Los seres humanos a través de la historia hemos luchado por fabricar máquinas verdaderamente inteligentes. Tal vez debamos dejar que ellas mismas sigan adelante.
POET es una especie de dojo de entrenamiento para bots virtuales. Hasta ahora, no están aprendiendo a hacer mucho. Estos agentes de inteligencia artificial no están salvando el mundo; están tratando de navegar por un paisaje de dibujos animados de cercas y barrancos sin caerse. POET genera las pistas de obstáculos, evalúa las habilidades de los bots y asigna su próximo desafío, todo sin la participación humana.
POET apunta a una nueva forma revolucionaría de crear máquinas súper inteligentes: Haciendo que la IA se haga a sí misma.
Usar la IA para hacer IA podría ser un paso importante en el camino que algún día conducirá a la inteligencia artificial general (AGI), máquinas que pueden superar a los humanos. En un término más cercano, la técnica también podría ayudarnos a descubrir diferentes tipos de inteligencia: inteligencia no humana que puede encontrar soluciones de formas inesperadas y quizás complementar nuestra propia inteligencia en lugar de reemplazarla.
Un ejemplo frecuentemente citado es AlphaGo (y su sucesor AlphaZero), que venció a lo mejor que la humanidad tiene para ofrecer en el antiguo y seductor juego de Go empleando estrategias aparentemente alienígenas. Después de cientos de años de estudio por maestros humanos, la IA encontró soluciones en las que nadie había pensado.
Pero hay una observación crucial: La inteligencia nunca fue un punto final para la evolución, algo a lo que aspirar. En cambio, surgió en muchas formas diferentes, desde innumerables soluciones pequeñas hasta desafíos que permitieron que los seres vivos sobrevivieran y asumieran desafíos futuros. La inteligencia es el punto culminante actual de un proceso continuo y abierto. En este sentido, la evolución es bastante diferente de los algoritmos de la forma en que la gente suele pensar en ellos, como un medio para un fin.
Los investigadores de inteligencia artificial han intentado construir algoritmos para imitar la inteligencia humana, pero el verdadero avance puede provenir de la construcción de algoritmos que intentan imitar la resolución de problemas abierta de la evolución y sentarse a observar lo que surge.
Es hora de formar un nuevo tipo de profesor
Primero haces un cerebro; entonces tienes que enseñarlo. Pero los cerebros de las máquinas no aprenden como lo hacen los nuestros. Nuestros cerebros son fantásticos para adaptarse a nuevos entornos y nuevas tareas. Las IA actuales pueden resolver desafíos bajo ciertas condiciones, pero fallan cuando esas condiciones cambian aunque sea un poco. Esta inflexibilidad está obstaculizando la búsqueda para crear una IA más generalizable que pueda ser útil en una amplia gama de escenarios, lo que sería un gran paso para hacerlos verdaderamente inteligentes.
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