Cómo evolucionan las tecnologías relacionadas con la IA
Progresos en la clasificación automática de imágenes.La tasa de error de la IA por año. Línea roja: la tasa de error de un humano capacitado en una tarea particular.
El progreso en inteligencia artificial ( IA ) se refiere a los avances, hitos y avances que se han logrado en el campo de la inteligencia artificial a lo largo del tiempo. La IA es una rama multidisciplinaria de la informática que tiene como objetivo crear máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Las aplicaciones de inteligencia artificial se han utilizado en una amplia gama de campos que incluyen el diagnóstico médico , las aplicaciones económico-financieras, el control de robots , el derecho , los descubrimientos científicos, los videojuegos y los juguetes. Sin embargo, muchas aplicaciones de IA no se perciben como IA: "Muchas IA de vanguardia se han filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin llamarse IA porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común ya no se llama IA". [1] [2] "Muchos miles de aplicaciones de IA están profundamente integradas en la infraestructura de cada industria". [3] A finales de la década de 1990 y principios del siglo XXI, la tecnología de IA se utilizó ampliamente como elementos de sistemas más grandes, [3] [4] pero rara vez se atribuyó a este campo estos éxitos en ese momento.
Kaplan y Haenlein estructuran la inteligencia artificial en tres etapas evolutivas: 1) inteligencia artificial restringida: aplicar la IA solo a tareas específicas; 2) inteligencia artificial general : aplicar IA a varias áreas y ser capaz de resolver de forma autónoma problemas para los que ni siquiera fueron diseñadas; y 3) superinteligencia artificial : aplicar la IA a cualquier área capaz de generar creatividad científica , habilidades sociales y sabiduría general . [2]
Para permitir la comparación con el desempeño humano, la inteligencia artificial se puede evaluar en problemas restringidos y bien definidos. Estas pruebas se han denominado pruebas de Turing de expertos en la materia . Además, los problemas más pequeños proporcionan objetivos más alcanzables y hay un número cada vez mayor de resultados positivos.
Los humanos todavía superan sustancialmente tanto a GPT-4 como a los modelos entrenados en el punto de referencia ConceptARC, que obtuvo una puntuación del 60 % en la mayoría y del 77 % en una categoría, mientras que los humanos obtuvieron un 91 % en todos y un 97 % en una categoría. [5]
Actuación actual
Hay muchas habilidades útiles que pueden describirse como muestras de algún tipo de inteligencia. Esto proporciona una mejor visión del éxito comparativo de la inteligencia artificial en diferentes áreas.
La IA, al igual que la electricidad o la máquina de vapor, es una tecnología de propósito general . No hay consenso sobre cómo caracterizar en qué tareas tiende a sobresalir la IA. [15] Algunas versiones de la paradoja de Moravec observan que los humanos tienen más probabilidades de superar a las máquinas en áreas como la destreza física que han sido el objetivo directo de la selección natural. [16] Si bien proyectos como AlphaZero han logrado generar su propio conocimiento desde cero, muchos otros proyectos de aprendizaje automático requieren grandes conjuntos de datos de entrenamiento. [17] [18] El investigador Andrew Ng ha sugerido, como "regla empírica muy imperfecta", que "casi cualquier cosa que un ser humano típico pueda hacer con menos de un segundo de pensamiento mental, probablemente podamos automatizarlo ahora o en un futuro próximo". usando IA." [19]
Los juegos proporcionan un punto de referencia de alto perfil para evaluar las tasas de progreso; Muchos juegos tienen una gran base de jugadores profesionales y un sistema de clasificación competitivo bien establecido. AlphaGo puso fin a la era de los juegos de mesa clásicos cuando la Inteligencia Artificial demostró su ventaja competitiva sobre los humanos en 2016. El programa de software AlphaGo AI de Deep Mind derrotó al mejor jugador profesional de Go del mundo, Lee Sedol . [20] Los juegos de conocimiento imperfecto proporcionan nuevos desafíos a la IA en el área de la teoría de juegos ; El hito más destacado en esta área concluyó con la victoria de Libratus en el póquer en 2017. [21] [22] Los deportes electrónicos continúan proporcionando puntos de referencia adicionales; Facebook AI, Deepmind y otros se han comprometido con la popular franquicia de videojuegos StarCraft . [23] [24]
Se pueden dar clases amplias de resultados para una prueba de IA como:
óptimo : no es posible obtener un mejor rendimiento (nota: algunas de estas entradas fueron resueltas por humanos)
sobrehumano : funciona mejor que todos los humanos
alto-humano : se desempeña mejor que la mayoría de los humanos
Par-humano : se desempeña de manera similar a la mayoría de los humanos.
Subhumano : se desempeña peor que la mayoría de los humanos.
Damas (también conocidas como damas de 8x8): débilmente resueltas (2007) [25]
Cubo de Rubik : mayoritariamente resuelto (2010) [26]
Póquer Hold'em con límite mano a mano : estadísticamente óptimo en el sentido de que "una vida humana de juego no es suficiente para establecer con significancia estadística que la estrategia no es una solución exacta" (2015) [ 27]
Sobrehumano
Otelo (también conocido como reversi): c. 1997 [9]
Juego de cartas bridge : Según una revisión de 2009, "los mejores programas están alcanzando el estatus de expertos como jugadores de cartas (bridge)", excluyendo las pujas. [46]
Explicabilidad . Los sistemas médicos actuales pueden diagnosticar bien ciertas afecciones médicas, pero no pueden explicar a los usuarios por qué hicieron el diagnóstico. [63]
Las pruebas de "inteligencia universal" propuestas tienen como objetivo comparar qué tan bien se desempeñan las máquinas, los humanos e incluso los animales no humanos en conjuntos de problemas que sean lo más genéricos posible. En un extremo, el conjunto de pruebas puede contener todos los problemas posibles, ponderados por la complejidad de Kolmogorov ; sin embargo, estos conjuntos de problemas tienden a estar dominados por ejercicios empobrecidos de coincidencia de patrones en los que una IA sintonizada puede superar fácilmente los niveles de desempeño humano. [70] [71] [72] [73] [74]
Exámenes
Según OpenAI , en 2023 ChatGPT GPT-4 obtuvo el percentil 90 en el examen uniforme de abogados . En los SAT , GPT-4 obtuvo el percentil 89 en matemáticas y el percentil 93 en lectura y escritura. En los GRE , obtuvo una puntuación en el percentil 54 en la prueba de escritura, el percentil 88 en la sección cuantitativa y el percentil 99 en la sección verbal. Obtuvo una puntuación entre el percentil 99 y 100 en el examen semifinal de la Olimpiada de Biología de EE. UU. de 2020 . Obtuvo un "5" perfecto en varios exámenes AP . [75]
Investigadores independientes descubrieron en 2023 que ChatGPT GPT-3.5 "se desempeñó en el umbral de aprobación o cerca de él" para las tres partes del Examen de licencia médica de los Estados Unidos . También se evaluó que GPT-3.5 obtuvo una calificación baja, pero aprobatoria, en los exámenes de cuatro cursos de la facultad de derecho de la Universidad de Minnesota . [75] GPT-4 aprobó un examen estilo junta de radiología basado en texto. [76] [77]
Competiciones
Numerosos concursos y premios, como el Imagenet Challenge , promueven la investigación en inteligencia artificial. Las áreas de competencia más comunes incluyen inteligencia artificial general, comportamiento conversacional, minería de datos, autos robóticos y fútbol robótico, así como juegos convencionales. [78]
Predicciones pasadas y actuales
Una encuesta de expertos realizada alrededor de 2016, realizada por Katja Grace del Future of Humanity Institute y asociados, dio estimaciones medianas de 3 años para el campeonato Angry Birds , 4 años para la Serie Mundial de Póquer y 6 años para StarCraft . En tareas más subjetivas, la encuesta dio 6 años para doblar la ropa, así como para un trabajador humano promedio, entre 7 y 10 años para responder de manera experta preguntas "fáciles de Google", 8 años para la transcripción promedio de discursos, 9 años para la banca telefónica promedio y 11 años para escribir canciones de forma experta, pero más de 30 años para escribir un bestseller del New York Times o ganar el concurso de matemáticas de Putnam . [79] [80] [81]
Ajedrez
Deep Blue en el Museo de Historia de la Computación
Una IA derrotó a un gran maestro en un torneo reglamentario por primera vez en 1988; rebautizado como Deep Blue , venció al actual campeón mundial de ajedrez humano en 1997 (ver Deep Blue versus Garry Kasparov ). [82]
Ir
AlphaGo derrotó a un campeón europeo de Go en octubre de 2015, y a Lee Sedol en marzo de 2016, uno de los mejores jugadores del mundo (ver AlphaGo versus Lee Sedol ). Según Scientific American y otras fuentes, la mayoría de los observadores esperaban que el rendimiento sobrehumano de Computer Go estuviera al menos dentro de una década. [85] [86] [87]
Inteligencia general artificial (AGI) a nivel humano
El economista y pionero de la IA, Herbert A. Simon, predijo erróneamente en 1965: "Las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de realizar cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". De manera similar, en 1970 Marvin Minsky escribió que "Dentro de una generación... el problema de la creación de inteligencia artificial estará sustancialmente resuelto". [93]
Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación mediana entre los expertos sobre cuándo llegaría AGI era entre 2040 y 2050, según la encuesta. [94] [95]
La encuesta de Grace realizada alrededor de 2016 encontró que los resultados variaban según cómo se formulara la pregunta. A los encuestados a los que se les pidió que estimaran "cuándo las máquinas sin ayuda pueden realizar cada tarea mejor y más económicamente que los trabajadores humanos" dieron una respuesta mediana agregada de 45 años y una probabilidad del 10% de que esto ocurriera dentro de 9 años. Otros encuestados a los que se les pidió estimar "cuándo todas las ocupaciones sean completamente automatizables. Es decir, cuándo para cualquier ocupación se podrían construir máquinas para realizar la tarea mejor y más económicamente que los trabajadores humanos" estimaron una mediana de 122 años y una probabilidad del 10% de 20 años. La respuesta media sobre cuándo el "investigador de IA" podría automatizarse completamente fue de alrededor de 90 años. No se encontró ningún vínculo entre la antigüedad y el optimismo, pero los investigadores asiáticos fueron mucho más optimistas que los investigadores norteamericanos en promedio; Los asiáticos predijeron una media de 30 años para "realizar cada tarea", frente a los 74 años previstos por los norteamericanos. [79] [80] [81]
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Notas
^ IEEE Spectrum atribuye a Moore tanto "Nunca" como "No creo que este tipo de cosas sucedan, al menos durante mucho tiempo".
