La Inteligencia Artificial y el renacimiento de la industria manufacturera

Matsuo Yutaka [Perfil]

[21.10.2015] Leer en otro idioma : ENGLISH | 日本語 | 简体字 | 繁體字 | FRANÇAIS | العربية | Русский |

Varios países europeos, Estados Unidos y China están invirtiendo en el desarrollo de tecnologías punta en el campo de la inteligencia artificial (IA) en la actualidad, y hay una fiera competencia entre los profesionales del sector. En este artículo, el autor, un investigador de primer orden, señala que la inteligencia artificial es “el campo en el que Japón puede demostrar su auténtica capacidad y potencial tecnológico”.

Un tercer boom en la investigación de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) experimenta un nuevo boom. Los orígenes del campo de la inteligencia artificial los encontramos en 1956, año en el que se acuñó el término. Hoy, con casi 60 años de historia, este campo vive su tercer boom.

Algunos ejemplos conocidos de IA son el programa que ha sido capaz de ganar en el shōgi a profesionales, el software de IBM ‘Watson’, que logró alzarse como vencedor en un concurso de preguntas y respuestas, o la asistente de voz instalada en los iPhones conocida como ‘Siri’. Hoy el desarrollo de estas tecnologías continúan avanzando con una fuerza incontenible especialmente en el campo del aprendizaje profundo (en inglés, deep learning).

Un ejemplo es la tecnología de reconocimiento de imágenes. Para las computadoras reconocer que la imagen que están viendo es una flor, un barco de vela o una taza de café es una tarea complicada, y se ha asegurado que es difícil que logren superar al ser humano en esto en las próximas décadas.

Marvin Minsky, uno de los líderes en la investigación de la IA, afirma que “las computadoras tienen dificultades para hacer tareas que los niños realizan de manera sencilla”, como por ejemplo jugar con bloques de madera. El reconocimiento de imágenes es uno de los ejemplos más representativos de esto. “Una tarea sencilla para el ser humano, pero difícil para las computadoras”, asegura.

El software de reconocimiento de imágenes supera las capacidades del ser humano

En 2012 se hicieron rápidos progresos en la tecnología del aprendizaje profundo, y apenas tres años después las computadoras han logrado superar al ser humano en precisión en el reconocimiento de imágenes. En 2015 Microsoft y Google anunciaron en febrero y marzo respectivamente que habían logrado desarrollar programas de reconocimiento de imágenes que superaban las capacidades del ser humano. Las computadoras han logrado dar un gran salto adelante al lograr distinguir correctamente qué hay o a quién ven en una imagen.

A través del aprendizaje profundo lo que se está consiguiendo es el “aprendizaje de expresiones características”, es decir, que la computadora pueda discernir por sí misma dónde debe fijar su atención en el mundo real.

Hasta ahora todos los mecanismos de IA (o si se me permite, todos los modelos y procedimientos tecnológicos) solo extraían los aspectos más importantes del mundo real, dejando de lado lo menos importante, para crear un modelo que hiciera posible una computación eficiente. Era por tanto el ser humano el que decidía qué aspectos de la vida real debía tener en cuenta la computadora. Esto resultó ser un enorme problema. Significaba que aunque existían procedimientos de computación automática, la participación del ser humano en sus primeros pasos seguía siendo imprescindible. La tecnología del aprendizaje profundo está empezando a resolver este problema y este es sin duda un gran avance.

Rápidos avances en las empresas y las universidades de otras partes del mundo

Algunos de los protagonistas de esta innovación tecnológica los encontramos entre los investigadores de los Estados Unidos y Canadá, y en las empresas de Silicon Valley. Francia les pisa los talones con sus rápidos avances en uno de sus bastiones, la teoría matemática, y el capital chino también quiere hacerse con una parte del pastel.

Google, que se ha centrado desde sus comienzos en la investigación de la IA, sigue apostando fuerte en este campo. Prueba de ello fue la contratación en 2013 del profesor Geoffrey Hinton, una figura clave del aprendizaje profundo que había logrado importantes avances en este campo el año anterior, o la compra en 2014 de la empresa emprendedora británica DeepMind Technologies por 40.000 millones de yenes. En el momento esta inversión sorprendió a muchas personas, pero a día de hoy parece que fue acertada.

Facebook también ha creado departamentos para investigar la IA en Nueva York y París a los que destina un gran presupuesto. El director de estos departamentos es el profesor de la Universidad de Nueva York Yann LeCun, que es francés de nacimiento. En el aprendizaje profundo es de importancia capital la teoría matemática, un campo en el que Francia destaca y en el que está reforzando su protagonismo. Parece que la estrategia de Facebook se extiende desde la costa este de los Estados Unidos a Europa.

El gran atraso de Japón en este campo

Por otra parte, la empresa dueña de la mayor herramienta de búsqueda de China, Baidu, ha creado también su propio centro de investigación de aprendizaje profundo liderado por Andrew Ng, un investigador de renombre en la Universidad de Stanford. Este estadounidense de origen chino ha sido educado en Hong Kong, Singapur y los Estados Unidos. La estrategia de China es combinar el talento de los investigadores de origen chino esparcidos por todo el territorio estadounidense con grandes inversiones de capital.

Además de estos gigantes de internet, también están proliferando un sinnúmero de empresas emprendedoras que están haciendo progresos para aprovechar el potencial de las tecnologías de la IA (o bien del aprendizaje profundo). Estados Unidos, donde internet se ha extendido de manera abrumadora, va un paso por delante en esta nueva era de las tecnologías de IA y está luchando para seguir manteniendo esta ventaja. Los rivales directos de los Estados Unidos son todos asiáticos: Baidu y la Universidad Tsinghua en China, la Universidad de Hong Kong y la Universidad Nacional de Singapur. Japón forma parte de un segundo grupo más retrasado.

  • [21.10.2015]

Profesor Asociado del Departamento de Gestión de la Tecnología para la Innovación en la Facultad de Ingeniería de la Escuela de Posgrado de la Universidad de Tokio. Nacido en 1975. Se doctoró en la Universidad de Tokio en 2002. Ha trabajado como investigador en el Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada, y como investigador visitante en la Universidad de Stanford. En 2007 se incorporó a su puesto actual. Su especialidad es la inteligencia artificial, la minería de datos, y el análisis del “big data”. En la actualidad forma parte del comité de la ética de la Sociedad Japonesa de Inteligencia Artificial (JSAI, por sus siglas en inglés).

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