AI y la evolución criada.

Will robots inherit the earth? Yes, but they will be our children. Marvin Minsky (1927–2017)

Estamos llegando a un momento de quiebre en la evolución tal y cómo la conocemos. Podemos incluso decir, que la AI es a la evolución biológica lo que Airbnb fue a los hoteles o Uber a los taxis. 
Y esto tiene consecuencias demoledoras.


1-Todo sistema puede evolucionar aumentando su productividad y eficiencia mediante una mejora de sus procesos.

2-Los algoritmos son microsistemas diseñados para lograr una solución a un problema dado.

3-Desde su concepción inicial por Al-Khwarizmi, los algoritmos ampliaron su esfera de influencia a una amplia variedad de problemas en areas diversas.

4-Los avances actuales en AI han llevado los algoritmos a nuevos niveles, permitiéndoles agregar poder de cómputo a aquellos de naturaleza iterativa.

5-De esta forma, la AI permite evolucionar sistemas sobre los cuales es aplicada.

6-El motto expuesto por Kevin Kelly de “Take X and Add AI”, puede traducirse entonces como “Evolve X by adding AI”. Él lo llama proceso de cognificación, acaso una sinécdoque inconsciente para evitar pensar en que el mismísimo poder de la evolución está en nuestras propias manos.

7-Donde los procesos evolutivos biológicos toman miles de años, el poder de cómputo permite que la evolución de los sistemas sobre los cuales la AI esté aplicada, tome tiempos varias escalas de magnitud menores. Es decir, muchísimo menos tiempo.

8-Dejando de lado las implicaciones éticas y consecuencias que existen respecto al tipo de data con la cual alimentamos los algoritmos de nuestras AI, existen matices que, aunque a veces omitidos, generan preguntas interesantes.

8-Pensemos en el Reinforcement Learning, área de la AI que se dedica a “criar” algoritmos a base de palos y zanahorias, más conocida por los logros de AlphaGO y DeepMind. Algoritmos Criados vs Algoritmos Creados.

9-Las posibilidades de esta área de mejorar sistemas y adaptarse efectivamente a condiciones no estipuladas en la data inicial la transforman en un gran asset para cualquier sistema que requiera mejora en su productividad y efectividad.

10- El Reinforcement Learning es entonces, una de las áreas que mejor se presta a mejorar las actividades de un sistema dado y por ende la que más probablemente se aplique para evolucionar cualquier sistema.

11-Su capacidad crecerá exponencialmente, una vez que se aplique este approach a las inminentes computadoras cuánticas y las consecuencias demoledoras que tendrá esta área en el mundo tal y como lo conocemos.

12-La intersección inexorable de las tecnologías de cómputo, biológicas (Biology is the new software) y nanotecnológicas, hará que la AI-Driven Evolution, alcance esferas inimaginables.

13-A la pregunta “¿Qué tipo de evolución estamos criando?” la respuesta parecería entonces lógica.

14.Crearemos la evolución que criemos.