Por qué la IA podría estar entrando en una edad de oro

La búsqueda de la inteligencia humana aplicada a las máquinas ocurre desde hace décadas, y ha conquistado la imaginación de las personas durante mucho más tiempo, basta con pensar en el Frankenstein de Mary Shelley en el siglo XIX. La inteligencia artificial, o IA, nació en la década de 1950, con ciclos de expansión seguidos de fracasos, ya que los científicos fallaron una y otra vez a la hora de lograr que las máquinas actuasen y pensasen como el cerebro humano. Pero esta vez podría ser diferente debido a un gran avance: el aprendizaje profundo, donde las estructuras de datos se configuran como la red neuronal del cerebro para permitir que las computadoras aprendan por sí mismas. Junto con los avances en el poder y la escala de los computadores, la IA camina hoy en día a grandes pasos, como nunca lo había hecho antes.

Frank Chen, socio especializado en IA de la firma líder de capital riesgo Andreessen Horowitz, argumenta que la IA podría estar entrando en una nueva edad de oro. Knowledge@Wharton conversó con él en la reciente conferencia AI Frontiers en Silicon Valley para hablar sobre el estado de la IA, lo que es realista y lo que es exagerado en torno a la tecnología, y si alguna vez llegaremos a lo que algunos consideran el Santo Grial de la IA, cuando las máquinas alcancen un nivel de inteligencia comparable a la del ser humano.

A continuación, una transcripción editada de la conversación.

Knowledge@Wharton: ¿Cuál es el estado actual de la inversión en inteligencia artificial? ¿En qué punto nos encontramos?

Frank Chen: Yo diría que estamos es una edad de oro de la inversión en IA. Para ponerlo en un contexto histórico, la IA se inventó a mediados de la década de 1950 en Dartmouth, y desde entonces básicamente hemos tenido ciclos de expansión y fracasos. Los periodos de fracaso han sido tan dramáticos en el espacio de la IA que tienen un nombre especial: el invierno de la IA.

Probablemente hemos tenido cinco inviernos desde la década de 1950, y esto parece una primavera. Muchas cosas funcionan, por lo que hay muchas oportunidades para que las empresas nuevas elijan una técnica de IA, la apliquen a un problema empresarial y resuelvan grandes problemas. Nosotros y muchos otros inversionistas somos muy activos al tratar de encontrar a aquellas compañías que están resolviendo problemas comerciales usando IA.

Knowledge@Wharton: ¿Qué nos sacó de este invierno de la IA?

Chen: Hay un conjunto de técnicas conocidas como aprendizaje profundo que cuando se casan con grandes cantidades de datos realmente obtienen predicciones muy precisas. Por ejemplo, ser capaz de reconocer lo que hay en una foto, poder escuchar la voz y descubrir qué se está diciendo, ser capaz de averiguar la rotación de clientes. La precisión de estas predicciones, gracias a estas técnicas, ha mejorado mucho más de lo que jamás se había logrado. Y eso es realmente lo que está creando las oportunidades.

Knowledge@Wharton: ¿Cuáles son algunos de los grandes problemas que la IA resolvería para las empresas?

Chen: La IA está por todas partes. Por ejemplo, piense en el ciclo de vida del producto: debe averiguar qué productos o servicios crear, determinar cómo ponerle precio, decidir cómo comercializarlo y venderlo y distribuirlo para que llegue a los clientes. Después de que lo hayan comprado, debe averiguar cómo apoyarlos y venderles productos y servicios relacionados. Si piensas en todo este ciclo de vida del producto, la IA te ayudará en cada una de esas [etapas].

Por ejemplo, cuando se trata de crear productos o servicios, tenemos esta fantasía de personas en un garaje en Silicon Valley, inventando algo de la nada. Por supuesto, eso siempre sucederá. Pero también tenemos empresas que están extrayendo flujos de datos de Amazon y eBay para averiguar qué están comprando las personas. ¿Qué categoría está emergiendo de todo eso? Si pensamos en las líneas de negocio de rótulos específicos de Amazon como Amazon Basics, veremos que las decisiones relacionadas con los productos están basadas en datos. Pueden descubrir aquello que tiene más actividad en la plataforma y tomar decisiones como “oh, tenemos que hacer un cable HDMI, o tenemos que hacer una mochila”. Todo eso está impulsado por los datos de una manera que no se veía hace 10 años.

Knowledge@Wharton: ¿Qué sectores cree que son más prometedores para la IA? ¿Estará la IA en todas partes?

Chen: Realmente creo, y esta es nuestra estrategia de inversión, que la IA tocará todas las industrias. La IA es un conjunto de técnicas informáticas que, al igual que las bases de datos, entrarán en todas las aplicaciones. Entonces, para mí, hacer esa pregunta, sobre qué sectores se beneficiarán de la IA, es un poco como preguntar qué sectores se beneficiarán de las bases de datos. Y la respuesta es todos ellos.

Las bases de datos hacen que sea barato y gratuito almacenar, ordenar y contar información. La IA hace que sea barato hacer predicciones y reconocer cosas e imágenes, y hablar y entender el lenguaje. Todas las aplicaciones se beneficiarán de esas técnicas.

Knowledge@Wharton: Un informe de McKinsey constató que, a pesar de todas las promesas y entusiasmo suscitado por la IA, las empresas todavía dudan a la hora de adoptarla. Una razón que citan es que aún no ven el retorno de la inversión en IA. Otra razón es que carecen de la mano de obra, las habilidades para implementarla. ¿Qué piensa usted?

Chen: Cada nuevo conjunto de técnicas informáticas crea un desequilibrio temporal en que las personas que más saben acerca de ellas son escasas y, por lo tanto, muy caras y poco numerosas. Luego, el desequilibrio se resuelve a medida que las universidades, los grupos y otros lugares comienzan a capacitar a más y más personas. Así que creo que vamos a dejar esa fase atrás. Solo como anécdota, las tres mejores clases de informática de IA en Stanford son “Intro to AI”, “Natural Language Processing” y “Vision Processing”. … Cada una de esas clases tiene o se acerca a 1.000 estudiantes. Vamos a trabajar ese desequilibrio y conseguir personas más capacitadas para las líneas de frente.

Según [la opinión de que las empresas] no van a obtener su ROI, creo que se trata de falta de imaginación. La IA definitivamente aumentará los ingresos o disminuirá los costos, que son las dos cosas que toda empresa desea. Solo necesitan pensarlo de forma detenida … ¿Sería valioso para su negocio si pudiera identificar a los clientes que están a punto de abandonarlo y obtener un mensaje relevante y específico? Por supuesto, eso es valioso. ¿Sería valioso para usted averiguar cuál es el precio óptimo a cobrar por un cliente determinado? Por supuesto, eso sería valioso.

¿Sería valioso para usted poder predecir cómo maximizar el número de personas que verán su mensaje publicitario, ya sea en Facebook, TV, YouTube o en otro lugar? Por supuesto, eso sería valioso. Entonces, cualquiera que básicamente diga: “Mire, la IA no tiene un ROI positivo”, simplemente no lo está pensando bien.

Knowledge@Wharton: ¿Qué está disponible y no lo está en estos momentos dentro de la IA?

Chen: Lo que está disponible ahora es lo que la comunidad llama inteligencia artificial estrecha. La inteligencia artificial estrecha difiere de la inteligencia artificial general, que es lo que los humanos tienen: los humanos pueden aprender casi cualquier cosa que les pongas delante. Ellos pueden aprender a patinar sobre hielo. Pueden aprender cómo reconocer a las personas. Ellos pueden aprender a hablar otros idiomas. Tenemos esta asombrosa computadora llamada cerebro, que es notablemente buena para aprender nuevas tareas.

No tenemos una agenda de investigación que nos lleve a la inteligencia artificial general. Entonces, lo que funciona es la inteligencia estrecha. Por ejemplo, dame una foto y te contaré lo que hay en ella, o háblame y te diré lo que dijiste: todas esas cosas son fantásticas. No permitamos que la falta de progreso en la inteligencia artificial general asuste a la gente. Además, lo que más puede beneficiar a las empresas es la inteligencia limitada.

Busque las oportunidades en las que necesita hacer mejores predicciones, donde desea tener una relación más cercana con su cliente con una interfaz de chat. Busque oportunidades en las que desee averiguar cuál es el próximo producto o servicio que la gente desea comprar, y qué datos pueden informar sobre esa decisión en lugar de [escuchar] a un genio de producto. Las respuestas están ahí si las buscamos. Estas inteligencias estrechas son perfectas para las empresas. Eso es lo que funciona. Lo que no funciona es la inteligencia artificial general, pero está bien. Eso puede ser un problema de investigación. Si detuviéramos todas las investigaciones de IA ahora mismo, hay al menos 20 años de actividad fructífera en la que tomamos las técnicas que ya conocemos y las colocamos en aplicaciones empresariales.

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"Por qué la IA podría estar entrando en una edad de oro." Universia Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [20 diciembre, 2017]. Web. [14 December, 2018] <https://www.knowledgeatwharton.com.es/article/la-ia-podria-estar-entrando-una-edad-oro/>

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