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Acercándose a Turing

Hola de nuevo. En el teclado Simón Sánchez y esta vez te voy a contar sobre Acercándose a Turing

Alan Turing era famoso por creer que las computadoras podían comportarse como humanos. Ideó lo que ahora se conoce como la prueba de Turing, mediante la cual una computadora proporciona respuestas a preguntas humanas. Si el interrogador no pudo distinguir las respuestas de la persona real, la computadora pasaría la prueba.

Su premisa era que, dado que el pensamiento humano es lógico y las computadoras se basan en la lógica, el comportamiento debe ser computable. Buena idea. Pero no ha funcionado del todo, al menos no todavía. Incluso con la tecnología de tipo IA desarrollada recientemente, como los asistentes automáticos de servicio al cliente, la mayoría de las personas son conscientes cuando hablan en la computadora.

Un reciente artículo en Wired resumió el problema con el pensamiento de Turing:

Esa idea simplista resultó infundada. La cognición es mucho más complicada de lo que imaginaban los informáticos o los psicólogos de mediados del siglo XX, y la lógica fue lamentablemente insuficiente para describir nuestros pensamientos. Parecer humano ha demostrado ser una tarea insuperable, ya que se basa en capacidades humanas que antes no se apreciaban para integrar información dispar en un entorno que cambia rápidamente.

Pero como sugiere el artículo de Wired, la tecnología finalmente podría alcanzar a Turing. Los avances recientes en máquinas de tipo IA, como el motor de búsqueda de Google y Watson de IBM, indican cómo podría suceder esto.

La IA actual se basa en algoritmos de conexión y probabilidad. Esta tecnología impulsa el reconocimiento del idioma que se encuentra tanto en las búsquedas de Google como en la tecnología DeepQA de IBM Watson. Los sistemas comprenden, hasta cierto punto, lo que requiere un ser humano y producen resultados de búsqueda o las respuestas más probables para una pregunta de Jeopardy.

Sin embargo, estos sistemas tienen que depender de sus conjuntos de datos limitados, lo que limita sus respuestas a dominios particulares. Ni Google ni Watson pueden proporcionar respuestas improvisadas como un ser humano. Pero, como señala el artículo de Wired, la capacidad de insertar grandes conjuntos de datos y correlacionar información parece ser el enfoque que podría aumentar.

Robert French, un científico cognitivo del Centro Nacional Francés de Investigación Científica, teorizó que un enorme conjunto de datos podría ser la clave final. Este conjunto de datos contendría todos los recuerdos, incluidos los datos olfativos, auditivos, visuales y sensoriales de millones de personas. French afirma: «Estos datos y la capacidad de analizarlos adecuadamente podrían permitir que una máquina responda preguntas hasta ahora no respondidas por una computadora».

Para llevar

Los avances recientes en big data, análisis y reconocimiento de idiomas están permitiendo la creación de máquinas mucho más inteligentes que hace unos años. En la escala correcta, estas tecnologías pueden conducir a sistemas capaces de pasar la prueba de Turing. Si bien tales máquinas solo podrían imitar el comportamiento humano, afectarían a casi todos los sectores de la era moderna.

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