En 1965, el pionero de la IA, Herb Simon, declaró: “Las máquinas serán capaces, dentro de 20 años, de hacer cualquier trabajo que pueda hacer un hombre”. Hoy en día esto todavía no ha sucedido, y hay muchas interrogantes sobre el futuro de esta tecnología. Es por ello que en este artículo te diremos de qué podría llegar a ser capaz la tecnología IA.

En la actualidad, no se para de hablar de los sistemas de «aprendizaje profundo», y cómo ha servido de terreno para crear grandes cosas. Sin embargo, usaremos como base al científico, autor y empresario Gary Marcus. Quien, además de haber estado en primera fila en muchos de estos grandes desarrollos IA, señala que debemos tomar estos avances con cautela.

Marcus obtuvo su PhD en ciencias del cerebro y cognitivas del MIT y ahora es profesor emérito en la Universidad de Nueva York. Pero señala que el campo de la IA ha dependido demasiado del aprendizaje profundo y él cree que tiene limitaciones inherentes. A continuación, hablaremos del posible futuro de la IA de acuerdo al ojo del profesor Marcus.

Algunas ideas de lo que es capaz de lograr la tecnología IA

aprendizaje profundo
Vía Unsplash

En las líneas anteriores comentamos que les diríamos de qué es capaz de lograr la tecnología IA, ¿cierto? Bien, para que podamos hacer esto, y la óptica del profesor Marcus, les mencionaremos de qué no es capaz ahora mismo. Así sabremos, entonces, en qué realmente es buena. Aquí vamos:

  • La tecnología IA, así como GPT-3, no es capaz de entender el lenguaje humano. Debido a que solo es un sistema de autocompletar que predice las siguientes palabras y oraciones. Así como ocurre con tu teléfono. Recordemos que ellos solo imitan, y lo hacen gracias vastas bases de datos de texto. De acuerdo con Marcus: “Entonces, cuando estás imitando algo, puedes hacerlo en gran medida, pero sigue siendo como ser un loro, un plagiario o algo así. Un loro no es una mala metáfora, porque no creemos que los loros realmente entiendan de lo que están hablando. Y GPT-3 ciertamente no entiende de qué está hablando”.
  • Un sistema IA, específicamente GPT-3, no entiende en qué año vivimos. No tiene facilidad para el razonamiento temporal.
  • Marcus también cree que los autos sin conductor no logran avanzar porque, al igual que GPT-3, no entiende el idioma. Y es que el solo memorizar muchas situaciones de tráfico no transmite lo que necesitas entender acerca del mundo para poder conducir bien.
  • Marcus también señala que es un problema que la mayoría de los grandes equipos de investigadores de IA no se encuentran en la academia sino en las corporaciones. Es así porque las corporaciones solo tratan lo que les importa, y no en los problemas que más beneficiarían a la sociedad. Sumado a ello, tienen una gran cantidad de datos de propiedad que no necesariamente comparten. Ello significa que los frutos de la IA actual están en manos de las corporaciones y no del público en general.

Pero detrás de todo lo que no puede hacer, todavía hay algo positivo

Hace poco, Marcus escribió para Nautilus que, por primera vez en 40 años, se siente optimista acerca de la IA. Y lo ve de esa manera porque las personas se están atreviendo a salir de la ortodoxia del aprendizaje profundo. Y al fin están dispuestas a considerar modelos «híbridos». Estos será de gran ayuda, ya que combinan el aprendizaje profundo con enfoques más clásicos de la IA. La combinación de técnicas de ambos métodos, podría ser el camino más prometedor hacia el tipo de «inteligencia general artificial» que Simon y otros pioneros de la IA imaginaron que estaba en el horizonte.

Todavía nos falta un largo camino por recorrer para entender del todo a la IA y sus complejidades. Los avances actuales hay que verlos con pinzas, y aplaudir aquellos experimentos que buscan mezclar técnicas. Esperamos que el camino sigue así y pronto podamos decir otras cosas respecto a de qué es capaz la tecnología IA.

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