¿Podemos utilizar los avances del pasado para extrapolar cuándo crearemos una IA más inteligente que los humanos?
No. La comprensión que tenemos de la inteligencia no es suficiente.
Un tipo de predicción acertada consiste en tomar una línea recta en un gráfico, que se ha mantenido estable durante muchos años, y predecir que esta continuará durante al menos uno o dos años más.
Pero esto no siempre funciona. Las líneas de tendencia a veces cambian. Aunque a menudo funciona razonablemente bien; es un caso en el que se hacen predicciones acertadas en la práctica.
El gran problema de este método es que, a menudo, lo que realmente queremos saber no es «qué altura alcanzará esta línea en el gráfico para 2027», sino más bien «qué sucederá, cualitativamente, si esta línea sigue subiendo». Queremos saber qué altura de la línea se corresponde con resultados importantes en el mundo real.
Y en el caso de la IA, simplemente no lo sabemos. Es bastante fácil elegir alguna medida de inteligencia artificial que forme una línea recta en un gráfico (como la «perplejidad» [https://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity]) y proyectar esa línea hacia afuera. Pero nadie sabe qué nivel futuro de «perplejidad» corresponde a qué nivel de habilidad cualitativa para jugar al ajedrez. No se puede predecir de antemano; solo queda ejecutar la IA y averiguarlo.
Nadie sabe dónde cae en ese gráfico la línea de «ahora tiene la capacidad de matar a todo el mundo». Lo único que se puede hacer es ejecutar la IA y averiguarlo. Por lo tanto, extrapolar la línea recta del gráfico no nos ayuda. (Y eso incluso antes de que el gráfico se vuelva irrelevante por el progreso algorítmico).
Es por esa razón que no dedicamos tiempo en el libro a extrapolar líneas en gráficos para predecir exactamente en qué momento alguien dedicará 1027 operaciones de coma flotante al entrenamiento de una IA, o qué consecuencias tendría eso. Es una predicción difícil. El libro se centra en lo que nos parece fácil de predecir. Se trata de un abanico reducido de temas, y nuestra capacidad para hacer un pequeño número de predicciones importantes en ese ámbito limitado no justifica hacer pronósticos arbitrarios sobre el futuro.