Qué significa la simultaneidad para el ser humano

Aplaude mientras las miras. Ves, oyes y sientes el aplauso como un único evento multimodal: los sentidos visual, auditivo y táctil parecen simultáneos y definen el “ahora”. Nuestra conciencia procesa estas entradas sensoriales como simultáneas, aunque llegan en momentos diferentes: la luz llega a nuestros ojos más rápido que el sonido a nuestros oídos, mientras que nuestro cerebro procesa el audio más rápido que la información visual compleja. Aun así, todo parece un solo instante.

Esta ilusión proviene de un mecanismo cerebral integrado. El cerebro define el “ahora” mediante un breve lapso de tiempo durante el cual se recopilan e integran múltiples percepciones sensoriales. Este lapso, que suele durar hasta unos pocos cientos de milisegundos , se denomina ventana temporal de integración (VIT). Como representación de esta cuadrícula temporal, las películas de 24 fotogramas por segundo crean una ilusión de movimiento continuo.

Pero la TWI humana tiene sus límites. Si ves un relámpago lejano , oirás el estruendo de un trueno segundos después. La TWI humana evolucionó para combinar información sensorial solo para eventos dentro de un radio aproximado de 10 a 15 metros. Ese es nuestro horizonte de simultaneidad.

Inteligencia extraterrestre en el mundo físico

La IA está a punto de convertirse en un componente estándar de los robots y otras máquinas que perciben e interactúan con el mundo físico. Estas máquinas utilizarán sensores integrados en sus cuerpos, así como sensores remotos que envían datos digitales a distancia. Un robot podría recibir datos de un satélite que orbita a 600 km sobre la Tierra y procesarlos en tiempo real, ya que la transmisión tarda solo 2 ms, mucho más rápido que la TWI humana.

Los sensores humanos están integrados al cuerpo, lo que establece dos premisas sobre cómo el cerebro interactúa con el mundo físico. En primer lugar, el retardo de propagación de cada sensor al cerebro es predecible. Cuando se produce un sonido en el entorno, el factor impredecible es la distancia entre la fuente sonora y nuestros oídos; el retardo entre los oídos y el cerebro es fijo. En segundo lugar, cada sensor es utilizado por un solo cerebro humano. El horizonte humano de simultaneidad evolucionó durante millones de años bajo estas premisas, optimizado para ayudarnos a evaluar oportunidades y amenazas. Un león a 15 metros era motivo de preocupación, pero un trueno a 3 kilómetros probablemente no.

Estas dos premisas no siempre serán válidas para máquinas inteligentes con percepción multimodal. Un sistema de IA puede recibir datos de un sensor remoto con retrasos de enlace impredecibles. Un solo sensor puede proporcionar datos a muchos módulos de IA diferentes en tiempo real, como un ojo compartido por varios cerebros. Como resultado, los sistemas de IA desarrollarán su propia percepción del espacio y el tiempo, así como su propio horizonte de simultaneidad, y cambiarán mucho más rápido que el lento ritmo de la evolución humana. Pronto coexistiremos con una inteligencia extraterrestre con una percepción diferente del tiempo y el espacio.

La ventaja temporal de la IA

Aquí es donde la cosa se pone rara. Los sistemas de IA no están limitados por la velocidad de procesamiento biológico y pueden percibir el tiempo con una precisión sin precedentes, descubriendo relaciones de causa y efecto que ocurren demasiado rápido para la percepción humana.

En nuestro mundo hiperconectado, esto podría dar lugar a efectos Rashomon a gran escala , donde múltiples observadores ofrecen perspectivas contradictorias sobre los acontecimientos. (El término proviene de una película clásica japonesa en la que varios personajes describen el mismo incidente de maneras radicalmente distintas, cada uno influenciado por su propia perspectiva).

Imagine un accidente de tráfico en el año 2045 en una intersección concurrida de la ciudad, presenciado por tres observadores: un peatón, un sistema de IA conectado directamente a los sensores de la calle y un sistema de IA remoto que recibe los mismos datos sensoriales a través de un enlace digital. El humano simplemente percibe un robot entrando en la carretera justo antes de que un coche se estrelle contra él. La IA local, con acceso inmediato a los sensores, registra el orden preciso: el robot se mueve primero, luego el coche frena, luego la colisión. Mientras tanto, la percepción de la IA remota está sesgada por retrasos en la comunicación, tal vez registrando el frenado antes de percibir al robot entrando en la carretera. Cada perspectiva ofrece una secuencia diferente de causa y efecto. ¿Qué testigo se considerará creíble, un humano o una máquina? ¿Y qué máquina?

Personas con malas intenciones podrían incluso usar sistemas de IA de alta potencia para fabricar “eventos” mediante IA generativa e insertarlos en el flujo general de eventos percibidos por máquinas menos capaces. Los humanos equipados con interfaces de realidad extendida podrían ser especialmente vulnerables a tales manipulaciones, ya que estarían recibiendo continuamente datos sensoriales digitales.

Si la secuencia de eventos se distorsiona, puede alterar nuestro sentido de causalidad, lo que podría afectar sistemas cruciales en el tiempo, como la respuesta a emergencias , el comercio financiero o la conducción autónoma. Incluso se podrían usar sistemas de IA capaces de predecir eventos milisegundos antes de que ocurran para generar confusión. Si un sistema de IA predijera un evento y transmitiera datos falsos en el momento preciso, podría crear una falsa apariencia de causalidad. Por ejemplo, una IA capaz de predecir las fluctuaciones del mercado de valores podría publicar una alerta de noticias falsa justo antes de una venta masiva prevista.

Las computadoras marcan el tiempo, la naturaleza no

El instinto del ingeniero podría ser resolver el problema con marcas de tiempo digitales en los datos sensoriales. Sin embargo, las marcas de tiempo requieren una sincronización precisa del reloj, lo que requiere más energía de la que muchos dispositivos pequeños pueden gestionar.

Incluso si los datos sensoriales tienen marca de tiempo, los retrasos en la comunicación o el procesamiento pueden hacer que lleguen demasiado tarde para que una máquina inteligente actúe sobre ellos en tiempo real. Imagine un robot industrial en una fábrica encargado de detener una máquina si un trabajador se acerca demasiado. Los sensores detectan el movimiento de un trabajador y una señal de advertencia, que incluye una marca de tiempo, viaja por la red. Sin embargo, se produce una interrupción inesperada en la red y la señal llega después de 200 milisegundos, por lo que el robot actúa demasiado tarde para evitar un accidente. Las marcas de tiempo no permiten predecir los retrasos en la comunicación, pero pueden ayudar a reconstruir qué falló después del incidente.

La naturaleza, por supuesto, no marca el tiempo de los eventos. Inferimos el flujo temporal y la causalidad comparando los tiempos de llegada de los datos de los eventos e integrándolos con el modelo cerebral del mundo.

La teoría especial de la relatividad de Albert Einstein señaló que la simultaneidad depende del marco de referencia del observador y puede variar con el movimiento. Sin embargo, también demostró que el orden causal de los eventos, la secuencia en la que las causas conducen a los efectos, permanece constante para todos los observadores. No así para las máquinas inteligentes. Debido a los retrasos impredecibles en la comunicación y a los tiempos de procesamiento variables, las máquinas inteligentes pueden percibir los eventos en un orden causal completamente diferente.

En 1978, Leslie Lamport abordó este problema para la computación distribuida , introduciendo relojes lógicos para determinar la relación de “suceso anterior” entre eventos digitales. Para adaptar este enfoque a la intersección de los mundos físico y digital, debemos lidiar con los retrasos impredecibles entre un evento real y su marca de tiempo digital.

Esta crucial transición del mundo físico al digital ocurre en puntos de acceso específicos: un dispositivo o sensor digital, routers wifi , satélites y estaciones base . Dado que los dispositivos o sensores individuales pueden ser pirateados con relativa facilidad, la responsabilidad de mantener información precisa y fiable sobre el tiempo y el orden causal recaerá cada vez más en los grandes nodos de la infraestructura digital.

Esta visión se alinea con los avances de 6G , el próximo estándar inalámbrico. En 6G, las estaciones base no solo transmitirán información, sino que también detectarán su entorno. Estas futuras estaciones base deben convertirse en puntos de acceso fiables entre el mundo físico y el digital. El desarrollo de estas tecnologías podría resultar esencial a medida que nos adentramos en un futuro impredecible, moldeado por inteligencias extraterrestres en rápida evolución.

Fuente: https://spectrum.ieee.org/ai-perception-of-time