico.

Ms interesante an, podramos dar a nuestro nuevo cerebro un objetivo ms ambicioso, como

contribuir a un mundo mejor. Uno de los objetivos en este sentido, por supuesto, plantea muchaspreguntas: Mejor para quin? Mejor en qu sentido? Para los seres humanosbiolgicos? Para todos los seres conscientes? Si ese es el caso, Quin o qu es consciente?

Como los cerebros no biolgicos sern tan capaces como los biolgicos, para efectuar cambios enel mundo - de hecho, en ltima instancia mucho ms capaz que el biolgico no amplificado - loque tendremos que considerar es su educacin moral. Un buen lugar para comenzar sera conuna vieja idea de nuestras tradiciones religiosas: la regla de oro.

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