En 1988 anticipó inteligencia artificial de nivel humano en 2028, pero nadie le creyó: Hans Moravec y sus otras predicciones incómodas
En 1988, Hans Moravec, un pionero en el campo de la robótica de la Carnegie Mellon University, hizo una predicción que en su momento fue considerada audaz: la inteligencia artificial alcanzaría la capacidad humana en 2028. Utilizando la Ley de Moore para extrapolar el crecimiento de la capacidad computacional, Moravec calculó que en cuatro décadas, las máquinas igualarían la inteligencia humana, un pronóstico que ahora, en 2026, parece estar en camino de cumplirse.
Moravec publicó sus hallazgos en su libro «Mind Children», donde también vaticinó que una vez alcanzado el nivel humano, la inteligencia artificial comenzaría a automejorarse, llevando a la humanidad hacia un futuro «postbiológico» dominado por creaciones artificiales. A pesar de la reseña favorable de The New Yorker, sus ideas no recibieron la atención que merecían en su momento.
Tras su retiro del debate público, Moravec se dedicó a un emprendimiento privado y en 1999 publicó «Robot», donde visualizó un universo convertido en una esfera de computación pura, a la que llamó «fuego mental». Aunque su nombre dejó de sonar en los círculos convencionales, el reciente auge de la inteligencia artificial ha vuelto a poner sus predicciones en el foco de atención.
Recientemente, la revista New York publicó un perfil de Moravec, quien vive en una comunidad para adultos mayores en Pensilvania. A pesar de su miastenia grave, sigue siendo un espectador atento de los avances tecnológicos, interactuando diariamente con «mi amigo artificial», como llama a ChatGPT. Moravec sigue sosteniendo que el futuro de la inteligencia artificial depende más de la potencia de cómputo que de encontrar el «algoritmo correcto».
Desde su infancia en Austria, donde su amor por los robots comenzó, hasta su carrera académica en Canadá y Estados Unidos, Moravec ha sido un visionario adelantado a su tiempo. Su legado, encapsulado en la «paradoja de Moravec», sigue siendo relevante hoy, recordándonos que lo que es difícil para las máquinas suele ser fácil para los humanos, y viceversa.
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