La reciente aceleración de la innovación en inteligencia artificial (IA) la ha convertido en un tema candente en las salas de juntas, los gobiernos y los medios de comunicación. Pero aún estamos en una etapa inicial, y todo el mundo parece tener una opinión diferente sobre qué es la IA.
He investigado este campo durante los últimos años como tecnólogo e inversor activo. Lo extraordinario ahora es que están empezando a funcionar cosas que llevaban décadas sin funcionar en este campo; y estamos yendo más allá de las simples herramientas y funciones integradas.
Estamos empezando a redefinir cómo se crean el software y los sistemas, qué se puede programar y cómo interactúan los usuarios. Estamos creando un mundo en el que las máquinas empiezan a comprender y anticipar lo que queremos hacer y, en el futuro, lo harán por nosotros. En resumen, estamos a punto de entrar en un paradigma informático completamente nuevo. Pero ¿cómo hemos llegado hasta aquí y por qué ahora?
¿Qué es la IA?
Cuando se acuñó el término IA en 1955, se refería a máquinas capaces de realizar tareas que, cuando las hacen los seres humanos, requieren inteligencia. Ha llegado a significar máquinas que simulan los procesos cognitivos humanos; es decir, imitan el modo en que el cerebro humano «piensa» y procesa la información. Aprenden, razonan, juzgan, predicen, infieren e inician acciones.
En mi experiencia, la IA suele ser:
Consciente: tiene conocimiento del contexto y del lenguaje humano
Analítica: analiza datos y contexto para aprender
Adaptativa: utiliza lo aprendido para adaptarse y mejorar
Anticipatoria: comprende cuáles podrían ser las buenas «próximas jugadas»
Autónoma: es capaz de actuar de forma independiente sin programación explícita
La mayoría de las IA actuales no pueden hacer todas estas cosas. Las pocas que sí pueden, solo lo hacen para una aplicación o un caso de uso específico. Por ejemplo, muchos motores de recomendación o asistentes personales digitales como el de Apple Siri, pueden entender el lenguaje humano y luego buscar en grandes volúmenes de datos y ofrecer respuestas pertinentes o sugerencias sobre qué comprar o qué ver en televisión. Pero no pueden limpiar tu casa ni conducir coches.
Estamos viendo coches autónomos, lo cual es bastante asombroso. Pero ese coche no podrá aprender ajedrez ni cocinar, y mucho menos combinar siquiera el más pequeño conjunto de acciones que conforman el ser humano.
Todos estos tipos de IA hacen una o dos cosas que los seres humanos ya podemos hacer bastante bien, pero nos ahorran tiempo y podrían acabar haciendo esas tareas específicas mucho mejor que cualquier persona.
¿Por qué ahora?
Hay cuatro nuevas condiciones previas que han permitido la aceleración de la IA en los últimos cinco años:
1. Todo se está convirtiendo en un dispositivo conectado
Ray Kurzweil cree que algún día nos conectaremos directamente desde el cerebro a la nube. Aunque aún no hemos llegado a ese punto, de hecho, se están incorporando sensores a todo. Al principio, internet conectaba ordenadores; luego conectó dispositivos móviles. Los sensores están haciendo posible que elementos como edificios, sistemas de transporte, maquinaria, hogares e incluso nuestra ropa se conecten a través de la nube, convirtiéndolos en minidispositivos que no solo pueden enviar datos, sino también recibir instrucciones.
2. La informática se está volviendo gratuita
Marc Andreessen afirma que la ley de Moore ha dado un vuelco. En lugar de salir cada 18 meses chips nuevos que duplican la velocidad y cuestan lo mismo que sus predecesores, los nuevos chips salen con la misma velocidad que los anteriores, pero cuestan la mitad. Esto significa que, con el tiempo, habrá un procesador en todo; y podrás juntar un montón de procesadores baratos a un coste asumible para obtener la capacidad informática necesaria para resolver problemas que eran impensables incluso hace cinco años.
3. Los datos se están convirtiendo en el nuevo petróleo
La cantidad y los tipos de datos disponibles digitalmente se han multiplicado exponencialmente durante la última década, a medida que todo se ha trasladado a internet, se ha vuelto móvil gracias a los teléfonos inteligentes y se ha monitorizado mediante sensores. Han surgido nuevas fuentes de datos a través de elementos como las redes sociales, las imágenes digitales y el vídeo. Este es el lenguaje que entienden las máquinas, y son estos datos los que les permiten aprender. Disponemos de un conjunto casi infinito de datos reales que describen toda clase de situaciones que antes solo se modelaban a grandes rasgos.
4. El aprendizaje automático se está convirtiendo en el nuevo motor de combustión
Los datos sin procesar no se pueden utilizar realmente. El aprendizaje automático es una forma de emplear algoritmos y modelos matemáticos para descubrir patrones implícitos en los datos. Luego, las máquinas utilizan esos patrones, a menudo complejos, para determinar por sí solas si un nuevo punto de datos encaja o es similar, o para predecir resultados futuros. Robots que aprenden a cocinar con vídeos de YouTube son un excelente ejemplo práctico de esto.
Históricamente, los modelos de aprendizaje automático han estado limitados porque se construían a partir de muestras de datos, en lugar de conjuntos de datos reales completos. Además, recientemente han surgido nuevos modelos de aprendizaje automático que parecen aprovechar mejor todos los nuevos datos. Por ejemplo, el aprendizaje profundo permite a los ordenadores «ver» o distinguir objetos y texto en imágenes y vídeos mucho mejor que antes.
Si estas cuatro condiciones persisten, los tipos de IA que vemos hoy seguirán prosperando y, posiblemente, una IA más general podría llegar a hacerse realidad. Pero hay algo seguro: si todo es un dispositivo informático conectado y toda la información se puede conocer, procesar y analizar de forma inteligente, los seres humanos podrán utilizar la IA para programar y cambiar el mundo.
Podemos utilizar la IA para ampliar y potenciar las capacidades humanas y resolver problemas reales que afectan a la salud, la pobreza, la educación y la política. Si existe un problema, casi siempre estará justificado volver a plantearse cómo resolverlo desde la perspectiva de la IA. Podemos hacer que los coches conduzcan solos y que los edificios sean más eficientes desde el punto de vista energético con unas líneas de código. Podemos desarmar virtualmente a los terroristas y evitar que los seres humanos tengan que entrar en combate. Podemos diagnosticar mejor las enfermedades y encontrar curas más rápido. Podemos empezar a predecir el futuro. Y podemos comenzar a mejorar ese futuro y cambiarlo para bien.
