El informático Geoffrey Hinton es considerado uno de los pioneros de la Inteligencia Artificial (IA). En 1972, como estudiante de la Universidad de Edimburgo, adoptó una teoría llamada red neuronal, un sistema matemático que se convirtió en la base intelectual de la tecnología. 

A los 75 años, el ganador del Premio Turing de la Asocciation for Computing Machinery (ACM), renunció a su empleo en Google para advertir sobre los riesgos de la IA. 

"Es difícil evitar que malos la utilicen para cosas malas", advirtió en exclusiva para New York Times. 

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El duro pronóstico del "padrino" de la Inteligencia Artificial 

Después de que OpenIA lanzará una nueva versión de ChatGPT, Hinton reconoció los profundos riesgos que podrían tener estas tecnologías. 

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"Recordemos cómo era hace cinco años y veamos cómo es ahora. Tomemos esa diferencia y pensemos en lo que podría pasar más adelante. Eso da miedo", aseguró para NYT. 

Además, adelantó tres posibles consecuencias de la Inteligencia Artificial en la sociedad:

Creación de contenido digital

El especialista se mostró preocupado por la creación de contenido digital, cuya veracidad "será imposible de comprobar para el usuario promedio". 

Maquinas que reemplacen personas 

Por otro lado, alertó sobre la posibilidad de que los trabajadores sean desplazados por los sistemas de IA. 

Robots asesinos

Por último, alertó sobre la posibilidad de que los sistemas de IA se conviertan en armas autónomas que pongan en peligro la vida en sociedad. 

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¿La maquinas pueden ser más inteligentes que los humanos?

Hinton hablo sobre la probabilidad de que las maquinan sean más inteligentes que los humanos. "Pensaba que estábamos muy lejos. Creía que faltaban entre 30 y 50 años. Obviamente, ya no pienso eso", aclaró. 

"Llegué a la conclusión de que el tipo de inteligencia que desarrollamos es muy diferente a la inteligencia que tenemos", explicó para la BBC. 

"Somos sistemas biológicos y estos son sistemas digitales. La gran diferencia con los sistemas digitales es que tienes muchas copias del mismo conjunto, del mismo modelo del mundo, y todas estas copias pueden aprender por separado, pero comparten su conocimiento al instante", profundizó. 

"Es como si tuviéramos 100.000 personas y cada vez que una aprende algo, todas las demás lo aprenda automáticamente. Así es como estos sistemas logran saber mucho más que el resto", concluyó.