Inteligencia artificial: ¿nos dirigimos hacia un invierno de IA?

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Es imposible discutir el hecho de que la IA ha avanzado a pasos agigantados en la última década. Watson de IBM ganó Jeopardy! en 2011, AlphaGo derrotó a Lee Sedol en 2016 y el Waymo autónomo de Google se lanzó en 2018. Independientemente de lo que piense sobre la IA (fuerte o débil, verdadera o falsa, innovación genuina o estratagema de marketing), ha progresado significativamente y, en algunos casos, la designación AI para algunas innovaciones ha sido justificada.

Sin embargo, en su mayor parte, el término IA se ha asociado generosamente a tecnologías simples para vender cosas. Dice AI en el paquete, debe ser inteligente. Tome los cepillos de dientes de IA, por ejemplo, probablemente nada más que una etiqueta adherida como parte de una estrategia de marketing diseñada para mantenerse relevante en una industria que se mueve a una velocidad vertiginosa. A este ritmo, la inteligencia artificial débil arroja una gran sombra sobre la verdadera IA.

"Casi todo lo que llamamos IA es IA débil en el estado actual de la tecnología", dice Ian Rowan, experto en aprendizaje automático y fundador de Nurio. “Esto comenzará a llevar a muchas personas a menospreciar el estado de la IA en un futuro muy cercano”.

¿Se está desacelerando la innovación de la IA o recién ahora nos estamos familiarizando con el término? ¿Es su asociación con la IA fuerte decreciente mundana?

Peter van der Putten, profesor asistente de IA en la Universidad de Leiden, dice: “Es necesario separar esa embriagadora mezcla de exageraciones, percepción y expectativas de los desarrollos subyacentes y la escala de la aplicación de la IA, que está creciendo constantemente. Cuando las tecnologías se aplican cada vez más, se vuelven más "normales" y parte de la exageración desaparece".

Es un sentimiento compartido por Ian Rowan también. La innovación se ha ralentizado, dice, y ahora estamos atrapados en un bucle del que debemos salir para alcanzar el siguiente nivel. 

“A medida que más personas se familiaricen con el término y los conceptos de IA, la comprensión de lo que realmente conduce a una mayor desilusión general y la apariencia de que la innovación se ha ralentizado”.

Ian Rowan, director ejecutivo y fundador de Nurio

Como la mayoría de las cosas, esta exageración en torno a la IA ha tenido altibajos. Los expertos han calificado los buenos tiempos como veranos de IA y los malos tiempos como inviernos de IA. Algunos creen que ahora estamos en transición hacia un invierno de IA; un período de enfriamiento después de la década de 2010, una década en la que se invirtieron miles de millones en IA. Otros creen que esto no es realmente un invierno de IA después de todo, sino un cambio en el espíritu de la época.

“Lo que veo en el horizonte para la IA no es el mismo tipo de invierno que ocurrió en la década de 1970 o más, sino más bien una depresión en el ciclo de la exageración”, dice Rowan. “La razón por la que no veo esto como un verdadero invierno de IA es que el anterior invierno de IA fue causado por la falta de datos y poder de cómputo, mientras que los algoritmos innovadores existían pero estaban atascados más o menos. Ya no tenemos esas barreras y podemos implementar casi cualquier algoritmo que podamos imaginar”.

Siendo ese el caso, quizás lo único que se interponga en el camino seamos nosotros mismos y la sociedad en su conjunto. ¿Estamos esperando demasiado de estos nuevos desarrollos, que conducen a este período de desilusión? ¿Y a dónde vamos desde aquí?


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Rowan dice que el progreso debe continuar. El siguiente paso lógico para sacarnos de este abismo es desarrollar algoritmos que funcionen como el cerebro humano, que puedan “modelar el filtrado y la comprensión contextual que tiene la inteligencia humana. Cuando se alcance este punto de inflexión, será necesario desarrollar nuevos métodos que sean radicalmente diferentes y conducirán al siguiente paso en el ciclo de innovación de la IA.

Rowan cree que para mediados de la década de 2020, este período de desilusión habrá seguido su curso, y que comenzaremos a alejarnos de él, revelando un proceso de innovación más estable, que permitirá que se formen métodos radicalmente nuevos lejos del aprendizaje profundo.

“Proyecto que estos métodos se centrarán en la Mecánica Cuántica y los sistemas informáticos”, dice, “porque los conceptos de la Computación Cuántica permiten modelar la naturaleza muy probabilística de la IA y las decisiones de formas nunca antes posibles. 

“Si buscamos invertir tanto tiempo en IA, ¿no debería nuestro objetivo ser algo mejor que nuestro propio cerebro que existe como una herramienta completamente bajo nuestro control?”


serbal ian es un ingeniero de aprendizaje automático y el fundador y director ejecutivo de Nurio.

Peter van der Putten es profesor asistente de IA en la Universidad de Leiden y director de toma de decisiones en Pegasistemas.

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lucas conrado

Entusiasta de la tecnología y el marketing

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