VIRTUALIZACIÓN | Noticias | 27 AGO 2018

La IA no supone una amenaza

Existen una serie de razones por las que la IA está progresando en este momento de la historia.
inteligencia artificial
Jennifer O'Brien

El debate sobre el temor o no a los robots y la inteligencia artificial ha sido motivo de numerosos libros, artículos, películas, etc. Según el experto en IA Toby Walsh los CIO deben dejar de lado el temor de Hollywood de que las máquinas se apoderarán del mundo y que los días de la humanidad están contados.  "Estamos muy lejos de construir máquinas que coincidan con los cerebros humanos", ha afirmado Walsh, profesor de UNSW y líder del grupo de investigación en Data61 (CSIRO), durante su discurso de apertura en la Cumbre de CIO en Sydney.

Asegura que podemos construir máquinas que realizan tareas enfocadas que pueden hacer a menudo en el nivel superhumano, "pero aún está por llegar (quizás 50 ó 100 años, o nunca) antes de que podamos construir máquinas que coincidan con todas las capacidades de humanos. Y ciertamente no construimos máquinas que tengan conciencia, sensibilidad o deseos propios”, afirma Walsh.

4 tendencias clave

Walsh señala que hay varias razones por las que AI está progresando hoy en este momento de la historia. "AI está comenzando a invadir nuestras vidas de alguna manera, a veces bueno y otras malo", dijo. "Entonces, ¿por qué está sucediendo en este momento de la historia? No hace diez años ni diez años en el futuro ".

Afirma que la respuesta está en cuatro tendencias exponenciales. La primera es la Ley de Moore, que está oficialmente muerta debido a problemas técnicos como los límites físicos cuánticos. "Intel ha declarado que no van a duplicar el número de transistores cada dos años en el futuro". No ha habido tanta innovación en el diseño de chips y estamos empezando a ver eso con las DPU. "Vamos a ver cosas mucho más interesantes en el hardware especializado para hacer tareas particulares como el aprendizaje automático, que nos dará más cálculos con el mismo conteo de transistores", explica.

La segunda es la cantidad de datos en constante aumento. "Las empresas están descubriendo que una de las cosas más vitales que tienen en su negocio son los datos que tienen, sus operaciones, sus clientes. "Los datos que están disponibles se han duplicado y eso es muy útil para la inteligencia artificial porque gran parte de lo que hacemos actualmente, en particular el aprendizaje automático, es la capacitación en datos", afirma.

Pero hay una limitación que vale la pena señalar sobre la IA hoy, señaló, explicando que las máquinas son aprendices increíblemente lentos. "A diferencia de los humanos, todos pueden aprender de un solo ejemplo. Las máquinas y el aprendizaje automático de última generación aún necesitan cientos de miles, a veces millones de ejemplos de los que aprender. Pero la buena noticia es que a menudo se recopilan esos datos y con frecuencia tenemos conjuntos de datos de los que podemos hacer ese número ".

La tercera tendencia exponencial es el progreso que se está haciendo en el frente algorítmico. "En los últimos años, con cosas como el aprendizaje profundo, hemos estado viendo mejoras exponenciales en el rendimiento de esos algoritmos".

La cuarta tendencia exponencial es la cantidad de dinero que fluye en el campo, señaló "con esto puedes medir la cantidad de capital de riesgo que fluye en el campo. Puedes ver la actividad, la cantidad de personas, el número de empresas y el número de nuevas empresas; todo este tipo de cosas se ha duplicado cada dos años más o menos ", afirma Walsh.



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