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IA El invierno no se acerca
La inteligencia artificial está de moda, con avances que acaparan los titulares que se anuncian a un ritmo vertiginoso, y las empresas crean equipos de IA dedicados lo más rápido que pueden.
¿Puede durar el auge?
Andrew Ng, científico jefe de Baidu Research y una figura importante en el campo del aprendizaje automático y la IA, dice que las mejoras en el diseño de los procesadores de computadora mantendrán los avances en el rendimiento y los avances en el futuro previsible. Múltiples [proveedores de hardware] han tenido la amabilidad de compartir sus hojas de ruta, dice Ng. Estoy muy seguro de que son creíbles y obtendremos más poder computacional y redes más rápidas en los próximos años.
El campo de la IA ha pasado por fases de rápido progreso y exageración en el pasado, seguidas rápidamente por un enfriamiento en la inversión y el interés, a menudo denominados inviernos de IA. El primer enfriamiento ocurrió en la década de 1970, cuando el progreso se desaceleró y la financiación del gobierno se agotó; otro golpeó en la década de 1980 cuando las últimas tendencias no lograron tener el impacto comercial esperado.
Por otra parte, tal vez no haya habido un auge que iguale al actual, impulsado por el rápido progreso en el entrenamiento de máquinas para realizar tareas útiles. A los investigadores de inteligencia artificial ahora se les ofrecen grandes salarios para realizar investigaciones fundamentales, ya que las empresas crean equipos de investigación bajo el supuesto de que seguirán avances comercialmente importantes.
Andrew Ng, científico jefe de Baidu Research.
Los avances observados en los últimos años se han producido gracias al desarrollo de potentes sistemas de aprendizaje profundo (ver 10 Tecnologías de vanguardia 2013: Aprendizaje profundo). Hace unos años, los investigadores descubrieron que se podían entrenar redes neuronales muy grandes o profundas, utilizando ejemplos etiquetados, para reconocer todo tipo de cosas con una precisión similar a la humana. Esto ha llevado a impresionantes avances en el reconocimiento de imágenes y voz y en otros lugares.
Ng dice que estos sistemas solo se volverán más poderosos. Esto podría no solo aumentar la precisión de las herramientas de aprendizaje profundo existentes, sino también permitir que la técnica se aproveche en nuevas áreas, como el análisis y la generación de lenguaje.
Además, dice Ng, los avances en hardware proporcionarán el combustible necesario para hacer factibles las técnicas emergentes de IA.
Hay varios experimentos que me encantaría realizar si tan solo tuviéramos un aumento de 10 veces en el rendimiento, agrega Ng. Por ejemplo, dice, en lugar de tener varios algoritmos de procesamiento de imágenes diferentes, una mayor potencia informática podría hacer posible construir un único algoritmo capaz de realizar todo tipo de tareas relacionadas con imágenes.
Los principales expertos en inteligencia artificial del mundo se reunieron en Barcelona esta semana para un evento destacado llamado Conferencia de sistemas de procesamiento de información neuronal . La escala de la reunión, que ha pasado de varios cientos de personas hace unos años a más de 6000 este año, ofrece una idea del gran interés que existe en la inteligencia artificial.
Definitivamente hay exageración, agrega Ng, pero creo que hay un impulso subyacente tan fuerte de valor real que no colapsará como lo hizo en años anteriores.
Richard Socher , científico jefe de Salesforce y conocido experto en lenguaje y aprendizaje automático, dice que la disponibilidad de grandes cantidades de datos, combinada con los avances en los algoritmos de aprendizaje automático, también mantendrá el progreso.
Salesforce, que ofrece herramientas en la nube para la gestión de oportunidades de ventas y la comunicación con los clientes. El esfuerzo de IA de la compañía tomó forma después de que la compañía adquiriera la startup de Socher, Metamind, a principios de este año. Salesforce ahora también proporciona herramientas simples de aprendizaje automático a las empresas, como un sistema de reconocimiento de imágenes.
Hasta ahora, el aprendizaje automático ha sido demostrado principalmente por unas pocas grandes empresas en el espacio del consumidor, dice Socher. Hacer que dicha tecnología esté disponible de manera más amplia podría tener un gran impacto, dice. Si hiciéramos que las 150 000 empresas que usan Salesforce fueran un 1 por ciento más eficientes a través del aprendizaje automático, eso se vería literalmente en el PIB de los Estados Unidos, dice.
Socher cree que la aplicación del aprendizaje automático en las industrias mantendrá el interés en la IA por un tiempo. No puedo imaginar un invierno de IA en el futuro que pueda ser tan frío como los anteriores, dice.
Andrew Ng, hablando en EmTech Digital 2016