Madrid,06.10.2018,(EFE).
Las máquinas superarán pronto las destrezas del hombre en cualquier ámbito, y se expandirán en el futuro por el Universo para colonizarlo, dijo Juergen Schmidhuber, uno de los pioneros de la inteligencia artificial moderna y artífice de un sistema que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural.
Este experto, considerado uno de "los padres" del llamado "aprendizaje profundo" que busca simular mediante el análisis de datos por capas el funcionamiento básico del cerebro humano, ha afirmado hoy que está "convencido" de que habrá inteligencias artificiales muy superiores al hombre que acabarán colonizando el espacio fuera de la Tierra.
No habrá que esperar mucho tiempo para conseguir inteligencias artificiales superinteligentes en cualquier actividad de la vida diaria, sin limitaciones, "quizás un par de décadas", ha añadido el experto.
Schmidhuber es el artífice de un algoritmo llamado Long Short Term Memory (LSTM) que utilizan recurrentemente desde su creación, a mediados de esta década, las grandes tecnológicas, como Google, Facebook, Microsoft, Apple o Amazon, y que ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural por parte de las máquinas.
Según este científico, quien ha impartido una conferencia hoy sobre inteligencia artificial para el aprendizaje de los robots en el congreso mundial IROS 2018, son varios los factores que propiciarán a lo largo de los próximos años los imparables avances de la inteligencia artificial o del software, y cuya representación física son precisamente las máquinas o los robots.
La senda de la evolución tecnológica a lo largo de la historia del universo, los actuales ordenadores "muchísimo más potentes y veloces" capaces de procesar algoritmos cada vez más complejos y la capacidad superior ya al hombre de muchas máquinas en tareas específicas como reconocimiento de señales, competiciones o incluso detección de enfermedades hacen pensar que los robots llegarán a ser de forma general mejores que los hombres.
El universo es "muy joven", dice, y "estamos ante el inicio de un nuevo mundo" para la inteligencia artificial con un larguísimo horizonte de tiempo por delante para seguir evolucionando y llegar incluso a "emanciparse" de los hombres, según Schmidhuber.
Este científico es además presidente de la compañía NNAISENSE que pretende crear la primera "inteligencia artificial general" o capaz de realizar múltiples tareas a la vez mejor que el hombre y que trabaja además en el diseño de robots que aprenden como los niños.
En su opinión, las inteligencias artificiales de índole "general" se expandirán fuera de la Tierra a modo de civilización en busca de "los recursos" que dejarán de tener en este planeta, añade este experto que además es codirector del Instituto Dalle Molle de Investigación de Inteligencia Artificial en Manno (Suiza).
Schmidhuber pronostica que las máquinas se auto-replicarán y crearán un ecosistema propio de individuos o ejemplares probablemente con distintas jerarquías sociales, repartidos por cualquier lugar del espacio, y que convivirán con los humanos en la Tierra.
Por otra parte, el científico ha aprovechado su intervención para dar cifras sobre el uso que hacen las grandes tecnológicas de su algoritmo de inteligencia artificial LSTM: Google lo aplica en 2.000 millones de teléfonos con sistema operativo Android desde 2015, para reconocimiento del lenguaje hablado y traducciones,
En el caso Apple, lo utiliza en casi mil millones de dispositivos desde 2016, y funciona para el asistente virtual Siri. También lo usan Microsoft o Amazon, con su asistente Alexa, y Facebook para más de 4.000 millones de traducciones diarias.
Ha advertido de que no es tan fácil matemáticamente conseguir que un robot haga lo que uno pretende y se ha referido a diversas técnicas actuales para el aprendizaje de estas máquinas, como la utilizada siguiendo el ejemplo de los niños a base de prueba y error interactuando con el mundo para ir avanzando.
Otros métodos incluyen la visualización de información con simuladores, videojuegos, y otros. Sobre las técnicas de aprendizaje limitadas al procesamiento de datos almacenados explica que exigen mucha información previa, como es el caso de los vehículos autónomos que tienen que recorrer miles y miles de kilómetros para aprender a manejarse solos.EFE
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