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Así es la estrategia de EE. UU. para quitarle a China el trono de la IA

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Las empresas del gigante asiático gozan de acceso a cantidades ingentes de datos y de un gran apoyo gubernamental. La única vía para superar esta ventaja consiste en invertir en proyectos a largo plazo para resolver los grandes problemas que lastran la tecnología, como su falta de sentido común

  • por Will Knight | traducido por Ana Milutinovic
  • 07 Mayo, 2019

Cuando se trata de inteligencia artificial (IA), Estados Unidos tiene fama de apostar por las ideas disparatadas.

A principios de marzo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) del Gobierno de EE. UU. ha presentado una serie de proyectos que conformarán un nuevo plan a cinco años, dotado con un presupuesto de unos 1.800 millones de euros y bautizado como AI Next. El objetivo del plan consiste en fomentar la próxima ola de ideas innovadoras para los nuevos avances en la inteligencia artificial. Estos proyectos incluyen los trabajos que intentan dar sentido común a las máquinas (para que aprendan más rápido con menos datos) y las iniciativas para crear chips autorreconfigurables que permitan descubrir algunas nuevas capacidades de IA.

El asistente adjunto de Política Tecnológica de la presidencia de EE.UU., Michael Kratsios, asegura que estos esfuerzos representan una parte clave del plan del Gobierno para mantenerse en la vanguardia de la IA. "Esta administración apoya el compromiso de DARPA y comparte su gran interés en desarrollar y aplicar la inteligencia artificial", asegura.

Por su parte, el presidente, Donald Trump, firmó una orden ejecutiva el mes pasado  para lanzar la estrategia de IA de su Gobierno, denominada Iniciativa Estadounidense sobre la IA. Kratsios, quien también es subdirector de Tecnología del Gobierno, ha sido el impulsor de la estrategia de la Casa Blanca en torno a la IA. La Iniciativa pide más fondos para poner los datos y los recursos informáticos a disposición de los investigadores de IA. El responsable detalla: "DARPA tiene una larga trayectoria de primeras inversiones en investigación base con increíbles beneficios.  [DARPA] está desarrollando la investigación en inteligencia artificial sobre la base de este éxito".

Desde su inicio en 1957, el historial de éxitos de DARPA puede describirse como desigual, ya que muchos de sus proyectos no han generado avances significativos. Pero al mismo tiempo, en la década de 1960, desarrolló una tecnología de redes que daría lugar al internet que conocemos ahora. Más recientemente, financió un proyecto de asistente personal que acabó en Siri, el ayudante de inteligencia artificial adquirido por Apple en 2011.

Varios de los algoritmos que ahora se consideran  IA fueron desarrollados hace muchos años, lo que los hace bastante limitados. El subdirector de la Oficina de Innovación de la Información de DARPA, John Everett, comenta: "Ahora estamos cosechando los frutos de una semilla que se plantó hace décadas. Los retos que tenemos por delante son a largo plazo, son desafíos que podrían no dar frutos hasta dentro de una década".

A través de su programa AI Next, DARPA ha lanzado nueve grandes proyectos de investigación destinados a abordar esas limitaciones. Las iniciativas incluyen un gran esfuerzo para enseñar sentido común a los programas de inteligencia artificial, una debilidad que suele provocar fallos en los sistemas actuales. Si la IA consigue una comprensión más amplia del mundo, podría lograr que la conversación con los asistentes personales sea más útil y fácil, y ayudar a los robots a navegar por entornos desconocidos.

Otro de los proyectos aspira a desarrollar programas de inteligencia artificial que requieran con menos datos de entrenamiento, que son el elemento crucial del aprendizaje automático. Los algoritmos capaces de aprender más pueden adelantarse a la competencia, por lo que un sistema con esta habilidad podría anular la ventaja clave  de las empresas tecnológicas que operan en China y que poseen gracias a su acceso a una gran cantidad de datos. Otros proyectos financiados se centran en el diseño de chips de IA más eficientes; en las formas de explicar la toma de decisiones de las herramientas opacas de aprendizaje automático (el famoso problema de la caja negra); y hacer que los programas de inteligencia artificial sean más seguros.

Hasta cierto punto, la iniciativa AI Next muestra lo difícil que resulta medir el progreso y la destreza de la IA. Los esfuerzos de China han tenido grandes resultados, y su Gobierno ha lanzado un ambicioso plan para "dominar" cada aspecto de la tecnologíaOtros países también han anunciado planes en torno a la inteligencia artificial en los que están invirtiendo miles de millones. Pero Estados Unidos todavía ha destinado más fondos que cualquier otra nación  en investigación y desarrollo tecnológico.

Pero, aunque la inversión total importa, solo es una parte de la ecuación. El apoyo a largo plazo a las investigaciones emergentes es el que influye finalmente en el campo tecnológico, aunque los resultados no resulten evidentes al principio.

Prueba de ello son los coches autónomos. Hace una década, DARPA organizó una serie de competiciones en entornos desérticos y urbanos que generaron una ola de entusiasmo sobre el potencial de conducción autónoma, y siguió con una gran ola de inversión. Muchos investigadores que participaron en aquella iniciativa luego se centraron en el proyecto de autos sin conductor de Google. Aún no está claro cómo la conducción automatizada cambiará el transporte en general, pero algunos coches, como los Tesla, ya ofrecen formas limitadas de automatización.

"Sin la participación de DARPA, [el auge de los coches autónomos] probablemente no habría ocurrido a esa escala en ese momento", opina el profesor de la Universidad de Texas (EE. UU.) Peter Stone, que participó en aquella competición. Cree que es vital que los gobiernos (particularmente el suyo) identifiquen los problemas no resueltos de IA y los solucionen. "Es posible que no lo logren, pero si lo consiguen los efectos serán tremendos", concluye.

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