Inteligencia artificial ¿Otra Burbuja?

En 1964, un científico informático estadounidense llamado John McCarthy estableció un centro de investigación en la Universidad de Stanford en California para explorar una nueva disciplina: la inteligencia artificial.

McCarthy había ayudado a acuñar el término varios años antes, y el interés en el campo estaba creciendo rápidamente. Para entonces, se habían desarrollado los primeros programas informáticos que podían vencer a los humanos en el ajedrez, y gracias a las abundantes subvenciones del gobierno en el momento culminante de la Guerra Fría, los investigadores de AI estaban progresando rápidamente en otras áreas, como el álgebra y la traducción de idiomas.

Cuando instaló su laboratorio, McCarthy les dijo a los pagadores que lo habían financiado que se podría construir una máquina completamente inteligente en una década. Las cosas no salieron bien. Nueve años después de las promesas de McCarthy, y después de que se hubieran investigado millones de personas más en todo el mundo, el gobierno del Reino Unido le pidió al matemático británico Sir James Lighthill que evaluase si valía la pena.

La conclusión de Lighthill, publicada en 1973 , fue condenatoria. “En ninguna parte, los descubrimientos realizados hasta ahora han producido el gran impacto que se prometió en ese momento“, dijo su informe. “La mayoría de los trabajadores en la investigación de la IA y en campos relacionados confiesan un pronunciado sentimiento de decepción”.

Los académicos criticaron a Lighthill por su escepticismo, pero el informe desencadenó un colapso en la financiación del gobierno, en el Reino Unido y en otros lugares. Fue visto como el catalizador de lo que se conoció como el primer “invierno de AI”, un período de desilusión y escasez de fondos en el campo.

Más de 50 años después de las audaces predicciones de McCarthy, los tecnólogos están una vez más llenos de optimismo sobre la inteligencia artificial. La financiación de capital de riesgo para las empresas de inteligencia artificial se duplicó en 2017 a más de 12 mil millones de euros, casi una décima parte de la inversión total, según KPMG. Solo en Europa, más de 1.000 empresas han atraído fondos de riesgo desde 2012, 10 veces más que campos como blockchain o realidad virtual.

A principios de este año, el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, calificó la tecnología como “una de las cosas más importantes en las que trabaja la humanidad”, y agregó: “Es más profunda que, no sé, la electricidad o el fuego“.

El resto del mundo empresarial también se está involucrando. Un análisis de las llamadas de los inversores por parte de las empresas públicas de EE. UU. El año pasado encontró que el término “inteligencia artificialse mencionó 791 veces en el tercer trimestre de 2017, en comparación con casi nada hace algunos años.

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aplicaciones de inteligencia artificial

Se prometen avances significativos. Los coches sin conductor a menudo se predicen dentro de una década. Las crecientes tensiones globales están impulsando la inversión del gobierno, particularmente en China. En otros lugares, los economistas se preocupan por el desempleo generalizado. Otros, como el fallecido Stephen Hawking , han temido que signifique el fin de la raza humana.

Boom de inversión de las grandes tecnológicas en startups de IA

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Pero otro tipo de pesimismo también está ganando terreno. ¿Qué pasaría si en lugar de estar radicalmente desprevenidos para el surgimiento de los robots, hemos sobreestimado drásticamente la interrupción causada por la reciente excitación? ¿Qué pasa si, en lugar de estar en la cúspide de uno de los mayores avances en la historia, estamos en una posición similar a la de los años setenta, en el momento antes de que estalle la burbuja?

La idea de hacer que las máquinas sean inteligentes ha sido un objetivo largo para los informáticos y, mientras lo hemos estado siguiendo, la IA ha atravesado estas olas“, dice Ronald Schmelzer de Cognilytica, una firma de analistas centrada en la inteligencia artificial. “Muchas de las afirmaciones [de los años sesenta y setenta] suenan muy familiares hoy en día. Parece ser uno de esos patrones recurrentes“.

IA Timeline

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De hecho, muchos de los avances recientes en la inteligencia artificial han estado en la misma línea que los avances en el ajedrez y el lenguaje de los años cincuenta y sesenta, si bien son versiones mucho más avanzadas. Hace dos años, la filial de inteligencia artificial de Google, DeepMind, venció al campeón mundial en Go , un antiguo juego de mesa chino que es mucho más complicado que el ajedrez. En marzo, los investigadores de Microsoft dijeron que habían creado la primera máquina que podía vencer a los humanos cuando se trataba de traducir chino a inglés.

El entusiasmo actual por la inteligencia artificial se debe en gran parte a dos tendencias: el salto en el poder de procesamiento de números que ha sido habilitado por procesadores más rápidos y más avanzados y sistemas de computación en la nube remotos, y una explosión en la cantidad de datos disponibles, de los miles de millones de fotos de teléfonos inteligentes. Llevado todos los días a la digitalización de registros.

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Esta combinación, así como los presupuestos sin precedentes a disposición de los gigantes de Silicon Valley, han llevado a lo que los investigadores han denominado durante mucho tiempo como el santo grial para la IA: las máquinas que aprenden. Si bien la idea de programas informáticos que pueden absorber información y usarla para realizar una tarea, en lugar de tener que ser programada, se remonta a décadas, la tecnología se ha puesto al día recientemente. Pero si bien se ha demostrado que es experta en ciertas tareas, desde proezas sobrehumanas en videojuegos hasta reconocimiento de voz confiable, algunos expertos se están volviendo escépticos sobre el potencial más amplio del aprendizaje automático.

La inteligencia artificial es un ejemplo clásico de la curva de promoción de la tecnología“, dice Rob Kniaz, socio de la firma de inversiones Hoxton Ventures. “Hace tres o cuatro años, la gente decía que iba a resolver todos los problemas. El bombo ha bajado pero todavía es demasiado exagerado. En la mayoría de las aplicaciones no va a dejar a la gente sin trabajo“.

Sundar Pichai,

El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, ha descrito a AI como una fuente de electricidad o fuego. CRÉDITO: REUTERS

El financiamiento para las empresas de IA está “un poco sobrecalentado“. “No puedo verlo durar“, añade. “La gran cantidad de dinero es gigantesca y en cierto modo ridícula“.

La mayoría de los escépticos sobre la Inteligencia Artificial señalan que los avances que se han logrado hasta ahora están en campos relativamente estrechos, con estructuras y reglas claramente definidas, como los juegos. El rápido avance en estas áreas ha conducido a predicciones de que las computadoras están listas para superar a los humanos en todo tipo de tareas, desde la conducción hasta el diagnóstico médico.

Pero trasladar la destreza en los juegos al mundo real es otra tarea en conjunto, algo que quedó claro con consecuencias fatales a principios de este año. En marzo, un automóvil que estaba siendo probado por Uber en Arizona no se detuvo frente a Elaine Herzberg cuando el hombre de 49 años salió a la calle.

Ella se convirtió en la primera persona en ser asesinada por un vehículo sin conductor. Los sistemas del automóvil habían detectado a Herzberg seis segundos antes del choque, pero no habían tomado medidas. El incidente fue el ejemplo más sorprendente hasta ahora que las grandes promesas hechas sobre la IA hace solo unos años se desprendieron de la realidad. Si bien se predijo que los automóviles sin conductor estarían ampliamente disponibles para 2020, muchos expertos ahora creen que estarán a décadas de distancia.

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CRÉDITO:REUTERS

Un vehículo Uber sin conductor estuvo involucrado en la muerte de una mujer en marzo CRÉDITO:REUTERS

Los coches sin conductor  no han sido el único revés. El potencial de la inteligencia artificial para revolucionar la atención médica ha sido ampliamente promocionado, y Theresa May dijo este año que la IA sería una “nueva arma” para combatir el cáncer.

La realidad, al menos hasta ahora, ha sido menos prometedora. La tecnología Watson de IBM, un sistema de inteligencia artificial que ha prometido avances importantes en el diagnóstico de cáncer, ha sido acusado de repetidas condiciones de diagnóstico erróneo. Poco después del accidente de Uber, el investigador en IA, Filip Piekniewski, escribió que un nuevo invierno de la IA está “en camino , argumentando que los avances en el aprendizaje automático habían disminuido.

Schmelzer dice que las empresas han dejado de confiar ciegamente en IA, señalando comparaciones con la burbuja de las punto com cuando las empresas exigían una presencia en Internet, incluso cuando no era innecesaria. “Era tecnología por el bien de la tecnología y se desperdiciaba mucho dinero. Creo que empezamos a ver eso [con AI] “.

Kniaz, de Hoxton Ventures, está de acuerdo en que la burbuja ha comenzado a desinflarse y dice que si bien las compañías a menudo atraen fondos simplemente por mencionar la inteligencia artificial en las presentaciones a los inversores, ahora tienen que demostrar que funciona.

Sin embargo, dice “Ahora estamos en el punto donde está un poco más sano“, dice Kniaz. “Está llegando a un buen punto estable ahora. Lo estás viendo aplicado a mejores problemas“.

El investigador de Microsoft, Dr. John Langford, aboga por un inminente invierno de IA a través de las siguientes observaciones:

Claramente no estamos en un entorno estable. ¿Es esto una burbuja o una revolución? La respuesta seguramente incluye un poco de revolución: los campos de la visión y el reconocimiento de voz han sido transformados por grandes éxitos empíricos creados por arquitecturas neuronales profundas y, en general, el aprendizaje automático ha encontrado abundantes usos en el mundo real. Al mismo tiempo, me cuesta creer que no estemos viviendo en una burbuja”.

Nuestros mejores consejos: “una onza de evaluación vale una libra de especulación“. “Vale más medir y remedir, que cortar y arrepentir.”

 

publicado por: Marco López

@marcolopezperez

 

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