¿Sería posible para una persona en un país remoto, desconectado de cualquier departamento de investigación, descubrir e implementar una IA fuerte?

Implementar una IA fuerte independientemente? Si. ¡Absolutamente!

Todo el campo necesita nuevas ideas y surgen grandes cosas cuando los laboratorios de IA y los centros de investigación adoptan nuevas ideas. A saber: aprendizaje profundo y el reemplazo constante de los algoritmos de Monte Carlo (cadenas de Markov y similares) con redes de aprendizaje profundo.

Si la implementación se completa de manera totalmente independiente, enfrentará los problemas de otros (a quienes se les paga para encontrar lo que pudo haber encontrado) juzgando y finalmente denunciando y declamando su trabajo. Esto puede ser por una razón tan mundana e inconcebible como una actitud que, dado que “no se inventa en el laboratorio o líder de la industria al que te acercas, debe declamarse”. Otros irrelevantes por razones despectivas incluyen atacar tu independencia, tu credibilidad y la fuente de sus investigaciones y descubrimientos o innovación.

Aconsejaría a cualquiera que tome medidas para protegerse y proteger la integridad de su trabajo como preparación para tal recepción.

Es plausible Pero extremadamente improbable.

Primero, las computadoras que necesita esa IA están tan conectadas, no solo “les gusta” estar conectadas, sino que el desarrollo de dicha tecnología se beneficia significativamente de una naturaleza conectada y colaborativa, por lo que es muy poco probable que una persona aislada en un lugar remoto país para tener acceso a las computadoras.

En segundo lugar, el conocimiento de la inteligencia artificial (al menos el tipo dominante actual se basa en una gran colaboración de años de investigación y sentido de comunidad), aunque existe la posibilidad de que alguien remoto encuentre otras formas de hacerlo, las posibilidades son mucho más remotas de lo que uno podría pensar.

En tercer lugar, los datos utilizados para entrenar IA también están más disponibles en Internet conectado que en cualquier otro lugar, mientras que es posible crear algo similar a AlphaGo que juega un juego específico en su propio cerebro para entrenarlo, dicha tecnología será mucho más poderosa si se alimenta con un gran volumen de otros datos: AlphaGo es capaz de ser una IA genérica, no solo un GO-bot. La tecnología actual para enseñar IA se basa en grandes datos, que aprovechan el poder de las computadoras modernas. Por lo tanto, también es poco probable que alguien remoto tenga acceso a grandes datos de la vida normal de la sociedad humana.

Hubiera dicho que no, y luego conocí a Fred (no es su nombre real). Es un rebelde con un doctorado en inteligencia artificial que cree que todos los demás van por el camino equivocado, al menos en lo que respecta al control del motor. Sus pensamientos son que, si una araña puede hacerlo con 8 patas y un cuarto de millón de neuronas, entonces no es complicado, y lo ha demostrado. Los animales no calculan la posición y la trayectoria de cada articulación y músculo para llevar sus extremidades a donde las quieren, entonces, ¿por qué deberían los robots? Pronto deberíamos tener una demostración de la vida real de esto en un brazo robótico: recoger un objeto correctamente incluso si se mueve, con muy poco software.

Sin embargo, ¿aumentar eso a una IA fuerte? Tendría que ir con los departamentos de investigación. Tenemos 80-100 mil millones de neuronas. Mavericks puede contribuir con simplificaciones, pero el problema es demasiado grande.

Siempre es posible, pero no probable, que un individuo que trabaje solo pueda producir grandes avances en IA.

Las desventajas de trabajar solo incluyen:

a) Distracciones como ganarse la vida

b) Falta de instalaciones como biblioteca, potencia informática, etc.

c) Falta de fertilización cruzada entre diferentes ideas y opiniones.

Las ventajas son casi las mismas;)

a) Falta de distracciones, como los jefes que siempre quieren ‘informes’ y justificaciones

b) La falta de instalaciones como la potencia de una computadora a veces enfoca la mente en ser eficiente con los recursos.

c) La falta de fertilización cruzada de ideas a veces significa que uno no se deja engañar para seguir las líneas del tren que llevan a otros a callejones sin salida.

Sin embargo, la razón principal de que sea poco probable es solo una de las estadísticas. Los trabajadores corporativos dedican muchas más horas a los “temas candentes” que a los solitarios.

Sin embargo, si piensa en Hook, Davey, Einstein, Ramanujan, Microsoft, etc., puede encontrar que los elementos de todos los demás en grandes sistemas estaban mirando hacia otro lado.

Michael Faraday Biografía •

Si. Es posible. Especialmente si el investigador independiente usa un paradigma que es diferente al de la corriente principal. Thomas Kuhn escribió sobre esto en su libro La estructura de las revoluciones científicas .

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