La inteligencia artificial (IA) ha dado un vuelco total a cómo nos relacionamos con el mundo y ha mejorado un montón nuestra vida diaria. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación, la IA está en casi todos los rincones de nuestra vida y no para de aprender y crecer.

A pesar de los avances de la IA en los últimos años, todavía queda mucho por descubrir y explorar. El futurista Roy Amara solía decir que solemos exagerar lo que la tecnología puede hacer a corto plazo y menospreciar lo que podrá hacer a largo plazo. O sea, a menudo nos emocionamos con lo que la IA puede lograr ya mismo, pero no vemos todo su potencial a futuro.

Kai-Fu Lee, un experto en tecnología y IA, se ha aventurado a imaginar el futuro y en su libro «AI 2041: Diez visiones de nuestro futuro» nos presenta 10 panoramas sorprendentes, raros y emocionantes de lo que la IA podrá hacer en las próximas dos décadas.

Estas predicciones nos ofrecen una idea de lo que nos espera en el futuro cercano y nos ayudan a prepararnos para lo que vendrá.

 

Formación en inteligencia artificial

Para echar un vistazo a lo que nos espera en el futuro con respecto al desarrollo de la IA, primero tenemos que entender cómo llegó a ser tan inteligente. La clave aquí es el «aprendizaje profundo».

La IA aprende con redes neuronales. Este concepto surgió en 1943 gracias al psicólogo Warren McCulloch y al matemático Walter Pitts, y se llevó a la práctica 15 años después, cuando el psicólogo Frank Rosenblatt creó el perceptrón.

Este modelo tenía unas mil «células neuronales» conectadas entre sí que podían recibir señales de 400 fotocélulas. Con el tiempo, los científicos mejoraron las redes neuronales, añadiendo más capas.

La palabra «neuronal» no es casual: una red informática es bastante parecida a la estructura del cerebro, y cuantos más elementos conectados («neuronas») tenga, apilados en muchas capas, más eficiente será.

Para que esta tecnología funcione a tope, necesitaba una gran cantidad de datos para aprender y una potencia informática enorme. La potencia de cálculo es el motor de la IA y los datos son su combustible. Ambos se hicieron muy abundantes en el siglo XXI.

Aunque las redes neuronales aprenden de manera distinta al cerebro humano. Imaginemos que queremos enseñar a la IA a reconocer manzanas en fotos. Para ello, tenemos que mostrarle millones de fotos etiquetadas con la palabra «manzana» y millones de fotos sin manzanas.

La IA analiza muchos parámetros de las fotos, que luego se usarán como guía en el proceso de selección. Al mismo tiempo, la IA no entiende de forma abstracta lo que es una manzana, no la relacionará con otras frutas ni con la ley de la gravitación universal. Esta es su diferencia clave con la conciencia humana.

Nuestra atención y memoria siempre tienen límites, pero podemos generalizar y relacionar cosas. La IA, por otro lado, puede detectar relaciones entre muchas características a las que la gente no prestaría atención. Para aprender bien, necesita:

  1. datos (cuantos más, mejor);
  2. enfoque específico (cuanto más concreto, mejor)
  3. un objetivo claro (cuanto más preciso, mejor).

Vulnerabilidad de IA

La IA tiene un problema evidente: se vuelve sesgada sin darse cuenta porque solo aprende de los datos que recibe. Y estos datos pueden ser incompletos o inadecuados, reflejando prejuicios raciales o de género. Entonces, ¿cómo podemos enfrentar esto?

  1. Sigue mejorando las herramientas para entrenar a la IA, que puedan detectar el trabajo con bases de datos estadísticamente incompletas.
  2. Establece leyes que exijan auditorías de IA: si una empresa recibe muchas quejas, podría ser auditada para verificar el cumplimiento de las normas de privacidad.
  3. Enseña principios éticos a los ingenieros de IA, tal como los médicos aprenden el Juramento Hipocrático.
  4. Desarrolla algoritmos de IA que fomenten la transparencia en sus decisiones y sean, en principio, interpretables (hoy en día, no siempre entendemos por qué un sistema actúa de cierta manera en lugar de otra; su funcionamiento parece ocurrir en una «caja negra»).
  5. Asegúrate de que las empresas que usan IA sepan dónde y para qué se emplean los sistemas de IA.

La computación cuántica podría ser el impulso más poderoso para la IA. Mientras las computadoras tradicionales almacenan información en bits que solo pueden tener dos valores (0 o 1), limitando la velocidad para resolver problemas, las computadoras cuánticas procesan datos con qubits, que según las leyes de la mecánica cuántica pueden estar encendidos y apagados al mismo tiempo. Esto les permite procesar mucha información en poco tiempo.

Aunque las tecnologías cuánticas todavía están en fase experimental, empresas como Google e IBM invierten mucho en su desarrollo. Para 2041, es probable que las computadoras cuánticas se conviertan en herramientas comunes.

Hay preocupaciones de que, antes de eso, los hackers usen su potencia de cálculo para descifrar claves de bitcoins. A pesar de que la tecnología de encriptación se actualizó en 2010, aún hay $120 mil millones en moneda electrónica en cuentas antiguas sin protección.

¿Qué podemos esperar de 2041?

Otra imagen en la pantalla.

Para el 2041, será difícil distinguir entre videos reales y deepfakes. Este término, que combina aprendizaje profundo y falsedad, surgió en 2017 cuando un usuario de Reddit comenzó a publicar videos porno de celebridades con sus rostros pegados a actores porno mediante algoritmos generativos de redes neuronales antagónicas (GAN).

Pronto, las principales plataformas de contenido tuvieron que eliminar estas falsificaciones y actualizar las reglas de uso de sus servicios, como bloquear enlaces con «pornografía sintética». A pesar de eso, la tendencia siguió creciendo. En 2019, apareció en China una app que convierte tu selfie en el protagonista de una película famosa en minutos. En 2021, la app Avatarify, que anima cualquier foto, fue un éxito en la App Store de Apple.

Ese mismo año, Facebook lanzó el Deepfake Detection Challenge para desarrollar la forma más efectiva de detectar falsificaciones. Sin embargo, los ingenieros se encontraron con la falta de datos para trabajar sin restricciones legales. Además, mejorar los métodos de detección también perfecciona la producción de nuevas falsificaciones.

Entonces, ¿cómo será en 2041? Hay tres posibles escenarios:

1.Empresas preocupadas por la calidad de la información instalarán detectores de alta calidad para detectar falsificaciones de alta resolución creadas por grandes GAN entrenadas en computadoras potentes. Sitios como Facebook, con muchas fotos y videos, probablemente usarán estos detectores solo en casos especiales.

2. Otro enfoque, más lento, sería verificar la autenticidad de cada foto y video utilizando tecnología blockchain en el momento de la captura. Pero todos los dispositivos deberían ser compatibles con esta tecnología, como los receptores de AV en los cines en casa que usan Dolby Digital.

2.Las medidas tecnológicas podrían complementarse con medidas administrativas, como multas altas por falsificaciones maliciosas.

De todos modos, tendremos que acostumbrarnos a un mundo donde el contenido en línea debe ser cuestionado constantemente, sin importar cuán real parezca.

La fusión entre los mundos virtual y real avanza rápidamente. Para 2041, la IA podrá encargarse de reconocer y controlar a las personas en lugares públicos.

Las tecnologías de biometría inteligente ayudarán a los científicos forenses a resolver más delitos, lo que reducirá el nivel de criminalidad.

Otra realidad

En el verano de 2016, Pokémon GO arrasó en todo el mundo. Este juego de realidad aumentada te permitía encontrar y atrapar Pokémon, y la gente pasaba más tiempo en él que en WhatsApp, Instagram y Facebook juntos. Algunos jugadores estaban tan metidos en el juego que se olvidaron del mundo real y hasta sufrieron accidentes.

Lo que hace unos años parecía curioso, en 2041 será algo normal. Más bien, lo correcto sería llamarlo realidad mixta (MR), donde los objetos virtuales serán parte fundamental de nuestra vida.

En lugar de pantallas de smartphones, la MR se experimentará a través de gafas especiales. Al usarlas, verás sugerencias emergentes por todas partes: al pasar por un restaurante, podrás ver su menú virtual, y al caminar junto a una tienda, te aparecerá su publicidad.

Estas gafas ya están en desarrollo, como las famosas Hololens de Microsoft, que presentaron en 2015 el sistema de visualización holográfica Windows Holographic, permitiendo ver objetos virtuales en entornos reales.

En 2020, el equipo de Facebook Oculus mostró gafas de realidad virtual con lentes de solo un centímetro de grosor. Aunque todavía son imperfectas y caras, las tecnologías avanzan y se abaratan rápidamente.

Así que para 2041, no solo las gafas, sino también las lentes de realidad aumentada serán productos comunes y accesibles. Además, se complementarán con una nueva generación de auriculares que, para 2030, deberían ser lo suficientemente compactos y cómodos como para llevarlos todo el día.

Otro entretenimiento

Esto cambiará por completo la industria del entretenimiento. En 2041, no solo veremos una película, sino que estaremos dentro de ella, sintiendo el espacio ficticio con montones de sensores táctiles y, por supuesto, lentes de realidad virtual.

Tecnologías como Dreamscape ya mezclan la experiencia táctil con la realidad virtual inmersiva, permitiendo a los usuarios sentir lo que sucede en pantalla, como nadar en el océano.

El siguiente paso sería conectar directamente el cerebro a la computadora, y hay gente como Elon Musk trabajando en ello. En agosto de 2020, anunció que se había implantado una interfaz neuronal inalámbrica en el cerebro de unos cerdos.

A principios de 2021, contó que sus ingenieros habían puesto con éxito un chip en el cerebro de un mono, que luego pudo jugar videojuegos usando solo el poder de su mente. El objetivo a largo plazo de estos experimentos es usar implantes para recuperar habilidades perdidas en personas con lesiones cerebrales y de médula espinal.

Aun así, para 2041, este objetivo parece bastante ambicioso. Hasta ahora, se han hecho experimentos en áreas muy pequeñas del cerebro, y explorar el cerebro en sí es un procedimiento bastante complicado.

Otros asistentes de voz y profesores

Los asistentes de voz en 2021 son comunes, y la ciencia está trabajando duro para hacerlos más comprensibles y comunicativos. Hace unos años, todas las redes neuronales aprendían un lenguaje mediante aprendizaje supervisado, como mencionamos con el ejemplo de Apple: recibían datos de entrada correctos y luego aprendían a generar salidas acorde a los parámetros dados.

Reconocer fotos de manzanas de esta manera es bastante fácil, pero aprender un idioma es muy difícil. El aprendizaje supervisado ha sido exitoso en reconocer el habla y convertirlo en texto, y viceversa, pero cuando se trata de comprender el habla y responder a ella, el aprendizaje supervisado no es suficiente.

Sin embargo, en mayo de 2020, se presentó algo totalmente nuevo: la red neuronal GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) desarrollada por OpenAI (fundada por Elon Musk). La función principal de esta red neuronal es predecir la siguiente palabra, basándose en las palabras anteriores.

Calculando conexiones entre palabras, GPT-3 sugiere la secuencia más probable. Es casi como un T9 en un smartphone, pero mucho mejor porque GPT-3 puede crear poesía, ensayos filosóficos, comunicados de prensa y manuales técnicos, e imitar el estilo de casi cualquier escritor.

Por supuesto, sus capacidades intelectuales no son ilimitadas. Como cualquier IA, GPT-3 tiene limitaciones basadas en los datos que recibe (aunque hay muchos terabytes). No puede pensar de manera abstracta.

Pero la existencia de GPT-3 implica que, para 2041, habrá una nueva generación de asistentes de voz personales en nuestros hogares, tan diferentes de la Siri actual como Albert Einstein lo es de Homer Simpson. Nos entenderán lo suficiente como para que sintamos simpatía e incluso cariño por ellos.

También serán los tutores escolares perfectos para los niños. Esto cambiará el sistema escolar para siempre. Los programas educativos serán estrictamente individualizados.

Las visitas virtuales a otras épocas acompañadas de personajes históricos con gafas VR se convertirán en una parte esencial del aprendizaje.

Y los maestros en 2041 se centrarán menos en los aspectos mecánicos de la transferencia de conocimientos y más en desarrollar la inteligencia emocional y la creatividad de sus alumnos.

Nuevos medicamentos

El tratamiento médico es uno de los procesos más complejos, costosos y lentos. Pero, ¿qué puede ofrecer la IA en este campo?

1.Acelerar y reducir el costo de desarrollo de nuevos medicamentos. A fines de 2020, el equipo de DeepMind de Google anunció una solución a un problema fundamental en biología: aprendió a predecir la estructura tridimensional de cualquier proteína por su secuencia de aminoácidos. El beneficio práctico es que AlphaFold2 permite analizar muchas variantes de un medicamento con gran velocidad antes de que se sintetice, simplificando su creación.

2.Hacer que el diagnóstico y tratamiento sean más individuales. Cuanta más información obtengan los rastreadores de actividad física sobre nosotros, más precisos se vuelven. Para 2041, objetos como cepillos de dientes, almohadas y camas serán «más inteligentes»: todos recopilarán y analizarán información sobre nuestra salud.

3.Reemplazar a algunos médicos. La IA se hará cargo principalmente del trabajo de radiólogos, oftalmólogos y patólogos, ya que sus objetos de estudio, como rayos X y otras imágenes, son fáciles de algoritmizar. La IA puede reconocer patologías en radiografías de tórax con una precisión del 95%. Además, los robots ya ayudan a médicos en la actualidad.

El número de procedimientos que los utilizan aumentó del 1,8% en 2012 al 15,1% en 2018. Procedimientos médicos semiautónomos cada vez más accesibles bajo la supervisión de un médico, como la implantación de dientes o la sutura.

Los datos que maneja la IA deben estar estructurados de manera óptima y ser fáciles de manejar. Por eso han fracasado los intentos de la supercomputadora IBM Watson para tratar el cáncer.

No es solo la complejidad de esta enfermedad, sino también el hecho de que la máquina aprendió de libros de texto e investigación científica. Estos datos no eran suficientes para la máquina y estaban basados en conceptos en lugar de hechos concretos. Una máquina sin pensamiento abstracto aprende mejor directamente de datos reales.

En 1950, la esperanza de vida promedio en el mundo era de 48 años; en 2017, de 72 años. Dados los logros de la IA, podemos esperar que en 2041 la esperanza de vida de las personas aumente en 20 años.

Otras carreteras

Gracias a Elon Musk, los vehículos eléctricos no tripulados dejan de parecer ciencia ficción. Pero Lee Kai-Fu no garantiza que en 2041 nos convertiremos para siempre en un asiento de pasajero. 

Conducir un automóvil es una tarea demasiado compleja y multifuncional para automatizar de manera confiable todos los aspectos del mismo en los próximos 20 años. 

La palabra clave es «confiable». Si la inteligencia artificial de Amazon comete un error al recomendar un producto, no es fatal.

Si Tesla falla, no solo provocará la muerte de una persona, sino que también afectará catastróficamente la reputación de la empresa. Hoy en día hay dos enfoques diferentes para el problema:

  • precaución extrema y recopilación lenta de datos en condiciones extremadamente seguras (enfoque de Waymo);
  • lanzar el producto tan pronto como sea lo suficientemente seguro y recopilar datos en el proceso (enfoque de Tesla).

En esta área, es necesario creer en el cambio gradual. Ya hoy en día, los automóviles informan al conductor sobre la situación en la carretera, saben cómo estacionarse y se comunican con la estación de servicio, lo que ayuda a detectar un mal funcionamiento en línea.

Las cosas irán más rápido si creamos la infraestructura del futuro para los automóviles del futuro: carreteras y aceras equipadas con una variedad de sensores especiales que tienen en cuenta las características específicas de los vehículos no tripulados.

Otra guerra

Tendrá lugar sin la participación de soldados, pero se volverá aún más mortal. La carne de cañón será reemplazada por drones autoguiados, tanques y otros sistemas de armas autónomos (ASV).

En términos de eficiencia, DIA no es inferior a la invención de la pólvora o la bomba atómica. Al mismo tiempo, es mucho más accesible para los terroristas. La pregunta clave es ¿cómo contener el poder de la DIA?

  • Hacer que la DIA sea solo parcialmente autónoma, dejando las funciones más importantes bajo control humano. Sin embargo, en este caso, se pierde el significado mismo de la DIA, por lo que es poco probable que la medida sea apoyada por los militares.
  • Prohibir la DIA, como se hizo con las armas químicas o nucleares. Es cierto que los estados más grandes no están dispuestos a apoyar tal prohibición, que declaran abiertamente.
  • Desarrollar nuevos principios de operaciones militares: por ejemplo, aceptar la posición de que las guerras solo pueden ser libradas por robots con robots.

Otros trabajos

A finales de 2020, Bill Gates mencionó que el 50% de los viajes de negocios en un futuro cercano serían reemplazados por reuniones virtuales, y el 30% de los estadounidenses trabajarían de forma remota a tiempo completo.

En 2021, Elon Musk anunció que Tesla crearía un robot humanoide Tesla Bot que realizaría tareas rutinarias, como ir al supermercado.

El COVID-19 impulsó la automatización. En 2041, nuestros avatares participarán en conferencias en línea por nosotros. Los robots reemplazarán completamente a las personas en almacenes, fábricas y laboratorios.

La robótica reducirá costos en agricultura, encargándose del cultivo, fertilización de campos y cosecha. Pronto, los electrodomésticos mejorarán mucho: lavavajillas y procesadores de alimentos serán más inteligentes.

Los robots no quitarán trabajos, pero harán que repensemos su esencia. En 2041, los trabajadores competitivos se destacarán por:

  • Creatividad (la IA no piensa creativamente)
  • Empatía (los robots pueden operar, pero no consolar a un paciente)
  • Destreza (coordinación precisa de manos y ojos es algo que los robots tardarán en dominar)

Dos tendencias se manifestarán con el desarrollo de la IA:

1. Reentrenamiento. La IA elimina empleos, pero también crea nuevas profesiones que requieren nuevas habilidades (administradores de redes sociales, científicos de datos, operadores de drones). Amazon anunció un programa masivo de reentrenamiento para empleados: cada uno recibirá $48,000 para aprender una nueva especialidad en un campo prometedor. En muchas profesiones, la IA cambiará el enfoque: en médicos, la compasión será más importante; en maestros, el papel de mentor.

2.Auge del talento. La IA liberará energía creativa y brindará nuevas oportunidades a artistas, fotógrafos y guionistas. Quizás en 2041 vivamos algo parecido a un Renacimiento.

Este futuro requiere esfuerzos enormes: reentrenar empleados, desarrollar el concepto de ingreso básico incondicional, encontrar dinero para ello y crear un nuevo contrato social entre el estado y los ciudadanos.

Afortunadamente, no se necesita empezar de cero: prácticas como el concepto de «felicidad nacional bruta» en Bután, la alta cultura del servicio en Japón, el cuidado de los ancianos en China y el voluntariado en Canadá pueden servir de ejemplo y base para una futura sociedad saludable.

Otra economia

Para 2041, en la mayoría del mundo desarrollado, la energía eólica y solar será la norma y mucho más barata que hoy. La energía más barata significará agua, materiales, producción y alimentos más baratos.

A lo largo de la historia, la economía se basó en la escasez, pero la economía del 2041 será una economía de abundancia.

La abundancia comenzará con necesidades básicas (comida, ropa, energía) y se extenderá a la salud, educación y entretenimiento.

En información, ya vivimos en abundancia: cualquier libro, película, música o juego está a nuestro alcance, gratis o a bajo costo.

El historiador Yuval Noah Harari escribe en «21 lecciones para el siglo XXI» que la humanidad se desarrolló basándose en historias sobre Dios, igualdad, etc. La más influyente es la historia del dinero.

En 2041, veremos el dinero de otra manera. Cuanto más baratos sean los bienes, más complejas las demandas de los consumidores, y no siempre basadas en valores materiales.

Un plan a largo plazo para el cambio socioeconómico puede incluir tres etapas basadas en las necesidades de Maslow:

1.Préstamos para ciudadanos que aseguren una vida cómoda (vivienda, comida, ropa, transporte). La formación en nuevas especialidades también podría ser gratuita (necesidades fisiológicas y de seguridad según Maslow).

2.Introducción de una calificación social basada en la actividad social de un ciudadano, estimulando el desarrollo de servicios socialmente útiles (necesidad de amor y respeto según Maslow).

3.Creación de comunidades unidas por objetivos globales de paz: protección del medio ambiente, ayuda a países en desarrollo, etc. (necesidad de autoexpresión según Maslow).

La era de la abundancia traerá oportunidades y desafíos:

  • Deflación, resultado de la caída de precios.
  • Creación artificial de déficits por grandes corporaciones comerciales.
  • Tensión social, no solo por clases medias y bajas que pierden empleos, sino también por los ricos, cuyo capital decaerá.

Los desafíos son globales, pero lo que está en juego es el futuro más cómodo imaginable.

¿Otra felicidad?

En 2041, la IA sabrá un montón sobre nosotros, pero ¿entenderá lo que nos hace realmente felices? Aquí hay tres dificultades principales:

¿Cómo definir la felicidad? Esta es una categoría muy subjetiva. Además, a medida que se satisfagan las necesidades básicas, la definición de felicidad será cada vez más complicada.

¿Cómo medir la felicidad? La IA ya es capaz de leer emociones, y en el futuro podría medir al instante el nivel de hormonas de la felicidad en nuestra sangre. Pero, ¿podrá determinar qué causó exactamente ese aumento de hormonas? ¿Y cómo distinguirá entre estímulos buenos y malos?

¿Quién será el dueño de los datos sobre lo que nos hace felices? Este problema ya es relevante hoy: compartimos nuestros planes diarios en Facebook, pero ya no confiamos tanto en él. Las corporaciones manipulan nuestros datos para hacernos más dependientes de sus productos.

¿Como lidiar con? 

A corto plazo:

Enseñar a la IA funciones objetivas más complejas. Por ejemplo, en lugar de programar la IA con la función «tiempo que pasa el usuario en la red social» para beneficiar a los propietarios de redes sociales, podríamos cambiarla a «tiempo bien empleado en la red social». Además, si los usuarios están al tanto del desarrollo de estas funciones objetivas, será más fácil entender qué significa «bueno» en este contexto.

Motivar a las corporaciones a actuar en beneficio de la sociedad:

a) Usar decretos gubernamentales como una amenaza.
b) Fomentar comportamientos positivos a través de la responsabilidad social empresarial (similar a la responsabilidad ambiental).
c) Asignar observadores independientes para supervisar el trabajo de las empresas propietarias de IA.

A largo plazo, podríamos ver el surgimiento de una metainteligencia que supervise a otros gigantes tecnológicos. Los intereses de esta organización deberían coincidir con los de los usuarios, lo que significa que empresas como Google, Facebook y Amazon no serían adecuadas para este rol. Para evitar la presión comercial sobre la metainteligencia, podríamos considerar dos enfoques:

Metainteligencia como monarquía ilustrada: Un líder sabio que vela por los intereses de su «reino». Países pequeños con líderes fuertes y el apoyo de la población podrían tomar decisiones innovadoras en la adopción de tecnologías en los próximos 20 años.

Metainteligencia como comunismo: El poder se distribuye entre muchas personas que comparten valores comunes. Redes como Wikipedia y blockchain operan bajo este principio, sin estar bajo la influencia de ninguna entidad.

Almacenar datos personales en una red distribuida es un desafío mayor que almacenar criptomonedas, pero hay esperanza.

Tecnologías como el entrenamiento de IA federado y el cifrado homomórfico junto con TEE (Trusted Execution Environment) pueden proteger los datos de manera que el propietario de la IA no pueda revelarlos. Aunque no son una solución perfecta, la confiabilidad de estos mecanismos debería mejorar en los próximos años.

¿Quién decide cómo será el año 2041?

Muchos futuristas, incluido Elon Musk, temen que antes de 2041, podríamos crear una IA que aprenda a prescindir de nosotros. Pero por ahora, la IA aún no ha desarrollado «pensamiento abstracto profundo», «relaciones causales profundas» ni «sentimiento estético profundo».

Sin todo esto, la IA no puede convertirse en un ser humano, y mucho menos en un dios. Los avances científicos no ocurren con frecuencia ni siguen un calendario: en 60 años, solo ha habido un gran avance, el aprendizaje profundo. Necesitaríamos al menos una docena de avances similares para hablar de una transición a la singularidad.

De todos modos, la IA será el resultado de cómo la construyamos. No somos meros espectadores de los cambios venideros; nosotros mismos los creamos.

Si creemos en nuestra inutilidad como especie, eso es lo que sucederá. Pero si creemos que la IA será nuestra aliada para construir un futuro mejor, eso también sucederá. Todo depende únicamente de nosotros.

10 mejores ideas

1.El aprendizaje profundo es el logro principal en IA en el último medio siglo. Pero para desarrollar una superinteligencia, necesitamos al menos una docena de avances similares.

2.La IA necesita datos específicos y bien estructurados, un ámbito limitado y un objetivo concreto para aprender eficientemente. De lo contrario, es como un estudiante descuidado.

3.En 2016, cazábamos Pokémon en pantallas de teléfonos inteligentes. Para 2041, no saldremos sin gafas de realidad virtual que enriquezcan nuestra experiencia.

4.En 2041, será difícil distinguir entre una persona real y un holograma en la pantalla.

5.Comparar un asistente de voz de 2021 con uno de 2041 es como comparar a Homer Simpson con Albert Einstein.

6.Las oportunidades de la IA en medicina son tan prometedoras que, para 2041, podríamos vivir 20 años más.

7.Durante siglos, vivimos en una sociedad basada en la escasez. Pero en 2041, la economía de la abundancia será la norma.

8.Creatividad, empatía y habilidades manuales son las competencias clave en la era de la automatización universal.

9.Para 2041, aunque la IA no pueda responder a qué nos hace felices, nos ayudará a experimentar felicidad con más frecuencia.

10.La IA no es un regalo divino. Será lo que decidamos crear nosotros mismos.