Por todos es conocida la famosa ley de Moore que, desde la década de 1970, predice de forma bastante fiable que cada 18 meses se duplica la capacidad de procesamiento de las CPUs.
Esta mal llamada ley, es en realidad una predicción, fue descrita por Gordon Moore, cofundador de Intel, en 1965 y originalmente establecía que cada 24 meses se duplicaría el número de transistores contenidos en un microprocesador, lo que supondría una mayor capacidad de procesamiento y una economía de escala equivalente, que abarataría dicho procesamiento de forma equivalente.
Actualmente, esta predicción se sigue cumpliendo con chips que contienen más de 50.000 millones de transistores. Sin embargo, estamos acercándonos a un nivel de miniaturización que supone la aparición de efectos cuánticos que hacen inestables los dispositivos. Estos efectos se han ido remediando hasta ahora con nuevas disposiciones de los transistores o mediante el diseño de arquitecturas 3D, lo que ha supuesto un aumento de los costes de fabricación.
Hasta tal punto nos aproximamos al límite de esta ley que, el propio CEO de la multinacional Nvidia, Jensen Huang,predijo en 2018 que el rendimiento de las GPUs (Graphic Processing Unit) se duplicaría en ciclos inferiores a 18-24 meses, lo que supondría superar la capacidad de duplicación de las CPUs recogida en la Ley de Moore y en un claro gesto mediático en 2019, afirmó que la Ley de Moore ya no era válida.
La combinación de hardware, software e Inteligencia Artificial ha hecho que las GPUs cobren especial relevancia. Así, entre 2012 y 2020, el rendimiento de estos chips se ha multiplicado por más de 300. En el futuro, el límite del silicio y de la Ley de Moore serán reemplazados por la computación cuántica y nuevos materiales como el grafeno o los nanotubos de carbono.
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Leyes menos conocidas
Sin embargo, hay algunas leyes o predicciones igualmente relevantes que son menos conocidas. Se trata de las leyes de Butter, Kryder y Kurzweil.
Gerald Butter, que lideró el departamento de redes y fibra de Bell Labs, quien, observando la ley de Moore, trató de predecir cómo evolucionarían las comunicaciones y la velocidad de transmisión de la información y predijo que la capacidad de la fibra óptica se duplicaría cada 9 meses. Esto, como en el caso de Moore, conlleva una reducción de costes.
Ley de Kryder
En 2005, Mark Kryder, vicepresidente de Seagate, describió el ritmo de desarrollo de capacidad de almacenamiento físico de la información, llegando a la conclusión que dicha capacidad se duplicaría cada 15 meses, lo que implicaba un ritmo superior al predicho por Moore respecto de la capacidad de procesamiento. De nuevo, este ritmo supone una reducción equivalente de los costes asociados a dicha capacidad de almacenamiento.
Y por último la Ley de Kurzwei, menos conocida que las tres anteriores pero quizá mucho más relevante en los próximos años es la “Ley de rendimientos acelerados”, que publicó en 2001 el tecnólogo, futurista y responsable de ingeniería de Google, Ray Kurzweil, en su ensayo “The singularity is near”. Kurzweil, al que Bill Gates describe como “the best person I know at predicting the future of artificial intelligence”, afirma que el ser humano tiene una visión lineal del progreso, mientras la tecnología avanza no solo de forma exponencial, sino doblemente exponencial, y que la Ley de Moore se aplica a cualquier tecnología de la información y desde mucho antes de que esta fuera formulada por el fundador de Intel. Con el ritmo de progreso actual, veremos un impacto equivalente a 100 años en tan solo 25.
La información, los datos ingentes generados, son el motor de este crecimiento doblemente exponencial, que una vez se pone en marcha no se detiene, manteniendo este ritmo de duplicación de forma permanente.
Finalmente, un factor adicional que está provocando este comportamiento es, según Kurzweil, la convergencia en el mismo momento histórico de múltiples tecnologías exponenciales (AI, IoT, Nanotecnología, etc.), que a su vez, se están combinando, incrementando el ritmo de desarrollo.
Esta teoría de Kurzweil, tiene como objetivo final lo que se ha definido como la Singularidad. Vaticina que, en 2029, los ordenadores tendrán un nivel o capacidad de inteligencia equivalente a la del ser humano. Esta afirmación es objeto de un encendido debate filosófico, antropológico y científico sobre qué es y qué significa ser humano.
De acuerdo con su planteamiento, en 2030 existirá la tecnología que permita volcar toda la información contenida en nuestro cerebro en la nube (entroncando con el desarrollo de interfaces cerebro-máquina en las que ya está investigando, ente otras, la compañía Neuralink fundada por Elon Musk) y, hacia 2045, el desarrollo tecnológico será tal que la inteligencia artificial conseguirá alcanzar una potencia de cálculo 1.000 millones de veces superior a la humana.
A partir de ese momento, el ser humano evolucionará de forma artificial, con una integración cada vez más radical y física con la tecnología. No pocas críticas han surgido en torno a esta ‘singularidad’ de Kurzweil, esta búsqueda de la inmortalidad cibernética y la dudosa viabilidad de alcanzar el desarrollo de IAG (Inteligencia Artificial General) como él postula, así como a no distinguir procesamiento y almacenamiento de conciencia.
Más allá de la controversia que Kurzweil suscita y del intenso debate sobre ética e incluso sobre la propia definición de qué es un ser humano, está claro que las próximas décadas supondrán una disrupción completa de nuestra percepción del mundo y de nosotros mismos, debido a un desarrollo exponencial, combinado e impredecible de las tecnologías actuales y futuras.
Estar preparado para conocer dichas tecnologías, su impacto en la sociedad, sus beneficios y riesgos y, anticiparse a sus efectos, será clave para evitar quedarse descolgado y pasar a ser irrelevante. La regulación, la ética y otros aspectos, también serán imprescindibles para controlar y asegurar un desarrollo tecnológico beneficioso para la sociedad y para preservar la naturaleza misma del ser humano.
