Seis conclusiones sobre el estado actual de la IA que arroja el Artificial Intelligence Index 2018

Seis conclusiones sobre el estado actual de la IA que arroja el Artificial Intelligence Index 2018

Hoy en día vemos muchos grandes titulares, expectativas y humo alrededor de la inteligencia artificial. La industria no se mueve únicamente por los pasos reales dados por los investigadores, sino también por los pronósticos que manejan las empresas y los políticos.

Esto no es necesariamente algo malo, pero sí dificulta a veces hacerse a la idea del estado real de las cosas en esta tecnología. Hay cierto consenso sobre el potencial de la IA para cambiar muchos campos de la actividad humana, pero es bueno poder bajar al mundo de lo concreto, el del cuándo y el cómo.

Esto ha sido lo que ha llevado a los autores de la edición de este año del Artificial Intelligence Index (un informe elaborado por investigadores del MIT, Stanford, Harvard y OpenAI) a recopilar una serie de datos concretos que, a modo de foto fija, permitan dar una respuesta, aunque sea parcial, a estas preguntas.

Esta segunda edición del informe, solventa el (reconocido) sesgo norteamericano de las conclusiones de la anterior:

"No se puede escribir la historia de la IA sin una perspectiva global. El informe de 2017 estaba muy inclinado hacia las actividades de América del Norte. [...] Este año, comenzamos a cerrar la brecha global. Reconocemos que hay un largo camino por delante para que este informe sea realmente completo".

1. La IA progresa a pasos agigantados

El estudio tienen en cuenta varios indicadores de progreso técnico como la precisión de las traducciones automáticas de noticias (según una puntuación subjetiva asignada por humanos) o el reconocimiento de objetos en imágenes (en comparación con el rendimiento humano promedio).

Traducciones

Concretamente sobre la visión artificial ofrece el estudio un dato muy significativo: al medir el rendimiento de referencia para la popular base de datos de imágenes ImageNet, los autores han detectado que el tiempo que lleva entrenar un sistema de clasificación para que alcance la máxima precisión posible a día de hoy se ha reducido "de aproximadamente una hora a aproximadamente 4 minutos"... en tan sólo 18 meses.

ImageNet

Por otro lado, la segmentación de objetos (la capacidad del software para diferenciar entre el foco y el fondo de una imagen) ha visto aumentar su precisión en un 72% en sólo 3 años.

Los autores también se hacen eco de lo que llaman "hitos a nivel humano", donde destacan campos como el diagnóstico médico o los videojuegos (campo donde DeepMind ha cosechado varias victorias contra jugadores humanos en modalidades de juego como 'capturar la bandera').

2. El mercado en torno a la IA es cada vez mayor

La inteligencia artificial ha salido de los laboratorios de las universidades, y en el mundo exterior (concretamente, en el de los negocios) la han visto con buenos ojos: cada vez se crean más startups relacionadas con la IA, y cada vez recaudan más dinero de los inversores.

Startups

Sin duda, el machine learning abre todo un nuevo campo de posibilidades de negocio, pero estos datos no siguen sin descartar la posibilidad de que estemos ante un mercado recalentado.

3. La IA no es un juego de dos, sino de tres

Se habla mucho de la feroz competencia entre los Estados Unidos y China por consolidarse como líderes en el desarrollo de inteligencia artificial, pero el informe nos muestra que Europa (entendida, claro, como un conjunto) le habla de tú a tú a ambas potencias.

Regiones

En estos tres focos se concentran la práctica totalidad de publicaciones académicas y solicitudes de patentes sobre IA, si bien no se puede minimizar el peso de otras naciones asiáticas como Corea del Sur o Japón. Resulta también destacable que sólo en Europa y China el peso de la investigación recaiga de forma mayoritaria sobre el sector público.

4. También son tres las tecnologías de IA más destacadas

En lo que respecta a los aspectos concretos de la IA que más actividad investigadora genera, el informe indica que el liderazgo le corresponde al aprendizaje automático o machine learning, con el razonamiento probabilístico en segundo lugar.

Tecnologías

Pero no muy lejos de ambas se alza, en tercera posición, la visión artificial, la subdisciplina de la IA que podemos encontrar detrás del desarrollo de los vehículos autónomos, el reconocimiento de objetos y la realidad aumentada.

5. La IA es todavía un club mayoritariamente masculino

Muchos estudios previos señalaban como problema el pequeño porcentaje de mujeres que podemos encontrar en este ámbito (aún más acusado que el del conjunto del sector tecnológico), y el Artificial Intelligence Index viene a confirmarlo.

Mujeres

Ligeramente por encima del 25% en los puestos de trabajo relacionados con IA, las mujeres se encuentran incluso por debajo de esa cifra cuando hablamos de puestos de enseñanza universitaria.

6. La automatización de los puestos de trabajo no será ni inmediata ni absoluta

Frente a algunos discursos más tremendistas, el informe viene a confirmar la conclusión mayoritaria de que el desempleo masivo causado por la automatización de los puestos de trabajo no es algo que vayamos a ver pronto.

Más aún: incluso cuando finalmente llegue, ciertos puestos desaparecerán, mientras que otros se volverán únicamente 'semiautomáticos', y otros están destinados a permanecer siempre en manos humanas.

Imagen principal | The Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory (JHU/APL)

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Fuente: Xataka
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