Nunca tendremos una verdadera IA sin entender primero el cerebro

patrick t poderes

La búsqueda de IA siempre se ha tratado de construir máquinas que piensen, al menos en cierto sentido. Pero la cuestión de qué tan parecidas deberían ser la inteligencia artificial y la biológica ha dividido la opinión durante décadas. Los primeros esfuerzos para construir IA involucraron procesos de toma de decisiones y sistemas de almacenamiento de información que se inspiraron libremente en la forma en que los humanos parecían pensar. y el de hoy redes neuronales profundas están vagamente inspirados en la forma en que las neuronas interconectadas se disparan en el cerebro. Pero la inspiración suelta suele ser lo más lejos posible.

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Una máquina que pudiera pensar como una persona ha sido la visión rectora de la investigación de IA desde los primeros días, y sigue siendo su idea más divisiva.

A la mayoría de las personas en IA no les importan demasiado los detalles, dice Jeff Hawkins, neurocientífico y empresario tecnológico. Él quiere cambiar eso. Hawkins ha estado a caballo entre los dos mundos de la neurociencia y la IA durante casi 40 años. En 1986, después de algunos años como ingeniero de software en Intel, se presentó en la Universidad de California, Berkeley, para comenzar un doctorado en neurociencia, con la esperanza de descubrir cómo funcionaba la inteligencia. Pero su ambición chocó contra una pared cuando le dijeron que no había nadie allí para ayudarlo con un proyecto tan grande. Frustrado, cambió Berkeley por Silicon Valley y en 1992 fundó Palm Computing, que desarrolló PalmPilot, un precursor de los teléfonos inteligentes actuales.

Pero su fascinación por el cerebro nunca desapareció. Quince años después, volvió a la neurociencia y montó la Centro Redwood de Neurociencia Teórica (ahora en Berkeley). hoy corre Numenta , una empresa de investigación en neurociencia con sede en Silicon Valley. Allí, él y su equipo estudian la neocorteza, la parte del cerebro responsable de todo lo que asociamos con la inteligencia. Después una serie de avances En los últimos años, Numenta cambió su enfoque de cerebros a IA, aplicando lo que aprendió sobre inteligencia biológica a las máquinas.

Las ideas de Hawkins han inspirado a grandes nombres de la IA, incluido Andrew Ng, y han obtenido elogios de personas como Richard Dawkins, quien escribió un prólogo entusiasta para el nuevo libro de Hawkins. Mil cerebros: una nueva teoría de la inteligencia , publicado el 2 de marzo.

Tuve una larga conversación con Hawkins en Zoom sobre lo que su investigación sobre el cerebro humano significa para la inteligencia artificial. No es el primer empresario de Silicon Valley que piensa que tiene todas las respuestas, y es probable que no todos estén de acuerdo con sus conclusiones. Pero sus ideas podrían sacudir la IA.

Nuestra conversación ha sido editada por su extensión y claridad.

¿Por qué crees que la IA se dirige en la dirección equivocada en este momento?

Esa es una pregunta complicada. Oye, no soy un crítico de la IA actual. Yo creo que es genial; Es útil. Simplemente no creo que sea inteligente.

Mi principal interés es el cerebro. Me enamoré de los cerebros hace décadas. Durante mucho tiempo he tenido esta actitud de que antes de hacer IA, primero tenemos que averiguar qué es realmente la inteligencia, y la mejor manera de hacerlo es estudiar el cerebro.

En 1980, o algo así, sentí que los enfoques de la IA no conducirían a la verdadera inteligencia. Y sentí lo mismo en todas las diferentes fases de la IA; no es algo nuevo para mí.

Observo el progreso que se ha logrado recientemente con el aprendizaje profundo y es espectacular, es bastante impresionante, pero eso no quita el hecho de que es fundamentalmente deficiente. Creo saber lo que es la inteligencia; Creo que sé cómo lo hacen los cerebros. Y la IA no está haciendo lo que hacen los cerebros.

¿Estás diciendo que para construir una IA de alguna manera necesitamos recrear un cerebro?

No, no creo que vayamos a construir copias directas de cerebros. No estoy en la emulación del cerebro en absoluto. Pero vamos a necesitar construir máquinas que funcionen con principios similares. Los únicos ejemplos que tenemos de sistemas inteligentes son los sistemas biológicos. ¿Por qué no estudiarías eso?

Es como si te mostrara una computadora por primera vez y dices: ¡Es increíble! Voy a construir algo como eso. Pero en lugar de mirarlo, tratando de descubrir cómo funciona, simplemente te vas y comienzas a intentar hacer algo desde cero.

Entonces, ¿qué es lo que hace el cerebro que es crucial para la inteligencia que crees que la IA también debe hacer?

Hay cuatro atributos mínimos de inteligencia, una especie de línea de base. El primero es aprender moviéndose: no podemos sentir todo lo que nos rodea a la vez. Tenemos que movernos para construir un modelo mental de las cosas, aunque solo sea moviendo los ojos o las manos. Esto se llama encarnación.

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Luego, esta información sensorial es absorbida por decenas de miles de columnas corticales, cada una con una imagen parcial del mundo. Compiten y se combinan a través de una especie de sistema de votación para construir un punto de vista general. Eso es idea de mil cerebros . En un sistema de IA, esto podría involucrar una máquina que controle diferentes sensores (visión, tacto, radar, etc.) para obtener un modelo más completo del mundo. Aunque normalmente habrá muchas columnas corticales para cada sentido, como la visión.

Luego está el aprendizaje continuo, donde aprendes cosas nuevas sin olvidar las anteriores. Los sistemas de IA de hoy no pueden hacer esto. Y finalmente, estructuramos el conocimiento usando marcos de referencia , lo que significa que nuestro conocimiento del mundo es relativo a nuestro punto de vista. Si deslizo mi dedo por el borde de mi taza de café, puedo predecir que sentiré su borde, porque sé dónde está mi mano en relación con la taza.

Su laboratorio ha pasado recientemente de la neurociencia a la IA. ¿Corresponde eso a que tu teoría de los mil cerebros se une?

bastante Hasta hace dos años, si entrabas en nuestra oficina, todo era neurociencia. Entonces hicimos la transición. Sentimos que habíamos aprendido lo suficiente sobre el cerebro para comenzar a aplicarlo a la IA.

¿Qué tipo de trabajo de IA estás haciendo?

Una de las primeras cosas que analizamos fue la escasez. En cualquier momento, solo el 2% de nuestras neuronas se activan; la actividad es escasa. Hemos estado aplicando esta idea a las redes de aprendizaje profundo y estamos obteniendo resultados dramáticos , como 50 veces más aceleraciones en las redes existentes. Sparsity también le brinda redes más robustas, menor consumo de energía. Ahora estamos trabajando en el aprendizaje continuo.

Es interesante que incluyas el movimiento como base para la inteligencia. ¿Eso significa que una IA necesita un cuerpo? ¿Tiene que ser un robot?

En el futuro creo que desaparecerá la distinción entre IA y robótica. Pero ahora mismo prefiero la palabra encarnación, porque cuando hablas de robots evoca imágenes de robots parecidos a humanos, que no es de lo que estoy hablando. La clave es que la IA tendrá que tener sensores y poder moverlos en relación con ella misma y las cosas que está modelando. Pero también podrías tener una IA virtual que se mueva en internet.

Esta idea es bastante diferente de muchas ideas populares sobre la inteligencia, de un cerebro incorpóreo.

El movimiento es realmente interesante. El cerebro usa los mismos mecanismos para mover mi dedo sobre una taza de café, o mover mis ojos, o incluso cuando estás pensando en un problema conceptual. Su cerebro se mueve a través de marcos de referencia para recordar hechos que ha almacenado en diferentes lugares.

La clave es que cualquier sistema inteligente, sin importar cuál sea su forma física, aprende un modelo del mundo detectando diferentes partes de él, moviéndose en él. Esa es la base; no puedes alejarte de eso. Ya sea que parezca un robot humanoide, un robot serpiente, un automóvil, un avión o, ya sabes, simplemente una computadora sentada en tu escritorio navegando por Internet, todos son iguales.

¿Cómo se sienten la mayoría de los investigadores de IA acerca de estas ideas?

La gran mayoría de los investigadores de IA realmente no aceptan la idea de que el cerebro es importante. Quiero decir, sí, la gente descubrió las redes neuronales hace un tiempo, y están inspiradas en el cerebro. Pero la mayoría de las personas no están tratando de replicar el cerebro. Es simplemente lo que funciona, funciona. Y las redes neuronales de hoy funcionan lo suficientemente bien.

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Y la mayoría de las personas en IA tienen muy poca comprensión de la neurociencia. No es de extrañar, porque es muy difícil. No es algo sobre lo que simplemente te sientas y pasas un par de días leyendo. La propia neurociencia ha estado luchando por entender qué diablos está pasando en el cerebro.

Pero uno de los grandes objetivos de escribir este libro fue iniciar una conversación sobre la inteligencia que no estamos teniendo. Quiero decir, mi sueño ideal es que todos los laboratorios de IA del mundo lean este libro y comiencen a discutir estas ideas. ¿Los aceptamos? ¿Estamos en desacuerdo? Eso realmente no ha sido posible antes. Quiero decir, esta investigación sobre el cerebro tiene menos de cinco años. Espero que sea un verdadero punto de inflexión.

¿Cómo ve que estas conversaciones cambien la investigación de la IA?

Como campo, la IA ha carecido de una definición de lo que es la inteligencia. Sabes, la prueba de turing es una de las peores cosas que han pasado, en mi opinión. Incluso hoy, todavía nos enfocamos mucho en puntos de referencia y trucos inteligentes. No estoy tratando de decir que no es útil. Una IA que puede detectar células cancerosas es genial. ¿Pero eso es inteligencia? No. En el libro uso el ejemplo de los robots en Marte que construyen un hábitat para los humanos. Trate de imaginar qué tipo de IA se requiere para hacer eso. ¿Es eso posible? Es totalmente posible. Creo que a finales de siglo tendremos máquinas así. La pregunta es cómo nos alejamos de, como, Aquí hay otro truco para los fundamentos necesarios para construir el futuro.

¿En qué se equivocó Turing cuando comenzó la conversación sobre la inteligencia artificial?

Solo quiero decir que si regresas y lees su trabajo original, básicamente estaba tratando de que la gente dejara de discutir con él sobre si podías construir una máquina inteligente. Él estaba como, Aquí hay algunas cosas en las que pensar, deja de molestarme. Pero el problema es que está enfocado en una tarea. ¿Puede una máquina hacer algo que un humano puede hacer? Y eso se ha extendido a todos los objetivos que establecimos para la IA. Así que jugar Go fue un gran logro para la IA. ¿En serio? [ risas ] Quiero decir, está bien.

El problema con todas las métricas basadas en el rendimiento, y la prueba de Turing es una de ellas, es que simplemente evita la conversación o la gran pregunta sobre qué es un sistema inteligente. Si puede engañar a alguien, si puede resolver una tarea con algún tipo de ingeniería inteligente, entonces ha alcanzado ese punto de referencia, pero no necesariamente ha progresado hacia una comprensión más profunda de lo que significa ser inteligente.

¿También es un problema el enfoque en los logros similares a los humanos?

Creo que en el futuro, muchas máquinas inteligentes no harán nada de lo que hacen los humanos. Muchos serán muy simples y pequeños, ya sabes, como un ratón o un gato. Así que centrarse en el lenguaje y la experiencia humana y todo eso para pasar la prueba de Turing es algo irrelevante para construir una máquina inteligente. Es relevante si quieres construir una máquina parecida a un humano, pero no creo que siempre queramos hacer eso.

Usted cuenta una historia en el libro sobre cómo vender computadoras portátiles a un jefe de Intel que no podía ver para qué servían. Entonces, ¿qué harán estas futuras IA?

No sé. Nadie sabe. Pero no tengo ninguna duda de que encontraremos un montón de cosas útiles para que las máquinas inteligentes las hagan, tal como lo hemos hecho con los teléfonos y las computadoras. Nadie anticipó en las décadas de 1940 o 1950 lo que harían las computadoras. Será lo mismo con la IA. Será bueno. Algunas malas, pero la mayoría buenas.

Pero prefiero pensar en esto a largo plazo. En lugar de preguntar ¿De qué sirve construir máquinas inteligentes? Pregunto ¿Cuál es el propósito de la vida? Vivimos en un universo enorme en el que somos pequeños puntos de la nada. He tenido este signo de interrogación en mi cabeza desde que era un niño pequeño. ¿Por qué nos importa nada? ¿Por qué estamos haciendo todo esto? ¿Cuál debería ser nuestro objetivo como especie?

Creo que no se trata de preservar el acervo genético: se trata de preservar el conocimiento. Y si lo piensas de esa manera, las máquinas inteligentes son esenciales para eso. No vamos a estar aquí para siempre, pero nuestras máquinas podrían estarlo.

Lo encuentro inspirador. Quiero un propósito para mi vida. Creo que la IA, la IA tal como la imagino, no la IA de hoy, es una forma de preservarnos esencialmente para un tiempo y un lugar que aún no conocemos.

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