{"id":130952,"date":"2025-07-18T18:03:51","date_gmt":"2025-07-18T17:03:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/culturadered\/?p=130952"},"modified":"2025-09-04T17:10:47","modified_gmt":"2025-09-04T16:10:47","slug":"la-complejidad-de-la-inteligencia-artificial-y-su-posible-convergencia-con-la-informacion-cuantica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/culturadered\/la-complejidad-de-la-inteligencia-artificial-y-su-posible-convergencia-con-la-informacion-cuantica\/","title":{"rendered":"La complejidad de la inteligencia artificial y su (posible) convergencia con la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica"},"content":{"rendered":"

La Mec\u00e1nica cu\u00e1ntica (que examina las propiedades de la materia a nivel microsc\u00f3pico), sumada con la ciencia de la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica (centrada en extraer informaci\u00f3n de esas propiedades), derivada de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica (que manipula y procesa la informaci\u00f3n con operaciones l\u00f3gicas, utilizando t\u00e9cnicas de procesamiento de informaci\u00f3n cu\u00e1ntica), no es ficci\u00f3n, es una realidad.<\/strong><\/p>\n

Vivimos en una era donde la tecnolog\u00eda de la IA evoluciona m\u00e1s r\u00e1pido que nunca, moldeando nuestra forma de trabajar, pensar e innovar y acrecentar la complejidad que todo esto conlleva. De ah\u00ed que muchos expertos se preguntan si la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica podr\u00eda acelerar la inteligencia artificial generativa lo que aumentar\u00eda su complejidad o tener que estudiar desde nuevas perspectivas. La revista Science<\/strong>, publica un articulo titulado: Atomic explosion.<\/a> After faltering early on, quantum computers fashioned out of individual atoms retake the lead<\/em>, lo que da fe de la importancia del tratamiento del tema de la informaci\u00f3n y la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. <\/p>\n

Hablar de los pioneros de los sistemas complejos (Edgar Morin<\/strong><\/a>), inteligencia artificial (Alan Turing y John McCarthy<\/strong><\/a>) y la informaci\u00f3n (supercomputaci\u00f3n) cu\u00e1ntica (David Deutsch y Richard Feynman<\/strong><\/a>) es entrelazar tres ecosistemas que se han desarrollado de forma independiente pero cuya convergencia se presumen en un futuro cercano.<\/p>\n

Para empezar, abordar la inteligencia artificial requiere hacerse desde los sistemas complejos. Jos\u00e9 Luis Mateos, investigador y profesor del Instituto de F\u00edsica y el Centro de Ciencias de la Complejidad<\/strong> (C3)<\/a> de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico, en una conferencia sobre IA<\/a>, sostiene que \u201cAs\u00ed como es interesante conocer c\u00f3mo funciona el cerebro humano, tambi\u00e9n es necesario entender la inteligencia artificial como propiedad emergente\u201d.<\/p>\n

El planteamiento de Mateos sobre la IA desde la perspectiva de sistema complejo est\u00e1 basado en el concepto de complejidad. Si damos por hecho que la complejidad estudia c\u00f3mo interact\u00faan las partes de un sistema para dar lugar a comportamientos colectivos emergentes que no son predecibles a partir de las propiedades individuales, entonces podemos interpretar que la inteligencia artificial puede ser un sistema complejo.<\/p>\n

Un ejemplo de ello es ChatGPT. Seg\u00fan Mateos, \u00abEl desarrollo de Chat GPT es un ejemplo de inteligencia artificial generativa y al verlo como una propiedad emergente se puede estudiar como sistema complejo. Se puede ver como un reflejo de la sociedad humana donde el cambio y el uso que le demos ser\u00e1 gradual\u201d. Por eso, por tener propiedades emergentes no lineales, muchos grados de libertad y consecuencias impredecibles, llevar\u00e1 tiempo comprenderlo, y ser\u00e1 necesario utilizar distintas disciplinas y diferentes enfoques para lograrlo. Las neuronas artificiales est\u00e1n conectadas unas con otras, con entradas y salidas que involucran una din\u00e1mica no lineal\u00bb.<\/p>\n

Esto quiere decir que las neuronas no responden de manera proporcional a los est\u00edmulos que reciben y por eso pueden surgir propiedades emergentes.<\/p>\n

Nuestros sistemas cognitivos asumen que la IA avanza tan r\u00e1pido que resulta dif\u00edcil esperar a ver qu\u00e9 pasa con tal o cual avance. Pero \u00bfC\u00f3mo aprovechar el poder de la IA generativa sin poner en riesgo los datos, los procesos, la gobernanza y la cultura?<\/p>\n

Una de las fronteras m\u00e1s emocionantes es la combinaci\u00f3n de Computaci\u00f3n Cu\u00e1ntica (CC) con la Inteligencia Artificial (IA) -lo que dar\u00e1 como resultado la IA Cu\u00e1ntica–<\/strong>, un binomio poderoso que, seg\u00fan varios expertos, puede redefinir la computaci\u00f3n tal como la conocemos.<\/p>\n

La IA permite que las m\u00e1quinas aprendan, tomen decisiones y reconozcan patrones. La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica aprovecha los principios de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica para procesar informaci\u00f3n de maneras que las computadoras cl\u00e1sicas no pueden, agilizando y haciendo m\u00e1s precisa la resoluci\u00f3n de problemas. Imagine una IA capaz de procesar informaci\u00f3n a la velocidad del rayo o computadoras cu\u00e1nticas m\u00e1s estables y eficientes gracias a las mejoras impulsadas por la IA. La IA puede contribuir a que los sistemas cu\u00e1nticos sean m\u00e1s fiables, reduciendo errores y optimizando el rendimiento. Al mismo tiempo, la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica tiene el potencial de potenciar la IA, ofreciendo nuevas formas de entrenar modelos, optimizar algoritmos y abordar problemas complejos que est\u00e1n fuera del alcance de las computadoras actuales.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica?<\/strong><\/p>\n

La computaci\u00f3n cu\u00e1ntica se basa en los principios de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica, un campo de la f\u00edsica que estudia el comportamiento de las part\u00edculas en las escalas m\u00e1s peque\u00f1as. A diferencia de los bits cl\u00e1sicos (que son 0 \u00f3 1) utilizados en las computadoras que hoy conocemos, los bits cu\u00e1nticos (o c\u00fabits, como tambi\u00e9n se les conoce) pueden existir en un estado de superposici\u00f3n, lo que significa que pueden ser 0 y 1 simult\u00e1neamente. El entrelazamiento permite que los c\u00fabits se correlacionen de maneras que los bits cl\u00e1sicos no pueden. En resumen, las computadoras cu\u00e1nticas tienen el potencial de calcular problemas complejos mucho m\u00e1s r\u00e1pido que las computadoras cl\u00e1sicas.<\/p>\n

Fusionar la IA con la CC \u00bfQu\u00e9 significa realmente?<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial (IA) y la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica (CC)<\/a> son dos tecnolog\u00edas poderosas que est\u00e1n preparadas para revolucionar varios campos. La IA generativa, un subconjunto de la IA centrado en la creaci\u00f3n de contenido nuevo, puede mejorarse significativamente mediante el poder computacional de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Esta sinergia, conocida y promovida por los expertos como IA Generativa Cu\u00e1ntica (QGAI), promete avances en \u00e1reas como el descubrimiento de f\u00e1rmacos, la ciencia de los materiales y m\u00e1s.<\/p>\n

Cuestiones \u00e9ticas<\/strong><\/p>\n

Como abordo en un apartado de mi tesis en la USAL, inicialmente la iniciativa en el avance de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica la ten\u00edan las universidades, siendo sustituido en gran parte por empresas privadas. El espectacular avance tecnol\u00f3gico de los \u00faltimos tiempos est\u00e1 en manos privadas, incluyendo, el mundo de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Esto implica un riesgo \u00e9tico con respecto a c\u00f3mo va a ser utilizado, con qu\u00e9 fines, con que supervisi\u00f3n y con qu\u00e9 sesgos.<\/p>\n

Por ello, con el fin de utilizar de manera efectiva la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica -y la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica-, es crucial que los expertos y los gobiernos aborden las cuestiones \u00e9ticas y establezcan pol\u00edticas p\u00fablicas comunes. Estas directrices \u00e9ticas servir\u00e1n como base para desarrollar una legislaci\u00f3n adecuada que regule el uso responsable de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, asegurando as\u00ed un entorno \u00e9tico y seguro para su aplicaci\u00f3n. De la misma forma como ya se viene haciendo con la inteligencia artificial generativa.<\/p>\n

Existen muchos campos que se beneficiar\u00e1n con el uso de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica, como la qu\u00edmica cu\u00e1ntica, la inteligencia artificial, la ciberseguridad y todos los procesos de optimizaci\u00f3n, no obstante, en manos equivocadas, esto supondr\u00eda un peligro en lugar de un avance, por lo que es fundamental reflexionar sobre estos desaf\u00edos para garantizar un uso responsable y beneficioso de estas tecnolog\u00edas en constante evoluci\u00f3n.<\/p>\n

El contenido de este sitio est\u00e1 bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0 International. Difunde, cita y enlaza<\/strong>.<\/em><\/p>\n

COMO CITAR (APA 7)<\/p>\n

Flores-Vivar, J.M. (18 de julio de 2025) La complejidad de la inteligencia artificial y su (posible) convergencia con la informaci\u00f3n cu\u00e1ntica. Cultura de Red<\/em> (Blogs Fundaci\u00f3n para el Conocimiento Madrid+d), [https:\/\/shorturl.at\/4G4he<\/a>]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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