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UNA MIRADA AL PASADO PARA ADIVINAR EL FUTURO DE LA IA

Antes de continuar, resulta importante situar el desarrollo de la IA en perspectiva histórica. Prácticamente, la IA es una tecnología reciente: hace solo 60 años que se acuñó dicha expresión. Durante aproximadamente 30 años me he dedicado a investigar en IA y he impartido clases sobre la materia. Pero cuando comencé, era un tema prácticamente desconocido. Muy poca gente había oído hablar de la IA. La idea de la inteligencia de máquinas siempre me resultó fascinante, pero nunca esperé ver lo que está sucediendo en IA a lo largo de mi propia existencia. He mantenido interesantes debates con diversos colegas sobre cuestiones tales como “¿pueden pensar las máquinas” o “¿es posible que alguna vez una máquina alcance un nivel de inteligencia humana?” Pero entonces parecían cuestiones de interés académico ya que la comunidad de IA aceptaba ampliamente que, en el mejor de los casos, la posibilidad de que las máquinas alcanzaran un nivel de inteligencia humana estaba a siglos de distancia. Otros pensaban que simplemente era imposible. Ahora, muchas personas pertenecientes a la comunidad de la IA piensan de manera muy distinta.

¿Qué es lo que ha cambiado? En primer lugar, el hardware continúa mejorando según lo establecido en la ley de Moore. Esta afirmación fue realizada hace aproximadamente 50 años por uno de los fundadores de la corporación INTEL, Gordon Moore. Moore cayó en la cuenta de que el número de transistores en un circuito integrado se duplicaba cada año, lo que implicaba que la potencia de procesamiento se duplicara cada 18 meses. Para situar estos datos en perspectiva, esto significaría que la potencia informática que tiene un teléfono inteligente de la actualidad supera la potencia de procesamiento total que empleó la NASA durante las misiones Apolo de exploración lunar. En segundo lugar, el software que se utiliza ahora en IA ha experimentado un “salto cuántico” en los últimos años. La generación anterior, o antigua IA, se centraba en la imitación del pensamiento… Como afirmé en mi artículo OpenMind [2], la antigua IA consiguió ciertos triunfos pero su principal desventaja radicaba en sus dificultades en relación con el aprendizaje. La nueva IA utiliza redes neuronales que intentan imitar las neuronas biológicas cerebrales. Como sostengo en uno de mis artículo anteriores [3], la generación más reciente de estas redes está produciendo resultados asombrosos a la hora de aprender sin supervisión. Como ejemplo muy reciente, cabe citar el caso de AlphaGo Zero, el sistema de IA lúdico creado por DeepMind, que ha logrado derrotar al mejor programa informático para jugar ajedrez del mundo, habiendo aprendido por sí solo a jugar sin supervisión en aproximadamente cuatro horas y sin tener acceso a conocimiento empírico humano alguno sobre el juego [4].

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