3 cosas que hemos aprendido del jefe de IA de Facebook sobre el futuro de la inteligencia artificial

• Dar a las máquinas "sentido común" para que aprendan mediante los datos va a ser una de las áreas de investigación más importantes en el campo de la inteligencia artificial durante la próxima década, según Yann LeCun, el científico informático jefe de Inteligencia Artificial de Facebook.

• Ese logro podría permitir que las máquinas tomaran decisiones más complejas teniendo más información en cuenta, lo que podría ayudar a las empresas como Facebook a detectar contenidos violentos o que inciten al odio con mayor precisión.

• Pero para mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial, el hardware debe evolucionar.

A lo largo de los últimos años muchas de las compañías tecnológicas más grandes del mundo —como Google, Facebook y Microsoft— se han centrado en la inteligencia artificial y sobre cómo puede incorporarse a casi todos sus productos. Por ejemplo, Google incluso ha cambiado el nombre a su división de investigación (Google Research División) por Google AI justo antes de su última conferencia para desarrolladores, en la que la inteligencia artificial tuvo un lugar destacado. Mark Zuckerberg también explicó cómo está utilizando Facebook la inteligencia artificial para acabar con los mensajes violentos y de incitación al odio que se publican a diario en la plataforma durante la conferencia F8 para desarrolladores en mayo.

El mercado de la IA también está en auge, ya que las empresas continúan invirtiendo en capacidades de software cognitivo. La International Data Corporation indica que se espera que el gasto global en sistemas de IA alcance los 77.600 millones de dólares en 2022, más del triple del pronóstico de 24.000 millones de dólares de 2018.

Pero la industria aún tiene un largo camino por recorrer, y gran parte de su progreso podría depender de si los académicos y los actores principales del sector tendrán éxito en encontrar una manera de potenciar los algoritmos informáticos con capacidades de aprendizaje similares a las de los humanos. Los sistemas basados en inteligencia artificial, ya sea que se refieran a los algoritmos que usa Facebook para detectar contenido inapropiado o los asistentes virtuales creados por Google o Amazon presentes en los dispositivos inteligentes de tu hogar, aún no pueden deducir a partir del contexto de la misma manera en la que lo hacemos los humanos. Este avance podría ser crítico para Facebook, ya que podría acelerar sus esfuerzos para detectar el acoso online e identificar contenido relacionado con el terrorismo en sus plataformas.

"Hay casos que son muy obvios, y la inteligencia artificial puede usarse para filtrarlos o, al menos, para que los moderadores decidan", explica Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial de Facebook AI Research, en una reciente entrevista con Business Insider. "Pero hay una gran cantidad de casos en los que algo es un discurso de odio, pero no existe una manera fácil de detectarlo a menos que tengas un contexto más amplio... Para eso, la tecnología actual de la inteligencia artificial aún no es suficiente".

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Un elemento clave para avanzar en el campo de la inteligencia artificial, particularmente cuando se trata de aprendizaje profundo (deep learning), será garantizar que haya un hardware capaz de soportarlo. Ese es el gran tema que ha abordado LeCun en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido de este lunes, donde se ha presentado un estudio de investigación que describe las tendencias clave que serán cruciales para los proveedores de chips e investigadores en los próximos 5 a 10 años. "Lo que sea que construyan influirá en el progreso de la IA en la próxima década", ha explicado.

Antes de la conferencia, LeCun ha hablado con Business Insider sobre el camino hacia el que se dirige el campo de la inteligencia artificial, qué podría significar para los dispositivos que usamos en la vida cotidiana, cuál es el estado actual de la IA y también sobre cuáles son los mayores desafíos que tenemos por delante.

Las máquinas tienen que mejorar mucho el consumo de energía para que la Inteligencia Artificial mejore

Imagina una aspiradora que no solo es lo suficientemente inteligente como para mapear tu salón de manera que no limpie el mismo lugar dos veces, sino que también es capaz de detectar obstáculos antes de chocar contra ellos. O un cortacésped inteligente que puede evitar las flores y ramas mientras corta tu césped. Para que dispositivos así funcionen y se conviertan en algo frecuente —además de las tecnologías en las que están invirtiendo compañías como Facebook y Alphabet de Google, como la realidad aumentada y los vehículos de conducción autónoma— LeCun asegura que se necesita un hardware más eficiente.

Tal avance no solo es necesario para que tecnologías como éstas prosperen, sino también para mejorar la forma en que las empresas como Facebook identifican el contenido de las fotos y los vídeos en tiempo real.

Según LeCun, entender lo que está sucediendo en un vídeo, transcribir esa actividad a texto y luego traducir ese texto a otro idioma para que las personas de todo el mundo puedan entenderlo en tiempo real requiere una "enorme" potencia informática.

Seguiremos viendo avances de Inteligencia Artificial en los smartphones a corto plazo antes de que aparezcan mejoras en otros lugares

En los próximos tres años, LeCun cree que la mayoría de los teléfonos inteligentes tendrán inteligencia artificial incorporada directamente en el hardwarea través de un procesador dedicado, que hará que funciones como la traducción de voz en tiempo real sean más frecuentes en los móviles.

Es probable que esto no sea una sorpresa para aquellos que han estado prestando mucha atención a la industria de los smartphones en los últimos años, ya que compañías como Apple, Google y Huawei han estado incorporando la IA de una manera mucho más estrecha en sus dispositivos móviles, lo que LeCun dice que permitirá "todo tipo de nuevas aplicaciones ".

Dotar a las máquinas de "sentido común" será uno de los grandes focos de la investigación en Inteligencia Artificial de la próxima década

Mientras que los humanos en general aprenden sobre el mundo a través de observaciones generales, los ordenadores normalmente están entrenados para realizar tareas específicas. Si deseas diseñar un algoritmo que pueda detectar gatos en las fotos, por ejemplo, tendrías que hacerle entender cómo es un gato exponiéndolo a una gran cantidad de datos, que podría incluir miles de fotos etiquetadas indicando que incluyen gatos.

Pero, según LeCun, el Santo Grial en la próxima década para impulsar la IA se basa en perfeccionar una técnica conocida como aprendizaje auto supervisado. En otras palabras, permitir que las máquinas aprendan en general cómo funciona el mundo a través de los datos en lugar de simplemente aprender a resolver un problema en particular, como identificar gatos.

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"Si realmente entrenamos [algoritmos] para hacer esto, habrá un progreso significativo en la capacidad de las máquinas para capturar el contexto y tomar decisiones que sean más complejas", asegura LeCun, que añade que  esta técnica actualmente solo funciona de manera segura para los textos, pero no para vídeos ni imágenes.

Ese avance podría ser lo que las empresas como Facebook necesitan para mejorar la moderación de contenido en sus plataformas, aunque no se sabe cuándo llegará esa solución, según LeCun: "Esto no es algo que vaya a suceder mañana".