Exploraremos qué es la amplificación de inteligencia a través de interfaces cerebro-máquina (BMI), por qué es importante y por qué puede haber una división futura entre los humanos que permanecen sin mejorar y los humanos que eligen amplificar su inteligencia creando una simbiosis sinérgica con la inteligencia artificial ( AI).
Los seres humanos que se conectan con los IMC tendrán el don de un rendimiento cognitivo mejorado y una mayor productividad en el lugar de trabajo y más allá.
¿Qué es la amplificación de inteligencia?
El concepto de Amplificación de Inteligencia fue introducido por primera vez por William Ross Ashby en su innovador libro titulado Introducción a la Cibernética. Luego, el término evolucionó para convertirse en lo que ahora reconocemos como Inteligencia Aumentada, una subsección del aprendizaje automático que está diseñada, ante todo, para mejorar y mejorar la inteligencia humana con la ayuda de la IA. El concepto es mejorar tanto la toma de decisiones humanas como el rápido acceso a la información que tienen los humanos para mejorar la calidad de esas decisiones. Aquí es donde termina el significado actual de Inteligencia Aumentada, es una IA que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para ayudar a los humanos con datos procesables, pero no existe una relación simbiótica en tiempo real.
Aquí es donde los IMC entran en escena, permitirán la mejora de la cognición humana mucho más allá la versión actual de Inteligencia Aumentada.
A diferencia de nuestro acceso actual a los datos que se realiza con computadoras, teléfonos inteligentes u otros dispositivos, un BMI está inherentemente diseñado para que se pueda acceder a Internet y a la IA que permite el acceso a Internet sin un dispositivo externo. El BMI se implantará dentro del cerebro humano e inherentemente se convierte en una extensión de la mente humana.
En otras palabras, en lugar de depender de la memoria, tener que abrir un libro o visitar un sitio web, un ser humano mejorado podría tener acceso a toda la información almacenada en Internet, y una IA avanzada podría alimentar los puntos de datos relevantes. al cerebro humano, lo que le permite tener el control total. Si alguna vez ha tenido un momento en el que no puede recordar cierto recuerdo o recordar una fecha específica, es una experiencia frustrante. Con la inteligencia aumentada, podría tener un recuerdo perfecto debido a que el sistema de IA se convierte en una extensión de su banco de memoria biológica.
Este tipo de amplificación de la inteligencia se exploró más a fondo en “Simbiosis hombre-computadora” un artículo especulativo publicado en 1960 por JCR Licklider. Este artículo esclarecedor ofrece una descripción temprana de cómo los humanos deben aprender a controlar la IA formando una relación simbiótica con la IA. Como afirma JCR Licklider, “Permitir que los hombres y las computadoras cooperen en la toma de decisiones y el control de situaciones complejas sin una dependencia inflexible de programas predeterminados”.
El aprendizaje automático es el ingrediente secreto que asegura que una computadora, por supuesto, no esté predeterminada, sin embargo, aún no aborda el problema de cómo podemos acceder a esta simbiosis.
JCR Licklider continuó con este comentario: “La esperanza es que, en no muchos años, los cerebros humanos y las máquinas informáticas se acoplen muy estrechamente, y que la asociación resultante piense como ningún cerebro humano jamás ha pensado y procese datos de una manera manera no abordada por las máquinas de manejo de información que conocemos hoy”.
Un ejemplo temprano de cómo se está implementando esto se puede ver en el mundo del ajedrez. Aunque la mayoría de la gente está familiarizada con La pérdida de Garry Kasparov en 1997, ante la computadora IBM Deep Bluehay un desarrollo más nuevo e interesante.
Si bien sabemos desde hace décadas que un sistema avanzado de IA puede derrotar fácilmente a cualquier jugador de ajedrez, lo que es más interesante son los desarrollos recientes en los que un La IA puede ser derrotada por un equipo humano y de IA. En este entorno cooperativo, el equipo divide las tareas, la IA hace el trabajo pesado de los cálculos masivos, el reconocimiento de patrones y el pensamiento avanzado. El humano agrega valor aprovechando la intuición humana y décadas de estudio del tablero.
Si bien actualmente el equipo humano y de IA puede derrotar a una IA, aún se desconoce si este tipo de victoria se mantendrá constante en el futuro. No obstante, este es un indicador serio de que si los humanos pudieran comunicarse, coordinar y controlar adecuadamente una IA que es esencialmente una extensión de sus mentes, los principales problemas que no pueden ser abordados por los humanos hoy en día, o por programas de IA independientes, podrían resolverse. manejado por una unión de ambos.
Uno de los comentarios finales de JCR Licklider establece claramente la importancia de diseñar BMI capaces de permitir la comunicación de IA en tiempo real dentro del cerebro humano.
“El otro objetivo principal está estrechamente relacionado. Es llevar las máquinas de cómputo de manera efectiva a los procesos de pensamiento que deben ocurrir en “tiempo real”, un tiempo que se mueve demasiado rápido para permitir el uso de computadoras de manera convencional. Imagine intentar, por ejemplo, dirigir una batalla con la ayuda de una computadora en un horario como este. Usted formula su problema hoy. Mañana te la pasas con un programador. La próxima semana la computadora dedica 5 minutos a armar tu programa y 47 segundos a calcular la respuesta a tu problema. Obtiene una hoja de papel de 20 pies de largo, llena de números que, en lugar de proporcionar una solución final, solo sugieren una táctica que debe explorarse mediante simulación. Obviamente, la batalla terminaría antes de que comenzara el segundo paso en su planificación. Pensar en interacción con una computadora de la misma manera que piensas con un colega cuya competencia complementa la tuya requerirá un acoplamiento mucho más estrecho entre el hombre y la máquina de lo que sugiere el ejemplo y de lo que es posible hoy en día”.
¿Cómo funciona la amplificación de inteligencia?
La amplificación de inteligencia a través de BMI aún está en sus inicios y es un trabajo en progreso. Debe entenderse que el cerebro humano aprovecha el reconocimiento de patrones para comprender el simbolismo y crear conexiones entre los datos. Por ejemplo, si ve líneas estructuradas en una secuencia específica, como la letra A, entonces puede reconocer el símbolo A. A partir de ahí, puede hacer que la letra forme un patrón en su cerebro cuando lea la palabra MANZANA. Luego podrá reconocer patrones adicionales cuando lea que UNA MANZANA CAYÓ DE UN ÁRBOL. El cerebro humano continúa haciendo conexiones desde los personajes, las palabras, las oraciones, los párrafos, los capítulos y luego a los libros y más allá.
El problema es que el cerebro humano no tiene un recuerdo perfecto, y este sistema imperfecto hace que los sistemas de reconocimiento de patrones fallen. Imagínese lo que sucedería si pudiera leer un libro completo y un sistema de inteligencia artificial pudiera formar esos reconocimientos de patrones que se necesitan para proporcionar un recuerdo perfecto al instante. Esto mejoraría la capacidad del ser humano para trabajar en un ensayo, crear productos o servicios que se basen en esa información o simplemente tener una conversación inteligente sin fallas en la memoria.
En otros casos, mientras se encuentra en medio de una conversación, el cerebro humano podría conectarse instantáneamente a Internet para localizar información en tiempo real y distribuir o transmitir esa información. En lugar de tener que ver un video de YouTube varias veces para aprender algo, verlo una vez sería suficiente para recordarlo perfectamente. La ventaja añadida de los sistemas de reconocimiento de patrones adicionales es que el cerebro humano podría decodificar el video y el audio más rápido que en tiempo real. Esto significa que el humano podría absorber el contenido del video a velocidades de 2x, 3x o más.
¿Dónde puedo encontrar interfaces cerebro-máquina?
Todavía es muy pronto para este tipo de amplificación de inteligencia. Hay múltiples esfuerzos en marcha para desarrollar varios BMI que eventualmente podrían evolucionar hacia este tipo de aplicación. La más notable es la compañía de Elon Musk. Neuralink eso está en las primeras etapas de desarrollo de un BMI de ancho de banda ultra alto para conectar humanos y computadoras.
Neurallink está trabajando para crear el primer implante neural que permitirá a los usuarios controlar una computadora o dispositivo móvil dondequiera que vayan. Para lograr esto, se insertan hilos a escala micrométrica en áreas del cerebro que controlan el movimiento. Cada hilo contiene muchos electrodos y los conecta a un implante que se llama Link.
Incluso los desarrolladores de un sistema de IMC pueden no entender completamente cómo funciona en un nivel neuroquímico de micras. Debido a la plasticidad del cerebro humano (capacidad de modificarse a sí mismo), en realidad es el cerebro humano el que recibe entradas y luego aprende por sí mismo las salidas necesarias para que el BMI haga su magia.
La mayoría de los BMI utilizan un decodificador para descifrar las ondas cerebrales y los patrones que recibe el cerebro humano. Este decodificador utiliza varios tipos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, para aprender a decodificar la información recibida en un intento de identificar las intenciones de movimiento y las acciones deseadas. Al decodificar estos patrones, puede comprender mejor lo que el cerebro humano está tratando de lograr.
Es un sistema de circuito cerrado en el que el usuario crea una intención de motor con solo pensar, y el decodificador Neuralink descifra la intención. Esto traduce el pensamiento en acción que luego se representa en el mundo mediante un cursor o un brazo robótico. El ser humano recibe una confirmación visual de una acción exitosa y esa retroalimentación neuroquímica entrena al cerebro para controlar más fácilmente el Neuralink. El desafío para cualquier empresa de BMI es construir un decodificador que no sea una carga de aprendizaje demasiado grande para el usuario final.
Algunos de los problemas con los BMI actuales involucran la latencia, este es el tiempo de retraso entre la entrada y la salida tanto en el lado humano como en el BMI. Actualmente, Neuralink está trabajando para solucionar algunos de los problemas relacionados con este problema, según lo declarado por Joseph O’Doherty, neuroingeniero de Neuralink y jefe de su equipo de señales cerebrales, en una entrevista.
“El primer paso es encontrar las fuentes de latencia y eliminarlas todas. Queremos tener baja latencia en todo el sistema. Eso incluye detectar picos; eso incluye procesarlos en el implante; eso incluye la radio que tiene que transmitirlos; hay todo tipo de detalles de paquetización con Bluetooth que pueden agregar latencia. Y eso incluye el lado de recepción, donde haces algo de procesamiento en el paso de inferencia de tu modelo, y eso incluso incluye dibujar píxeles en la pantalla para el cursor que estás controlando. Cualquier pequeña cantidad de retraso que tenga allí agrega retraso y eso afecta el control de circuito cerrado”.
Si bien Neuralink es el ejemplo más popular de BMI, hay muchos otros equipos que también trabajan en proyectos fascinantes. Por ejemplo, los investigadores del Instituto Médico Howard Hughes han habilitado con éxito un BMI para escribir la escritura mental de los usuarios por primera vez. El equipo descifró la actividad cerebral asociada con escribir cartas a mano para lograr el resultado. En este caso, con la práctica, el cerebro aprendió a pensar estratégicamente sobre la escritura a mano en una secuencia que luego fue reconocida por el IMC. El participante paralizado pudo escribir 90 caracteres por minuto, que es más del doble de la cantidad registrada previamente con un tipo diferente de IMC.
Otro ejemplo incluye un estudio con dos participantes de un ensayo clínico que tienen parálisis, y usaron el Sistema BrainGate con un transmisor inalámbrico. A través del transmisor inalámbrico, podían apuntar, hacer clic y escribir en una tableta estándar.
Inteligencia Simbiótica Amplificada vs Inteligencia Humana
Podemos imaginar un mundo en el que algunos humanos se aumenten mientras que otros humanos eligen ser naturales y no logran aumentarse a sí mismos. El peligro detrás de esto es que ampliará la brecha entre los humanos ricos con los medios financieros para mejorarse a sí mismos y otros humanos que quieran o no permanecer sin mejorar.
Un empleado mejorado podrá lograr ahorros de tiempo significativos al no tener que adivinar ellos mismos, con una capacidad fácil de recordar información instantáneamente o recuperar datos previamente desconocidos de Internet. Una IA podría alertar rápidamente al ser humano (o filtrar) la información que sea irrelevante, falsa o de calidad inferior. El ser humano aumentado con memoria perfecta puede pivotar en la forma en que realiza las tareas, y podría aumentar exponencialmente tanto la eficiencia como la productividad.
En lugar de escribir texto o hablar en voz alta, el humano mejorado podría simplemente pensar y el texto aparecería mágicamente en una pantalla. El ahorro de tiempo de esta versión más simple de un BMI sería significativo. El BMI con el sistema de inteligencia artificial puede simplemente implantarse en el cerebro humano y cargarse de forma inalámbrica a fuentes de energía externas, o ser capaz de alimentarse a sí mismo con el mismo tipo de calorías y recursos que están integrados en el cuerpo y el cerebro humanos. Si bien es súper especulativo, puede haber nanobots que puedan cruzar la barrera hematoencefálica para generar un IMC.
Un humano mejorado puede encontrar que la conversación con un humano no mejorado es redundante y aburrida. Pueden optar por asociarse con otros humanos mejorados que deseen colaborar para iniciar negocios, escribir documentos fundamentales o volverse productivos de otras maneras. Un empleador puede optar por ignorar los antecedentes educativos o la experiencia y, en su lugar, centrarse en contratar solo personal que haya mejorado.
La sociedad podría tomar diferentes caminos, cada uno de los cuales conduciría a diferentes resultados. En un camino podría haber dos tipos de humanos que simplemente aprenden a coexistir.
Antes de que el IMC alcance este estado, los primeros desarrollos se centran en problemas neurológicos que incluyen lo siguiente:
- Pérdida de memoria
- Pérdida de la audición
- Ceguera
- Parálisis
- Depresión
- Insomnio
- Dolor extremo
- convulsiones
- Ansiedad
- Adiccion
- trazos
- Daño cerebral
No debe olvidarse que el objetivo a largo plazo de Neurallink como declarado por Elon Musk es, “Crear una interfaz de alto ancho de banda que permita a los humanos seguir el viaje”. Las implicaciones son que si desarrollamos con éxito la Inteligencia General Artificial, este desarrollo inevitablemente nos lleva a la Superinteligencia. Un BMI será la solución final de la humanidad para vivir en un mundo que cuenta con Superinteligencia que es mucho más avanzada que nuestros cerebros humanos biológicos actuales. Queda por ver cuántos humanos eligen mejorarse a sí mismos, mientras tanto, los BMI siguen siendo uno de los desarrollos más importantes que presentan sistemas de aprendizaje de refuerzo profundo.