Robótica

El invierno no se acerca, esta vez la inteligencia artificial ha venido para quedarse

No es la primera vez que el campo vive una época de grandes titulares e inversiones, pero normalmente fueron sucedidas por heladas parálisis. Pero en esta ocasión no es así

  • Jueves, 15 de diciembre de 2016
  • Por Will Knight
  • Traducido por Teresa Woods

La inteligencia artificial (IA) está de moda. Los nuevos avances acaparan titulares a un ritmo vertiginoso y las empresas se apresuran para crear sus propios equipos especializados en IA tan rápido como puedan.

¿Cuánto tiempo durará esta moda?

El director científico de Baidu Research, Andrew Ng, una figura destacada dentro del campo del aprendizaje de máquinas y la inteligencia artificial, considera que las mejoras del diseño de procesadores de ordenador seguirán avanzando durante un futuro próximo. Ng afirma: "Múltiples [proveedores de hardware] han tenido la amabilidad de compartir sus hojas de ruta. Las considero creíbles y confío en que lograremos más potencia computacional y redes más rápidas durante los próximos años".

El campo de la IA ya ha vivido otras etapas de rápidos progresos y mucho bombo en el pasado, pero han sido sucedidas por épocas de enfriamiento de las inversiones y del interés, los "inviernos de la IA". La primera helada se produjo durante la década de 1970, mientras los progresos se ralentizaban y la financiación gubernamental se evaporaba; otra golpeó al campo durante la década de 1980 cuando las últimas tendencias no lograron el impacto comercial esperado.

Por otra parte, tal vez nunca se haya producido un auge que iguale al actual, caraterizado por rápidos progresos en el entrenamiento de máquinas para que realicen tareas útiles. Ahora los investigadores de IA reciben enormes sueldos para las investigaciones básicas, mientras las empresas forman equipos de investigación bajo la suposición de que generarán avances comercialmente importantes.

Foto: El director científico de Baidu Research, Andrew Ng. Crédito: Jemal Countess (Getty Images).

Los avances observados en los últimos años se han producido gracias al desarrollo de potentes sistemas de "aprendizaje profundo" (ver Aprendizaje profundo). Desde hace un par de años, los investigadores han descubierto que es posible entrenar redes neuronales muy grandes, también llamadas profundas, con el uso de ejemplos etiquetados para reconocer todo tipo de cosas con una precisión similar a la humana. Esto ha dado paso a increíbles avances en el reconocimiento de imágenes y de voz, entre otras cosas.

Ng afirma que estos sistemas no harán más que aumentar su potencia. Ese fenómeno no sólo mejoraría la precisión de las herramientas existentes de aprendizaje profundo, también permitiría que la técnica sea aprovechada por nuevas áreas, como el análisis y la generación del lenguaje.

Además, según el experto, los avances de hardware proporcionarán el combustible requerido para que emergentes técnicas de IA resulten viables.

Ng confirma: "Hay múltiples experimentos que me encantaría ejecutar si dispusiéramos de una mejora de rendimiento de 10-x". Por ejemplo, señala, en lugar de disponer de varios algoritmos distintos de procesamiento de imágenes, una mayor potencia computacional permitiría crear un único algoritmo capaz de ejecutar todo tipo de tareas relacionadas con las imágenes.

Los líderes globales de la inteligencia artificial se reunieron recientemente en Barcelona (España) para asistir a un destacado evento, la Conferencia de Sistemas de Procesamiento de Informaciones Neuronales (NIPS, por sus siglas en inglés). El tamaño de la reunión, que ha crecido desde varios cientos de personas hace unos años hasta más de 6.000 en 2016, refleja el gran interés que existe por la inteligencia artificial.

Ng continua: "Desde luego hay mucho bombo, pero creo que ahora hay un impulsor de un valor real tan potente que no llegará a resultar exagerado, como sí sucedió en el pasado".

El director científico de Salesforce y un conocido experto sobre el aprendizaje de máquinas y el lenguaje, Richard Socher, afirma que las enormes cantidades de datos disponibles junto con los avances en los algoritmos de aprendizaje automático también lograrán que los progresos sigan produciéndose.

Salesforce ofrece herramientas basadas en la nube para gestionar las oportunidades de venta y la comunicación con clientes. El esfuerzo de IA de la empresa tomó forma después de adquirir la start-up de Socher, Metamind, este año. Ahora Salesforce también proporciona herramientas de aprendizaje automático sencillas a empresas, como un sistema de reconocimiento de imágenes.

Hasta ahora, el aprendizaje automático se ha concentrado en unas pocas grandes empresas del sector de consumo, según Socher. Hacer que esta tecnología esté disponible para más tipos y tamaños de compañías podría tener un enorme impacto, asegura. El experto afirma: "Si pudiésemos mejorar la eficiencia de las 150.000 empresas que utilizan Salesforce en un 1%, literalmente lo veríamos reflejado en el PIB de Estados Unidos", dice.

Socher cree que la aplicación del aprendizaje automático en otras industrias mantendrá el interés en la IA durante un tiempo, y concluye: "No me puedo imaginar un futuro invierno de IA que sea tan frío como los anteriores", concluye.

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