Foto: Adam Cheyer, cofundador de Viv Lab
Décadas después de que surgiera el primer concepto de la inteligencia artificial (IA), empezamos a ver cómo las máquinas aprenden algunos trucos realmente ingeniosos – y el reconocimiento de caras y de la palabra hablada con una precisión impresionante puede que sólo sea el comienzo. Ayer dos expertos en IA arrojaron algo de luz sobre el alcance que podría tener en la Cumbre de MIT Technology Review EmTech Digital celebrado esta semana en San Francisco (EEUU).
Uno de los creadores del asistente personal Siri de Apple, Adam Cheyer, es el cofundador de Viv Labs, una empresa que intenta diseñar un asistente personal con capacidades considerablemente mayores, uno que pueda contestar preguntas sofisticadas que conecten diferentes conceptos. Por ejemplo, podría conectar conocimientos meteorológicos y geográficos con información de tu agenda para responder a una petición del estilo "Si va a llover esta noche, búscame una pizzería que esté cerca de la casa de mi hermano".
Cheyer dijo que aunque los avances de la IA han dotado a los ordenadores con algunas habilidades extraordinarias, esas capacidades aún son muy limitadas. Para crear una máquina capaz de responder a una pregunta que involucra distintas fuentes de información, o que une conceptos distintos, implicará encontrar la manera de conectar esas fuentes de información sin necesidad de una codificación específica por cada conexión.
Cheyer asegura que para conseguirlo habrá que automatizar algunas de las tareas subyacentes. De esta manera, Vib Labs puede no sólo representar un avance de la IA, sino también un ejemplo de cómo los ordenadores pueden colaborar con los humanos en un área nueva. "La mayor revolución de hecho está ocurriendo debajo del capó, en la manera de desarrollar el software", dijo Cheyer. "No solo se trata de que las máquinas aprendan a ejecutar tareas limitadas; van a ayudar a programar".
Cheyer sugiere que esto iría mucho más allá de la programación. "La meta consistirá en conseguir que los humanos y la IA trabajen juntos a escala, donde los humanos aporten lo mejor de sus capacidades, y las máquinas darán lo mejor de sí también".
Muchos de los avances recientes de la IA se deben a un campo llamado aprendizaje profundo, que consiste en el entrenamiento de simplificadas neuronas virtuales para que reconozcan patrones mediante el uso de grandes cantidades de datos. Un investigador de Google Brain, Quoc Le, describió su último trabajo sobre el aprendizaje profundo, un área de la inteligencia artificial que ha dado resultados notables en los últimos años (ver El aprendizaje profundo quiere revolucionar todas las industrias).
Igual que el caso de Viv Labs, el trabajo más reciente de Le se centra en la combinación de distintos enfoques para producir un resultado que es más que la suma de sus partes. Esto significa conectar distintos sistemas de aprendizaje profundo, como un sistema capaz de contestar preguntas acerca del contenido de imágenes (ver El software de Google dice que en esta imagen sale `un grupo de jóvenes jugando al frisbee´). "Una vez que comprendamos las imágenes, el lenguaje hablado y escrito, podemos conectar estos dominios", dijo Le.
Sin embargo, según Le el mayor obstáculo al desarrollo de ordenadores verdaderamente más inteligentes es encontrar la manera de que aprendan sin requerir datos de entrenamiento etiquetados – un enfoque llamado "aprendizaje no supervisado".
Recientes avances en la inteligencia artificial han hecho que algunas personas se preocupen del futuro del empleo dentro de muchas industrias, e incluso máquinas superinteligentes que puedan suponer una amenaza. Ni a Cheyer ni a Le les parecía preocupar en especial esta última idea. "Hay muchas cosas que pueden hacer los humanos de que las máquinas no son capaces en la actualidad", dijo Cheyer. "Sí creo que habrá cambios, pero no creo que nos quedemos en el sofá, dejando que los robots vivan por nosotros. Los humanos se adaptarán".