Revolución IA
La Inteligencia Artificial está llamada a protagonizar la próxima Revolución tecnológica
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El muro de la Inteligencia Artificial
Fernando P. 14/02/2018
Temas: Actualidad Divulgación Inteligencia Artificial y Sociedad
Constantemente leemos predicciones de todo tipo sobre la Inteligencia Artificial, unas veces son
predicciones optimistas y otras veces no tanto, pero son eso, predicciones, a menudo muy arriesgadas.
Casi todas las
técnicas
que componen lo que denominamos Inteligencia Artificial no son nuevas y han tenido un desarrollo
desigual y accidentado, condicionado en gran medida por el acierto en desarrollar aplicaciones
reales que pudieran comercializarse.
Un reciente
artículo en la revista electrónica Wired es bastante crítico con el estado
actual de las cosas, sobre todo por el sesgo masivo que ha tomado todo el campo de la Inteligencia Artificial
hacia técnicas de Deep Learning, motivado por varias aplicaciones comerciales exitosas.
El estado actual de las cosas
Duarante décadas, la mayor parte de las técnicas que componen la Inteligencia Artificial no encontraron
salida más allá de los ámbitos científicos, se trataba de meras curiosidades de la Ciencia. Algunas
técnicas sí que encontraron posibilidad de ser usadas como parte de grandes sistemas muy caros, como
pueden ser sistemas de armas y computadores muy avanzados, pero no se trataba de cosas que terminaran
llegando a buena parte de la sociedad.
Un problema importante que comparten muchas técnicas de Inteligencia Artificial consiste en que
su ámbito natural de funcionamiento son conjuntos de datos enormes. Esto tiene sentido en cuanto que ya
hemos visto que no consideramos Inteligencia Artificial aquello que puede localizar soluciones
óptimas siempre, lo que hemos denominado
problemas fáciles.
No suele ocurrir que los problemas que dependen de conjuntos de datos enormes sean fáciles, por eso
acaban cayendo en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
La diponibilidad de conjuntos de datos grandes no es algo trivial, y la capacidad de ćomputo
necesaria para triturar estos conjuntos de datos tampoco es algo que ha estado siempre disponible.
En realidad, ha sido en los últimos años cuando el aumento de potencia de cómputo y la interconexión
masiva de computadores ha creado las condiciones adecuadas para que obtener y manejar conjuntos de datos
enormes haya dejado de ser un obstáculo.
De alguna forma, el auge reciente de la Inteligencia Artificial está muy conectado con el despliegue de
Internet y con el aumento de la potencia de cómputo que se ha experimentado en los últimos años.
El problema es que todo este desarrollo se ha producido exclusivamente en un campo de la Inteligencia
Artificial, que es el campo de la
clasificación
y se ha puesto en práctica casi de forma exclusiva usando técnicas de Deep Learning, que
son una forma muy elaborada de implementar
redes neuronales artificiales
(RNA en lo sucesivo) entrenadas habitualmente usando el algoritmo
Back-Propagation.
El auge del conexionismo
Dentro de la Inteligencia Artificial, denominamos por conexionismo a todo lo que tenga que
ver con RNA. Buena parte de los problemas actuales de la Inteligencia
Artificial vienen del hecho de que hoy en día todo se quiere solucionar usando conexionismo.
Evidentemente, las RNA son mecanismos que pueden ayudar a solucionar
muchos problemas que no sabríamos cómo atacar de otra manera. La clasificación es un concepto
clave dentro de la Inteligencia Artificial, posiblemente más importante de lo que sospechamos, pero
de ahí a poder atacar todos los problemas usando la misma herramienta hay mucha distancia.
Lo cierto es que se están usando RNA en la resolución de bastantes problemas
que por complejidad y tamaño no parecían nada fáciles hace unas pocas décadas. Pero esos problemas
que se resuelven son bastante recurrentes, las aplicaciones más exitosas tienen que ver con el
reconocimiento de imágenes y de voz, también hay buenas aplicaciones en traducción e integración
de múltiples sensores, pero no mucho más.
En palabras de Andrew Ng, "La Inteligencia Artificial es buena actualmente haciendo cosas que a un
cerebro humano le llevan menos de un segundo". Lo que quiere decir esto es que la Inteligencia
Artificial es buena en el reconocimiento de patrones (usando RNA) y eso es
algo que el cerebro humano hace bien y deprisa.
En realidad, sabemos que hay problemas de clasificación muy enrevesados, como el
Ajedrez, que
llevan mucho más de un segundo de tiempo a un humano y un computador puede resolverlos mejor
y más deprisa. Pero la cuestión de base sigue siendo la misma, usando conexionismo sólo
vamos a poder resolver bien problemas de clasificación. Y en esas estamos, con el monocultivo del
conexionismo en la Inteligencia Artificial actual.
Un inconveniente serio de las RNA consiste en que no son fáciles de
auditar,
pueden producir buenos resultados pero nadie, empezando por ellas mismas, sabe cómo se ha llegado
a ese resultado. Esto choca frontalmente con la idea de poder construir sistemas que sean capaces
de efectuar razonamientos inteligentes. Pero la clasificación tiene sus límites y, en su forma
actual, las RNA no van a convertirse en una de esas entidades inteligentes.
El muro de la Inteligencia Artificial
El
artículo de Wired trata todos estas cuestiones que hemos
mencionado y habla del muro de la Inteligencia Artificial en referencia a la aparente falta de
avance real que se está empezando a percibir en la Inteligencia Artificial.
Falta de avance en el sentido de que las aplicaciones que se dan a la Inteligencia Artificial son
las mismas una y otra vez. No se vislumbra por ningún sitio la posibilidad de que se puedan
construir sistemas artificiales verdaderamente inteligentes.
Pero el origen de estos problemas viene de la obsesión con el conexionismo. De alguna, forma
los éxitos cosechados en las aplicaciones de clasificación han extendido la idea de que creando
RNA lo suficientemente grandes se podría solucionar cualquier problema. Pero por este camino sólo se pueden
solucionar problemas de clasificación.
El
artículo de Wired se refiere a las RNA como codiciosas, frágiles,
opacas y superficiales. Ya sabemos que, ciertamente, las RNA tienen algunos inconvenientes pero
también tienen enormes ventajas. Las dificultades aparecen cuando uno piensa que con RNA se puede solucionar
cualquier cosa y termina descubriendo que no hay tanta perfección como se pensaba.
La cuestión fundamental es que no hay evidencia de que el razonamiento inteligente pueda
reducirse a problemas de clasificación y por eso puede que las RNA no sean la solución para
cualquier problema imaginable. El hecho de que el cerebro humano está organizado en forma
de circuitos neuronales no dice mucho en favor de las RNA puesto que estas son una simplificación
muy tosca de las redes biológicas y tampoco sabemos bien cómo operan estas últimas a la hora de
manejar conceptos de alto nivel.
Así que el supuesto muro de la Inteligencia Artificial no es más que una expresión de las
limitaciones intrínsecas de las RNA. Se ha avanzado mucho en los últimos años y se ha demostrado
que la clasificación usando RNA es una herramienta muy potente. Pero la Inteligencia Artificial
del futuro va a necesitar bastante más que algunas RNA, pormuy grandes que sean.
Hay mucho por
hacer y en eso estamos, pero no tiene por qué existir ningún muro. Otra cosa es que algunos se
hayan empeñado en hacerlo todo de la misma forma y hayan llevado tan lejos el asunto que ya
no les queda mucho recorrido, aunque siguen sin poder resolver la mayor parte de los
problemas que tenían al comienzo.
Las RNA han cosechado buenos éxitos en el campo de la
Inteligencia Artificial, pero el futuro de la misma precisa de desarrollos más sólidos
que sean capaces de justificar y entender lo que hacen. Seguramente las RNA serán una parte
importante de este futuro.
Para saber más:
Artículo original en la revista electrónica Wired que se comenta aquí. Es un artículo un poco largo pero está pensado para una audiencia muy amplia, no entra en cuestiones técnicas pero pone de relieve con claridad cuales son las cuestiones básicas en el estado de las cosas respecto a la Inteligencia Artificial.
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