chip de computadora podría pensar igual que ser humano?

El fundador de Cognitive Computing Group de IBM quiere cambiar eso. Él quiere que nuestras computadoras a pensar más como los humanos. El Autor americano, inventor y futurista Ray Kurzweil cree que será posible. Sostiene que el aumento exponencial de la potencia de cálculo que vemos hoy continuará a un punto donde, en 2029, las máquinas serán tan inteligentes como la gente. En ese momento, dice, la gente inevitablemente comenzará a utilizar la tecnología en nuevas formas, implantar potentes dispositivos que aumentan nuestras capacidades. Kurzweil llama a este punto en el tiempo “la singularidad”.

En la reciente Cumbre de la Singularidad en San Francisco , dijo cómo este cambio trascendental sucederá y lo que significará para nosotros y la sociedad. La revolución tecnológica que estamos experimentando actualmente no es un hecho aislado, la tecnología ha ido cambiando a lo largo de los siglos. Pero lo que es sorprendente es que si miras debajo de la superficie a descubrir que este progreso no es aleatoria o irregular, casi siempre sigue un patrón. Y la comprensión de este modelo nos ayuda a apreciar mucho más que las velocidades de descarga más rápidos o mejor almacenamiento de datos. Nos ayuda a entender algo fundamental para nuestro éxito como especie. Nos ayuda a entender cómo nuestro conocimiento cambia y evoluciona.

En tecnología, el ejemplo más conocido de este patrón es la ley de Moore , que afirma que el poder de procesamiento de un solo chip o circuito se duplicará cada año. Gordon Moore, un químico jubilado y físico, así como el co-creador de la Intel Corporation, no era famoso o fabulosamente rico cuando desarrolló su ley. De hecho, ni siquiera se había fundado Intel todavía. En 1965, Moore escribió un breve artículo titulado abarrotar más componentes en los circuitos integrados , donde se prevé que el número de posibles componentes colocados en un solo circuito para un costo fijo se duplicaría cada año. No llegó a esta conclusión a través de cantidades exhaustivas de recopilación y análisis de datos, de hecho, basó su ley en tan sólo cuatro puntos de datos. La idea, por parte de la Defense Advanced Research Projects Agency proyecto llamado (Darpa)  sinapsis , involucra un equipo global de expertos que trabajan en la neurociencia, la nanociencia y la supercomputación para construir este complejo sistema.

Esta ley se ha mantenido más o menos cierto desde 1965, se ha resistido a la revolución de computadora personal, la marcha de los procesadores de 286 a 486 a Pentium, y los muchos avances desde entonces. Mientras más datos ha demostrado que el período de duplicación es más cerca a dieciocho meses de un año, el principio se destaca. El poder de procesamiento crece cada año a un ritmo constante en lugar de en una cantidad constante. Y de acuerdo con la formulación original, la tasa anual de crecimiento es de aproximadamente 200%. Por ejemplo, el número de píxeles que puede procesar cámaras digitales se ha incrementado directamente debido a la regularidad de la ley de Moore.Esta duplicación continua de las capacidades tecnológicas, incluso ha llegado al mundo de los robots. la secuenciación nuevos genomas (casi dos centenares de especies distintas se secuenciaron a partir de finales de 2011), la búsqueda de nuevos asteroides, la prueba de nuevos teoremas matemáticos mediante el aumento de potencia de los ordenadores, todo es crecimiento tecnológico.

La velocidad a la que las personas, la información y las ideas se pueden propagar ha aumentado considerablemente en los últimos cientos de años. Y, como era de esperar, se ha hecho de acuerdo a las reglas matemáticas. El límite superior de recorridos realizados por los franceses en un solo día ha aumentado de manera exponencial en un periodo de 200 años, por ejemplo. Las curvas para el transporte marítimo comienza un poco antes (alrededor de 1750), y el tránsito aéreo, por supuesto, se inicia más tarde (a partir de la década de 1950), pero al igual que el movimiento de la tierra, los otros modos de transporte obedecen a regularidades matemáticas claras.

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