En la actualidad hay una burbuja de inteligencia artificial; la pregunta que me planteo es si explotará o si se desinflará suavemente y, cuando esto suceda, ¿qué quedará atrás? Mi gran temor es que veamos otro "invierno de la inteligencia artificial”, provocado por la desilusión después de la inversión especulativa masiva que estamos presenciando. Hay muchos charlatanes y encantadores de serpientes vendiendo lo que sea que estén haciendo como inteligencia artificial y los medios dedican mucho espacio a planteamientos erróneos sobre esta tecnología en el mejor de los casos o en el límite de lo lunático, en el peor.
Éste es el demoledor comentario de Michael Wooldridge, jefe del departamento de Ciencias de la computación de la Universidad de Oxford, que recoge el informe “AI Index 2017”, desarrollado por la Universidad de Stanford para observar las actividades y los progresos de la inteligencia artificial. Es una reacción a la enorme cantidad de artículos, entrevistas y publicidad relativos a inteligencia artificial que aparece ya no solo en medios técnicos, sino en la prensa económica o generalista.
La preocupación de Wooldridge sobre el “invierno de la inteligencia artificial” hace referencia a otros momentos históricos en los que se inflaron de manera desmedida las expectativas sobre esta tecnología. Al no cumplirse, surgen las dudas en el sector, éstas se trasladan a la prensa y, finalmente, le sigue un severo recorte de la financiación pública y capital de riesgo. Recordemos, si no, la “burbuja de Internet” entre 1996 y 2001.
Respecto a la inteligencia artificial podemos identificar dos “inviernos”: el período entre 1974 y 1980, y otro entre 1987 y 1993, en el que la reacción en cadena asociada destruyó una industria de mil millones de dólares (más de 2.200 millones si lo extrapolamos a la actualidad). Con este histórico, la prevención de Wooldridge es lógica.
En la prensa española todos los días aparecen nuevas referencias a las perspectivas de la inteligencia artificial (y sus derivados como machine learning, big data o, genéricamente, analytics), que detallan su impacto en las empresas, las administraciones públicas, el empleo o la educación. En este artículo, por ejemplo, un analista fija unas exigentes expectativas a cortísimo plazo. Otras veces vemos cómo irrumpe nueva terminología de viejos términos “remozados” para generar mayor atención.
Es normal. Como ya escribí en este blog, si la inteligencia artificlal o big data están de moda, de pronto todo se transforma en inteligencia artificial o big data. Además, en la era de los buscadores y el SEO es fundamental nombrar a los productos de forma que creen tendencia, acumulen interacciones y vayan más allá del concepto de “marca”. En el marketing de tecnologías actual es necesario utilizar las palabras de moda o buzzwords, que intentan sintetizar (o exagerar) un nuevo concepto o solución.
Así aparecen hipérboles como el “huge data” (para ser más que el big data) o el “etnógrafo de datos” (que deja atrás al analista de datos), como parte de una tendencia a “inflar” cada vez más el mismo concepto. Este ejemplo, “Inside the first church of artificial intelligence” que da el propio Wooldridge es, quizá, el más extremo (“en el límite de lo lunático”, como él diría). Todo este empuje mediático ayuda a disparar lo que podríamos denominar, en contraposición, el “verano de la inteligencia artificial”. En la gráfica del “AI Index” inferior se muestra el crecimiento exponencial de la inversión de capital de riesgo en inteligencia artificial.
¿Cuál es la realidad? ¿Estamos creando una burbuja de expectativas insatisfechas en torno a la inteligencia artificial? ¿Podría desencadenarse otra crisis? En el informe de la Universidad de Stanford hay algunas claves. Se puede ver que en determinados campos la inteligencia artificial ha alcanzado un grado de madurez notable.
En reconocimiento de objetos e interpretación del lenguaje natural, las aplicaciones de inteligencia artificial han alcanzado un desarrollo igual o superior al del ser humano. Sin embargo, está muy lejos de igualar al hombre al responder preguntas sobre una imagen y algo más cerca al responder preguntas sobre un texto.
En el AI Index se afirma que “las tareas para los sistemas de inteligencia artificial a menudo se enmarcan en “contextos estrechos” para resolver un problema específico… Aun cuando las máquinas pueden exhibir un gran rendimiento en una determinada tarea, éste puede degradarse drásticamente si la tarea es modificada, incluso levemente…
A pesar de la dificultad de comparar sistemas humanos y de inteligencia artificial, es interesante catalogar afirmaciones creíbles de que las computadoras han alcanzado o superado el nivel humano de actuación. Aun así, es importante recordar que estos logros no dicen nada sobre la capacidad de estos sistemas para generalizar”.
Llegados a este punto, mi opinión es que no vamos hacia ese nuevo “invierno de la inteligencia artificial". Las apuestas en sistemas de “contexto estrecho” parecen bien encaminadas como para lograr vehículos autónomos, reconocimiento de patrones complejos y otros. A pesar de las exageraciones de algunos, la industria parece haber aprendido de los errores del pasado y no está invirtiendo en quimeras.
Una cosa distinta es que fuera de los círculos profesionales haya mayores expectativas, pero también en los años 60 Arthur C. Clarke convenció a mucha gente de que en 2001 naves tripuladas llegarían a la órbita de Saturno, y no pasó nada porque no ocurriera.
Existen cientos de aplicaciones de “contexto estrecho” para mejorar la vida de las personas y la eficiencia de nuestras empresas. Hay que saber utilizarlas inteligentemente para lo que sirven y no pretender resultados más allá de sus posibilidades. La inteligencia artificial no es una disciplina separada o una tecnología distinta ni viene a reemplazar nada, es una consecuencia directa del desarrollo de las tecnologías de la información. Se trata de una herramienta más para los profesionales de TI, algo parecido a la tecnología de propulsión eléctrica en la automoción.
Es un hecho poco conocido, pero en los comienzos de esta industria los coches con motores eléctricos y de explosión convivían. Tenían prestaciones similares e incluso los eléctricos eran mejores en encendido y facilidad de conducción (no necesitaban manivelas de arranque ni cambios de marchas). Un buen ejemplo es el Flocken Elektrowagen… ¡de 1888! En 1897 la flota de taxis de Londres era de propulsión eléctrica y en 1900 el 38 por ciento de todos los vehículos de los EE.UU. también.
Sin embargo, los coches eléctricos decayeron porque no pudieron seguir el ritmo de mejora de los coches de propulsión a gasolina, sobre todo a partir de 1912. Los fabricantes fallaron en mejorar la velocidad, en reducir los tiempos de recarga y en disminuir el volumen y peso de las baterías. Como consecuencia, entraron en un largo “invierno” hasta 1990.
En ese momento, cuando la autoridad medioambiental de California comenzó a regular una drástica reducción en los niveles de emisión, los coches eléctricos tuvieron una segunda oportunidad. Varios fabricantes se vieron obligados a ofrecer una “cuota” de modelos eléctricos para poder vender sus modelos de gasolina. El intento volvió a fracasar por los “agujeros” en la regulación (que los fabricantes denunciaron en los tribunales) y por el bajo coste de la gasolina, que hacía que el interés fuera bajo. Comenzó un segundo “invierno”.
Pero desde 2009 el interés por los coches eléctricos ha vuelto a crecer con fuerza. Los fabricantes han comenzado a resolver sus principales problemas. La autonomía de las baterías no ha dejado de crecer con la incorporación de nuevas tecnologías como el litio, los tiempos de recarga son cada vez menores y se empieza a desarrollar una infraestructura de recarga en carretera. La mayor producción, a su vez, ha hecho caer los precios y la regulación medioambiental favorece su desarrollo, sobre todo en las grandes ciudades (algo parecido a lo que ocurre ahora con la inteligencia artificial, cuyo desarrollo favorece la evolución en las tecnologías de procesadores y almacenamiento).
En este momento los modelos eléctricos se han ganado su lugar en el mercado y, aunque todavía no son predominantes, nada hace esperar un nuevo “invierno”: la industria ha aprendido, ha racionalizado las inversiones y la tecnología no deja de mejorar. Han aparecido nuevos fabricantes y los tradicionales se adaptan al nuevo entorno: del Nissan Leaf se han vendido 300.000 unidades, así como unas 150.000 del Tesla S.
Creo que la inteligencia artificial va alcanzando el mismo nivel de madurez. Por eso, aunque Wooldridge desespere con los “charlatanes y encantadores de serpientes” no veo a corto plazo un nuevo “invierno de inteligencia artificial”. La tecnología tiene sólidos fundamentos, resultados impresionantes en determinados contextos, una inversión adecuada, y la infraestructura de procesamiento y almacenamiento de datos ha acelerado su desarrollo.
Por supuesto, en el camino habrá fracasos y hasta estrepitosos fracasos, pero no por eso habrá que desechar la tecnología, ni dejar de perseverar en ella. El CTO actual debe considerar la inteligencia artificial como una herramienta más, y usarla con prudencia y en los contextos adecuados, no pedirle más (ni menos) de lo que puede dar. De esta forma será una tecnología formidable para transformar a las organizaciones y mejorar la vida de los ciudadanos.
Imagen de cabecera: Óscar Augusto Moreno Malaver
Gráficos de interior: “AI Index 2017”
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