Se mueve más rápido de lo que lo hacen las empresas, y no deja de prometer crecimiento acelerado para las próximas décadas. La Inteligencia Artificial madura y se hace cada vez más compleja.
Aunque la información sobre las vanguardias del campo es constante, miles de empresas siguen sin terminar de saber cómo prepararse para el futuro, y las que sí lo están no logran alejarse del "ensayo y error".
Por todo ello hoy en MÁSMÓVIL Negocios ponemos el foco sobre los tipos de Inteligencia Artificial que los expertos creen que tendrán más peso en los próximos años.
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La materialización de un idealismo
No se trataba de crear máquinas con un intelecto similar al humano, sino conformar las bases de una red de pensamiento equivalente. Es decir, que el envoltorio vino después alimentado por la ciencia ficción.
La Inteligencia Artificial nació como un sueño puro e inalterable: construir un cerebro humano. Es en lo que creían los autores de la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos, Allen Newell y Herbert Simon.
Sin embargo, en pocos años los científicos e ingenieros llegaron a la conclusión de que esa meta no podía alcanzarse de la noche a la mañana. Y la graduación dio pie a la aparición de la IA débil y la IA fuerte.
John Searle publicó en 1980 un artículo que segmentaba el campo y lo dividía entre realidad y utopía; las aplicaciones y herramientas que hoy conocemos, y la máquina autónoma e instintiva perseguida.
¿Qué ha sucedido desde entonces hasta la actualidad?
Aunque de cara a la galería la IA es un ingenio casi mágico que permite a las empresas lograr cosas inimaginables, lo cierto es que todos los avances realizados de circunscriben a la Inteligencia "Narrow" o débil.
Un informe de la Casa Blanca estimó recientemente que la IA alcanzaría un nivel de intelecto superior al de los humanos tan solo dos décadas, sin embargo, las conclusiones posteriormente se actualizaron eliminando el horizonte.
La meta podría ser 2040, pero en la actualidad solo se puede teorizar en torno a los diferentes estadios de desarrollo con cierto consenso académico.
El camino hacia la super-inteligencia
La cúspide de Maslow era intangible, pero la autoconciencia sería muy palpable. De la Inteligencia Artificial Débil evolucionaríamos hacia la Inteligencia Artificial General o Fuerte.
Tras todos estos avances ya de por sí titánicos, se atisbaría el escenario de la autoconciencia; la quimera con la que ya ha soñado en no pocas ocasiones el cine y la literatura.
Para que la Inteligencia Artificial alcance ese estado de autonomía absoluta, será necesario que logre "razonar, planear, resolver problemas, pensar de manera abstracta, comprender ideas complejas, aprender rápidamente y aprender de la experiencia".
Esas son las cualidades que Linda Gottferson atribuía en 1994 a la inteligencia humana en el estudio "Mainstream Science on Intelligence".
Los sistemas además deberán poder:
- Adaptarse al entorno
- Comprender ideas complejas
- Aprender de la experiencia
- Identificar distintas vías de razonamiento para un mismo problema
- Superar obstáculos mediante la reflexión
Este supuesto sería el estadio previo a la subyugación de la raza humana. Cuando la IA supere a la inteligencia humana podría producirse un punto de inflexión en la evolución de la especie.
Ahora bien, no existe consenso científico en torno a esta utopía. Mientras expertos como Nick Bostrom lo creen imposible, otros como Stephen Hawking apuestan por la derrota del individuo, y otros tantos como Demis Hassabis por la retroalimentación y mejora propia.
Un "dibujo" del futuro de la Inteligencia Artificial
No existe un pronóstico certero de lo que sucederá en las próximas décadas, pero con el conocimiento actual sí es posible teorizar con algunas ideas a las que ya pueden prestar atención las organizaciones.
Eso es lo que ya hace, por ejemplo, Ramón López de Mántaras, experto del Instituto en Inteligencia Artificial de Belaterra. Según él, los campos de peso del futuro serán:
Sistemas híbridos y Aprendizaje Profundo
Ecosistemas que "combinen las ventajas que poseen los sistemas capaces de razonar en base a conocimientos y uso de la memoria, con las ventajas de la IA basada en análisis de cantidades masivas de datos (Deep Learning)".
Estas redes, que ya comienzan a atisbarse en 2020, sin embargo, se enfrentan a varios retos de complicada resolución:
- Olvido catastrófico: la incapacidad de reprogramar a un sistema que ya ha aprendido a hacer una tarea en concreto. Al hacerlo olvidan lo asimilado.
- El efecto "caja negra": la imposibilidad de definir y estudiar el proceso que ha seguido un sistema para aprender. Con esta opacidad las aplicaciones no podrán ser considerados "sistemas inteligentes".
- Mejoras complejas: se han de desarrollar nuevos algoritmos que requieran menor cantidad de datos para ser entrenados, y un hardware más eficiente en consumo energético.
Robótica del desarrollo
El futuro se atisba todavía lejano, pero no es completamente ajeno al presente. Es decir, que las semillas que ya se pueden observar en el futuro dibujarán el porvenir de la IA.
Entre ellas destacan:
- Los sistemas multiagente
- La planificación de acciones
- El razonamiento basado en la experiencia
- La visión artificial
- La comunicación multimodal persona-máquina
- La robótica humanoide
No obstante, el campo más prolífico e importante de la segunda mitad del siglo XXI probablemente sea la robótica del desarrollo.
"Puede ser la clave para dotar a las máquinas de sentido común y, en particular, aprender la relación entre sus acciones y los efectos que estas producen en el entorno", explica López de Mántaras.
La automatización, que ya está robando puestos a los trabajadores en la actualidad, dará un salto cualitativo importante para acercarse a la autonomía alejada del fordismo más clásico.
Para ello se profundizará en las aproximaciones biomiméticas que tratan de replicar y comprender el comportamiento animal. Se hará mediante la biología molecular y los avances en optogenética.
"Será posible identificar qué genes y qué neuronas juegan un papel clave en las distintas actividades cognitivas".
Aplicaciones con prioridad para la Inteligencia Artificial
El desarrollo de aps no cesará, y la IA estará cada vez más integrada en el core de algunos de los servicios más populares en la red. En la actualidad, de hecho, ya forma parte integral de la respuesta frente a la pandemia.
En el futuro se reflejarían progresos en casi todos los campos, pero podrían destacar las aplicaciones más relacionadas con "la web, los videojuegos, los asistentes personales y los robots autónomos".
También destacarán las soluciones dedicadas al medioambiente, al ahorro energético, a la economía y a la sociología.
Todas ellas ayudarán a alimentar la sensación de "alienación" que ya despierta temores entre ciertos sectores del mundo científico. Y seguirá restando un largo camino por delante.
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