Una increíble nueva investigación en el campo de la “computación fotónica” podría tener implicaciones revolucionarias para el desarrollo de la inteligencia artificial a nivel humano.
Recientemente, científicos chinos desarrollaron un chip de entrenamiento de inteligencia artificial que utiliza luz para realizar cálculos en lugar de electricidad. Según el equipo, es mucho más eficiente que los chips de IA más populares del mercado.
Mientras tanto, un equipo no relacionado de investigadores de Oxford demostró que se pueden llevar a cabo técnicas informáticas similares basadas en la luz utilizando fuentes de luz normales, en lugar de láseres de alta potencia.
Estos dos avances representan una posible bifurcación en el camino hacia el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI), también conocida como “IA a nivel humano”.
Inteligencia artificial general
La inteligencia artificial general no es un término científico. Es una idea puramente teórica que básicamente significa “una máquina lo suficientemente inteligente como para hacer todo lo que un humano promedio podría hacer, con los mismos recursos”.
Los científicos están explorando numerosos caminos hacia la inteligencia artificial general, siendo los transformadores generativos preentrenados (GPT) uno de los más populares. Sin embargo, algunos investigadores afirman que los GPT son un callejón sin salida en el camino hacia la inteligencia artificial general y otros sostienen que necesitaremos algo más potente que las computadoras clásicas para imitar el cerebro humano.
Computación fotónica
El uso de la luz para realizar cálculos existe desde la década de 1960. A menudo se lo conoce como computación óptica y, según los físicos que trabajan en este campo, algún día podría reemplazar la computación con señales eléctricas debido a que generar luz requiere mucha menos energía que generar electricidad.
Ahora que un equipo en China ha desarrollado un chip de computadora fotónico expresamente para el propósito de entrenar un modelo de IA, y un equipo separado en el Reino Unido ha demostrado la computación fotónica utilizando luz normal, parece que hay nuevas opciones disponibles para los investigadores de IA.
¿Clásico o cuántico?
Para intentar aproximarse al pensamiento humano, los desarrolladores de IA continúan escalando modelos como GPT-4o con la esperanza de que algún día sean lo suficientemente grandes como para imitar la multitud de conexiones que ocurren entre los 100 mil millones de neuronas y los 1.000 billones de sinapsis de nuestro cerebro.
Pero las investigaciones sugieren que nuestro cerebro funciona más como un ordenador cuántico. De ser así, un modelo binario de IA tendría que contener, en teoría, más neuronas y sinapsis artificiales que un cerebro humano en órdenes de magnitud para acercarse a su complejidad.
Esto deja a los investigadores con dos posibilidades: pueden maximizar su cálculo binario o comenzar de nuevo con hardware habilitado cuánticamente y soluciones de entrenamiento.
Si los chips de IA fotónica demuestran ser una alternativa viable y energéticamente eficiente al status quo, entonces es posible que puedan impulsar los modelos GPT más allá de lo que de otro modo sería factible debido únicamente a su eficiencia.
Y, cuando se trata de interactuar con cualquier posible solución de IA cuántica en el futuro, es un hecho simple de la naturaleza que la luz viaja más rápido que la electricidad.
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