Progreso en la inteligencia artificial

Este artículo o sección necesita ser wikificado, por favor, edítalo para que cumpla con las convenciones de estilo.
Este aviso fue puesto el 2 de julio de 2023.
Véanse también: Historia de la inteligencia artificial y Cronología de la inteligencia artificial.
Progreso en la clasificación de imágenes por máquinas
Tasa de error de la IA por año. Línea roja: tasa de error de un humano entrenado en una tarea en particular.

Progreso en Inteligencia Artificial (IA) se refiere a los avances, hitos y descubrimientos que se han logrado en el campo de la inteligencia artificial a lo largo del tiempo. La IA es una rama multidisciplinaria de la ciencia de la computación que tiene como objetivo crear máquinas y sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Las aplicaciones de la inteligencia artificial se han utilizado en una amplia gama de campos, incluyendo el diagnóstico médico, el comercio de acciones, el control de robots, la ley, el descubrimiento científico, los videojuegos y los juguetes. Sin embargo, muchas aplicaciones de IA no son percibidas como tal: "Mucha IA de vanguardia se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin ser llamada IA, porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se etiqueta como IA".[1]​[2]​ "Muchas 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 en ese momento, rara vez se le atribuyó al campo estos éxitos.

Kaplan y Haenlein estructuran la inteligencia artificial en tres etapas evolutivas: 1) inteligencia artificial estrecha: aplicar IA solo a tareas específicas; 2) inteligencia artificial general: aplicar IA a varias áreas y ser capaz de resolver problemas de forma autónoma para los que ni siquiera fueron diseñadas; y 3) superinteligencia artificial: aplicar IA a cualquier área capaz de creatividad científica, habilidades sociales y sabiduría general.[2]​

Para permitir la comparación con el rendimiento 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 metas más alcanzables y hay un número cada vez mayor de resultados positivos.

Rendimiento actual

[editar]
Juego Año del campeón[5]​ Estados legales (log10)[6]​ Complejidad del árbol de juego (log10)[6]​ Juego de información perfecta? Ref
Damas 1994 21 31 Perfecto [7]​
Othello 1997 28 58 Perfecto [8]​
Ajedrez 1997 46 123 Perfecto
Scrabble 2006 [9]​
Shogi 2017 71 226 Perfecto [10]​
Go 2016 172 360 Perfecto
Póquer de cara a cara sin límite hold 'em 2017 Imperfecto [11]​
StarCraft - 270+ Imperfecto [12]​
StarCraft II 2019 Imperfecto [13]​

Existen muchas habilidades útiles que pueden describirse como formas de inteligencia. Esto ofrece una mejor comprensión 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 las tareas en las que la IA tiende a destacar.[14]​ 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.[15]​ Si bien proyectos como AlphaZero han tenido éxito en generar su propio conocimiento desde cero, muchos otros proyectos de aprendizaje automático requieren grandes conjuntos de datos de entrenamiento.[16]​[17]​ El investigador Andrew Ng ha sugerido, como una "regla general muy imperfecta", que "casi todo lo que un humano típico puede hacer en menos de un segundo de pensamiento mental, probablemente ahora o en un futuro cercano podemos automatizarlo usando IA".[18]​

Sin embargo, a pesar de los avances en la IA, todavía hay muchas áreas en las que los humanos superan a las máquinas. Estas áreas incluyen el sentido común, la creatividad, la empatía, la adaptabilidad y la comprensión contextual.[14]​ La capacidad de comprender y responder adecuadamente a situaciones complejas y cambiantes es una habilidad en la que los humanos han demostrado ser superiores.

Es importante destacar que el objetivo de la IA no es necesariamente superar a los humanos en todas las tareas, sino mejorar la eficiencia y la capacidad en áreas específicas para complementar y potenciar las habilidades humanas.

Los juegos proporcionan un referente destacado 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 referentes clásicos de juegos de mesa cuando la Inteligencia Artificial demostró su ventaja competitiva sobre los humanos en 2016. El programa de inteligencia artificial AlphaGo de Deep Mind derrotó al mejor jugador profesional de Go del mundo, Lee Sedol.[19]​ Los juegos de imperfect knowledge presentan nuevos desafíos para la IA en el área de la teoría de juegos; el hito más destacado en esta área fue alcanzado por la victoria de la IA de Libratus en el póquer en 2017.[20]​[21]​ Los Deportes electrónicos continúan proporcionando puntos de referencia adicionales; Facebook AI, Deepmind, y otros han participado en la popular franquicia de videojuegos StarCraft.[22]​[23]​

Las amplias categorías de resultados para una prueba de IA pueden ser las siguientes:

  • óptimo: no es posible hacerlo mejor (nota: algunos de estos logros fueron alcanzados por humanos)
  • superhumano: tiene un desempeño mejor que todos los humanos
  • altamente humano: tiene un desempeño mejor que la mayoría de los humanos
  • parcialmente humano: tiene un desempeño similar a la mayoría de los humanos
  • subhumano: tiene un desempeño inferior a la mayoría de los humanos

Óptimo

[editar]
  • Tres en raya
  • Conecta 4: 1988
  • Damas (también conocido como damas internacionales de 8x8): Resuelto débilmente (2007)[24]​
  • Cubo de Rubik: Mayormente resuelto (2010)[25]​
  • Póquer de límite heads-up: Óptimo estadísticamente 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)[26]​

Super-humano

[editar]

Alto-humano

[editar]

Parcialmente humano

[editar]

Subhumano

[editar]
  • Reconocimiento óptico de caracteres para texto impreso (cercano al rendimiento humano para texto mecanografiado en alfabeto latino)
  • Reconocimiento de objetos[aclaración requerida]
  • Varios trabajos de robótica que pueden requerir avances en hardware de robots y en IA, incluyendo:
    • Locomoción bípeda estable: los robots bípedos pueden caminar, pero son menos estables que los caminantes humanos (hasta 2017)[59]​
    • Fútbol humanoide[60]​
  • Reconocimiento de voz: "casi igual al rendimiento humano" (2017)[61]​
  • Explicabilidad. Los sistemas médicos actuales pueden diagnosticar ciertas condiciones médicas correctamente, pero no pueden explicar a los usuarios por qué hicieron el diagnóstico.[62]​
  • Muchas pruebas de inteligencia fluida (2020)[57]​
  • Problemas de cognición visual Bongard, como el banco de pruebas Bongard-LOGO (2020)[57]​[63]​
  • Referentes al sentido común visual (Visual Commonsense Reasoning, VCR) (hasta 2020)[55]​
  • Predicción del mercado de valores: recolección y procesamiento de datos financieros utilizando algoritmos de aprendizaje automático
  • El videojuego Angry Birds, hasta 2020[64]​
  • Varios trabajos que son difíciles de resolver sin conocimiento contextual, incluyendo:

Pruebas propuestas de inteligencia artificial

[editar]

En su famosa Prueba de Turing, Alan Turing eligió el lenguaje, la característica definitoria de los seres humanos, como base.[65]​ La Prueba de Turing ahora se considera demasiado explotable para ser un indicador significativo.[66]​

La Prueba de Feigenbaum, propuesta por el inventor de los sistemas expertos, evalúa el conocimiento y la experiencia de una máquina en un tema específico.[67]​ Un artículo de Jim Gray de Microsoft en 2003 sugirió extender la Prueba de Turing a la comprensión del discurso, el habla y el reconocimiento de objetos y el comportamiento.[68]​

Las pruebas de "inteligencia universal" propuestas buscan comparar el rendimiento de máquinas, humanos e incluso animales no humanos en conjuntos de problemas 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 de coincidencia de patrones empobrecidos donde una IA ajustada puede superar fácilmente los niveles de rendimiento humano.[69]​[70]​[71]​[72]​[73]​

Exámenes

[editar]

Según OpenAI, en 2023 ChatGPT GPT-4 obtuvo un puntaje en el percentil 90 en el Uniform Bar Exam (Examen Uniforme de Abogacía). En los exámenes SAT, GPT-4 obtuvo un puntaje en el percentil 89 en matemáticas y en el percentil 93 en Lectura y Escritura. En los exámenes GRE, obtuvo un puntaje en el percentil 54 en la prueba de escritura, en el percentil 88 en la sección cuantitativa y en el percentil 99 en la sección verbal. Obtuvó un puntaje en el percentil 99 al 100 en el examen semifinal de la USA Biology Olympiad en 2020. Obtuvo una calificación perfecta de "5" en varios exámenes de nivel avanzado (AP).[74]​

Investigadores independientes encontraron en 2023 que ChatGPT GPT-3.5 "se desempeñó en o cerca del umbral de aprobación" en las tres partes del United States Medical Licensing Examination (Examen de Licencia Médica de los Estados Unidos). GPT-3.5 también fue evaluado para obtener una calificación baja, pero aprobatoria, en los exámenes de cuatro cursos de derecho en la University of Minnesota (Universidad de Minnesota).[74]​ GPT-4 aprobó un examen estilo "board" de radiología basado en texto.[75]​[76]​

Competencias

[editar]
Artículo principal: Competencias y premios en inteligencia artificial

Muchas competencias y premios, como el Desafío ImageNet, fomentan la investigación en inteligencia artificial. Las áreas más comunes de competencia incluyen la inteligencia general de máquinas, el comportamiento conversacional, la minería de datos, los coches robóticos y el fútbol de robots, así como los juegos convencionales.[77]​

Predicciones pasadas y actuales

[editar]

Una encuesta de expertos alrededor de 2016, realizada por Katja Grace del Future of Humanity Institute y colaboradores, dio estimaciones medias de 3 años para el campeonato de 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 al igual que un trabajador humano promedio, de 7 a 10 años para responder expertamente preguntas "fácilmente Googleables", 8 años para la transcripción de discurso promedio, 9 años para la banca telefónica promedio y 11 años para la composición experta de canciones, pero más de 30 años para escribir un superventas del New York Times o ganar la Competencia Matemática William Lowell Putnam.[78]​[79]​[80]​

Ajedrez

[editar]
Deep Blue en el Museo de Historia de la Computación

Una inteligencia artificial derrotó a un gran maestro en una partida de torneo reglamentaria por primera vez en 1988; rebautizada como Deep Blue, venció al campeón humano reinante del mundo del ajedrez en 1997 (ver Deep Blue versus Garri Kasparov).[81]​

Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en el ajedrez
Año de la predicción Año predicho Número de años Predictor Fuente contemporánea
1957 1967 o antes 10 o menos Herbert A. Simon, economista[82]​
1990 2000 o antes 10 o menos Ray Kurzweil, futurista Age of Intelligent Machines[83]​

Go

[editar]

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 la computadora en Go estuviera al menos a una década de distancia.[84]​[85]​[86]​

Estimaciones de cuándo las computadoras superarían a los humanos en Go
Año de la predicción Año predicho Número de años Predictor Afiliación Fuente contemporánea
1997 2100 o más tarde 103 o más Piet Hutt, físico y aficionado al Go Instituto de Estudios Avanzados New York Times[87]​[88]​
2007 2017 o antes 10 o menos Feng-Hsiung Hsu, líder de Deep Blue Microsoft Research Asia IEEE Spectrum[89]​[90]​
2014 2024 10 Rémi Coulom, programador de Go para computadora CrazyStone Wired[90]​[91]​

Inteligencia Artificial General (AGI)

[editar]

Diego se considera una mujer por su gusto hacia los hombres de calzado grande,El pionero de la IA y economista Herbert A. Simon predijo erróneamente en 1965: "Las máquinas serán capaces, en veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer". Del mismo modo, en 1970 Marvin Minsky escribió que "Dentro de una generación... el problema de crear inteligencia artificial se resolverá sustancialmente".[92]​

Cuatro encuestas realizadas en 2012 y 2013 sugirieron que la estimación mediana entre los expertos para la llegada de AGI fue de 2040 a 2050, dependiendo de la encuesta.[93]​[94]​

La encuesta Grace alrededor de 2016 encontró resultados variados dependiendo de cómo se formuló la pregunta. Los encuestados que se les pidió estimar "cuándo las máquinas sin ayuda pueden llevar a cabo cada tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos" dieron una respuesta mediana agregada de 45 años y un 10% de probabilidad de que ocurriera dentro de 9 años. Otros encuestados que se les pidió estimar "cuándo todas las ocupaciones son completamente automatizables. Es decir, cuándo para cualquier ocupación, se podrían construir máquinas para llevar a cabo la tarea mejor y más barato que los trabajadores humanos" estimaron una mediana de 122 años y una probabilidad del 10% en 20 años. La respuesta mediana para cuándo "los investigadores de IA" podrían ser completamente automatizados 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 30 años en promedio para "realizar cada tarea", en comparación con los 74 años predichos por los norteamericanos.[78]​[79]​[80]​

Estimaciones de cuándo llegará AGI
Año de la predicción Año predicho Número de años Predictor Fuente contemporánea
1965 1985 o antes 20 o menos Herbert A. Simon The shape of automation for men and management[92]​[95]​
1993 2023 o antes 30 o menos Vernor Vinge, escritor de ciencia ficción "The Coming Technological Singularity"[96]​
1995 2040 o antes 45 o menos Hans Moravec, investigador en robótica Wired[97]​
2008 Nunca / Futuro lejano[note 1]​ Gordon E. Moore, inventor de Ley de Moore IEEE Spectrum[98]​
2017 2029 12 Ray Kurzweil Entrevista[99]​

Véase también

[editar]

Referencias

[editar]
  1. ↑ La IA está lista para superar el poder del cerebro humano Archivado el 19 de febrero de 2008 en Wayback Machine. CNN.com (26 de julio de 2006)
  2. ↑ a b Kaplan, Andreas; Haenlein, Michael (2019). «Siri, Siri, en mi mano: ¿quién es la más bella del reino? Sobre las interpretaciones, ilustraciones e implicaciones de la inteligencia artificial». Business Horizons 62: 15-25. S2CID 158433736. doi:10.1016/j.bushor.2018.08.004. 
  3. ↑ a b Kurtzweil, 2005, p. 264
  4. ↑ National Research Council (1999), «Developments in Artificial Intelligence», Funding a Revolution: Government Support for Computing Research, National Academy Press, ISBN 978-0-309-06278-7, OCLC 246584055 . bajo "Inteligencia Artificial en los años 90"
  5. ↑ Año aproximado en que la IA comenzó a vencer a los principales expertos humanos
  6. ↑ a b van den Herik, H.Jaap; Uiterwijk, Jos W.H.M.; van Rijswijck, Jack (Enero de 2002). «Juegos resueltos: Ahora y en el futuro». Artificial Intelligence 134 (1–2): 277-311. doi:10.1016/S0004-3702(01)00152-7. 
  7. ↑ Madrigal, Alexis C. (2017). «Cómo se resolvió el juego de las damas». The Atlantic. Archivado desde el original el 6 de mayo de 2018. Consultado el 6 de mayo de 2018. 
  8. ↑ a b «www.othello-club.de». berg.earthlingz.de. Archivado desde el original el 15 de julio de 2018. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  9. ↑ a b Webley, Kayla (15 de febrero de 2011). «Top 10 Momentos de Hombre vs. Máquina». Time. Archivado desde el original el 26 de diciembre de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  10. ↑ a b «Prodigio de shogi insufla nueva vida al juego | The Japan Times». The Japan Times (en inglés estadounidense). Archivado desde el original el 15 de julio de 2018. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  11. ↑ a b Brown, Noam; Sandholm, Tuomas (2017). «AI superhumana para póquer heads-up sin límite: Libratus vence a los mejores profesionales». Science 359 (6374): 418-424. Bibcode:2018Sci...359..418B. PMID 29249696. doi:10.1126/science.aao1733. 
  12. ↑ «Facebook se une silenciosamente a la guerra de StarCraft para IA y pierde». WIRED. 2017. Archivado desde el original el 7 de mayo de 2018. Consultado el 6 de mayo de 2018. 
  13. ↑ Sample, Ian (30 de octubre de 2019). «La IA se convierte en gran maestro de StarCraft II, un juego "endemoniadamente complejo"». The Guardian. Archivado desde el original el 29 de diciembre de 2020. Consultado el 28 de febrero de 2020. 
  14. ↑ a b Brynjolfsson, Erik; Mitchell, Tom (22 de diciembre de 2017). «¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral». Science (en inglés) 358 (6370): 1530-1534. Bibcode:2017Sci...358.1530B. PMID 29269459. S2CID 4036151. doi:10.1126/science.aap8062. Archivado desde el original el 29 de septiembre de 2021. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  15. ↑ «IKEA furniture and the limits of AI». The Economist (en inglés). 2018. Archivado desde el original el 24 de abril de 2018. Consultado el 24 de abril de 2018. 
  16. ↑ Sample, Ian (18 de octubre de 2017). «'It's able to create knowledge itself': Google unveils AI that learns on its own». the Guardian (en inglés). Archivado desde el original el 19 de octubre de 2017. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  17. ↑ «The AI revolution in science». Science | AAAS (en inglés). 5 de julio de 2017. Archivado desde el original el 14 de diciembre de 2021. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  18. ↑ «Will your job still exist in 10 years when the robots arrive?». South China Morning Post (en inglés). 2017. Archivado desde el original el 7 de mayo de 2018. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  19. ↑ Mokyr, Joel (1 de noviembre de 2019). «The Technology Trap: Capital Labor, and Power in the Age of Automation. By Carl Benedikt Frey. Princeton: Princeton University Press, 2019. Pp. 480. $29.95, hardcover.». The Journal of Economic History 79 (4): 1183-1189. ISSN 0022-0507. S2CID 211324400. doi:10.1017/s0022050719000639. Archivado desde el original el 2 de febrero de 2023. Consultado el 25 de noviembre de 2020. 
  20. ↑ Borowiec, Tracey Lien, Steven (2016). «AlphaGo beats human Go champ in milestone for artificial intelligence». Los Angeles Times. Archivado desde el original el 13 de mayo de 2018. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  21. ↑ Brown, Noam; Sandholm, Tuomas (26 de enero de 2018). «Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals». Science (en inglés) 359 (6374): 418-424. Bibcode:2018Sci...359..418B. PMID 29249696. S2CID 5003977. doi:10.1126/science.aao1733. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  22. ↑ Ontanon, Santiago; Synnaeve, Gabriel; Uriarte, Alberto; Richoux, Florian; Churchill, David; Preuss, Mike (December 2013). «A Survey of Real-Time Strategy Game AI Research and Competition in StarCraft». IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 5 (4): 293-311. S2CID 5014732. doi:10.1109/TCIAIG.2013.2286295. 
  23. ↑ «Facebook Quietly Enters StarCraft War for AI Bots, and Loses». WIRED. 2017. Archivado desde el original el 2 de febrero de 2023. Consultado el 7 de mayo de 2018. 
  24. ↑ Schaeffer, J.; Burch, N.; Bjornsson, Y.; Kishimoto, A.; Muller, M.; Lake, R.; Lu, P.; Sutphen, S. (2007). «Damas resuelto». Science 317 (5844): 1518-1522. PMID 17641166. S2CID 10274228. 
  25. ↑ «El número de Dios es 20». 
  26. ↑ Bowling, M.; Burch, N.; Johanson, M.; Tammelin, O. (2015). «El póquer de límite heads-up está resuelto». Science 347 (6218): 145-9. Bibcode:2015Sci...347..145B. PMID 25574016. S2CID 3796371. doi:10.1126/science.1259433. 
  27. ↑ «En un gran avance de IA, el sistema de Google derrota en secreto al mejor jugador del antiguo juego de Go». WIRED. Archivado desde el original el 2 de febrero de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  28. ↑ Sheppard, B. (2002). «Scrabble de calidad de campeonato mundial». Inteligencia Artificial 134 (1–2): 241-275. doi:10.1016/S0004-3702(01)00166-7. 
  29. ↑ Tesauro, Gerald (March 1995). «Temporal difference learning y TD-Gammon». Comunicaciones de la ACM 38 (3): 58-68. S2CID 8763243. doi:10.1145/203330.203343. Archivado desde el original el 11 de enero de 2013. Consultado el 26 de marzo de 2008. 
  30. ↑ Tesauro, Gerald (Enero 2002). «Programación de backgammon utilizando redes neuronales de autoaprendizaje». Inteligencia Artificial 134 (1–2): 181-199. doi:10.1016/S0004-3702(01)00110-2. «... al menos otros dos programas de red neuronal también parecen ser capaces de jugar de forma sobrehumana». 
  31. ↑ «Kramnik vs Deep Fritz: La computadora gana el partido por 4:2». Chess News (en inglés estadounidense). 5 de diciembre de 2006. Archivado desde el original el 25 de noviembre de 2018. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  32. ↑ «La Semana en Ajedrez 771». theweekinchess.com. Archivado desde el original el 15 de noviembre de 2018. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  33. ↑ Nickel, Arno (May 2017). «Zor Gana en un Emocionante Final Fotográfico». www.infinitychess.com. Innovative Solutions. Archivado desde el original el 17 de agosto de 2018. Consultado el 17 de julio de 2018. «... en tercer lugar el mejor centauro ...» 
  34. ↑ Markoff, John (16 de febrero de 2011). «La computadora gana en 'Jeopardy!': No es trivial». The New York Times (en inglés estadounidense). ISSN 0362-4331. Consultado el 22 de febrero de 2023. 
  35. ↑ Jackson, Joab. «IBM Watson vence a los oponentes humanos en Jeopardy». PC World. IDG News. Archivado desde el original el 20 de febrero de 2011. Consultado el 17 de febrero de 2011. 
  36. ↑ «El Desafío de Arimaa». arimaa.com. Archivado desde el original el 22 de marzo de 2010. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  37. ↑ Roeder, Oliver (10 de julio de 2017). «Los Bots nos Vencieron. ¿Y ahora qué?». FiveThirtyEight. Archivado desde el original el 28 de diciembre de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  38. ↑ «AlphaGo vence a Ke Jie nuevamente para cerrar una partida de tres partes». The Verge. Archivado desde el original el 15 de julio de 2018. Consultado el 15 de julio de 2018. 
  39. ↑ Blair, Alan; Saffidine, Abdallah (30 de agosto de 2019). «La IA supera a los humanos en póquer sin límite de seis jugadores». Science 365 (6456): 864-865. Bibcode:2019Sci...365..864B. PMID 31467208. S2CID 201672421. doi:10.1126/science.aay7774. Archivado desde el original el 18 de julio de 2022. Consultado el 30 de junio de 2022. 
  40. ↑ «El nuevo conductor de IA de Sony logra tiempos de vuelta récord en Gran Turismo Sport». The Verge. Archivado desde el original el 23 de junio de 2023. Consultado el 23 de junio de 2023. 
  41. ↑ Proverbio: El cruciverbalista probabilístico. Por Greg A. Keim, Noam Shazeer, Michael L. Littman, Sushant Agarwal, Catherine M. Cheves, Joseph Fitzgerald, Jason Grosland, Fan Jiang, Shannon Pollard y Karl Weinmeister. 1999. En Actas de la Decimosexta Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial, 710-717. Menlo Park, Calif .: AAAI Press.
  42. ↑ Wernick, Adam (24 de septiembre de 2014). «'Dr. Fill' compite por la supremacía en la resolución de crucigramas, pero aún se queda corto». Public Radio International. Archivado desde el original el 28 de diciembre de 2017. Consultado el 27 de diciembre de 2017. «El primer año, el Dr. Fill quedó en el puesto 141 de unos 600 competidores. Lo hizo un poco mejor en el segundo año; el año pasado quedó en el puesto 65». 
  43. ↑ «El AI de Arago ahora puede vencer a algunos jugadores humanos en juegos complejos de estrategia cívica.». TechCrunch. 6 de diciembre de 2016. Archivado desde el original el 5 de junio de 2022. Consultado el 20 de julio de 2022. 
  44. ↑ «Bots de AI entrenados durante 180 años al día para vencer a humanos en Dota 2.». The Verge. 25 de junio de 2018. Archivado desde el original el 25 de junio de 2018. Consultado el 17 de julio de 2018. 
  45. ↑ Bethe, P. M. (2009). El estado del juego automático de bridge.
  46. ↑ «AlphaStar: Dominando el juego de estrategia en tiempo real StarCraft II». Archivado desde el original el 22 de julio de 2022. Consultado el 19 de julio de 2022. 
  47. ↑ «Suphx: La mejor IA de Mahjong del mundo». Microsoft. Archivado desde el original el 19 de julio de 2022. Consultado el 19 de julio de 2022. 
  48. ↑ «Investigadores de IA de DeepMind presentan 'DeepNash', un agente autónomo entrenado con aprendizaje por refuerzo multiagente sin modelo que aprende a jugar al juego de Stratego a nivel experto.». MarkTechPost. 9 de julio de 2022. Archivado desde el original el 9 de julio de 2022. Consultado el 19 de julio de 2022. 
  49. ↑ Bakhtin, Anton; Wu, David; Lerer, Adam; Gray, Jonathan; Jacob, Athul; Farina, Gabriele; Miller, Alexander; Brown, Noam (11 de octubre de 2022). «Mastering the Game of No-Press Diplomacy via Human-Regularized Reinforcement Learning and Planning». arXiv:2210.05492  [cs.GT]. 
  50. ↑ Hu, Hengyuan; Wu, David; Lerer, Adam; Foerster, Jakob; Brown, Noam (11 de octubre de 2022). «Human-AI Coordination via Human-Regularized Search and Learning». arXiv:2210.05125  [cs.AI]. 
  51. ↑ «Investigadores de Microsoft dicen que su nuevo sistema de aprendizaje profundo supera a los humanos y a Google - VentureBeat - Big Data - por Jordan Novet». VentureBeat. 10 de febrero de 2015. Archivado desde el original el 9 de agosto de 2017. Consultado el 8 de septiembre de 2017. 
  52. ↑ Santoro, Adam; Bartunov, Sergey; Botvinick, Matthew; Wierstra, Daan; Lillicrap, Timothy (19 de mayo de 2016). «One-shot Learning with Memory-Augmented Neural Networks». arXiv:1605.06065  [cs.LG]. «4.2. Clasificación de Omniglot: "La red mostró una alta precisión de clasificación en la segunda presentación de una muestra de una clase dentro de un episodio (82.8%), alcanzando hasta un 94.9% de precisión en la quinta instancia y un 98.1% de precisión en la décima.». 
  53. ↑ «Hombre contra máquina: ¿Quién gana cuando se trata de reconocimiento facial?». Neuroscience News. 3 de diciembre de 2018. Archivado desde el original el 20 de julio de 2022. Consultado el 20 de julio de 2022. 
  54. ↑ Yan, Ming; Xu, Haiyang; Li, Chenliang; Tian, Junfeng; Bi, Bin; Wang, Wei; Chen, Weihua; Xu, Xianzhe et ál. (17 de noviembre de 2021). «Alcanzando la paridad humana en la respuesta a preguntas visuales». arXiv:2111.08896  [cs.CL]. 
  55. ↑ a b c Zhang, D., Mishra, S., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ganguli, D., Grosz, B., ... & Perrault, R. (2021). Informe anual AI Index 2021. AI Index (Universidad de Stanford). Preimpresión arXiv arXiv:2103.06312.
  56. ↑ Metz, Cade (4 de septiembre de 2019). «Un avance en la tecnología de IA: aprobar un examen de ciencias de octavo grado». The New York Times. Archivado desde el original el 5 de enero de 2023. Consultado el 5 de enero de 2023. 
  57. ↑ a b c van der Maas, Han L.J.; Snoek, Lukas; Stevenson, Claire E. (julio de 2021). «¿Cuánta inteligencia hay en la inteligencia artificial? Una actualización en 2020». Intelligence 87: 101548. S2CID 236236331. doi:10.1016/j.intell.2021.101548. 
  58. ↑ McMillan, Robert (2015). «La IA de Google ahora es lo suficientemente inteligente como para jugar a Atari como los profesionales». Wired. Archivado desde el original el 5 de enero de 2023. Consultado el 5 de enero de 2023. 
  59. ↑ «Los robots con piernas se están preparando para caminar entre nosotros». The Verge. Archivado desde el original el 28 de diciembre de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  60. ↑ Hurst, Nathan. «Por qué importan los robots graciosos, que se caen y juegan fútbol». Smithsonian (en inglés). Archivado desde el original el 28 de diciembre de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  61. ↑ «El negocio de la inteligencia artificial». Harvard Business Review (en inglés). 18 de julio de 2017. Archivado desde el original el 29 de diciembre de 2017. Consultado el 28 de diciembre de 2017. 
  62. ↑ Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). ¿Qué puede hacer el aprendizaje automático? Implicaciones para la fuerza laboral. Ciencia, 358(6370), 1530-1534.
  63. ↑ Nie, W., Yu, Z., Mao, L., Patel, A. B., Zhu, Y., & Anandkumar, A. (2020). Bongard-logo: A new benchmark for human-level concept learning and reasoning. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 16468-16480.
  64. ↑ Stephenson, Matthew; Renz, Jochen; Ge, Xiaoyu (marzo de 2020). «La complejidad computacional de Angry Birds». Artificial Intelligence 280: 103232. S2CID 56475869. arXiv:1812.07793. doi:10.1016/j.artint.2019.103232. «A pesar de los numerosos intentos realizados en los últimos cinco años, el problema sigue sin resolverse en gran medida, y los enfoques de IA están lejos del rendimiento a nivel humano.» 
  65. ↑ Turing, Alan (1950). Computing Machinery and Intelligence (en inglés). Londres: Hutchinson & Co. 
  66. ↑ Schoenick, Carissa; Clark, Peter; Tafjord, Oyvind; Turney, Peter; Etzioni, Oren (23 de agosto de 2017). «Moving beyond the Turing Test with the Allen AI Science Challenge». Communications of the ACM 60 (9): 60-64. S2CID 6383047. Archivado desde [10.1145/3122814 el original] |url= incorrecta (ayuda) el 22 de abril de 2023. 
  67. ↑ Feigenbaum, Edward A. (2003). «Some challenges and grand challenges for computational intelligence». Journal of the ACM 50 (1): 32-40. S2CID 15379263. doi:10.1145/602382.602400. 
  68. ↑ Gray, Jim (2003). «What Next? A Dozen Information-Technology Research Goals». Journal of the ACM 50 (1): 41-57. S2CID 10336312. doi:10.1145/602382.602401. Archivado desde el original|urlarchivo= requiere |url= (ayuda) el 23 de abril de 2023. 
  69. ↑ Hernandez-Orallo, Jose (2000). «Beyond the Turing Test». Journal of Logic, Language and Information 9 (4): 447-466. S2CID 14481982. doi:10.1023/A:1008367325700. 
  70. ↑ Kuang-Cheng, Andy Wang (2023). «International licensing under an endogenous tariff in vertically-related markets». Journal of Economics (en inglés). Consultado el 23 de abril de 2023. 
  71. ↑ Dowe, D. L.; Hajek, A. R. (1997). «A computational extension to the Turing Test». Proceedings of the 4th Conference of the Australasian Cognitive Science Society. Archivado desde el original el 28 de junio de 2011. 
  72. ↑ Hernandez-Orallo, J.; Dowe, D. L. (2010). «Measuring Universal Intelligence: Towards an Anytime Intelligence Test». Artificial Intelligence 174 (18): 1508-1539.  Parámetro desconocido |citeseerx= ignorado (ayuda)
  73. ↑ Hernández-Orallo, José; Dowe, David L.; Hernández-Lloreda, M.Victoria (marzo de 2014). «Universal psychometrics: Measuring cognitive abilities in the machine kingdom». Cognitive Systems Research 27: 50-74. S2CID 26440282. doi:10.1016/j.cogsys.2013.06.001. hdl:10251/50244. 
  74. ↑ a b Varanasi, Lakshmi (marzo de 2023). «Los modelos de IA como ChatGPT y GPT-4 están destacando en exámenes desde el examen de abogacía hasta Biología AP. Aquí hay una lista de los difíciles exámenes que ambas versiones de IA han aprobado.». Business Insider. Consultado el 22 de junio de 2023. 
  75. ↑ Rudy, Melissa (24 de mayo de 2023). «La última versión de ChatGPT aprueba el examen estilo "board" de radiología, resalta el "potencial en crecimiento" de la IA, según un estudio». Fox News. Consultado el 22 de junio de 2023. 
  76. ↑ Bhayana, Rajesh; Bleakney, Robert R.; Krishna, Satheesh (1 de junio de 2023). «GPT-4 in Radiology: Improvements in Advanced Reasoning». Radiology 307 (5). doi:10.1148/radiol.230987. 
  77. ↑ «ILSVRC2017». image-net.org (en inglés). Archivado desde el original el 2 de noviembre de 2018. Consultado el 6 de noviembre de 2018. 
  78. ↑ a b Gray, Richard (2018). «How long will it take for your job to be automated?». BBC (en inglés). Archivado desde el original el 11 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  79. ↑ a b «AI will be able to beat us at everything by 2060, say experts». New Scientist. 2018. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  80. ↑ a b Grace, K., Salvatier, J., Dafoe, A., Zhang, B., & Evans, O. (2017). When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts. arXiv preprint arXiv:1705.08807.
  81. ↑ McClain, Dylan Loeb (11 de septiembre de 2010). «Bent Larsen, Chess Grandmaster, Dies at 75». The New York Times. Archivado desde el original el 25 de marzo de 2014. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  82. ↑ «The Business of Artificial Intelligence». Harvard Business Review (en inglés). 18 de julio de 2017. Archivado desde el original el 18 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  83. ↑ «4 Crazy Predictions About the Future of Art». Inc.com (en inglés). 2017. Archivado desde el original el 12 de septiembre de 2017. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  84. ↑ Koch, Christof (2016). «How the Computer Beat the Go Master». Scientific American (en inglés). Archivado desde el original el 6 de septiembre de 2017. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  85. ↑ «'I'm in shock!' How an AI beat the world's best human at Go». New Scientist. 2016. Archivado desde el original el 13 de mayo de 2016. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  86. ↑ Moyer, Christopher (2016). «How Google's AlphaGo Beat a Go World Champion». The Atlantic. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  87. ↑ Johnson, George (29 de julio de 1997). «To Test a Powerful Computer, Play an Ancient Game». The New York Times. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  88. ↑ Johnson, George (4 de abril de 2016). «To Beat Go Champion, Google's Program Needed a Human Army». The New York Times. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  89. ↑ «Cracking GO». IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News (en inglés). 2007. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  90. ↑ a b «The Mystery of Go, the Ancient Game That Computers Still Can't Win». WIRED. 2014. Archivado desde el original el 31 de enero de 2016. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  91. ↑ Gibney, Elizabeth (28 de enero de 2016). «Google AI algorithm masters ancient game of Go». Nature (en inglés) 529 (7587): 445-446. Bibcode:2016Natur.529..445G. PMID 26819021. S2CID 4460235. doi:10.1038/529445a. Archivado desde el original el 2 de mayo de 2019. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  92. ↑ a b Bostrom, Nick (2013). Superintelligence (en inglés). Oxford: Oxford University Press. ISBN 978-0199678112. 
  93. ↑ Khatchadourian, Raffi (16 de noviembre de 2015). «The Doomsday Invention». The New Yorker. Archivado desde el original el 29 de abril de 2019. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  94. ↑ Müller, V. C., & Bostrom, N. (2016). Future progress in artificial intelligence: A survey of expert opinion. In Fundamental issues of artificial intelligence (pp. 555-572). Springer, Cham.
  95. ↑ Muehlhauser, L., & Salamon, A. (2012). Intelligence explosion: Evidence and import. In Singularity Hypotheses (pp. 15-42). Springer, Berlin, Heidelberg.
  96. ↑ Tierney, John (25 de agosto de 2008). «Vernor Vinge's View of the Future - Is Technology That Outthinks Us a Partner or a Master ?». The New York Times. Archivado desde el original el 24 de diciembre de 2017. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  97. ↑ «Superhumanism». WIRED. 1995. Archivado desde el original el 2 de septiembre de 2017. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  98. ↑ «Tech Luminaries Address Singularity». IEEE Spectrum: Technology, Engineering, and Science News (en inglés). 2008. Archivado desde el original el 30 de abril de 2019. Consultado el 31 de enero de 2018. 
  99. ↑ Molloy, Mark (17 de marzo de 2017). «Expert predicts date when 'sexier and funnier' humans will merge with AI machines». The Telegraph. Archivado desde el original el 31 de enero de 2018. Consultado el 31 de enero de 2018. 

Notas

[editar]
  1. ↑ IEEE Spectrum atribuye a Moore tanto "Nunca" como "No creo que este tipo de cosas vaya a suceder, al menos durante mucho tiempo"

Enlaces externos

[editar]