Un verano promisorio
En todo ese tiempo, los equipos de investigación ocupados en la IA bifurcaron la ruta de sus exploraciones: por un lado, los que desarrollan sistemas basados en normas; por el otro, quienes estudian procedimientos fundados en redes neuronales.
Los primeros diseñaron programas que respondieran a una lógica binaria: si “A”, entonces “B”. Extrajeron la sabiduría de los expertos para proveer a los ordenadores de ese conocimiento. De ahí que a esta modalidad se le conozca como “sistemas expertos”. En cambio, quienes se ocuparon en desarrollar los sistemas neuronales trataron de emular el funcionamiento del cerebro humano. Sin embargo, para entrenar a esas neuronas artificiales se requerían dos elementos indispensables: el mayor número de datos posibles sobre un fenómeno en particular y la capacidad de procesarlos con certeza y rapidez.
En los primeros cincuenta años de investigación en IA fue imposible tener ese binomio para alimentar las redes neuronales. Los ordenadores no podían procesar los datos con eficacia. Pero la expansión de internet, en la última década del siglo XX, lo cambió todo. A través de ella se tuvo la vía de acopio de datos que las redes neuronales necesitaban.
Pareciera que la IA se restringe a los torneos de máquinas con destreza superior para derrotar a la inteligencia humana. Es sólo aparente. La contienda supera lo lúdico, pues las competencias exhiben el nivel de desarrollo en que se encuentran las empresas tecnológicas mundiales y, a la par, delinean la carrera de la competencia económica basada en la IA.
Mientras internet se expandía en los primeros años del nuevo milenio, los avances de investigadores como Geofrey Hinton —ganador en 2012 del concurso Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala (ILSVRC, por sus siglas en inglés) con su dispositivo AlexNet— encontraron la manera de adiestrar a mayor velocidad las redes neuronales, nutriendo su capacidad para identificar sonidos y objetos. Debido a estas nuevas cualidades mudó su nombre a Deep Learning (aprendizaje profundo).
Fue el punto de inflexión del desarrollo de la IA. A partir de entonces, el nuevo fervor por la inteligencia no biológica generó la temperatura necesaria para el deshielo de su segundo invierno.
Bajo la corriente dominante del aprendizaje profundo, investigadores y empresas tecnológicas reconocieron el gran potencial de la IA para identificar el habla, traducir idiomas, reconocer imágenes, tomar decisiones sobre créditos, pronosticar las preferencias de los consumidores, prestarle visión a los robots y programar la autonomía de los vehículos. Recién llegado, el nuevo verano de la IA se augura promisorio y de muy larga duración.
Como si fuera cosa de juego
No deja de ser curioso que uno de los resortes impulsores de la IA sean las competencias recreativas o lúdicas. Mediante estos concursos o retos, las grandes empresas tecnológicas han marcado los hitos en la evolución de estas tecnologías que seducen a inversores, gobiernos y consumidores.
En 2005, por ejemplo, la Universidad de Stanford creó un vehículo autónomo que participó en la Grand Challenge de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa estadounidense (DARPA, por sus siglas en inglés), competencia de autos sin conductor en la que el prototipo recorrió los 210 kilómetros de la prueba.
En 2018, un año después de que AlphaGo derrotara en territorio chino a Ke Jie, Alibaba, el gigante chino líder en comercio electrónico, entró a terreno estadounidense para vencer con un software a sus oponentes humanos en la prueba de comprensión lectora de la Universidad de Stanford (Stanford Question Answering Dataset, SQUAD).
Como si fuera cosa de juego, pareciera que la IA se restringe a los torneos de máquinas con destreza superior para derrotar a la inteligencia humana. Es sólo aparente. La contienda supera lo lúdico, pues las competencias exhiben el nivel de desarrollo en que se encuentran las empresas tecnológicas mundiales y, a la par, delinean la carrera de la competencia económica basada en la IA.
Datos del Informe sobre Tendencias de la Tecnología-Inteligencia Artificial, publicado en 2019 por la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), señalan que en la última década la IA ha permeado todos los aspectos de la vida humana. El paso del campo teórico y la demostración de avances en competencias a su irrupción en el mercado mundial, representa una verdadera revolución en la producción de bienes y servicios.
Desde 2013, las patentes relacionadas con IA aumentaron de manera sostenida, representando 50% de las invenciones registradas en este rubro, al considerar su punto de partida en 1950. Las empresas que encabezan los primeros sitios en patentes son dos estadounidenses y tres asiáticas. La número uno es la International Business Machines Corp. (IBM), con 8 290 invenciones, seguida por Microsoft Corp., con 5 930. Después de ellas se encuentran la japonesa Toshiba Corp., que patentó 5 223; la coreana Samsung, con 5 102, y el japonés Grupo NEC, con 4 406 nuevas invenciones.
Sin embargo, las cifras contrastan respecto a las patentes solicitadas por entidades académicas. China sobresale en ese ámbito. El informe indica que las organizaciones chinas “constituyen tres de las cuatro instituciones académicas que figuran entre los 30 principales solicitantes de patentes, y la Academia China de Ciencias ocupa el puesto 17, con más de 2 500 familias de patentes”. Entre las instituciones académicas, “las de China representan 17 de las 20 más importantes en materia de patentes relacionadas con la IA, así como diez de las 20 más importantes en publicaciones científicas relacionadas con la IA”, abundó el Informe de OMPI.
La competencia por el avance en tecnología de IA y el mercado que se deriva de ella entre países occidentales, liderados por Estados Unidos, y asiáticos, encabezados por China, es evidente. Esto incidirá en el futuro orden político mundial que se había mantenido sin grandes sobresaltos desde la caída de la URSS.
