INTELIGENCIA ARTIFICIAL aplica lo que se denomina algoritmos de regresión que modelan la relación entre distintas variables de entrada (o features) utilizando una medida de error (o loss) la cual se minimizará en un proceso ite- rativo para poder realizar predicciones 'lo más acertadas posibles' experimentalmente. Añadir que la información del 'Big Data' es de primordial importancia como base de datos para su entrenamiento, validación y posterior aplicación y despliegue. Dicho todo lo cual (suficiente para hacernos cargo de a lo que nos enfrentamos y volviendo al principio del escrito), la diferenciación es clara entre acometidos específicos del ARM con el que Samsung trabaja y la de un Supercomputador. En esta introducción se pro- cura diferenciar a la tercera instancia de sus dos precedentes. Por consiguiente, introducir que existe una IA en bruto ('raw AI' por así decirlo) para las dos primeras instancias, en donde se puede excluir una grandísima parte de la tercera para poder emplear un Hardware de muchos menos recursos, una vez, otra máquina más sofisticada y muchísimo más potente, le aporte y seleccione (eliminando neuro- nas llegado el caso) los 'Clasificadores' con valores ya conocidos y concretos de los parámetros Wij y bj. Esta 'supermáquina' podría basarse en la Supercomputación clá- sica a la que se puede tener acceso como servicio de alquiler (o hasta subvencionado y de ahí la importancia de poseer cerca un ’Barcelona Supercomputing Center’ por ejemplo). Pero esta poco o nada tiene que ver con la que llevamos en el bolsillo que, obvia- mente, de ella se obtendrían los valores apropiadamente ajustados a un determinado criterio preestablecido, y así las 'neuronas en bruto' serían ya lo suficientemente maduras ('fundiendo' fusibles en una FPGA o cargándole una determina App para ilustrarlo aún más sencillamente) como para NO requerir del autoaprendizaje en su totalidad (pero no excluyéndolo del todo pues los 'patrones' de comparación, como son por ejemplo huellas y fisonomías por ejem- plo, es de prever que sufran cambios a lo largo del tiempo según la morfología del individuo). La Computación Cuántica se postula como paradigma para la IA, además de la solución a problemas inabarcables como ella misma parece ser (convirtiéndola en la némesis de su propia incertidumbre) Al respecto de la Supercomputación Cuántica y dado de su 'extraño' proceso cuántico aleatorio, decir primero que, con eso de que el qubit (quantum bit) posea a la vez el estado de 0 y 1 (superposi- ción: una partícula mientras no haya observación puede existir en muchos estados o, mejor dicho, posiciones) y, segundo que, con eso 49 de que se pueda forzar (usando 'un truco' llamado interferencia) una posibilidad determinada más que la otra según nos interese obtener una u otra salida como resultado final (a partir del fenómeno cuán- tico de entrelazamiento entre 2 partículas de forma que un cambio en el estado de una, afecta al de la otra instantáneamente), se cons- tatará fácilmente el símil con lo que el Perceptrón viene haciendo y de ahí se deduce su más que idoneidad futura. De la máquina fabri- cada por IBM de 50 qubits 'solamente' (la más potente y operativa en la actualidad), se obtienen 250 posibles estados simultáneos, es decir almacenaría, de por sí, lo equivalente a bastante más de mil billones de combinaciones de posibles estados simultáneamente, un 'Peta-LoQueSea' en términos clásicos. Aunque en este tema, todo es tan 'raro' que, es más que evidente que se quiere construir con una gran dosis de entusiasmo, sistemas de IA más avanzados con ayuda de una tecnología que es tan revolucionaria que apenas existe y, en honor a la verdad, habrá que ver y esperar pues la computa- ción cuántica, si bien ya no es el otrora deseo de físicos como el de Richard Feynman, se antoja la 'sangre, sudor y lágrimas' de no pocos ingenieros empeñados en ella. Introducidos suave y escuetamente los vericuetos de la IA contem- poránea en su vertiente más interesante, única y fundamental, la del aprendizaje, dejarlo aquí advirtiendo que esto no ha hecho más que comenzar. •