Todo parece indicar que hemos migrado oficialmente de la era de Internet a la de AI. Si Internet definió un nuevo mundo de transformación en la forma en que íbamos a consumir, vender, entretener y más, la IA ahora está preparada para establecer otro gran salto en nuestra actividad humana colectiva.
Los expertos dicen que los cálculos ultrarrápidos de la IA traerán nuevas ganancias incomparables en productividad e innovación para usted y para mí como nunca antes se había visto.
Seremos capaces de detectar tumores cancerosos a la velocidad del rayo, desentrañar el código genético detrás de las enfermedades, diseñar nuevos medicamentos, descubrir fuentes de energía libres de carbono, eliminar el trabajo pesado y quién sabe qué más.
Excepto que hay algunas trampas no tan menores.
La primera es que la Ley de Moore, postulada por el legendario cofundador de Intel, Gordon Moore, quien dijo que la densidad de los chips se duplicará aproximadamente cada 18 meses, pronto chocará contra una pared, si es que no lo ha hecho ya. (Cada vez es más complicado achicar un chip más de lo que ya tenemos).
«En los 15 años transcurridos entre 1986 y 2001, el rendimiento del procesador aumentó en un promedio del 52 por ciento anual, pero en 2018, esto se había reducido a sólo el 3,5 por ciento anual, una virtual paralización». dice Klaus E. Mogensen en la revista Farsight.
El segundo problema es más grave. Las redes neuronales artificiales (RNA), que procesan grandes cantidades de conjuntos de datos del mundo real (big data) utilizando chips informáticos de silicio, son espectaculares. bebedores de energía y agua.
Entrenar RNA en el hardware actual produce cantidades colosales de calor que requieren cantidades igualmente masivas de enfriamiento que simplemente no es frío en una era de crisis climática aguda.
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Según estimaciones recientes, en sólo tres años, los modelos de IA y sus chips acabarán absorbiendo tanta electricidad como el gobierno de Países Bajos.
Si esto no fuera lo suficientemente malo, se avecina un desafío técnico en el que las velocidades de procesamiento de la red se verán afectadas debido a la separación física de los datos de los procesadores, un problema comúnmente conocido como «cuello de botella de von Neumann«.
En otras palabras, lo que la IA necesita desesperadamente es una revolución épica en el hardware de IA. Afortunadamente, a un grupo de científicos se le ocurrió precisamente eso.
Una obviedad
Es una solución ingeniosa que no utiliza fábricas ni supercomputadoras, sino el órgano más poderoso conocido por todas las especies vivientes: el cerebro humano.
Fusionar el cerebro humano con máquinas, denominado biocomputación Puede parecer extravagante, pero se está convirtiendo en un antídoto cada vez más popular contra las limitaciones de la tecnología existente.
Considere las diferencias entre los dos: las redes neuronales ingieren millones de vatios de energía al día para funcionar. Por el contrario, el cerebro humano sólo necesita 20 vatios.
La eficiencia energética es sólo una faceta de las maravillas del cerebro humano. Hay otra razón por la que las redes neuronales artificiales están diseñadas para imitarlo.
El diseño sobrenatural del órgano es incomparable por su intrincada estructura que le permite hacer cosas con las que las máquinas sólo pueden soñar (en simulaciones diseñadas por el cerebro, por supuesto).
La enorme capacidad de conexión en red del cerebro humano es difícil de comprender: cerca de 100 mil millones. neuronas (cada uno conectado a unos 10.000 otros) y un cuatrillón sinapsis (donde se conectan las neuronas), todos trabajando sin parar disparándose cargas químicas o eléctricas entre sí en forma de llamada y respuesta.
Esta increíble relación entre potencia de cálculo y uso de energía es algo que Feng Guo, profesor asociado de ingeniería de sistemas inteligentes en la Escuela de Informática, Computación e Ingeniería Luddy de la Universidad de Indiana, quiere explotar. (El polifacético Guo también recibió 3,8 millones de dólares en subvenciones federales para el desarrollo de un innovador dispositivo portátil para detectar y tratar una sobredosis de opioides en tiempo real).
Al diseñar un sistema informático híbrido que fusiona hardware electrónico con el cerebro humano «organoides«, el Dr. Guo y otros como él están compitiendo para producir una generación completamente nueva de computadoras que superen fácilmente a las máquinas actuales en velocidad de procesamiento y uso de energía.
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Ésta es la promesa del nuevo campo de la biocomputación, que llega a donde ninguna máquina ha llegado antes, especialmente en su capacidad de fusionarse con órganos humanos para avanzar en campos como la medicina.
El Dr. Guo y sus colegas decidieron cultivar una variedad de cultivos de células cerebrales (neuronas y células madre en etapa temprana y maduras, entre otras) y las montaron en una matriz de electrodos múltiples y luego la estimularon eléctricamente.
El cerebro es único en el sentido de que las cargas eléctricas le permiten cambiar sus conexiones neuronales y, de hecho, aprender por sí mismo, algo llamado plasticidad sinaptica.
Así es como los humanos son capaces de utilizar técnicas de entrenamiento cerebral para deshacerse de los malos hábitos o convertir los pensamientos negativos en positivos, cambiando así drásticamente la estructura mental.
Deseosos de ver de qué tipo de cosas podría ser capaz su organoide primitivo, Guo y sus colegas lo probaron convirtiendo primero 240 clips de audio de ocho personas pronunciando vocales japonesas en señales de audio. Fueron traducidos por un decodificador de IA y luego introducidos en el organoide para darles sentido.
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Los resultados fueron sorprendentes. El organoide decodificó con éxito las señales en la categoría correcta de vocales con una tasa de precisión del 78%, más baja que la red neuronal de IA promedio actual, pero que utilizó cantidades minúsculas de potencia y escaso entrenamiento.
«A través del entrenamiento de estimulación eléctrica, pudimos distinguir las vocales de un individuo de un grupo de hablantes», Guo dijo. «Con la formación hemos activado el aprendizaje no supervisado de sistemas informáticos híbridos».
Este fue quizás el descubrimiento más importante del organoide: una capacidad demostrada de autoaprendizaje hacia una mayor tasa de precisión. Incluso fue capaz de realizar ecuaciones matemáticas complejas y no lineales.
Esto entonces podría convertirse en el eje del futuro procesamiento de IA: la capacidad de una biocomputadora, equipada con los cerebros más inteligentes del mundo, para procesar, aprender y recordar cosas, todo en un solo espacio, en comparación con los compartimentos separados de procesador y memoria de las máquinas actuales. .
De un solo golpe, el organoide puede eliminar el calor, poner fin a las limitaciones de la ley de Moore, aprender por sí mismo sin esfuerzo y poner fin a la bifurcación memoria-procesador de la informática actual.
materia gris
Pero las cosas no son tan blancas o negras, dicen los expertos en este campo.
Entonces, antes de comenzar a recolectar nuestras propias células cerebrales internamente para comenzar a construir máquinas del siguiente nivel, vale la pena escuchar las preocupaciones de científicos como Lena Smirnova, profesora asistente de salud pública en la Universidad Johns Hopkins.
Un problema importante rodea las preocupaciones neuroéticas, considerando que hay células cerebrales vivas en acción.
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Smirnova, junto con sus colegas Brian Caffo y Erik C. Johnson, también dice que Brainoware de Guo aún no ha demostrado la capacidad de almacenar información a largo plazo y utilizarla para calcular cosas. Lograr esto y al mismo tiempo mantener sanas las células cerebrales es un gran desafío en este campo, afirma.
En otras palabras, puede que sea mejor posponer el momento de abrir el champán hasta que se resuelvan esas preocupaciones.
Dicho esto, los científicos elogiaron el experimento como innovador, «probablemente para generar conocimientos fundamentales sobre los mecanismos del aprendizaje, el desarrollo neuronal y las implicaciones cognitivas de las enfermedades neurodegenerativas».