Las computadoras cuánticas y clásicas manejan el tiempo de manera diferente. ¿Qué significa eso para la IA?

Como seres humanos, damos el tiempo por sentado. Nacemos en una comprensión innata del paso de los acontecimientos porque es fundamental para nuestra supervivencia. Pero la IA no padece tal condición congénita. Los robots no comprenden el concepto de tiempo.

Los sistemas de IA de vanguardia solo entienden el tiempo como una construcción implícita (lo programamos para generar el tiempo relevante para un reloj) o como una representación explícita de las matemáticas (usamos el tiempo que lleva realizar ciertos cálculos para instruir su comprensión del pasaje de eventos). Pero una IA no tiene forma de entender el concepto de tiempo en sí mismo como lo hacemos nosotros.

El tiempo no existe en nuestra realidad clásica en forma física, tangible. Podemos mirar nuestro reloj o mirar al sol o intentar recordar cuánto tiempo ha pasado desde la última vez que comimos, pero todas esas son solo medidas. El actual paso del tiempo, en el sentido de la física, está menos probado.

De hecho, los científicos han demostrado que la flecha del tiempo, un concepto fundamental relacionado con la visión clásica del tiempo, realmente no funciona en computadoras cuánticas. La física clásica adolece de un concepto llamado asimetría causal. Básicamente, si arrojas un montón de confeti al aire y tomas una foto cuando cada pieza está en su vértice, será más fácil para una computadora clásica determinar qué sucede a continuación (hacia dónde va el confeti) que lo que sucedió antes ( en qué dirección viajaría el confeti retrocediendo en el tiempo).

Las computadoras cuánticas pueden realizar ambos cálculos con la misma facilidad, lo que indica que no sufren asimetría causal. La flecha del tiempo solo es relevante para los sistemas clásicos, de los cuales el mente parece ser, aunque es casi seguro que nuestros cerebros construcciones cuánticas.

Donde las cosas se ponen más interesantes es si considera la adición de inteligencia artificial a la mezcla. Como se mencionó anteriormente, la IA no tiene una comprensión clásica o cuántica del tiempo: el tiempo es irrelevante para una máquina.

Pero expertos como Gary Marcus y Ernest Davis creen que la comprensión del tiempo es esencial para el futuro de la IA, especialmente en lo que se refiere a la inteligencia general artificial (AGI) «a nivel humano». El dúo escribió un artículo de opinión para el New York Times donde dijeron:

En particular, debemos dejar de construir sistemas informáticos que simplemente mejoran cada vez más en la detección de patrones estadísticos en conjuntos de datos, a menudo utilizando un enfoque conocido como aprendizaje profundo, y comenzar a construir sistemas informáticos que, desde el momento de su ensamblaje, comprendan de manera innata tres conceptos básicos. : tiempo, espacio y causalidad.

Si bien la declaración pretende ser una acusación general sobre la confianza en los sistemas básicos de aprendizaje profundo y la fuerza bruta para lograr AGI, sirve como una prueba de fuego en cuanto a dónde se encuentra la comunidad de ciencias de la computación cuando se trata de IA.

Actualmente, estamos construyendo sistemas de IA clásicos con la esperanza de que algún día sean lo suficientemente robustos como para imitar la mente humana. Este es un esfuerzo tecnológico, lo que significa que los expertos en computación están continuamente empujando los límites de lo que el hardware y el software modernos pueden hacer.

El problema con este enfoque es que está creando una copia de una copia. La física cuántica nos dice que, al menos, nuestra comprensión del tiempo es probablemente diferente de lo que podría ser el última realidad universal.

¿Qué tan cerca pueden llegar los robots a imitar a los humanos si, como nosotros, solo piensan en términos clásicos? Quizás una mejor pregunta es: ¿qué sucede cuando la IA aprende a pensar en términos cuánticos mientras que los humanos todavía estamos atascados con nuestra interpretación clásica de la realidad?

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Publicado el 17 de septiembre de 2020-18: 52 UTC

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