WHEN ROBOTS SURPASSES US.

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Artificial intelligence (AI), is a possibility that does not have to be ignored by governments and common people, in as much as it has been established in Moore’s Law, it will emerge in the next 50 years, with immediate revolutionary consequences in political, social, economic, commercial, technological, scientific and environmental scopes. Although doubt and skepticism exists on the matter, the real thing is that machines will exceed us in processing capacity. If you don’t believe that look the enormous speed and capacity of processing of Deep Blue, already almost invincible in matches of elite chess. According to one seminal article of Nick Bostrom (whose main ideas are reproduced here), AI creation needs 3 basic elements: hardware, software and mechanisms of input/output. I) Input/output technology already exists (video cameras, audio,loudspeakers, robotic arms, etc), able to interact and to adapt to environment. With respect to the hardware it is clear that the speed (the limitant factor but), is but important that memory. The estimates of human brain processing capacity oscillate between: 100 million to 100 billions of MIPS (1 MIPS = 1 million instruction per second). Deep Blue, processes at the moment around 10 million MIPS, which implies that we are closely to reach the requirements of hardware necessary to create AI, similar to the human one. Extrapolating the historical growth of artificial hardware (Moore’s Law: exponential growth of computational capacity), we will conclude that the capacity of computacional processing is duplicated incessantly every 18 months, being expected that similar human brain processing capacity will be reached around the 2019. Around the 2050 the machines will have exceeded the human brain processing capacity II) The problem of software is but difficult to analyze in rigorous form, although we know that it can be solved. First to do is to solve how the human brain works and to copy it. We have slight knowledge of how human brains run computational mechanisms and also of early sensorial processing mechanisms. We have also good computational models of the visual area and how it works in complex cognitive visual stages.

On another side, we already know the basic algorithms of learning (and how they are modified by experience), that govern the actions of synapsis. The general structure of neuronal networks has already being mapped. We know a lot about neeuronal interconnectivity and interrelations between different cortical areas. Although we are far from understanding high levels of thought, we understand the work of some of its individual components. Retinas and cocleas made of silicone already exist, doing the same biological things that its contraparts. However to simulate a total brain requires enormous amounts of computational power (hoped be available in two decades). The desirable AI is one that can be educated and learned by experience. Finally we have molecular nanotechnology able to manufacture accurately an ample rank of atomic structures, the same one that is expected to provides us with a without precedent dominion on the structure of the matter. With nanotechnology, it is hoped to analyze congealed or vitrified human brains registering the position of each neuron, synapse and other parameters (analogous project to the Human Genome). The map equivalent to a 3D scan would serve to run virtual human cerebral simulations in up-to-date computers. From the previous context 4 consequences will be derived: 1) An AI, can be copied like any other computational program, with costs near zero, being expected will exists quickly great number of these, amplifying their initial impact 2)
Artificial AI took quickly to the creation of other machines that will exceed all human intellectual activities. If we guided ourselves by the Moore`s Law, after the 2050 humans would be incapable of competing intellectually with artificial AI 3) The technological progress in other fields will be accelerated with the arrival of AI. Will be fast improved : scientific and technological research. Philosophical thought will be indeed lead by machines. The same machines will design the following generation of AIs, until arriving to a singularity: fast technological progress, with genuine superintelligences (intelligent intellect but in any field, including scientific creativity, general wisdom and social skills) 4) Unlike other technologies, the AIs will not be simple tools, they will be agents potentially independent, able to have own initiatives and plans.

CUANDO LOS ROBOTS NOS SOBREPASEN

Inteligencia Artificial (AI), es una posibilidad que no debe ser ignorada por los gobiernos y publico en general, en tanto como lo establece la Ley de Moore, esta emergera de todos modos en los próximos 50 años, con consecuencias revolucionarias inmediatas en los ambitos social, politico, economico, comercial, tecnologico, cientifico y medioambiental. Aunque exista duda y escepticismo al respecto, lo real es que las maquinas nos sobrepasaran en capacidad de procesamiento. Sino echemosle una mirada a la enorme velocidad y capacidad de procesamiento de Deep Blue, ya casi invencible en torneos de ajedrez de elite. De acuerdo al articulo seminal de Nick Bostrom (de quien tomamos sus principales ideas en este articulo), la creación de AI necesita 3 elementos basicos : hardware, software y mecanismos de entrada y salida. 1) La tecnologia input/output ya existe (video camaras, audios, parlantes, brazos roboticos, etc), capaces de interactuar y adaptarse al medio ambiente. 2) Con respecto al hardware es evidente que la velocidad (el factor mas limitante), es mas importante que la memoria. Los estimados de la capacidad de procesamiento cerebral humano oscilan entre : 100 millones a 100 billones de MIPS (1 MIPS = 1 Millon de Instrucciones por segundo). Deep Blue, procesa actualmente alrededor de 10 millones de MIPS, lo que implica que estamos muy cerca de alcanzar los requerimientos de hardware necesarios para crear AI, similar a la humana. Extrapolando el crecimiento histórico del hardware artificial (Ley de Moore : crecimiento exponencial de la capacidad computacional), concluiremos que la capacidad de procesamiento computacional se duplica incesantemente cada 18 meses, esperandose que la capacidad de procesamiento del cerebro humano sea alcanzada el 2019. Alrededor del 2050 las maquinas habran sobrepasado la capacidad de procesamiento del cerebro humano. 2) El problema del software es mas dificil de analizar en forma rigurosa, aunque sabemos que puede ser soluccionado. Lo primero que hay que hacer es resolver como trabaja el cerebro humano y copiarlo. Ya se tienen nociones de como funcionan los mecanismos computacionales cerebrales y el procesamiento sensorial temprano ; se tienen buenos modelos computacionales de la corteza visual primaria y se trabaja en estadios mas complejos de la cognición visual.

De otro lado, ya se entienden los algoritmos básicos de aprendizaje modificados por la experiencia, que gobiernan las acciones de las sinapsis. La estructura general de las redes neuronales es mapeada conforme se aprende mas sobre la interconectividad neuronal y las interrelaciones entre diferentes areas corticales. Aunque se esta lejos de comprender los niveles mas altos del pensamiento, ya se entiende el trabajo de algunos componentes individuales. Ya existen retinas y cocleas de silicona, haciendo las mismas cosas que sus contrapartes biológicas. Pero simular un cerebro total requiere enormes cantidades de poder computacional (capacidad disponible en dos decadas). La AI deseable es aquella que se eduque y aprenda por experiencia. Finalmente tenemos la nanotecnologia molecular capaz de manufacturar un amplio rango de estructuras con precision atómica, la misma que se espera nos proporcione un dominio sin precedentes sobre la estructura de la materia. Con la nanotecnologia, se espera analizar cerebros humanos congelados o vitrificados registrando la posición de cada neurona, sinapsis y otros parametros relevantes. Un proyecto análogo al Genoma Humano. El mapa equivalente a un scan trimensional serviria para correr simulaciones cerebrales humanas virtuales en una computadora avanzada. Del contexto anterior emergen 4 implicancias:1) Una AI, basada en softwares, puede ser copiada al igual que cualquier otro programa computacional, con costos cercanos a zero, esperandose existan rapidamente gran numero de estas, amplificando su impacto inicial .

2) La AI artificial del mismo nivel que la humana, llevará rapidamente a la creación de máquinas que sobrepasaran las actividades intelectuales humanas. Si nos guiamos por la Ley de Moore, la capacidad cerebral humana será alcanzada el 2020. Después del 2050 los humanos seran incapaces de de competir intelectualmente con las AI artificiales 3) El progreso tecnológico en otros campos será acelerado con el arribo de la AI. Esta, acelerará la investigación cientifica, tecnológica y el pensamiento filosófico que serán conducidos mas efectivamente por maquinas. Las mismas maquinas diseñaran la siguiente generación de AIs, hasta llegar a una singularidad : progreso tecnológico rapido, con superinteligencias genuinas (intelecto mas inteligente en cualquier campo, incluyendo creatividad cientifica, sabiduría general y destrezas sociales) 4) A diferencia de otras tecnologías, las AIs no son simples herramientas, son agentes potencialmente independientes, capaces de tener iniciativas y planes propios.