Hugo de Garis (nacido en 1947, Sídney, Australia) es un investigador jubilado en el subcampo de la inteligencia artificial (IA) conocido como hardware evolutivo . Se hizo conocido en la década de 1990 por su investigación sobre el uso de algoritmos genéticos para desarrollar redes neuronales artificiales utilizando autómatas celulares tridimensionales dentro de matrices de puertas programables de campo . Afirmó que este enfoque permitiría la creación de lo que él llama "cerebros artificiales" que superarían rápidamente los niveles humanos de inteligencia . [1]
Se ha destacado por su creencia de que una gran guerra entre los partidarios y los opositores de las máquinas inteligentes, que resultará en miles de millones de muertes, es casi inevitable antes del final del siglo XXI. Sugiere que los sistemas de IA pueden simplemente eliminar a la raza humana, y los humanos serían impotentes para detenerlos debido a la singularidad tecnológica . Esta predicción ha atraído el debate y las críticas de la comunidad de investigación de IA, y algunos de sus miembros más notables, como Kevin Warwick , Bill Joy , Ken MacLeod , Ray Kurzweil y Hans Moravec , han expresado sus opiniones sobre si este futuro es o no. probable. [ cita requerida ]
De Garis estudió originalmente física teórica , pero abandonó este campo en favor de la inteligencia artificial. En 1992 recibió su doctorado de la Université Libre de Bruxelles , Bélgica. Trabajó como investigador en ATR (Advanced Telecommunications Research Institute International,国際電気通信基礎技術研究所), Japón de 1994 a 2000, investigador en Starlab , Bruselas de 2000 a 2001 y profesor asociado de informática en la Universidad Estatal de Utah . de 2001 a 2006. Hasta su jubilación a finales de 2010 [2] fue profesor en la Universidad de Xiamen , donde enseñó física teórica e informática ., y dirigía el Laboratorio de Cerebros Artificiales.
De 1993 a 2000, de Garis participó en un proyecto de investigación en los Laboratorios de Investigación de Procesamiento de Información Humana (ATR-HIP) de ATR que tenía como objetivo crear un cerebro artificial de mil millones de neuronas para el año 2001. [1] El proyecto se conocía como "máquina de autómatas celulares". cerebro" o "Cerebro CAM". Durante este lapso de 8 años, él y sus colegas investigadores publicaron una serie de artículos en los que discutieron el uso de algoritmos genéticos para desarrollar estructuras neuronales dentro de autómatas celulares 3D.. Argumentaron que los modelos neuronales existentes no habían logrado producir un comportamiento inteligente porque eran demasiado pequeños, y que para crear "cerebros artificiales" era necesario ensamblar manualmente decenas de miles de módulos neuronales evolucionados, con los mil millones de neuronas "CAM- Brain" que requiere alrededor de 10 millones de módulos; [3] esta idea fue rechazada por Igor Aleksander , quien dijo: "El punto es que estos acertijos no son acertijos porque nuestros modelos neuronales no son lo suficientemente grandes". [4]
Aunque inicialmente se previó que estos autómatas celulares se ejecutarían en computadoras especiales, como "Cellular Automata Machine-8" (CAM-8) del MIT, en 1996 se dio cuenta de que el modelo propuesto originalmente, que requería autómatas celulares con miles de estados , era demasiado complejo para ser realizado en hardware. El diseño se simplificó considerablemente, y en 1997 se publicó el modelo "recolectar y distribuir 1 bit" ("CoDi-1Bit"), y se comenzó a trabajar en una implementación de hardware utilizando Xilinx XC6264 FPGA . Esto se conocería como la "Máquina Cerebral CAM" (CBM). [5]
Los investigadores desarrollaron autómatas celulares para varias tareas (usando simulación de software , no hardware): [5]