Moravec, Hans (2004). ¿Cuándo igualarán los equipos informáticos al cerebro humano? Debats, 87, 2004, pp.80-93…by Anmr.

A los ordenadores les queda mucho trecho para igualar las capacidades humanas y nuestras estimaciones dependerán de la analogía y la extrapolación. Afortunadamente, éstas se basan en la primera parte del trayecto que ya hemos recorrido. 30 años de visión por ordenador ponen de manifiesto que 1 MIPS (Microprocesor without Interlocked Pipeline Stages) puede extraer características simples de las imágenes en tiempo real y rastrear una línea blanca o un punto blanco sobre un fondo multicolor. 100 MIPS pueden seguir características moderadamente impredecibles como carreteras, tal como han demostrado recientemente los largos viajes de NAVLAB. 1000 MIPS serán adecuados para el conocimiento espacial tridimensional de grano grueso, ilustrado por diversos programas de visión estereoscópica de resolución media, incluyendo el mío propio. 10.000 MIPS pueden encontrar objetos tridimensionales en desorden, sugerido por varias demostraciones de “apilado de piezas” y visión estereoscópica de alta resolución que realiza la tarea en una hora, más o menos, a 10 MIPS. Los datos se desvanecen ahí; las carreras profesionales de los investigadores son demasiado breves, y las memorias de los ordenadores demasiado pequeñas, para llevar a cabo experimentos significativamente más elaborados.

Existen otras consideraciones distintas de la mera escala. A 1MIPS, los mejores resultados provienen de programas artesanales que extraen los datos procedentes de sensores con la máxima eficacia. Los procesos de 100 MIPS ponderan sus entradas frente a un amplio rango de hipótesis, con muchos parámetros, que los programas de aprendizaje ajustan mejor que los sobrecargados programadores. El aprendizaje de toda clase será cada vez más importante a medida que aumente la potencia de los ordenadores y de los programas de robótica. A medida que la potencia de los ordenadores sobrepasó los 100 MIPS, aparecieron programas de OCR entrenables que podían tipos de de letra poco usuales a partir de ejemplos y los programas más recientes y mejores aprenden todos sus conjuntos de datos. Los reconocedores de manuscritos, utilizados para clasificar correos han seguido un camino similar. El reconocimiento de voz también se ajusta a este modelo. Bajo la dirección de Raj Reddy, investigador en Standford en los 60 Carnegie Mellon ha estado a la cabeza en la transcripción informática de la voz hablada de forma continua. En 1992, los detectores de palabras, codificados en estructuras estadísticas conocidas como las tablas de Markov, fueron conformados por un proceso de aprendizaje automático que asimiló cientos de horas de ejemplos hablados. Actualmente se venden varios sistemas de control por voz y dictado para ordenadores personales.

Se necesita más potencia para alcanzar el rendimiento humano, pero ¿cuánta? Los tamaños del cerebro humano y animal implican una respuesta, si podemos correlacionan el volumen de los nervios con el cálculo. Desde el punto de vista estructural y funcional, uno de los conjuntos nerviosos mejor comprendidos es la retina del ojo de los vertebrados. Afortunadamente se han desarrollado operaciones similares para la visión robotizada, lo que nos proporciona un factor de conversión aproximado.

Una retina humana tiene menos de un centímetro cuadrado de superficie y menos de medio milímetro de espesor. Tiene alrededor de 100 millones de neuronas, de cinco clases diferentes. En conjunto, la retina parece procesar alrededor de diez imágenes de un millón de puntos por segundo.

Los programas de visión robotizada utilizan alrededor de 100 instrucciones para calcular un solo borde o detecciones de movimiento a partir de imágenes de vídeo comparables. Se necesitan 100 millones de instrucciones para hacer un millón de detecciones y 1000 MIPS para repetirlas diez veces por segundo e igualar la retina.

El cerebro humano, de 1500 centímetros cúbicos, es alrededor de 100.000 veces mayor que la retina lo que sugiere que igualar el rendimiento humano general precisa de unos 100 millones de MIPS de potencia de cálculo. Los ordenadores de ajedrez refuerzan este criterio. Deep Blue, la máquina de ajedrez que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov utilizaba chips especializados para procesar movimientos de ajedrez a una velocidad equivalente aún ordenador universal de 3 millones de MIPS. Esto es 1/30 de la estimación del rendimiento humano total. Puesto que es verosímil que Kasparov, probablemente el mejor jugador humano de la historia, puede aplicar su potencial cerebral a los problemas complicados de ajedrez con una eficiencia de 1/30, la cercana paridad de Deep Blue con las habilidades para el ajedrez de Kasparov apoya la extrapolación basada en la retina.

Los supercomputadores experimentales más potentes de 1998, están a una distancia notoria de ser lo sufrientemente potentes como para igualar la potencia del cerebro humano, pero es improbable que se apliquen con este propósito ¿por qué ocupar un activo poco común, de 20 millones de dólares, para desarrollar un sucedáneo humano cuando se disponen de millones de baratos humanos del modelo original? Dichas máquinas son necesarias para cálculos científicos de alto valor, en su mayoría simulaciones físicas, que no tienen sustitutos baratos. La investigación en inteligencia artificial debe esperar a que la potencia sea más asequible.

Si 100 millones de MIPS pudieran hacer el trabajo de 100 mil millones de neuronas del cerebro humano, entonces una neurona equivale a alrededor de 1/1000 MIPS, es decir, 1000 instrucciones por segundo. Probablemente esto no sea suficiente para simular una neurona real, que puede producir 1000 impulsos por segundo temporizados con precisión que limiten la función combinada de conjuntos de miles de neuronas. Casi todos los sistemas nerviosos contienen subconjuntos de ese tamaño.

Los pequeños sistemas nerviosos de los insectos y de otros invertebrados parecen estar cableados físicamente desde el nacimiento y cada neurona tiene sus propios enlace y función especiales predeterminados.

Los programas necesitan memoria, así como velocidad de procesamiento para hacer su trabajo. La relación entre memoria y velocidad ha permanecido constante a lo largo de la historia de la computación. Los primeros ordenadores electrónicos tenían unos pocos miles de bytes de memoria y podían hacer unos pocos de miles de cálculos por segundo. Los superordenadores de 1990 hacían mil millones de bytes de memoria. Los mayores supercomputadores más recientes pueden hacer un billón de cálculos por segundo y pueden tener un billón de bytes de memoria. El cociente entre la memoria y la velocidad define una “contante de tiempo”, aproximadamente lo que tardará un ordenador en recorrer una vez su memoria.

Los clientes mantienen la proporción preguntando ¿el próximo dólar se gastaría mejor en más velocidad o en más memoria?

La mejor prueba acerca de la memoria del sistema nervioso consiste en su ubicación en las sinapsis que conectan las neuronas. Los ajustes moleculares permiten a la sinapsis estar en varios estados diferenciados, digamos el valor de u bit. Entonces, el cerebro con 100 billones de sinapsis contendría el equivalente a 100 millones de megabytes. Esto concuerda con nuestra anterior estimación de que serían necesarios 100 millones de MIPS para imitar las funciones del cerebro. La contingencia es el reverso: los ordenadores están configurados para interactuar a escalas de tiempo humanas y los robots que interactúan con los humanos también parece que lo hacen mejor a esa relación. Por otra parte, las máquinas más rápidas, p.ej, los procesadores de audio y vídeo y los controladores de las aeronaves de altas prestaciones tienen muchos MIPS por cada megabyte. Con nuestras conversiones, un robot de 100 MIPS tiene una potencia mental similar a la de una mosca doméstica de 100.000 neuronas.

Según nuestras estimaciones, los más grandes supercomputadores actuales están dentro de un factor de cien de tener la potencia para remedar una mente humana. Sus sucesores dentro de una década tendrán la potencia más que suficiente. Sin embargo, es probable que máquinas que cuesten decenas de millones de dólares se desperdicien haciendo lo que cualquier persona puede hacer cuando, en su lugar, podrían resolver problemas físicos y matemáticos urgentes que nadie más puede abordar. Las máquinas con comportamiento similar al humano solamente tendrán sentido desde el punto de vista económico cuando cuesten menos que las personas, cuando sus “cerebros” cuesten alrededor de 1000USD. ¿Cuándo llegará este día?

El coste de la computación ha caído y persiste a lo largo de la historia. Las mejoras han aumentando la velocidad que tras la 2ª guerra mundial han aumentado. A la velocidad actual, los ordenadores adecuados para robots humanoides aparecerán entorno a al 2020. El ritmo se puede ver alterado ante la espera de nuevas contracciones. La clave del cálculo avanzado es la miniaturización: los componentes más pequeños, funcionan más deprisa y se pueden encajar mejor. El progreso de los chips ha continuado desde los 70 no sólo de forma continua sino acelerada. Los problemas se han ido solucionados.

En los años que han transcurrido han aparecido y se han resuelto muchos problemas. También se han introducido innovaciones, pero con cerca de 40 años, las ansiedades volvieron y en 1996 aparecieron publicaciones que anunciaban el final del progreso de la electrónica. El coste de fabricar se estaba acercando a cifras prohibitivas de unos mil millones de dólares. No obstante, no mencionaban el hecho de plantas menos caras podrían fabricar los mismos. La escala era necesaria porque la industria era muy competitiva y había crecido mucho. Más que señalar la muerte, indicaban el éxito de la libre competencia. Abundan las propuestas en la bibliografía de investigación y la industria tiene recursos para perfeccionar los circuitos y su fabricación cuando llegue el momento. S están elaborando posibilidades más descabelladas. Se han demostrado conmutadores y celdas de memoria hechas de una sola molécula, lo que podría permitir un volumen que contenga mil millones de veces más circuitería que en la fecha de esta publicación, 2004. En los últimos años se han ideado algoritmos cuánticos que factorizan números y buscan claves de encriptado mucho más rápidamente que cualquier ordenador clásico. Los ordenadores moleculares y cuánticos serán importantes tarde o temprano, pero es probable que los robots humanoides lleguen sin su ayuda. A medida que se perfeccionen las técnicas de producción de estos diminutos componentes, estos empezaran a reemplazar a los chips y el ritmo de avance de los ordenadores puede acelerarse aún más. Los mil millones de MIPS para igualar la potencia del cerebro humano llegarán a los ordenadores domésticos antes de 2030.

Puede parecer precipitado esperar máquinas totalmente inteligentes en unas pocas décadas, cuando los ordenadores apenas han igualado la mentalidad de un insecto en medio siglo de desarrollo. Por esta razón, muchos investigadores se mofan de la sugerencia y ofrecen varios siglos como período más creíble. Pero hay buenas razones para pensar que las cosas sucederán más rápidamente en los próximos 50 años que en los anteriores.

En 1990, un MIPS costaba 1000 USD en un ordenador personal de gama baja. Desde 1990, la potencia disponible para los programas de IA y robótica individuales se ha duplicado anualmente, a 30 MIPS en 1994 y a 500 MIPS en 1998. Las semillas han germinado. Las máquinas de texto reconocen voz, incluso traducen idiomas. Los robots conducen campo a través, se arrastran por Marte y ruedan por los pasillos de las oficinas.

Un aire veraniego impregna las aplicaciones de IA (Inteligencia Artificial) que han conservado el acceso a los ordenadores más grandes. Algunas de ellas, como los análisis de patrones para imágenes de satélite y otras clases de espionaje o la explotación petrolífera sísmica, son secretos rigurosamente guardados. Otras, son el centro de atención. Desde 1969, IBM, Control Data, AT&T, Cray, Intel han sido patrocinadores del ajedrez informático. Los principales programas de ajedrez han competido en torneos impulsados por supercomputadoras cuya potencia ajedrecista es comparable hasta vencer en 1997 al campeón mundial Garry Kasparov con 2800 en la clasificación ajedrecista territorio inexplorado para estas. Los creadores de Deep Blue conocen a fondo su superioridad cuantitativa sobre otras máquinas de ajedrez, pero a ésta le falta la comprensión del ajedrez para compartir una profunda apreciación de Kasparov quien afirma: “ver las mentes de los contrincantes durante el juego, intuyendo y explotando sus planes, percepciones y equivocaciones. En todos los ordenadores de ajedrez el informa de una gran predictibilidad mecánica consecuencia de la limitada predicción de los mismos y la ausencia de estrategia a largo plazo”. En ambos casos, la evidencia de una mente inteligente reside en el comportamiento, no en su composición. Los ingenieros que conocen a fondo los robots avanzados serán los últimos en admitir que tienen inteligencia. Desde el interior, los robots serán máquinas que actúan con arreglo a principios mecánicos profusamente estratificados. Solamente en el exterior emergerá la impresión de inteligencia. Un cerebro humano tampoco presenta inteligencia bajo un microscopio de un neurobiólogo, tal como lo hace cuando participa en una conversación.

El avance del rendimiento de los ordenadores es como el agua que inunda lentamente el paisaje. Hace medio siglo empezó a anegar las tierras bajas, desplazando a los calculadores humanos y a los oficinistas anotadores, pero dejándonos en seco. Ahora la inundación ha llegado a las estribaciones y nuestras avanzadillas allí están considerando la retirada. Nos sentimos seguros en nuestras cimas pero, también estas se verán sumergidas dentro de otro medio siglo.

A media que la inundación alcance alturas más pobladas, las máquinas empezarán a trabajar en áreas en las que más personas las sepan apreciar. El sentido visceral de la presencia raciocinio en la maquinaria se extenderá cada vez más. Cuando se descubran las cimas más altas, habrá máquinas que podrán interactuar de forma tan inteligente como cualquier persona sobre cualquier asunto. La presencia de mentes en las máquinas será entonces evidente.

¿Qué te ha parecido? ¿Estás de acuerdo con el autor? ¿En que zona crees que nos encontramos?

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