Desde que se inventaron las computadoras para automatizar algunas tareas manuales, ha habido una búsqueda para imitar la forma en que funciona el cerebro humano, para crear algún tipo de inteligencia humana usando computadoras.
El esfuerzo tuvo un largo período de gestación de unas cinco o seis décadas. Como resultado, la inteligencia artificial, o IA, como se la conoce, domina varios aspectos de nuestra vida cotidiana.
La IA se ha desarrollado en diferentes direcciones. Si bien demuestra ser una bendición en general, está avivando los temores de superar la inteligencia humana.
Durante mucho tiempo, la IA estuvo siempre a la vuelta de la esquina, como lo ha estado la fusión nuclear durante varias décadas, e incluso lo está hoy. En el camino, llegamos a una etapa en la que la IA se convirtió en una posibilidad clara, y lo mejor que podíamos esperar era la lógica difusa, que se introdujo en dispositivos como lavadoras para optimizar su rendimiento.
Ocurrieron dos cosas que hicieron realidad la IA actual.
Primero está la progresión de la ley de Moore, que dio como resultado que los chips de computadora duplicaran su rendimiento cada 18 meses. Como resultado, ahora tenemos la computadora más poderosa en nuestros bolsillos en la forma de nuestros teléfonos inteligentes, que son órdenes de magnitud más poderosas que las que guiaron la nave espacial Apolo a la Luna.
El segundo desarrollo es la recopilación de grandes cantidades de datos a través de las plataformas tecnológicas: Facebook, Google, Twitter, Microsoft, Amazon, Apple, IBM, Tencent, Alibaba y otras.
Se recopilaron datos para indicar las preferencias y actividades de miles de millones de personas en el mundo, todo esto en nombre de ofrecer regalos en términos de permitir capacidades de comunicación y búsqueda gratuitas. Esto es similar a los políticos que obtienen votos al dar regalos baratos. Las plataformas de pago digital también recopilan una gran cantidad de datos.
Armados con estos dos desarrollos, hay suficiente poder de cómputo y datos disponibles para que las empresas de tecnología busquen patrones ocultos dentro de los datos, lo que no hubiera sido humanamente posible hacer antes.
Por lo tanto, tenemos «grandes datos» y los algoritmos de software conocidos como «redes neuronales profundas».
Independientemente de las palabras de moda, dio lugar a recomendaciones de libros y otros productos en plataformas de comercio electrónico, filtrado de datos de búsqueda y temas para que los usuarios consuman, identificación y descarte de correos electrónicos no deseados, etc.
La traducción entre idiomas ha sido otra gran historia de éxito para AI.
Durante una visita reciente a Panamá, usamos el teléfono para escribir una frase en inglés y traducida al español, que luego mostramos a la gente local. Luego escribieron las respuestas en español en sus teléfonos y las tradujeron al inglés y nos mostraron sus teléfonos. Esta estrategia vino a mi rescate cada vez que mi español entrecortado no funcionaba.
Asistentes como Alexa de Amazon y Siri de Apple comenzaron a reconocer el lenguaje humano y responder. El reconocimiento de video está conduciendo a los autos sin conductor. Cuanto más interactúan los humanos con la IA, más aprende, como los bebés humanos, y más crece. Necesita poder de cómputo y muchos datos como ingredientes clave. Pero sigue siendo un ejercicio iniciado por humanos. La IA no actúa por sí misma.
La IA se usó para vencer al campeón mundial humano de ajedrez, al campeón humano Jeopardy (un programa de preguntas y respuestas en los Estados Unidos), al campeón humano de Go (juego de mesa de Corea del Sur).
Chess and Go son juegos de estrategia basados en muchas permutaciones y combinaciones, mientras que Jeopardy es un juego basado en el conocimiento. La IA ahora ha alcanzado una etapa en este proceso de aprender las reglas del juego por sí misma, en lugar de ser alimentada por humanos. En una técnica llamada «aprendizaje por refuerzo», la IA aprende por ensayo y error. La IA ha aprendido nuevos juegos por sí misma.
Además de capturar datos de los clientes, hay muchos sensores en varios tipos de maquinaria y cámaras de circuito cerrado de televisión por todas partes. Los datos recopilados de estas fuentes, junto con dispositivos de almacenamiento baratos, significa que nos estamos ahogando en datos.
El software de gestión de datos es gratuito en la mayoría de los casos. Los datos pueden ser almacenados y procesados en la nube sin poseer ninguna pieza de hardware o software. Esta es una bonanza para la IA, que puede predecir cuándo una máquina se averiará o necesitará reemplazo de piezas. O intente reconocer una personalidad sospechosa a partir de cientos de imágenes de CCTV.
La IA se utiliza en diversas aplicaciones, como el descubrimiento de fármacos en la industria farmacéutica, para encontrar la molécula química adecuada entre millones de combinaciones para combatir una enfermedad en particular. También se está utilizando para analizar y decodificar la escritura sumeria, la escritura antigua de miles de años de Mesopotamia.
Las aplicaciones más recientes para capturar los titulares son ChatGPT y DALL-E. Ambos son de OpenAI.
ChatGPT es un modelo de lenguaje grande que puede analizar millones de documentos y resumir sobre un tema en particular, un problema o una pregunta.
De manera similar, DALL-E puede dibujar una imagen basada en pistas proporcionadas a través del texto. Es como un artista que trabaja para la policía que puede hacer un dibujo de un sospechoso basándose en la descripción proporcionada por los testigos.
Como resultado, Microsoft ha invertido $ 10 mil millones en OpenAI para obtener una ventaja inicial en esta tecnología y usarla en sus productos.
Ambas herramientas están disponibles gratuitamente para que cualquiera pueda jugar con ellas. Los ensayos están siendo escritos y las imágenes generadas por laicos sin experiencia en hacerlo. Afirmo que escribí este artículo sin la ayuda de ninguna de las herramientas disponibles.
Tales herramientas son parte de la IA generativa, que conduce a lo que se denomina AGI (inteligencia general artificial).
Todas las capacidades actuales de IA para interpretar datos y llegar a conclusiones se parecen más a una IA específica de dominio. Los dominios pueden ser descubrimiento de fármacos o traducción de idiomas. No se puede esperar que resuelva problemas generales en otro dominio o entre dominios.
AGI está muy lejos en el futuro. La IA generativa es un posible puente hacia ese objetivo.
Con respecto a los temidos peligros que plantea la IA, no veo la posibilidad de que la IA supere a los humanos o la inteligencia humana, incluso si la AGI se vuelve una realidad y llega a dominar nuestras vidas.
La IA crecerá mientras que los humanos evolucionarán para trabajar con la IA de manera colaborativa. Los avances tecnológicos galoparán con la convergencia de múltiples tecnologías, y las vidas humanas serán diferentes en el futuro, pero no como esclavos o embrujados.
