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Expectativas desmedidas de la inteligencia artificial

Fuente: Le Monde
publicado
DURACIÓN LECTURA: 2min.

 

Las promesas de la inteligencia artificial (IA) que se han “vendido” a la opinión pública han resultado a veces exageradas. Los mismos especialistas lo reconocen ahora abiertamente, señala en Le Monde Claire Gerardin, experta en tecnología, que cita distintos autores y obras recientes.

 

Yann LeCun, uno de los pioneros del deep learning, investigador de la Universidad de Nueva York y director de FAIR, la división de inteligencia artificial de Facebook, ha sido reconocido este año con el premio Turing, el “Nobel de la informática”. Es significativo que advierta, como anota Gerardin, que “las ambiciones de la investigación en inteligencia artificial han sido siempre extravagantes”.

Con la IA se aspira a que las máquinas realicen acciones inteligentes, como las de una persona, replicando el cerebro humano. Pero “se ha subestimado siempre la complejidad que supone hacer un modelo del cerebro humano para reproducir su funcionamiento (…) y los progresos de las investigaciones han quedado por debajo de las expectativas”.

Hoy se han alcanzado importantes logros prácticos en IA gracias al deep learning, la técnica que se emplea en las máquinas de traducción automática o de diagnóstico médico, en los vehículos sin conductor… Pero también son visibles los límites de estos sistemas, que no funcionan como la inteligencia humana, sino hallando patrones en datos masivos.

Así, “todos los asistentes virtuales por voz [Siri, Alexa, Google Assistant] siguen guiones preparados por humanos para el reconocimiento de palabras, lo que da a la IA una comprensión aún muy superficial del sentido de las palabras”. John Krafcik, presidente de Waymo, la empresa de Alphabet (matriz de Google) dedicada a los coches autónomos, advierte que quedan decenios hasta que puedan circular por la carretera vehículos totalmente autónomos, y, en todo caso, tendrán que llevar un conductor a bordo.

En fin, esos sistemas no conocen, sino reconocen, y requieren cada vez más entrenamiento. “Por ejemplo, para reconocer un gato en una imagen con una tasa de acierto del 98%, un ordenador necesita una base de datos con 100.000 fotos de gatos, mientras que a un niño le bastan dos fotos para identificar un gato sin equivocarse”.

Por tanto, observa Gerardin, “aunque el deep learning representa un gran avance tecnológico, no se puede llamarlo IA”.

¿Por qué, entonces, tiene la IA tanto éxito de opinión pública? “Una razón puede ser que la financiación de las investigaciones privilegia los proyectos capaces de suscitar grandes esperanzas. Por eso sus creadores no dudan en promoverlos magnificando sus posibilidades”.

Otra razón es que “en un contexto de fuerte competencia, las empresas intentan destacar con ambiciones exageradas, de esas que prometen cambiar el mundo”. Para apoyarlas hacen uso, en particular, de dos narrativas: la de la “inexorabilidad, según la cual las tecnologías son autónomas y se desarrollan por sí solas”, y la “promesa de ética, según la cual se trataría de velar por que no hagan daño a los seres humanos”.

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