La inteligencia artificial ha logrado muchísimas cosas en lo que va de año. Ha conseguido generar imágenes alucinantes desde cero con DALL·E, supuestamente adquirir consciencia en un programa de Google, e impresionar al mundo con todo su potencial.

Pero la IA, aunque sea muy buena con problemas específicos, es bastante menos efectiva con problemas que necesitan de visión general y acciones multitarea. En unos momentos descubrirás algunos de los retos que la IA ha tenido este año y los que podría tener en un futuro cercano.

Mejor Con Problemas Pequeños

En cuanto a la poca capacidad de la IA para resolver problemas complejos, un grupo de investigadores de la inteligencia artificial de Meta han empezado a demostrar que hay formas de adaptar eficazmente los métodos de entrenamiento de la IA a entornos cambiantes, lo que da lugar a aplicaciones más robustas. De hecho, creen que este año habrá más aplicaciones industriales y científicas de tales métodos que producirán “saltos notables”.

Aunque la inteligencia artificial todavía tiene un largo camino que recorrer antes de lograr algo parecido a la inteligencia de nivel humano, eso no ha impedido que empresas como Google, Meta y Amazon inviertan miles de millones de dólares en la contratación de investigadores de talento en IA para que mejoren hasta el más mínimo detalle, desde los motores de búsqueda y los asistentes de voz hasta todo lo relacionado con el metaverso.

La antropóloga Beth Singler, que estudia la IA y los robots en la Universidad de Cambridge, dijo  que las afirmaciones sobre la eficacia y la realidad de la IA en los espacios que conforman el metaverso serán más comunes en 2022, a medida que se invierta más dinero en el área y el público comience a reconocer el “metaverso” como un término y un concepto en vez de como una palabra “rara”.

Singler también advirtió que en 2022 podría haber “muy poca discusión” sobre el efecto del metaverso en las “identidades, comunidades y derechos” de las personas, dado que no mucha gente ha adaptado esta tecnología todavía.

Muchos Años Por delante

Gary Marcus, un científico que vendió una empresa de inteligencia artificial a Uber, dijo en una entrevista que el avance más importante de la IA en 2022 probablemente será uno que el mundo no vea inmediatamente.

“El ciclo desde el descubrimiento en el laboratorio hasta la practicidad puede llevar años”, dijo, y añadió que el campo del aprendizaje profundo (Deep learning) todavía tiene un largo camino por recorrer. El aprendizaje profundo es un área de la IA que intenta imitar la actividad de las capas de neuronas del cerebro para aprender a reconocer patrones complejos en los datos.

Marcus cree que el reto más importante para la IA en estos momentos es “encontrar una buena manera de combinar todo el inmenso conocimiento de la ciencia y la tecnología del mundo” con el aprendizaje profundo.

“Voy a predecir que este año habrá avances en este problema que acabarán siendo transformadores, hacia lo que he llamado sistemas híbridos, pero que pasarán otros años antes de que veamos grandes resultados”, añadió Marcus. “Lo que probablemente veremos este año o el próximo es el primer medicamento en el que la IA haya desempeñado un papel sustancial en el proceso de descubrimiento“.

Hacia el Deep Learning

Uno de los mayores avances de la IA en los últimos dos años ha venido de la mano del laboratorio de investigación DeepMind, con sede en Londres y propiedad de Alphabet.

La empresa ha creado con éxito un software de IA que puede predecir con exactitud la estructura en la que se pliegan las proteínas en cuestión de días, resolviendo un “gran reto” de hace 50 años que podría allanar el camino hacia una mejor comprensión de las enfermedades y el descubrimiento de fármacos.

Breslin, que ahora dirige la consultora de IA Kingfisher Labs, dijo en una entrevista que también habrá un movimiento hacia modelos que combinen la visión, el habla y la capacidad de lenguaje, en lugar de tratarlos como tareas separadas.

“El año pasado fuimos testigos del impacto de las tecnologías de ARN, ya que las nuevas vacunas contra los coronavirus, muchas de ellas basadas en esta tecnología, pusieron fin a los bloqueos en todo el país”, dijo. “Este año, creo que veremos una nueva cosecha de empresas terapéuticas de ARN basadas en la IA.

Mediante el uso de modelos lingüísticos para predecir las secuencias de ARN más eficaces para atacar una enfermedad de interés, estas nuevas empresas podrían acelerar drásticamente el tiempo que se tarda en descubrir nuevos medicamentos y vacunas.”

Mientras tanto, la inteligencia artificial no para de mejorar día tras día. No sabemos cuánto queda hasta que se les pueda llamar realmente “inteligencia”, pero si sabemos que van por buen camino.