En 2009 Google propuso una idea poderosa en su artículo The Unrazonable Effectiveness of Data:
“… Los modelos simples y una gran cantidad de datos superan a los modelos más elaborados basados en menos datos”
Esta información ha dado forma a la evolución no una, sino dos revoluciones tecnológicas: El Big Data y el Aprendizaje Profundo. Y nos ha llevado a empezar a pensar en la IA en términos de tiempo en lugar de inteligencia.
Específicamente, la IA moderna se entiende mejor como TA («Tiempo Artificial») que puede adjuntarse protesicamente a las mentes humanas. Y los sistemas informáticos de alta capacidad se entienden mejor como artefactos existentes en la hiperhistoria en lugar de artefactos que encarnan o representan la hiperinteligencia.
Big Data
El Big Data fue impulsado por la caída de los costos de almacenamiento. George Dyson lo definió como:
“Es Big Data cuando es más barato almacenarlo que decidir qué hacer con él”.
En algún momento, el almacenamiento se volvió lo suficientemente barato como para que valiera la pena almacenar todos los bits digitales que pudiéramos generar, lo que a veces se denomina la «data exhaust«. Es posible que esto no siga siendo cierto a medida que aumentan las entradas de datos generadas alrededor del mundo, pero es cierto en nuestro presente. Incluso si no fuera estrictamente cierto, hemos superado un umbral crucial, ahora podemos capturar y preservar digitalmente muchos más datos de cualquier actividad humana de los que cualquier mente humana involucrada en ella podría comprender, procesar o transmitir directamente.
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