Determinemos qué queremos de la Inteligencia Artificial
Éxito de los modelos de inteligencia artificial
Antes de pasar a la inteligencia artificial, hablemos de Thomas Edison, de quien se dice que lo intentó 10.000 veces antes de conseguir crear el filamento de una bombilla. "No he fracasado", corregía a sus críticos. "Sólo he encontrado 10.000 formas que no funcionan".
Parece que nos gusta más oír hablar de los errores que celebrar los éxitos. Aunque las tecnologías de inteligencia artificial han transformado nuestras vidas, tanto en casa como en el trabajo, muchos informes recientes de los medios de comunicación se centran en los fallos de los dispositivos inteligentes, desde los decepcionantes artilugios expuestos en el CES hasta los robots de hotel defectuosos. Algunas de las historias son muy divertidas, pero lo único que nos dicen es que la tecnología sigue desarrollándose y que algunos productos están mejor diseñados que otros.
Uso de la inteligencia artificial
The Wall Street Journal escribe sobre un huésped de un hotel robotizado de Japón al que el asistente de habitación despertaba cada pocas horas pidiéndole que repitiera su pedido. El director del hotel acabó dándose cuenta de que los fuertes ronquidos del huésped habían activado el sistema de reconocimiento de voz del robot.
Sin embargo, por cada innovación hay historias de éxito. Incluso cuando una máquina hace algo tan mundano como ganar juegos de mesa, puede ser un presagio de beneficios transformadores. Por ejemplo, un programa de ajedrez llamado AlphaZero, desarrollado por DeepMind, una empresa de investigación de inteligencia artificial propiedad de Alphabet (la empresa matriz de Google), ha logrado avances significativos.
El juego del ajedrez
AlphaZero ha desarrollado un nuevo estilo de ajedrez mucho más cercano a la improvisación humana que el ajedrez tradicional de ordenador. Esto se debe a que AlphaZero aprende de sus aciertos y errores pasados, en lugar de calcular millones de permutaciones posibles mientras juega. Según Wikipedia, AlphaZero busca 80 000 posiciones de ajedrez por segundo, frente a los 70 millones del motor de ajedrez Stockfish.
AlphaZero utiliza una tecnología de redes neuronales (profundas), a veces denominada aprendizaje profundo, que ha dado lugar a mejoras significativas en el aprendizaje automático durante la última década. A medida que ha aumentado la potencia de cálculo, las redes neuronales profundas han producido máquinas capaces de realizar tareas de una forma que no habría sido posible con las técnicas de programación tradicionales.
De hecho, ha transformado tecnologías como la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que ahora se utilizan ampliamente en muchos productos y servicios diferentes. La industria manufacturera, la sanidad y las finanzas son solo algunos de los sectores que utilizan el aprendizaje profundo para descubrir nuevos patrones, hacer predicciones y orientar la toma de decisiones.
Impacto positivo en varios ámbitos
"En el ámbito de la fabricación inteligente, la IA puede ayudar a racionalizar la eficiencia", afirma Wael Diab, que dirige el trabajo de normalización internacional en este campo. "Puede ayudar a proporcionar información sobre dónde pueden producirse mejoras y, lo que es más importante, puede proporcionar información sobre la dirección que una organización concreta puede querer en términos de planificación de la producción".
Las ventas de robots industriales se han duplicado en los últimos cinco años, según la Federación Internacional de Robótica. La IFR predice que para 2021, el número anual de robots suministrados a fábricas de todo el mundo alcanzará unas 630.000 unidades. Existe una necesidad real de robots industriales.
En cambio, la electrónica de consumo sigue centrándose en el valor de novedad de los aparatos. En gran medida, esto se debe a que aún no sabemos cómo vamos a utilizar los dispositivos con IA en nuestra vida cotidiana ni qué esperamos de ellos.
El Korea Joongang Daily informó en octubre de que los coreanos no sólo utilizan sus altavoces inteligentes para cambiar de canal de televisión, sino también para hablar de sus sentimientos. En los hogares, 15% de las cosas vertidas a los asistentes inteligentes parecían ser intentos de conversación; entre ellos, "estoy aburrido" y "estoy triste". El periódico señala una tendencia similar en las habitaciones de hotel, donde más de 18% de las órdenes eran intentos de conversación. El Joongang Daily obtuvo los datos de KT Corporation, la mayor compañía telefónica del país.
Tendencia a la normalización de la inteligencia artificial
En 2017, la CEI y la ISO se convirtieron en las primeras organizaciones internacionales de desarrollo de normas (SDO) en establecer un grupo de expertos para llevar a cabo actividades de normalización para la inteligencia artificial. El Subcomité (SC) 42 forma parte del comité técnico conjunto ISO/IEC JTC 1.
El SC 42 colabora con otros subcomités del JTC 1, como los que se ocupan de la Internet de los objetos, la seguridad informática y la gobernanza informática, así como con el Comité de Sistemas (SyC) de la CEI para Ciudades Inteligentes. El SC 42 ha creado un Grupo de Trabajo sobre Normas Básicas para proporcionar un marco y un vocabulario comunes. Se han creado varios grupos de estudio para examinar los enfoques informáticos y las características de los sistemas de IA, la fiabilidad, los casos de uso y las aplicaciones y megadatos.
Las normas de la CEI desempeñan un papel clave en la transición a la cuarta revolución industrial. El TC 65 de la CEI, por ejemplo, realiza una importante labor relacionada con la medición, el control y la automatización de los procesos industriales.
"Examinamos los distintos componentes de la IA, desde el aspecto informático hasta el ético. Disponer de normas permite un lenguaje común y un modo de interacción entre las distintas partes interesadas", explica Diab.
"Esto lleva a la capacidad de innovar además de las normas ampliamente adoptadas en el mercado".
Autor : NAJI Faouzi
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