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2014 en Informática: avances en inteligencia artificial
El santo grial de la inteligencia artificial (crear software que se acerque a imitar la inteligencia humana) aún está lejos. Pero 2014 vio grandes avances en el software de aprendizaje automático que puede adquirir habilidades a partir de la experiencia. Las empresas de sectores que van desde la biotecnología hasta la informática recurrieron a estas nuevas técnicas para resolver problemas difíciles o desarrollar nuevos productos.
Los resultados de investigación más sorprendentes en IA provinieron del campo del aprendizaje profundo, que implica el uso de neuronas simuladas crudas para procesar datos.
El trabajo en el aprendizaje profundo a menudo se centra en imágenes, que son fáciles de entender para los humanos pero muy difíciles de descifrar para el software. Los investigadores de Facebook utilizaron ese enfoque para crear un sistema que puede decir casi tan bien como un ser humano si dos fotos diferentes representan a la misma persona. Google mostró un sistema que puede describir escenas usando oraciones cortas.
Resultados como estos han llevado a las principales empresas informáticas a competir ferozmente por los investigadores de IA. Google pagó más de 600 millones de dólares por una startup de aprendizaje automático llamada Mente profunda a principios de año. Cuándo Revisión de tecnología del MIT se reunió con el fundador de la compañía, Demis Hassabis, más adelante en el año, explicó cómo el trabajo de DeepMind fue moldeado por investigaciones innovadoras sobre el cerebro humano.
La empresa de búsqueda Baidu, apodada Google de China, también gastó mucho en inteligencia artificial. Estableció un laboratorio en Silicon Valley para expandir su investigación existente sobre aprendizaje profundo y competir con Google y otros por el talento. El investigador de inteligencia artificial de Stanford y antiguo colaborador de Google, Andrew Ng, fue contratado para liderar ese esfuerzo. En nuestro perfil de largometraje, explicó cómo la inteligencia artificial podría convertir a personas que nunca han estado en la Web en usuarios de la búsqueda web de Baidu y otros servicios.
El aprendizaje automático también fue una fuente de nuevos productos este año de gigantes informáticos, pequeñas empresas emergentes y empresas ajenas a la industria informática.
Microsoft se basó en su investigación sobre el reconocimiento de voz y la comprensión del lenguaje para crear su asistente virtual Cortana, que está integrado en la versión móvil de Windows. La aplicación intenta entrar en un diálogo de ida y vuelta con la gente. Eso tiene la intención de hacerlo más atractivo y ayudarlo a aprender qué salió mal cuando comete un error.
Las empresas emergentes lanzaron productos que utilizaron el aprendizaje automático para tareas tan variadas como ayudarla a quedar embarazada, permitirle controlar los electrodomésticos con su voz y hacer planes a través de mensajes de texto.
Algunas de las aplicaciones más interesantes de la inteligencia artificial se dieron en el cuidado de la salud. IBM está ahora cerca de ver una versión de su ¡Peligro! El software ganador de Watson ayuda a los oncólogos a utilizar datos genómicos para elegir planes de tratamiento personalizados para los pacientes. La aplicación del aprendizaje automático a una base de datos genética permitió a una empresa de biotecnología inventar una prueba no invasiva que evita la cirugía innecesaria.
Es probable que el uso de técnicas de inteligencia artificial en datos genéticos se vuelva mucho más común ahora que Google, Amazon y otras grandes empresas informáticas se están metiendo en el negocio del almacenamiento de genomas digitalizados.
Sin embargo, el software de aprendizaje automático más avanzado debe entrenarse con grandes conjuntos de datos, algo que consume mucha energía, incluso para empresas con infraestructura sofisticada. Ese es un trabajo motivador en un nuevo tipo de chips neuromórficos inspirados libremente en ideas de la neurociencia. Esos chips pueden ejecutar algoritmos de aprendizaje automático de manera más eficiente.
Este año, IBM comenzó a producir un prototipo de chip inspirado en el cerebro que, según dice, podría usarse en grandes cantidades para construir una especie de supercomputadora especializada para el aprendizaje. Un chip neuromórfico más compacto, desarrollado por General Motors y el laboratorio de investigación HRL, propiedad de Boeing, tomó vuelo en un pequeño avión no tripulado.
Todo este rápido progreso en inteligencia artificial llevó a algunas personas a reflexionar sobre las posibles desventajas y las implicaciones a largo plazo de la tecnología. Un ingeniero de software que desde entonces se unió a Google advirtió que nuestros instintos sobre la privacidad deben cambiar ahora que las máquinas pueden descifrar imágenes.
Mirando hacia el futuro, la empresaria de biotecnología y satélites Martine Rothblatt predijo que nuestros datos personales podrían usarse para crear doppelgangers digitales inteligentes con una especie de vida propia. Y el neurocientífico Christof Koch, director científico del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro en Seattle, advirtió que aunque el software inteligente nunca podría ser consciente, aún podría dañarnos si no se diseña correctamente.
Mientras tanto, una visión más benigna del futuro lejano provino del autor de ciencia ficción Greg Egan. En una respuesta reflexiva a la película de ciencia ficción. Ella, sugirió que los compañeros conversacionales de IA podrían mejorar nuestra interacción con otros humanos.