El cerebro humano es 30 veces más poderoso que las supercomputadoras actuales
Si bien no podemos descartar por completo la idea de una revolución de robots en un futuro lejano, un nuevo estudio ha encontrado que los superordenadores más avanzados de la actualidad poseen tan solo una trigésima parte del poder que tiene el cerebro humano, así que por lo pronto no seremos fácilmente controlados por estas máquinas.
Dos estudiantes de doctorado de los EE.UU., calcularon esto usando una
medición conocida como "bordes atravesados por segundos" o TEPS, en sus siglas en inglés (traversed edges per second), midiendo así la capacidad computacional, que sería lo rápido que una computadora puede mover la información de un punto a otro dentro de su mismo sistema.
No hay un equivalente exacto en el cerebro humano (o al menos no uno que pueda ser medido), por lo que utilizaron una estimación aproximada de la frecuencia en que las neuronas del cerebro disparan señales eléctricas.
"La gran ventaja pragmática de medir el cerebro en términos de comunicación es que no se había hecho antes", dijo Katja Grace de la Universidad de California en Berkeley a IEEE Spectrum. "[Este método] proporciona una estimación relativamente independiente del precio del hardware de computación más o menos comparable al cerebro".
Precio económico del trabajo de un cerebro:
Katja Grace y su colega Paul Christiano de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh, utilizaron el superordenador IBM Sequoia como el campeón de la inteligencia artificial: la máquina actualmente tiene el récord con 2,3 x 1.013 TEPS de poder a su disposición. Sus cálculos sugieren que el cerebro es al menos tan ágil y posiblemente hasta 30 veces más rápido que el Sequoia en el movimiento de datos a su alrededor.
En base a los precios actuales del mercado, eso significa que usted podría ganar entre $ 4.700 y $ 170.000 dólares por hora si usted alquilara la potencia de su cerebro.
La pareja ha estimado que las plataformas de computación baratas (que cuestan alrededor de $ 100 dólares por hora) podrían alcanzar la potencia de procesamiento del cerebro entre siete a 14 años, aunque hay un montón de suposiciones especulativas incorporadas en esa predicción, de todos modos, el software para utilizar ese poder tendrá que ser escrito por humanos. Una de las grandes incógnitas en este momento es que tan rápido será el aumento del rendimiento de los TEPS en las supercomputadoras.
"Tenemos muy poca idea de cuan eficientemente el cerebro utiliza sus recursos computacionales, y cómo eso se compara a la eficiencia de los sistemas que los humanos diseñan", dice Katja Grace. "Así que incluso si supiéramos cuanto hardware se necesita para hacer lo que el cerebro hace, esto podría ser muy diferente a la ingeniería de hardware necesaria para lograr las mismas funciones a nivel tecnológico".
En esta primera etapa, parece que tenemos la sartén por el mango - al menos hasta que el próximo superordenador se presente.
La investigación se llevó a cabo como parte del proyecto "AI Impacts Project", donde se compara la inteligencia robótica con la inteligencia humana, también se está viendo cómo el software podría avanzar en los próximos años: si a pasos lentos o a grandes saltos.
Dos estudiantes de doctorado de los EE.UU., calcularon esto usando una
medición conocida como "bordes atravesados por segundos" o TEPS, en sus siglas en inglés (traversed edges per second), midiendo así la capacidad computacional, que sería lo rápido que una computadora puede mover la información de un punto a otro dentro de su mismo sistema.
No hay un equivalente exacto en el cerebro humano (o al menos no uno que pueda ser medido), por lo que utilizaron una estimación aproximada de la frecuencia en que las neuronas del cerebro disparan señales eléctricas.
"La gran ventaja pragmática de medir el cerebro en términos de comunicación es que no se había hecho antes", dijo Katja Grace de la Universidad de California en Berkeley a IEEE Spectrum. "[Este método] proporciona una estimación relativamente independiente del precio del hardware de computación más o menos comparable al cerebro".
Precio económico del trabajo de un cerebro:
Katja Grace y su colega Paul Christiano de la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh, utilizaron el superordenador IBM Sequoia como el campeón de la inteligencia artificial: la máquina actualmente tiene el récord con 2,3 x 1.013 TEPS de poder a su disposición. Sus cálculos sugieren que el cerebro es al menos tan ágil y posiblemente hasta 30 veces más rápido que el Sequoia en el movimiento de datos a su alrededor.
En base a los precios actuales del mercado, eso significa que usted podría ganar entre $ 4.700 y $ 170.000 dólares por hora si usted alquilara la potencia de su cerebro.
La pareja ha estimado que las plataformas de computación baratas (que cuestan alrededor de $ 100 dólares por hora) podrían alcanzar la potencia de procesamiento del cerebro entre siete a 14 años, aunque hay un montón de suposiciones especulativas incorporadas en esa predicción, de todos modos, el software para utilizar ese poder tendrá que ser escrito por humanos. Una de las grandes incógnitas en este momento es que tan rápido será el aumento del rendimiento de los TEPS en las supercomputadoras.
"Tenemos muy poca idea de cuan eficientemente el cerebro utiliza sus recursos computacionales, y cómo eso se compara a la eficiencia de los sistemas que los humanos diseñan", dice Katja Grace. "Así que incluso si supiéramos cuanto hardware se necesita para hacer lo que el cerebro hace, esto podría ser muy diferente a la ingeniería de hardware necesaria para lograr las mismas funciones a nivel tecnológico".
En esta primera etapa, parece que tenemos la sartén por el mango - al menos hasta que el próximo superordenador se presente.
La investigación se llevó a cabo como parte del proyecto "AI Impacts Project", donde se compara la inteligencia robótica con la inteligencia humana, también se está viendo cómo el software podría avanzar en los próximos años: si a pasos lentos o a grandes saltos.
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