Un experto israelí en inteligencia artificial (IA), el campo que le da a las computadoras la capacidad de aprender, está pidiendo la creación de una base de datos al estilo de Wikipedia para máquinas inteligentes, ya que un grupo de sus colegas reconoció que aún quedan desafíos por delante en este campo en expansión.
«Todavía estamos en el comienzo de la IA, pero la IA ya está en todas partes», dijo Aya Soffer, vicepresidente mundial de tecnologías de la IA, IBM. Sin embargo, sus aplicaciones aún son muy «estrechas», dijo, con las máquinas que requieren tareas muy bien definidas y una gran cantidad de datos para lograrlas.
Aunque el concepto de IA ha existido desde la década de 1950, ahora está disfrutando de un resurgimiento gracias al mayor poder computacional de los chips. Se espera que el campo crezca a una tasa anual compuesta de casi el 37 por ciento desde 2018, y se espera que sea un mercado de $ 191 mil millones para 2025, según MarketsandMarkets, una firma de investigación.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan para una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento facial hasta la detección de enfermedades en imágenes médicas hasta competiciones mundiales en juegos como el ajedrez y el Go.
Por lo tanto, las compañías están tratando de crear una inteligencia artificial intermedia, llamada «IA amplia», en la que las máquinas puedan realizar más tareas utilizando menos datos, dijo Soffer de IBM.
«En el mundo real, la mayoría de las empresas no tienen muchos datos», dijo. Uno de los mayores desafíos para la tecnología de la inteligencia artificial es tener máquinas que puedan aprender con acceso a cantidades más pequeñas de datos. La alimentación de grandes cantidades de datos a las máquinas lleva tiempo, la disponibilidad de los datos es limitada y los datos cambian todo el tiempo, dijo.
Una solución, dijo, es tratar de hacer que las máquinas de IA realicen un «aumento de datos», lo que significa que usarán AI para crear nuevos datos utilizando la información existente.
Otra solución fue propuesta por el profesor Moshe BenBassat, investigador de inteligencia artificial en IDC y organizador de la conferencia, quien dijo que «la comunidad de AI debe hacer un esfuerzo internacional» para crear una base de datos especial que las máquinas inteligentes podrán Acceder, comprender y utilizar.
BenBassat es el fundador de Clicksoftware Technologies Ltd, una firma que aplica algoritmos complejos e inteligencia artificial para ayudar a administrar a los trabajadores, y Plataine Ltd, un fabricante de soluciones de inteligencia artificial para manufactura avanzada en una variedad de industrias.
Si una máquina inteligente necesita conocimiento más allá de la capacitación que recibe directamente de los humanos, también debería poder acceder a datos de expertos, dijo, al igual que los humanos. «Entonces, ¿por qué no construir algo como Wikipedia, pero estructurado de manera que las máquinas inteligentes puedan usar y entender?».
BenBassat llama a su plataforma propuesta la ReKopedia. «Estoy hablando del conocimiento profundo» que se necesita para capacitar a los médicos, por ejemplo, dijo a The Times of Israel al margen de la conferencia. Este es el conocimiento de que las máquinas de IA no pueden aprender solo mirando los datos de los pacientes, sino que permitirán que «las máquinas inteligentes hagan inferencias más profundas», dijo.
La idea sería desarrollar estructuras de software, como redes neuronales, redes bayesianas y árboles de decisión, que contengan el «conocimiento de la humanidad» y que las máquinas inteligentes puedan entender, dijo.
Este es un desafío para la comunidad de la Inteligencia Artificial, dijo. «Amplificará las capacidades de inteligencia artificial de manera sustancial».
Confiar o no confiar
Un desafío adicional por delante es ganar la confianza de los usuarios, dijo Soffer de IBM.
Incluso si la tecnología llega a ser 99% precisa, las personas aún dudan en usar sistemas de inteligencia artificial porque no saben si las decisiones tomadas por las máquinas se basan en datos imparciales o sesgados, dijo.
Lo que se necesita, dijo ella, es más transparencia. La tecnología AI debe venir con una hoja informativa, en la línea de una etiqueta de alimentos. Esto es algo que IBM está empezando a hacer con sus tecnologías: proporcionar una explicación de cómo se ha capacitado a la máquina, en qué datos se ha capacitado y su nivel de precisión.
Esto ayudará a «establecer más equidad y confianza», dijo.
La incapacidad para comprender el lenguaje humano, con todos sus matices, metáforas y contextos, es otra razón por la que la IA aún no está alcanzando su potencial.
«La IA está muy lejos de comprender realmente el lenguaje natural», dijo. Las máquinas pueden traducir muy bien, dijo Soffer, pero solo porque realmente no necesitan entender nada sobre el texto en sí para hacerlo.
Todavía hay una gran brecha entre la capacidad de lenguaje de las máquinas de inteligencia artificial y la de los niños pequeños, dijo.
«Aun no somos capaces de combinar la inteligencia artificial con el razonamiento y el conocimiento», advirtió el potencial de la tecnología.
La conferencia de inteligencia artificial, que se celebró el domingo en el Centro Interdisciplinario de IDC, en Herzliya, un colegio privado, se centró en aplicaciones de inteligencia artificial en cibernética, medicina, automóviles autónomos, diseño y producción, e industria.
