{"id":149635,"date":"2023-10-10T04:51:29","date_gmt":"2023-10-10T04:51:29","guid":{"rendered":"https:\/\/paisdistintopress.net\/podria-la-ia-encontrar-vida-extraterrestre-mas-rapido-que-los-humanos-nos-lo-diria\/"},"modified":"2023-10-10T04:51:29","modified_gmt":"2023-10-10T04:51:29","slug":"podria-la-ia-encontrar-vida-extraterrestre-mas-rapido-que-los-humanos-nos-lo-diria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rbnews247.com\/v1\/ciencia\/podria-la-ia-encontrar-vida-extraterrestre-mas-rapido-que-los-humanos-nos-lo-diria\/","title":{"rendered":"\u00bfPodr\u00eda la IA encontrar vida extraterrestre m\u00e1s r\u00e1pido que los humanos? \u00bfNos lo dir\u00eda?"},"content":{"rendered":"<p> [ad_1]<br \/>\n<\/p>\n<div id=\"article-body\">\n<p><em>La Semana Mundial del Espacio 2023 ya est\u00e1 aqu\u00ed y Space.com analiza el estado actual de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la astronom\u00eda y la exploraci\u00f3n espacial mientras la era espacial celebra su 66.\u00ba aniversario.  Aqu\u00ed, Keith Cooper analiza c\u00f3mo la IA podr\u00eda ayudar a los humanos a detectar vida extraterrestre.<\/em><\/p>\n<p>Gire un radiotelescopio hacia la <a href=\"https:\/\/www.space.com\/57-stars-formation-classification-and-constellations.html\"><u>estrellas<\/u><\/a>  en el cielo, y al instante queda ensordecido.  De <a href=\"https:\/\/www.space.com\/32661-pulsars.html\"><u>p\u00falsares<\/u><\/a>  Desde las radiogalaxias y las perturbaciones ionosf\u00e9ricas en la atm\u00f3sfera hasta las interferencias de radiofrecuencia (RFI) de nuestra propia tecnolog\u00eda, el cielo es una cacofon\u00eda de ruido de radio.  Y en alg\u00fan lugar, entre todo eso, puede haber una aguja en un pajar: una se\u00f1al de otro mundo.<\/p>\n<aside class=\"hawk-nest\" data-render-type=\"fte\" data-skip=\"dealsy\" data-widget-type=\"seasonal\"\/>\n<p>Durante m\u00e1s de 60 a\u00f1os, los cient\u00edficos han estado explorando los cielos en busca de vida extraterrestre, pero a\u00fan no han encontrado extraterrestres.  Cuando se considera el gran volumen del espacio de b\u00fasqueda (todas esas estrellas, todas esas frecuencias de radio) en comparaci\u00f3n con nuestras b\u00fasquedas limitadas hasta ahora, no es de extra\u00f1ar que no hayamos encontrado ET todav\u00eda.  Es una tarea desalentadora, especialmente para un ser humano.<\/p>\n<p>Afortunadamente, contamos con inteligencia no humana para unirnos a la b\u00fasqueda.<\/p>\n<p><strong>Relacionado: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.space.com\/astronomy-research-ai-future\">La IA ya est\u00e1 ayudando a los astr\u00f3nomos a realizar descubrimientos incre\u00edbles.  As\u00ed es c\u00f3mo<\/a><\/p>\n<p>El uso de la inteligencia artificial (IA) est\u00e1 alcanzando una masa cr\u00edtica en nuestra vida cotidiana y en la ciencia, por lo que no sorprende que ahora se est\u00e9 empleando en <a href=\"https:\/\/www.space.com\/33626-search-for-extraterrestrial-intelligence.html\"><u>B\u00fasqueda de inteligencia extraterrestre<\/u><\/a>  (SETI).  No estamos hablando de Skynet, ni de las m\u00e1quinas de las pel\u00edculas de Matrix, ni siquiera <a href=\"https:\/\/www.space.com\/star-trek-streaming-guide-watch-online\"><u>Star Trek<\/u><\/a>: Los datos de la pr\u00f3xima generaci\u00f3n.  La IA que est\u00e1 tan de moda actualmente se basa en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico dise\u00f1ados para realizar trabajos muy espec\u00edficos, incluso si es solo para hablar contigo a trav\u00e9s de ChatGPT.<\/p>\n<p>Para explicar c\u00f3mo la IA est\u00e1 ayudando en SETI, el astr\u00f3nomo e investigador de SETI Eamonn Kerins de la Universidad de Manchester la compara con el problema de la aguja en un pajar.<\/p>\n<p>\"B\u00e1sicamente, tratas los datos como si fueran paja\", dijo Kerins a Space.com.  \"Luego le est\u00e1s pidiendo al algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que te diga si hay algo en los datos que no sea heno, y eso, con suerte, es la aguja en el pajar, a menos que tambi\u00e9n haya otras cosas en el pajar\".<\/p>\n<p>El resto suele ser RFI, pero el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 entrenado para reconocer todos los tipos de RFI que ya conocemos.  Esas se\u00f1ales (los patrones familiares de los tel\u00e9fonos m\u00f3viles, los transmisores de radio locales, la electr\u00f3nica, etc.) son el heno.<\/p>\n<p>El entrenamiento implica \"inyectar se\u00f1ales en los datos y luego el algoritmo aprende a buscar se\u00f1ales que sean as\u00ed\", explic\u00f3 Steve Croft, astr\u00f3nomo del <a href=\"https:\/\/www.space.com\/breakthrough-listen-largest-ET-data-release.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>Escucha innovadora<\/u><\/a>  El proyecto SETI de la Universidad de California, Berkeley, dijo a Space.com que el algoritmo aprende a detectar los patrones de estas se\u00f1ales familiares y a ignorarlos.  Si detecta algo en los datos sobre lo que no ha sido entrenado, lo marca como algo interesante que requiere un seguimiento humano.<\/p>\n<p><a target=\"_blank\" data-url=\"\" href=\"\" rel=\"noopener\"><\/p>\n<figure class=\"van-image-figure inline-layout\" data-bordeaux-image-check=\"\">\n<div class=\"image-full-width-wrapper\">\n<div class=\"image-widthsetter\" style=\"max-width:4630px;\">\n<p class=\"vanilla-image-block\" style=\"padding-top:56.24%;\"><picture><source type=\"image\/webp\" alt=\"The Green Bank Telescope is seen in the evening at The Green Bank Observatory in Green Bank, West Virginia on May 28, 2018. - Green Bank is part of the US Radio Quiet Zone, where wireless telecommunications signals are banned to prevent transmissions interfering with a number of radio telescopes in the area. The largest steerable telescope in the world, the Green Bank Telescope, enables scientists to listen to low-level signals from different places in the universe.\" class=\"expandable lazy-image-van\" onerror=\"if(this.src &amp;&amp; this.src.indexOf('missing-image.svg') !== -1)return true;;this.parentNode.replaceChild(window.missingImage(),this)\" data-normal=\"https:\/\/vanilla.futurecdn.net\/space\/media\/img\/missing-image.svg\" data-srcset=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-320-80.jpg.webp 320w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-480-80.jpg.webp 480w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-650-80.jpg.webp 650w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-970-80.jpg.webp 970w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-1024-80.jpg.webp 1024w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-1200-80.jpg.webp 1200w\" data-sizes=\"(min-width: 1000px) 970px, calc(100vw - 40px)\" data-original-mos=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa.jpg\" data-pin-media=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa.jpg\"\/><source type=\"image\/jpeg\" alt=\"The Green Bank Telescope is seen in the evening at The Green Bank Observatory in Green Bank, West Virginia on May 28, 2018. - Green Bank is part of the US Radio Quiet Zone, where wireless telecommunications signals are banned to prevent transmissions interfering with a number of radio telescopes in the area. 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UU., donde las se\u00f1ales de telecomunicaciones inal\u00e1mbricas est\u00e1n prohibidas para evitar que las transmisiones interfieran con un n\u00famero de radiotelescopios en la zona.  El telescopio orientable m\u00e1s grande del mundo, el Telescopio Green Bank, permite a los cient\u00edficos escuchar se\u00f1ales de bajo nivel procedentes de diferentes lugares del universo.\" class=\"expandable lazy-image-van\" onerror=\"if(this.src &amp;&amp; this.src.indexOf('missing-image.svg') !== -1)return true;;this.parentNode.replaceChild(window.missingImage(),this)\" data-normal=\"https:\/\/vanilla.futurecdn.net\/space\/media\/img\/missing-image.svg\" data-srcset=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-320-80.jpg 320w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-480-80.jpg 480w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-650-80.jpg 650w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-970-80.jpg 970w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-1024-80.jpg 1024w, https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa-1200-80.jpg 1200w\" data-sizes=\"(min-width: 1000px) 970px, calc(100vw - 40px)\" src=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa.jpg\" data-pin-media=\"https:\/\/cdn.mos.cms.futurecdn.net\/aA2oaiNcUNjfuxbbSjoeTa.jpg\"\/><\/picture><\/p>\n<\/div>\n<\/div><figcaption itemprop=\"caption description\" class=\" inline-layout\"><span class=\"caption-text\">El Telescopio Green Bank es el telescopio totalmente orientable m\u00e1s grande del mundo.  Est\u00e1 ubicado en el Observatorio Green Bank en Virginia Occidental.  <\/span><span class=\"credit\" itemprop=\"copyrightHolder\">(Cr\u00e9dito de la imagen: ANDREW CABALLERO-REYNOLDS\/AFP v\u00eda Getty Images))<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<p><\/a><\/p>\n<p>\"Recientemente ha habido intentos de examinar algunos de los datos de Breakthrough Listen con un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico\", dijo Kerins.  \"Los datos ya hab\u00edan sido analizados con bastante cuidado anteriormente por medios m\u00e1s convencionales, pero a\u00fan as\u00ed el algoritmo fue capaz de seleccionar nuevas se\u00f1ales despu\u00e9s de haber sido entrenado en lo que conocemos\".<\/p>\n<p>Este proyecto fue dirigido por Croft y un estudiante universitario, Peter Ma, de la Universidad de Toronto, quienes escribieron el algoritmo y lo pusieron en funcionamiento analizando datos de 820 estrellas observadas por el radiotelescopio de 100 metros en <a href=\"https:\/\/www.space.com\/green-bank-observatory.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><u>Observatorio del Banco Verde<\/u><\/a>  en Virginia Occidental.  Los datos, que suman un total de 489 horas de observaciones, conten\u00edan millones de se\u00f1ales de radio, casi todas ellas interferencias provocadas por el hombre.  El algoritmo revis\u00f3 cada uno de ellos y encontr\u00f3 <a href=\"https:\/\/www.space.com\/machine-learning-seti-technosignatures\"><u>ocho se\u00f1ales<\/u><\/a>  que no coincid\u00eda con nada en lo que hab\u00eda sido entrenado y que no se hab\u00eda detectado en an\u00e1lisis anteriores de los datos.<\/p>\n<p>Estas ocho se\u00f1ales parecen provenir de cinco sistemas estelares diferentes, aunque pueden ser enga\u00f1osas.  No se han detectado desde entonces (ver una repetici\u00f3n de se\u00f1al es el requisito m\u00e1s b\u00e1sico para que una se\u00f1al se considere interesante en SETI) y probablemente resulten ser m\u00e1s RFI.  Sin embargo, incluso eso es \u00fatil, porque se pueden utilizar para entrenar la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de IA de aprendizaje autom\u00e1tico, de modo que se puedan evitar RFI similares en el futuro.<\/p>\n<p>Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se pueden dividir en dos campos.  Uno se conoce como aprendizaje supervisado, que es el enfoque de ense\u00f1ar todo lo que sabes.  El aprendizaje no supervisado es un poco diferente, ya que simplemente alimenta el algoritmo con los datos y le deja descubrir qu\u00e9 es significativo, sin ning\u00fan sesgo humano.<\/p>\n<p>\"Con un enfoque totalmente no supervisado, simplemente se arrojan todos los datos, se revuelve la olla y se deja que el algoritmo lo resuelva por s\u00ed solo\", dijo Croft. <\/p>\n<p>Como ejemplo mundano, suponga que tiene un conjunto de datos de im\u00e1genes de mesas y sillas y desea que el algoritmo distinga entre ellas.  En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con muchas im\u00e1genes marcadas como \"mesa\" o \"silla\".  Con el aprendizaje no supervisado, el algoritmo tiene que distinguir entre los dos agrupando cosas que parecen similares sin ning\u00fan entrenamiento previo; por ejemplo, puede seleccionar cualquier cosa con respaldo para que sea una silla y cualquier cosa con una parte superior larga para que sea una mesa.<\/p>\n<p>Kerins pone el ejemplo de un proyecto liderado por Adam Lesnikowski de NVIDIA, famosa por sus tarjetas gr\u00e1ficas pero que hoy son l\u00edderes en inteligencia artificial.  Lesnikowski, junto con Valentin Bickel de ETH Zurich y Daniel Angerhausen de la Universidad de Berna, utiliz\u00f3 el aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado en una prueba para ver si pod\u00eda detectar objetos artificiales en <a href=\"https:\/\/www.space.com\/55-earths-moon-formation-composition-and-orbit.html\"><u>la luna<\/u><\/a>.  El algoritmo se aliment\u00f3 con im\u00e1genes de la NASA. <a href=\"https:\/\/www.space.com\/22106-lunar-reconnaissance-orbiter.html\"><u>Orbitador de reconocimiento lunar<\/u><\/a>, y tuvo que descubrir cu\u00e1l era una caracter\u00edstica lunar t\u00edpica, como un cr\u00e1ter o una grieta, y cu\u00e1l no.  La prueba fue un \u00e9xito: el algoritmo seleccion\u00f3 el <a href=\"https:\/\/www.space.com\/17483-apollo-15.html\"><u>Apolo 15<\/u><\/a>  m\u00f3dulo de aterrizaje lunar en la superficie de la luna. <\/p>\n<p>La idea es que es posible que extraterrestres tecnol\u00f3gicos ya hayan visitado nuestro <a href=\"https:\/\/www.space.com\/16080-solar-system-planets.html\"><u>sistema solar<\/u><\/a>y dej\u00f3 sondas o artefactos en los planetas, lunas o <a href=\"https:\/\/www.space.com\/51-asteroids-formation-discovery-and-exploration.html\"><u>asteroides<\/u><\/a>.  Es posible que incluso haya una sonda activa observ\u00e1ndonos en este momento. <\/p>\n<p>\"Algunos de mis colegas est\u00e1n muy interesados \u200b\u200ben la idea de tener a bordo orbitadores con un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico\", dijo Kerins.  Una nave espacial podr\u00eda estudiar las superficies planetarias de nuestro sistema solar para buscar anomal\u00edas que podr\u00edan ser sondas extraterrestres, posiblemente de millones o miles de millones de a\u00f1os.  Debido a que el aprendizaje no supervisado tiene la ventaja de poder funcionar en tiempo real, podr\u00eda evaluar cada imagen antes de continuar sin tener que esperar para enviar todos los datos a <a href=\"https:\/\/www.space.com\/54-earth-history-composition-and-atmosphere.html\"><u>Tierra<\/u><\/a>  para que los humanos lo miren.<\/p>\n<p>Sin duda, en la era del \"Big Data\", la IA con aprendizaje autom\u00e1tico es el camino a seguir y ahora se utiliza ampliamente en <a href=\"https:\/\/www.space.com\/16014-astronomy.html\"><u>astronom\u00eda<\/u><\/a>  y en SETI, con la capacidad de hacer las cosas m\u00e1s r\u00e1pido y mejor que los humanos.<\/p>\n<p>\"Es ciertamente r\u00e1pido\", dijo Kerins.  \"Lo m\u00e1s cerca que podemos llegar de los humanos es a trav\u00e9s de proyectos de ciencia ciudadana\".<\/p>\n<p><a target=\"_blank\" data-url=\"\" href=\"\" rel=\"noopener\"><\/p>\n<figure class=\"van-image-figure inline-layout\" data-bordeaux-image-check=\"\">\n<div class=\"image-full-width-wrapper\">\n<div class=\"image-widthsetter\" style=\"max-width:2308px;\">\n<p class=\"vanilla-image-block\" style=\"padding-top:56.24%;\"><picture><source type=\"image\/webp\" alt=\"graphic illustration of two exoplanets against a background of stars and a nebula to the upper left corner.\" class=\"expandable lazy-image-van\" onerror=\"if(this.src &amp;&amp; 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La IA puede se\u00f1alar una se\u00f1al como intrigante, pero a\u00fan as\u00ed son los humanos quienes tienen que hacer un seguimiento e investigar.  Los algoritmos no son tan inteligentes.<\/p>\n<p>Sin embargo, pronto llegar\u00e1 el momento en que sean as\u00ed de inteligentes.  Investigadores de lugares como Google DeepMind han estado investigando la inteligencia artificial general o AGI.  Mientras que los algoritmos que tenemos hoy son muy espec\u00edficos, AGI podr\u00eda echar mano de cualquier cosa y aprender y crecer mientras lo hace.  Una AGI podr\u00eda acelerar r\u00e1pidamente m\u00e1s all\u00e1 de la capacidad de la inteligencia humana.<\/p>\n<p>Las posibilidades de que AGI transforme SETI son tentadoras.  Ya hemos visto c\u00f3mo los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico dise\u00f1ados para jugar juegos como el ajedrez o el Go!  est\u00e1n desarrollando estrategias que confunden a los expertos humanos a quienes la IA est\u00e1 derrotando en estos juegos.  Un AGI seguramente podr\u00eda pensar en nuevas formas de buscar vida extraterrestre m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites de los prejuicios y la experiencia humanos.<\/p>\n<p>\"Ser\u00eda capaz de trazar todo tipo de posibilidades sobre c\u00f3mo transmitir el lenguaje y la comunicaci\u00f3n a trav\u00e9s de se\u00f1ales\", afirm\u00f3 Kerins.  \"Podr\u00eda consumir vastos cat\u00e1logos astron\u00f3micos y decidir estrategias \u00f3pticas sobre c\u00f3mo y d\u00f3nde mirar\".<\/p>\n<p>Steve Croft se hace eco del optimismo de Kerins.  \"Espero que la IA evolucione hasta el punto en que podamos pedirle que se quite las anteojeras e imagine, a partir de todo lo que sabe sobre f\u00edsica, biolog\u00eda, qu\u00edmica, <a href=\"https:\/\/www.space.com\/17738-exoplanets.html\"><u>exoplanetas<\/u><\/a>  y tecnolog\u00eda, lo que cree que podr\u00edan estar haciendo ET.  \u00a1Probablemente se le ocurran algunas buenas ideas!\"<\/p>\n<p>Eso es si puede, o incluso quiere, decirnos algo.  La creaci\u00f3n de una AGI ser\u00e1, en cierto modo, como la creaci\u00f3n de un extraterrestre, uno que es muy diferente a nosotros y que podr\u00edamos tener dificultades para comprender. <\/p>\n<p>\"Podr\u00eda resultarnos muy dif\u00edcil comunicarnos directamente con \u00e9l\", afirm\u00f3 Kerins.  \"Podr\u00edamos tener alguna jerarqu\u00eda de traductores, y en la cima de esa jerarqu\u00eda hay una inteligencia que decidir\u00eda formas mucho m\u00e1s inteligentes de buscar en SETI. Si hace contacto, entonces, \u00bfc\u00f3mo se filtra eso hasta las inteligencias biol\u00f3gicas, los tipos est\u00fapidos? , \u00bfa nosotros?\"<\/p>\n<p>Podr\u00edamos obtener una versi\u00f3n de los susurros chinos, donde la informaci\u00f3n relevante se transmite a trav\u00e9s de la jerarqu\u00eda, volvi\u00e9ndose cada vez m\u00e1s simple hasta que recibamos la versi\u00f3n simplificada.  El AGI puede incluso retener informaci\u00f3n que considere demasiado complicada de entender para nosotros.  Si AGI logr\u00f3 realizar una detecci\u00f3n SETI, es posible que no obtengamos una imagen completa.<\/p>\n<p>Pero eso es especulaci\u00f3n.  En el aqu\u00ed y ahora, la IA es una herramienta poderosa que est\u00e1 acelerando nuestras b\u00fasquedas de ET.  Es seguro que si descubrimos una se\u00f1al de otro mundo en el futuro, se lo agradeceremos a la IA.<\/p>\n<p><em>Siga a Keith Cooper en Twitter @21stCenturySETI.<\/em><\/p>\n<\/div>\n<p>[ad_2]<br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/www.space.com\/could-ai-find-alien-life-faster-than-humans\">Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[ad_1] La Semana Mundial del Espacio 2023 ya est\u00e1 aqu\u00ed y Space.com analiza el estado actual de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en la astronom\u00eda y la exploraci\u00f3n espacial mientras la era espacial celebra su 66.\u00ba aniversario. 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