El primer sistema de inteligencia artificial (IA) fue un ratón robótico capaz de encontrar la salida de un laberinto, creado por Claude Shannon en 1950.
La tecnología ha avanzado mucho desde entonces, explica un experto, mientras repasa la breve historia de la informática y la IA para ver qué podemos esperar del futuro.
Ahora contamos con sistemas de IA como DALL-E y PaLM, capaces de producir imágenes fotorrealistas e interpretar y generar lenguaje
Sin embargo, según predice, para 2040 probablemente habrá un sistema de IA transformador capaz de igualar las capacidades del cerebro humano.
A pesar de su breve historia, la informática y la IA han cambiado fundamentalmente lo que vemos, lo que sabemos y lo que hacemos. Pocas cosas son tan importantes para el futuro del mundo y de nuestras propias vidas como la forma en que continúa esta historia.
Para imaginar cómo podría ser el futuro, a menudo resulta útil estudiar nuestra historia. Eso es lo que haré en este artículo. Repaso la breve historia de la informática y la inteligencia artificial para ver qué podemos esperar del futuro.
¿Cómo hemos llegado hasta aquí?
La rapidez con que ha cambiado el mundo se hace evidente al ver que incluso la tecnología informática más reciente nos parece hoy antigua. Los teléfonos móviles de los años noventa eran grandes ladrillos con diminutas pantallas verdes. Dos décadas antes, el principal medio de almacenamiento de las computadoras eran las tarjetas perforadas.
En poco tiempo, las computadoras evolucionaron con tanta rapidez y se convirtieron en una parte tan integral de nuestra vida cotidiana que es fácil olvidar lo reciente que es esta tecnología. Las primeras computadoras digitales se inventaron hace apenas unas ocho décadas, como muestra la cronología.
Desde los primeros años de esta historia, algunos científicos informáticos se han esforzado por crear máquinas tan inteligentes como los seres humanos. La siguiente cronología muestra algunos de los sistemas de inteligencia artificial (IA) más destacados y describe lo que podían hacer.
El primer sistema que menciono es Theseus. Claude Shannon lo creó en 1950: era un ratón teledirigido capaz de encontrar la salida de un laberinto y recordar su recorrido. En siete décadas, las capacidades de la inteligencia artificial han avanzado mucho.
Las capacidades de reconocimiento de lenguaje e imágenes de los sistemas de IA ya son comparables a las de los seres humanos
Las capacidades de reconocimiento de lenguaje e imágenes de los sistemas de IA se han desarrollado con gran rapidez.
El gráfico muestra cómo hemos llegado hasta aquí al centrarse en las dos últimas décadas del desarrollo de la IA. Los datos representados proceden de varias pruebas en las que se evaluó el rendimiento de las personas y de la IA en cinco ámbitos distintos, desde el reconocimiento de escritura a mano hasta la comprensión del lenguaje.
En cada uno de los cinco ámbitos, el rendimiento inicial del sistema de IA se fija en -100, mientras que el rendimiento humano en estas pruebas se utiliza como referencia y se fija en cero. Esto significa que, cuando el rendimiento del modelo cruza la línea del cero, el sistema de IA obtiene más puntos en la prueba correspondiente que las personas que realizaron esa misma prueba.
Hace apenas 10 años, ninguna máquina podía ofrecer de forma fiable un reconocimiento del lenguaje o de imágenes al nivel humano. Sin embargo, como muestra el gráfico, los sistemas de IA han ido adquiriendo más capacidad y ahora superan a las personas en pruebas en todos estos ámbitos.
Fuera de estas pruebas estandarizadas, el rendimiento de estas IA es desigual. En algunos casos reales, estos sistemas siguen funcionando mucho peor que las personas. Por otro lado, algunas implementaciones de estos sistemas de IA ya son tan baratas que están disponibles en el teléfono que llevas en el bolsillo: el reconocimiento de imágenes clasifica tus fotos y el reconocimiento de voz transcribe lo que dictas.
Del reconocimiento de imágenes a la generación de imágenes
El gráfico anterior mostró los rápidos avances en las capacidades perceptivas de la inteligencia artificial. Los sistemas de IA también han adquirido mucha más capacidad para generar imágenes.
Esta serie de nueve imágenes muestra la evolución a lo largo de los últimos nueve años. Ninguna de las personas de estas imágenes existe; todas fueron generadas por un sistema de IA.
La serie comienza con una imagen de 2014, arriba a la izquierda: una representación rudimentaria de un rostro pixelado en blanco y negro. Como muestra la primera imagen de la segunda fila, apenas tres años después los sistemas de IA ya podían generar imágenes difíciles de distinguir de una fotografía.
En los últimos años, las capacidades de los sistemas de IA se han vuelto aún más impresionantes. Mientras que los primeros sistemas se centraban en generar imágenes de rostros, estos modelos más recientes ampliaron sus capacidades para generar imágenes a partir de texto basado en casi cualquier indicación. La imagen de abajo a la derecha muestra que incluso las indicaciones más difíciles, como «Un pomerania está sentado en el trono del rey con una corona. Dos soldados tigre están de pie junto al trono» – se convierten en imágenes fotorrealistas en cuestión de segundos.
El reconocimiento y la producción de lenguaje avanzan rápidamente
Tan llamativos como los avances de las IA que generan imágenes son el rápido desarrollo de sistemas que procesan el lenguaje humano y responden a él.
La imagen muestra ejemplos de un sistema de IA desarrollado por Google llamado PaLM. En estos seis ejemplos, se pidió al sistema que explicara seis chistes distintos. La explicación de abajo a la derecha me parece especialmente notable: la IA explica un antichiste pensado específicamente para confundir a quien lo escucha.
En los últimos años, las IA que producen lenguaje han entrado en nuestras vidas de muchas maneras. Los correos electrónicos se autocompletan, se traducen enormes cantidades de textos en línea, los videos se transcriben automáticamente, los escolares usan modelos de lenguaje para hacer sus tareas, los informes se generan automáticamente y los medios de comunicación publican periodismo generado por IA.
Los sistemas de IA todavía no pueden producir textos largos y coherentes. En el futuro veremos si los avances recientes se ralentizan —o incluso se detienen— o si algún día leeremos una novela superventas escrita por una IA.
Dónde estamos ahora: la IA ya está aquí
Estos rápidos avances en las capacidades de la IA han hecho posible utilizar máquinas en una amplia variedad de nuevos ámbitos:
Cuando reservas un vuelo, a menudo es una inteligencia artificial, y ya no una persona, la que decide cuánto pagas. Cuando llegas al aeropuerto, es un sistema de IA el que supervisa lo que haces allí. Y, una vez en el avión, un sistema de IA ayuda al piloto a llevar hasta tu destino.
Los sistemas de IA también determinan cada vez más si te conceden un préstamo, si eres elegible para recibir ayudas sociales o si te contratan para un trabajo concreto. Cada vez más, ayudan a determinar quién sale de la cárcel.
Varios gobiernos están comprando sistemas de armas autónomos para la guerra, y algunos utilizan sistemas de IA para la vigilancia y la opresión.
Los sistemas de IA ayudan a programar el software que utilizas y a traducir los textos que lees. Los asistentes virtuales, que funcionan mediante reconocimiento de voz, han llegado a muchos hogares durante la última década. Ahora los automóviles autónomos se están convirtiendo en una realidad.
En los últimos años, los sistemas de IA han ayudado a lograr avances en algunos de los problemas más difíciles de la ciencia.
Grandes sistemas de IA llamados sistemas de recomendación determinan lo que ves en las redes sociales, qué productos se te muestran en las tiendas en línea y qué se te recomienda en YouTube. Cada vez más, no solo recomiendan los medios que consumimos, sino que, gracias a su capacidad para generar imágenes y textos, también están creando los medios que consumimos.
La inteligencia artificial ya no es una tecnología del futuro: la IA está aquí, y hace poco mucho de lo que hoy es realidad habría parecido ciencia ficción. Es una tecnología que ya nos afecta a todos, y la lista anterior incluye solo algunas de sus muchas aplicaciones.
La amplia variedad de aplicaciones enumeradas deja claro que se trata de una tecnología de uso general que las personas pueden emplear con fines muy positivos, pero también extraordinariamente negativos. En el caso de estas «tecnologías de doble uso», es importante que todos comprendamos qué está ocurriendo y cómo queremos que se utilice la tecnología.
Hace apenas dos décadas, el mundo era muy distinto. ¿Qué podría ser capaz de hacer la tecnología de IA en el futuro?
¿Qué viene después?
Los sistemas de IA que acabamos de examinar son el resultado de décadas de avances constantes en la tecnología de IA.
El gran gráfico de abajo ofrece una perspectiva de esta historia a lo largo de las últimas ocho décadas. Se basa en el conjunto de datos elaborado por Jaime Sevilla y sus colegas.
Cada pequeño círculo de este gráfico representa un sistema de IA. La posición del círculo en el eje horizontal indica cuándo se creó el sistema de IA, y su posición en el eje vertical muestra la cantidad de cómputo utilizada para entrenar ese sistema concreto.
El cómputo de entrenamiento se mide en operaciones de coma flotante, o FLOP, para abreviar. Un FLOP equivale a una suma, resta, multiplicación o división de dos números decimales.
Todos los sistemas de IA que dependen del aprendizaje automático deben entrenarse, y en estos sistemas el cómputo de entrenamiento es uno de los tres factores fundamentales que impulsan sus capacidades. Los otros dos factores son los algoritmos y los datos de entrada utilizados para el entrenamiento. La visualización muestra que, a medida que ha aumentado el cómputo de entrenamiento, los sistemas de IA se han vuelto cada vez más potentes.
La cronología se remonta a la década de 1940, los comienzos mismos de las computadoras electrónicas. El primer sistema de IA que aparece es «Theseus», el ratón robótico de Claude Shannon de 1950 que mencioné al principio. Hacia el otro extremo de la cronología aparecen sistemas de IA como DALL-E y PaLM, cuyas capacidades para producir imágenes fotorrealistas e interpretar y generar lenguaje acabamos de ver. Se encuentran entre los sistemas de IA que han utilizado hasta la fecha la mayor cantidad de cómputo de entrenamiento.
El cómputo de entrenamiento se representa en una escala logarítmica, de modo que la distancia entre cada línea de la cuadrícula indica un aumento de cien veces. Esta perspectiva a largo plazo muestra un aumento continuo. Durante las primeras seis décadas, el cómputo de entrenamiento aumentó al ritmo de la ley de Moore: se duplicaba aproximadamente cada 20 meses. Desde alrededor de 2010, este crecimiento exponencial se ha acelerado aún más, hasta alcanzar un tiempo de duplicación de apenas unos 6 meses. Es un ritmo de crecimiento asombrosamente rápido.
Los rápidos tiempos de duplicación se han traducido en grandes aumentos. El cómputo utilizado para entrenar PaLM fue de 2.5 mil millones de petaFLOP, más de 5 millones de veces superior al de AlexNet, la IA con el mayor cómputo de entrenamiento apenas 10 años antes.
El aumento de escala ya era exponencial y se ha acelerado considerablemente durante la última década. ¿Qué podemos aprender de esta evolución histórica sobre el futuro de la IA?
Estudiar las tendencias a largo plazo para predecir el futuro de la IA
Los investigadores de IA estudian estas tendencias a largo plazo para ver qué será posible en el futuro.
Quizá el estudio de este tipo que más se ha debatido sea el publicado por la investigadora de IA Ajeya Cotra. Estudió el aumento del cómputo de entrenamiento para preguntarse en qué momento el cómputo necesario para entrenar un sistema de IA podría igualar el del cerebro humano. La idea es que, en ese momento, el sistema de IA igualaría las capacidades de un cerebro humano. En su actualización más reciente, Cotra estimó en un 50% la probabilidad de que una «IA transformadora» de este tipo se desarrolle para el año 2040, dentro de menos de dos décadas.
En un artículo relacionado, analizo lo que significaría para el mundo una IA transformadora. En pocas palabras, la idea es que un sistema de IA de este tipo sería lo bastante potente como para llevar al mundo a un «futuro cualitativamente diferente». Podría provocar un cambio de la magnitud de las dos grandes transformaciones anteriores de la historia humana: las revoluciones agrícola e industrial. Sin duda, representaría el cambio global más importante de nuestras vidas.
El trabajo de Cotra es especialmente pertinente en este contexto, ya que basó su pronóstico en la tendencia histórica a largo plazo del cómputo de entrenamiento que acabamos de estudiar. Sin embargo, cabe señalar que otros pronosticadores que se basan en consideraciones distintas llegan a conclusiones muy similares en términos generales. Como muestro en mi artículo sobre los plazos de la IA, muchos expertos en IA creen que existe una posibilidad real de que la inteligencia artificial de nivel humano se desarrolle en las próximas décadas, y algunos creen que llegará mucho antes.
Crear un recurso público que permita el debate público necesario
Las computadoras y la inteligencia artificial han cambiado enormemente nuestro mundo, pero aún estamos en las primeras etapas de esta historia. Como esta tecnología nos resulta tan familiar, es fácil olvidar que todas estas tecnologías con las que interactuamos son innovaciones muy recientes y que todavía están por llegar los cambios más profundos.
La inteligencia artificial ya ha cambiado lo que vemos, lo que sabemos y lo que hacemos. Y eso, a pesar de que esta tecnología tiene una historia muy breve.
No hay señales de que estas tendencias vayan a alcanzar pronto ningún límite. Al contrario, sobre todo durante la última década, las tendencias fundamentales se han acelerado: las inversiones en tecnología de IA han aumentado rápidamente, y el tiempo de duplicación del cómputo de entrenamiento se ha reducido a apenas seis meses.
Todas las grandes innovaciones tecnológicas conllevan una serie de consecuencias positivas y negativas. Esto ya se aplica a la inteligencia artificial. A medida que esta tecnología se vuelva cada vez más potente, cabe esperar que su impacto sea aún mayor.
Dada la importancia de la IA, todos deberíamos poder formarnos una opinión sobre el rumbo de esta tecnología y comprender cómo esta evolución está cambiando nuestro mundo. Para ello, estamos creando un repositorio de indicadores relacionados con la IA, que puedes encontrar en OurWorldinData.org/artificial-intelligence.
Aún estamos en las primeras etapas de esta historia, y queda mucho por venir de lo que será posible. Un avance tecnológico tan potente como este debería ocupar un lugar central en nuestra atención. Pocas cosas podrían ser tan importantes para determinar cómo se desarrollará el futuro de nuestro mundo y el futuro de nuestras vidas.
