La comprensión del paso del tiempo es fundamental para la conciencia humana. Si bien continuamos debatiendo si la inteligencia artificial (IA) puede poseer la conciencia, una cosa es segura: la IA experimentará tiempo de manera diferente. Su sentido del tiempo será dictado no por biología, sino por sus procesos computacionales, sensoriales y de comunicación. ¿Cómo coexistiremos con una inteligencia alienígena que percibe y actúa en un mundo temporal muy diferente? ¿Qué significa la simultaneidad para un humango sus manos mientras las mira? Usted ve, escucha y siente el aplauso como un solo evento multimodal: los sentidos visuales, de audio y táctiles parecen simultáneos y definen el «ahora». Nuestra conciencia reproduce estas entradas sensoriales como simultáneas, aunque llegan a diferentes momentos: la luz alcanza nuestros ojos más rápido que el sonido llega a nuestros oídos, mientras que nuestro cerebro procesa el audio más rápido que la información visual compleja. Aún así, todo se siente como un momento. Esa ilusión proviene de un mecanismo cerebral incorporado. El cerebro define «ahora» a través de una breve ventana de tiempo durante la cual se recopilan e integran múltiples percepciones sensoriales. Este período de tiempo, generalmente hasta pocos cientos de milisegundos, se llama ventana temporal de integración (TWI). Como proxy de esta cuadrícula temporal, las películas con 24 cuadros por segundo crean una ilusión de movimiento continuo. Pero el twi humano tiene sus límites. Vea un relámpago lejano y escuchará el Rumble of Thunder segundos más tarde. El TWI humano evolucionó para unir información sensorial solo para eventos dentro de aproximadamente 10 a 15 metros. Ese es nuestro horizonte de simultaneidad. La inteligencia alien en el mundo físico está listo para convertirse en una parte estándar de los robots y otras máquinas que perciben e interactúan con el mundo físico. Estas máquinas utilizarán sensores conectados a sus cuerpos, pero también sensores remotos que envían datos digitales desde lejos. Un robot puede recibir datos de un satélite que orbita a 600 km sobre la Tierra y tratar los datos como en tiempo real, ya que la transmisión toma solo 2 ms, mucho más rápido que los sensores humanos de un humano están «cableados» para el cuerpo, lo que establece dos premisas de cómo el cerebro interactúa con el mundo físico. Primero, el retraso 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 de sonido y nuestros oídos; El retraso de tiempo de los oídos al cerebro es fijo. En segundo lugar, cada sensor es utilizado por un solo cerebro humano. El horizonte humano de la simultaneidad evolucionó a través de millones de años bajo estas premisas, optimizado para ayudarnos a evaluar las oportunidades y las amenazas. Vale la pena preocuparse a un león a 15 metros, pero el trueno a 3 kilómetros probablemente no. Un sistema de IA puede recibir datos de un sensor remoto con retrasos de enlaces impredecibles. Y un solo sensor puede proporcionar datos a muchos módulos de IA diferentes en tiempo real, como un ojo compartido por múltiples cerebros. Como resultado, los sistemas de IA evolucionarán su propia percepción del espacio y el tiempo y su propio horizonte de simultaneidad, y cambiarán mucho más rápido que el ritmo glacial de la evolución humana. Pronto coexistiremos con una inteligencia alienígena que tiene una percepción diferente del tiempo y el espacio. El tiempo de IA es ventajoso donde las cosas se vuelven extrañas. Los sistemas de IA no están limitados por las velocidades de procesamiento biológica 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 conducir a efectos de rashomon a gran escala, donde múltiples observadores dan perspectivas contradictorias sobre los eventos. (El término proviene de una película japonesa clásica en la que varios personajes describen el mismo incidente de maneras dramáticamente diferentes, cada una con forma por su propia perspectiva). Imagine un accidente de tráfico en el año 2045 en una intersección de la ciudad ocupada, presenciada por tres observadores: un peatón humano, un sistema de IA directamente conectado a los sensores de las calles y un sistema de IA remoto que recibe los mismos datos sensoriales sobre un vínculo digital. El humano simplemente percibe un robot que ingresa a la carretera justo antes de que un automóvil se bloquee en él. La IA local, con acceso inmediato al sensor, registra el orden preciso: el robot que se mueve primero, luego el frenado del automóvil, luego la colisión. Mientras tanto, la percepción de la IA remota está sesgada por los retrasos en la comunicación, tal vez registrar el frenado antes de que perciba que el robot entran en el camino. Cada perspectiva ofrece una secuencia diferente de causa y efecto. ¿Qué testigo se considerará creíble, un humano o una máquina? ¿Y qué máquina? Las personas con intención maliciosa incluso podrían usar sistemas de IA de alta potencia para fabricar «eventos» utilizando IA generativa, y podrían insertarlos en el flujo general de eventos percibidos por máquinas menos capaces. Los humanos equipados con interfaces de realidad extendida pueden ser especialmente vulnerables a tales manipulaciones, ya que se llevarían continuamente a los datos sensoriales digitales. Si la secuencia de eventos está distorsionada, puede interrumpir nuestro sentido de causalidad, potencialmente interrumpir los sistemas críticos del tiempo como la respuesta de emergencia, el comercio financiero o la conducción autónoma. Las personas incluso podrían usar sistemas de IA capaces de predecir los milisegundos de eventos antes de que ocurran para confundir y confundir. Si un sistema de IA predijo un evento y transmitió datos falsos en el momento correcto, podría crear una apariencia falsa de causalidad. Por ejemplo, una IA que podría predecir los movimientos del mercado de valores podría publicar una alerta de noticias fabricada justo antes de que una venta de ecuaciones anticipadas ponga las marcas de tiempo, la naturaleza no el instinto del ingeniero podría ser resolver el problema con las marcas de tiempo digitales en los datos sensoriales. Sin embargo, las marcas de tiempo requieren una sincronización precisa del reloj, lo que requiere más potencia de la que muchos dispositivos pequeños pueden manejar. E incluso si los datos sensoriales son de marca de tiempo, los retrasos en la comunicación o el procesamiento pueden hacer que llegue demasiado tarde para que una máquina inteligente actúe sobre los datos en tiempo real. Imagine un robot industrial en una fábrica encargada de detener una máquina si un trabajador se acerca demasiado. Los sensores detectan el movimiento de un trabajador y una señal de advertencia, incluida una marca de tiempo, atraviesa la red. Pero hay un hipo de red inesperado 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 hacen que los retrasos en la comunicación sean predecibles, pero pueden ayudar a reconstruir lo que salió mal después del hecho. Inferimos el flujo temporal y la causalidad comparando los tiempos de llegada de los datos de eventos e integrándolo con el modelo del mundo del cerebro. Sin embargo, también mostró que el orden causal de los eventos, la secuencia en la que causa efectos, sigue siendo consistente para todos los observadores. No es así para máquinas inteligentes. Debido a los retrasos de comunicación impredecibles y los tiempos de procesamiento variable, las máquinas inteligentes pueden percibir los eventos en un orden causal por completo. En 1978, Leslie Lamport abordó este problema para la computación distribuida, introduciendo relojes lógicos para determinar la relación «sucedió antes» entre los eventos digitales. Para adaptar este enfoque a la intersección de los mundos físicos y digitales, debemos lidiar con retrasos impredecibles entre un evento del mundo real y su marca de tiempo digital. Este túnel crucial desde el mundo físico a la digital ocurre en puntos de acceso específicos: un dispositivo o sensor digital, enrutadores WiFi, satélites y estaciones base. Como los dispositivos o sensores individuales pueden ser pirateados con bastante facilidad, la responsabilidad de mantener información precisa y confiable sobre el tiempo y el orden causal caerá cada vez más en grandes nodos de infraestructura digital. Esta visión se alinea con los desarrollos dentro de 6 g, el próximo estándar inalámbrico. En 6G, las estaciones base no solo transmitirán información, sino que también sentirán sus entornos. Estas futuras estaciones base deben convertirse en puertas de enlace confiables entre los mundos físicos y digitales. El desarrollo de tales tecnologías podría resultar esencial a medida que ingresamos a un futuro impredecible en forma de inteligencias alienígenas que evolucionan rápidamente. De los artículos de su sitio, los artículos relacionados con la web