Imagínese un grupo de jóvenes reunidos en un pintoresco campus universitario en Nueva Inglaterra, EE. UU., en el verano norteño de 1956.
Es una pequeña reunión informal. Pero los hombres no están aquí para hacer fogatas y pasear por la naturaleza en las colinas y bosques de los alrededores. En cambio, estos pioneros estaban a punto de embarcarse en un viaje experimental que provocaría innumerables debates durante décadas y cambiaría no sólo el curso de la tecnología, sino también el curso de la humanidad.
Bienvenido a la Conferencia de Dartmouth, la cuna de la inteligencia artificial (IA) tal como la conocemos hoy.
Lo que sucedió aquí eventualmente conduciría a ChatGPT y muchos otros tipos de IA que ahora nos ayudan a diagnosticar enfermedades, detectar fraudes, seleccionar listas de reproducción y escribir artículos (bueno, este no). Pero esto plantearía muchos problemas que el campo todavía está tratando de superar. Quizás mirando hacia atrás podamos encontrar una mejor manera.
El verano que lo cambió todo
A mediados de la década de 1950, el rock’n’roll arrasó en el mundo. Heartbreak Hotel de Elvis encabezó las listas y los adolescentes comenzaron a abrazar el legado rebelde de James Dean.
Pero en 1956, en un rincón tranquilo de New Hampshire, se estaba produciendo un tipo diferente de revolución.
D Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificialA menudo recordada como la Conferencia de Dartmouth, comenzó el 18 de junio y duró unas ocho semanas. Fue una creación de cuatro científicos informáticos estadounidenses (John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon) y reunió a algunas de las mentes más brillantes de la informática, las matemáticas y la psicología cognitiva de la época.
Estos científicos, junto con algunos de sus 47 invitados, se propusieron abordar un objetivo ambicioso: construir máquinas inteligentes.
como McCarthy lo puso en la propuesta de la conferencia.Su objetivo era “cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, creen abstracciones y conceptos para resolver los tipos de problemas ahora reservados a los humanos”.
El nacimiento de un campo y un nombre problemático
La conferencia de Dartmouth no sólo acuñó el término “inteligencia artificial”; Reúne todo un campo de estudio. Es como un Big Bang mítico en la IA: todo lo que sabemos ahora sobre el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo tiene sus orígenes en ese verano en New Hampshire.
Pero el legado de ese verano es complejo.
La inteligencia artificial ganó como nombre sobre otros propuestos o utilizados en su momento. Shannon prefirió el término “estudios de autómatas”, mientras que otros dos participantes de la conferencia (y futuros creadores de los primeros programas de IA), Allen Newell y Herbert Simon, todavía utilizaban el “procesamiento de información complejo” durante varios años.
Pero aquí está la cuestión: obsesionados con la IA, no importa cuánto lo intentemos, no podemos dejar de comparar la IA con la inteligencia humana actual.
Esta comparación es a la vez una bendición y una maldición.
Por un lado, nos impulsa a crear sistemas de IA que puedan igualar o superar el desempeño humano en tareas específicas. Celebramos cuando la IA supera a los humanos en juegos como el ajedrez o el Go, o cuando puede detectar el cáncer en imágenes médicas con mayor precisión que los médicos humanos.
Por otro lado, esta comparación constante conduce a ideas erróneas.
cuando un Una computadora vence a un humano en GoEs fácil llegar a la conclusión de que las máquinas son ahora más inteligentes que nosotros en todos los sentidos, o que al menos estamos en el camino hacia esa inteligencia. Pero AlphaGo no está más cerca de escribir poesía que de una calculadora.
Y cuando un modelo de lenguaje grande suena humano, Nos preguntamos si es sensible..
Pero chatgpt no está más vivo que el muñeco de un ventrílocuo parlante.
La trampa del exceso de confianza
Los científicos en la conferencia de Dartmouth se mostraron increíblemente optimistas sobre el futuro de la IA. Estaban convencidos de que podrían resolver el problema de la inteligencia artificial en un solo verano.
Este exceso de confianza ha sido un tema recurrente en el desarrollo de la IA y ha dado lugar a varios ciclos de exageración y decepción.
Simón dijo en 1965. Que “dentro de 20 años las máquinas podrán hacer cualquier trabajo que el hombre pueda hacer”. Minsky predijo en 1967 que “dentro de una generación, (…) el problema de crear ‘inteligencia artificial’ estará sustancialmente resuelto”.
Futuristas populares Ray Kurzweil ahora predice Sólo faltan cinco años: “No hemos llegado a ese punto, pero estaremos allí y en 2029 podremos igualar a cualquiera”.
Remodelando nuestro pensamiento: nuevas lecciones de Dartmouth
Entonces, ¿cómo pueden los investigadores de IA, los usuarios de IA, los gobiernos, los empleadores y el público en general avanzar de manera más equilibrada?
Un paso clave es aceptar la diferenciación y la utilidad del sistema de la máquina. En lugar de centrarnos en la carrera hacia la “inteligencia general artificial”, podemos centrarnos La fortaleza única de los sistemas que hemos construido – Por ejemplo, el enorme poder creativo de los modelos de imagen.
También es importante cambiar la conversación de la automatización al crecimiento. En lugar de enfrentar a humanos contra máquinas, centrémonos Cómo la IA puede ayudar y empoderar a los humanos.
Destaquemos sus consideraciones éticas. Los participantes de Dartmouth no dedicaron mucho tiempo a discutir las implicaciones éticas de la IA. Hoy sabemos más y debemos hacerlo mejor.
Debemos reorientar las direcciones de la investigación. Enfaticemos la investigación sobre la interpretabilidad y la solidez de la IA, la investigación interdisciplinaria de la IA y exploremos nuevos paradigmas de inteligencia que no se basen en la cognición humana.
Finalmente, debemos gestionar nuestras expectativas sobre la IA. Por supuesto, podemos estar entusiasmados con su potencial. Pero debemos tener expectativas realistas para evitar el ciclo de decepciones pasadas.
Al recordar aquel campamento de verano de hace 68 años, podemos celebrar la visión y la ambición de los participantes de la conferencia de Dartmouth. Su trabajo sentó las bases de la revolución de la IA que vivimos hoy.
Al replantear nuestro enfoque hacia la IA, con énfasis en la utilidad, la escalabilidad, la ética y las expectativas realistas, podemos honrar el legado de Dartmouth y al mismo tiempo trazar un rumbo más equilibrado y beneficioso para el futuro de la IA.
Después de todo, la verdadera inteligencia no reside sólo en construir máquinas inteligentes, sino también en la inteligencia con la que elegimos utilizarlas y desarrollarlas.
Sandra PedroDirector de Sydney Executive Plus, Universidad de Sídney
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(A excepción del titular, esta historia no fue editada por el personal de NDTV y apareció en un canal sindicado).