Geoffrey Hinton alerta que la IA rebasará la comprensión humana
El científico galardonado con el Nobel sostuvo en el festival Starmus que los sistemas avanzados entenderán verdades que las personas no podrán asimilar…
El científico británico galardonado con el Premio Nobel y referente en el desarrollo del aprendizaje automático, Geoffrey Hinton, aseguró que la humanidad se encamina hacia un escenario donde no podrá descifrar los razonamientos de la inteligencia artificial. En su disertación durante el festival Starmus, efectuado en la localidad de Arona, en la isla de Tenerife, el investigador expuso que las máquinas procesarán conceptos incomprensibles para la mente biológica, «del mismo modo que las ratas no entienden el funcionamiento de los números primos».
El planteamiento tuvo lugar dentro de un panel dedicado al discernimiento de la verdad, en el que Hinton compartió debate con el especialista en psicología cognitiva de la Universidad de Harvard Steven Pinker y la exsecretaria de cambio climático de Naciones Unidas Christiana Figueres. La sesión, conducida por el astrofísico y promotor del encuentro Garik Israelian, analizó las distorsiones que surgen cuando usuarios y algoritmos seleccionan evidencias sesgadas para justificar convicciones preexistentes. Hinton puntualizó que los límites intelectuales de las especies biológicas no deben extrapolarse a arquitecturas informáticas capaces de sintetizar volúmenes masivos de datos y formular correlaciones complejas fuera del alcance de la percepción convencional.
Frente a la evolución acelerada de las redes neuronales, Hinton consideró que cuando un sistema autónomo de jerarquía superior dictamine una certeza, «es mejor que te lo creas», puesto que sus deducciones rebasarán las facultades analíticas de nuestra especie. El catedrático rememoró asimismo las posturas de teóricos del lenguaje como Noam Chomsky, quienes inicialmente desestimaron el alcance de los grandes modelos lingüísticos a pesar de los avances empíricos documentados en sus primeras etapas.
Con información de N Digital.
