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Estado del arte de la Inteligencia Artificial en 2021

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Sage

Conoce los últimos avances de la Inteligencia Artificial y la importancia que tendrá el análisis de grandes cantidades de datos a lo largo de 2021.

  • Vivimos en la actualidad uno de los momentos de mayor crecimiento de la Inteligencia Artificial.
  • La IA es una tecnología imparable que, en un futuro próximo, impactará directamente en cada una de nuestras decisiones.

La Inteligencia Artificial desde su comienzo, hace ya sesenta años, no ha tenido un desarrollo fácil, con muchos periodos “hype” seguidos por momentos muy bajos. Sin embargo, en la actualidad estamos viviendo uno de los momentos de mayor crecimiento. Este auge se produce sobre todo gracias a la disponibilidad de gran cantidad de datos (big data), el procesamiento gráfico (GPU) y el procesamiento tensorial.

La IA está siendo una palanca multiplicadora en el progreso tecnológico en nuestro mundo, cada vez más digital e impulsado por los datos. Esto se debe a que todo lo que nos rodea hoy en día, desde la cultura hasta los productos de consumo, está relacionado con algún producto de inteligencia.

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Cada vez más empresas de ingeniería exploran las posibilidades de la Inteligencia Artificial

Avances de la IA en el campo de la semántica

Uno de los mayores avances últimamente se ha producido en el área de la semántica. En este campo, una nueva generación de modelos transformadores de lenguaje está creando nuevos casos de uso. Entre estos avances, el de mayor importancia ha sido el de la empresa Open AI. Su nuevo modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural GPT-3 está compuesto por algoritmos capaces de reconocer los datos y aprender a través de los ejemplos.

Esta nueva inteligencia semántica permite valorar similitudes entre textos, clasificarlos o incluso generarlos según los ejemplos proporcionados. Esta inteligencia todavía es abstracta, ya que no permite entender lo que está haciendo o diciendo, como sí hacen las personas. En esta línea, AlphaGo está desarrollando algoritmos que son entrenados con una gran cantidad de funciones de comportamiento humano. Y, también, Waymo, Uber y Lyft están desarrollando nuevas técnicas de aprendizaje de imitación y aprendizaje por refuerzo inverso en lugar de reglas.

Facebook ha lanzado su chatbot de código abierto de última generación. Blender Bot ha sido desarrollado con diversas habilidades conversacionales como empatía, conocimiento y personalidad. Este chatbot ha mejorado las técnicas de decodificación. Incorpora una novedosa mezcla de habilidades y un modelo con 9.400 millones de parámetros, que es 3,6 veces más grande que el actual sistema más grande. La clave de este chatbot es la combinación de un enfoque especial con habilidades y estrategias de última generación. Su resultado es tan superior que ni los evaluadores humanos pueden negar su gran capacidad.

Otro importante avance está en el entrenamiento de los dispositivos Edge. Estos dispositivos podrían tener un profundo impacto en aplicaciones de IA de próxima generación, como las de atención sanitaria o 5G. La reciente adquisición de ARM por Nvidia permitirá acelerar esta innovación.

Las tecnologías en la nube y la Inteligencia Artificial

El desarrollo cloud nativo se convierte en herramienta imprescindible cuando una empresa quiere estar dirigida por datos. De esta forma, el modelo tecnológico a implantar se basa en una arquitectura cloud hibrida impulsada por MLOps y Kubernetes, pudiendo escalar de manera rentable. Así, las tecnologías en la nube facilitarán las implementaciones sencillas de ML. Esto implicará una mayor demanda de científicos de datos hacia áreas más complejas que requieren los sistemas de aprendizaje automático.

Este avance a medio plazo hacia soluciones cloud con modelos de machine learning que se auto ajustan, puede hacer que la IA se convierta en una “commodity”, desplazándose hacia la ciencia de la decisión.

La evolución de la Inteligencia Artificial: la ciencia de la decisión

Por lo tanto, la inteligencia artificial está evolucionando de la ciencia de datos a la ciencia de la decisión. La ciencia de datos tiene como objetivo encontrar modelos que tengan unas métricas que midan, por ejemplo, la precisión. Si aplicamos la ciencia de la decisión, obtendremos mucho más valor.

Este nuevo concepto de ciencia de la decisión nos permitirá desarrollar modelos de simulación con diferentes tipos de acciones e, incluso, ejecutar estas acciones o realizar simulaciones con criterios «qué pasaría si». En estos nuevos modelos, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se volverán muy importantes.

Otras aplicaciones de la IA en 2021

Otro de los campos que necesita un nuevo enfoque de la Inteligencia Artificial sería el de las aplicaciones de ingeniería. Los modelos basados en el machine learning son adoptados cada vez por más industrias, por lo que los ingenieros van a necesitar de un “reskilling” para conocer cómo aplicar estos modelos y, sobre todo, para tener confianza en sus resultados y en la automatización.

Por último, un área fundamental será el desarrollo de modelos de inteligencia artificial que se basen en una ética responsable. Por un lado, la privacidad de datos deberá estar reflejada en la estrategia de las empresas, respetando la ética normativa y asegurando la privacidad de sus resultados. Y, por otro lado, asegurar que sus modelos de Inteligencia Artificial no presentan sesgos que pueda discriminar o no contemplar todos los posibles casos.

Como conclusión, solo puedo decir que la Inteligencia Artificial es una realidad que es imparable. En un futuro próximo, será parte de la vida de todos nosotros e impactará directamente en cada una de nuestras decisiones.

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