La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de superar la inteligencia humana en ciertas áreas, como el análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Los algoritmos de IA pueden procesar y analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, haciendo predicciones e identificando patrones que los humanos tal vez no puedan detectar. Esta capacidad puede ser particularmente útil en campos como las finanzas, la atención médica y el transporte, donde la IA ya se usa para analizar datos y hacer predicciones.
Otra área en la que la IA puede superar a la inteligencia humana es en la resolución de problemas complejos.. La IA se puede programar para resolver problemas específicos. Como optimizar la logística o diagnosticar enfermedades, encontrando la solución más eficiente y precisa. Esto se puede hacer en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano resolver el mismo problema. Y con un mayor nivel de precisión. A medida que la IA continúa desarrollándose, es posible que pueda resolver problemas más complejos. Y asumir tareas que actualmente requieren inteligencia humana.
La IA podría superar a la inteligencia humana antes de 2030
A Una empresa italiana ha llevado a cabo un nuevo enfoque para medir el desarrollo de la IA: examinar los avances en la traducción automática. El enfoque fue empleado por Translated, una empresa que ofrece servicios de traducción, para pronosticar cuándo alcanzaremos la singularidad. Un término confuso que a veces se describe como el punto en el que las máquinas superan la inteligencia humana.
Cuando la IA ofrece”una traducción perfecta”, la empresa con sede en Roma alcanza este hito. Esto ocurre cuando la traducción automática (MT) es superior a las mejores traducciones humanas, según la nueva investigación. Según la estimación de Translated, esto tendrá lugar a finales de la década de 2020.
Según Marco Trombetti, director general de la firma, “será dentro de esta década, al menos para los 10 principales idiomas en un escenario de complejidad media”. Lo cierto es que esto ya ha ocurrido en unos cuantos idiomas y ciertos campos especializados. Es posible que nunca llegue para algunos idiomas y dominios raros.
Las estimaciones proporcionadas por Translated se basan en información obtenida por Matecat, una herramienta CAT. La plataforma comenzó en 2011 como una iniciativa de investigación apoyada por la UE. La técnica estuvo disponible como software de código abierto tres años después, y los expertos ahora la utilizan para mejorar sus traducciones. Matecat es un producto freemium disponible en Translated. Los usuarios brindan a cambio los datos comerciales que se utilizan para mejorar sus modelos.
Translated monitoreó la cantidad de tiempo que los usuarios dedicaron a revisar y revisar 2 mil millones de ideas de MT para trazar el camino hacia la singularidad. A lo largo de los 12 años de existencia de Matecat, unos 136.000 profesionales de todo el mundo han realizado estos ajustes. Las traducciones abarcaron una amplia gama de temas, tanto técnicos como literarios. También mencionaron industrias como la transcripción de voz, donde la traducción automática sigue teniendo dificultades.
Una empresa de traducción de IA revela una singularidad”primera en el mundo”
La evidencia implica que la IA está avanzando rápidamente. Los principales traductores del mundo revisaron y corrigieron las sugerencias de MT en promedio una vez cada 3,5 segundos en 2015. Hoy, ese tiempo es de 2 segundos. El tiempo alcanzará un segundo al ritmo actual en unos cinco años. Cuando sucediera, MT ofrecería la histórica “traducción perfecta”. Las traducciones hechas por una máquina serán entonces más fáciles de editar que las hechas por un experto superior.
Trombetti agrega que todo trabajo que requiera comprensión, escucha, comunicación e intercambio de conocimientos puede ser bilingüe con poco esfuerzo. El tiempo exacto en que llegaremos al punto de singularidad puede variar. Pero la tendencia es innegable: nos estamos acercando mucho, afirma.
El aumento de la potencia de procesamiento, los datos de lenguaje y la eficacia algorítmica son todos necesarios para los avances de MT. Como resultado, los investigadores supusieron que a medida que se acercaba la singularidad, el progreso se ralentizaría. Se sorprendieron al ver que la tasa de desarrollo era notablemente lineal.
La demanda de MT aumentará al menos 100 veces si este impulso se mantiene según lo previsto, según Translated. Los trabajadores pueden estar preocupados por la automatización de su trabajo, pero también puede haber ventajas. La demanda de traducciones expertas se expandirá al menos diez veces, según Translated.
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Todos nuestros clientes que utilizan mucho la traducción automática también gastan más en traducción humana, según Trombetti. “La traducción automática es un facilitador porque aumenta la cantidad de encuentros entre mercados y usuarios que no habían interactuado previamente. Esto genera ingresos y el negocio genera material de mayor calidad que requiere expertos. Trombetti anticipa que los traductores de élite asumirán nuevas funciones.
“Los mejores lingüistas deben enseñar el sistema de traducción automática para producir los mejores resultados. Para entrenar modelos de lenguaje y corregir sus fallas, se necesita una cantidad considerable de traducciones. Por lo tanto, supongo que es posible que en los próximos años veamos una competencia feroz por los mejores traductores.
El último estudio, según Translated, es el primero en medir la velocidad a la que se expresa la singularidad. acercandose. La traducción automática es un criterio convincente para el desarrollo de la IA.
Las máquinas tienen muchas dificultades para aprender los idiomas humanos. Las computadoras pueden tener dificultades para comprender la subjetividad del lenguaje, la naturaleza dinámica de las convenciones. Y las sutilezas de las alusiones culturales, los juegos de palabras y el tono.
Estas complejidades deben modelarse y conectarse en dos idiomas durante la traducción. Como resultado, el campo establece con frecuencia el estándar para la investigación algorítmica, la recopilación de datos y el tamaño de los modelos. Por ejemplo, el modelo Transformer estuvo en uso en MT durante muchos años antes de estar disponible en los sistemas GPT de OpenAI.
Según Trombetti,”MT es solo una buena predicción de lo que sucederá a continuación en AI”. El empresario italiano cree que si la singularidad ocurre a continuación, seguirá una nueva era de conectividad global.
Él imagina un mundo donde todos pueden hablar su lengua materna, hay traductores universales. Y todo el contenido es accesible desde cualquier lugar.
Aunque su interpretación de la singularidad es discutible, su atractivo no se puede negar.
Pros y contras de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) es un campo en rápido crecimiento que tiene el potencial de revolucionar muchas industrias. Y mejorar nuestras vidas de innumerables maneras. Sin embargo, también existen preocupaciones importantes sobre el impacto de la IA en la sociedad. Y las posibles consecuencias de crear máquinas más inteligentes que los humanos. En este artículo, exploraremos los pros y los contras de la IA. Para obtener una mejor comprensión de los posibles beneficios y riesgos de esta tecnología.
Ventajas de la IA:
Mayor eficiencia: la IA puede procesar y analizar grandes cantidades de datos rápidamente y con precisión. Hacer predicciones e identificar patrones que los humanos pueden no ser capaces de detectar. Esto puede conducir a una mayor eficiencia y productividad en una amplia gama de industrias. Desde finanzas y atención médica hasta transporte y logística. Toma de decisiones mejorada: la IA puede ayudar a los humanos a tomar mejores decisiones al proporcionar datos precisos e imparciales. Por ejemplo, las herramientas de diagnóstico impulsadas por IA pueden ayudar a los médicos a identificar enfermedades de manera más rápida y precisa. Y los algoritmos financieros impulsados por IA pueden ayudar a los comerciantes a realizar transacciones más rentables. Costos reducidos: la IA también puede ayudar a reducir costos al automatizar tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como la entrada y el análisis de datos. Esto puede ayudar a las empresas a ahorrar dinero en costos de mano de obra e invertir más en investigación y desarrollo. Seguridad mejorada: la IA se puede utilizar para mejorar la seguridad en una variedad de industrias, como el transporte y la fabricación. Por ejemplo, los automóviles autónomos pueden ayudar a reducir la cantidad de accidentes automovilísticos causados por errores humanos. Y los robots impulsados por IA se pueden usar para realizar tareas peligrosas en fábricas y minas.
Desventajas de la IA:
Pérdida de trabajo: A medida que la IA se vuelve más avanzada y capaz de automatizar más tareas. Podría conducir a importantes pérdidas de puestos de trabajo en una amplia gama de industrias. Esto podría conducir a un aumento del desempleo y la desigualdad económica. Sesgo: los algoritmos de IA pueden estar sesgados en función de los datos con los que se entrenan. Lo que puede conducir a predicciones injustas e inexactas. Esto es particularmente preocupante en campos como la atención médica y la justicia penal. Donde el sesgo puede tener graves consecuencias para los individuos y la sociedad. Falta de transparencia: los algoritmos de IA pueden ser difíciles de entender e interpretar. Lo que puede dificultar la identificación y corrección de errores. Esta falta de transparencia puede dificultar que los sistemas de IA rindan cuentas por sus acciones. Riesgos de seguridad: a medida que la IA se integre más en nuestras vidas, también podría convertirse en un objetivo para los ataques cibernéticos. Los piratas informáticos podrían utilizar potencialmente la IA para obtener acceso a información confidencial, interrumpir sistemas críticos o incluso lanzar ataques físicos.
En conclusión, la IA tiene el potencial de revolucionar muchas industrias y mejorar nuestras vidas de innumerables maneras. Sin embargo, es importante considerar los riesgos potenciales y las desventajas de esta tecnología. Y para asegurarnos de que estamos tomando medidas para mitigar estos riesgos y maximizar los beneficios de la IA.
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