
Recientemente se ha publicado en SlideShare un informe detallado sobre el futuro de la IA. Consta de 130 diapositivas que cubren las investigaciones más importantes sobre el aprendizaje de máquinas, la industria y los desarrollos políticos de los últimos 12 meses, e incluye una nueva sección sobre China, en la que se analizan los puntos más importantes.
El informe ha sido preparado por Nathan Benaich, fundador de Air Street Capital, e Ian Hogarth, un inversor ángel, que actualmente es profesor visitante en la UCL (University College, Londres). Al igual que en el informe inaugural del año pasado, el dúo se propuso recoger los acontecimientos más interesantes que han tenido lugar durante el último año.
Los autores basan sus hallazgos en las tendencias en:
- Investigación: Los avances tecnológicos y sus capacidades
- Talento: Oferta, demanda y concentración de talento en el campo
- Industria: Grandes plataformas, financiaciones y áreas de aplicación para la innovación impulsada por la IA hoy y mañana
- Lo que hace China
- Política: Opinión pública sobre la IA, sus implicaciones económicas y la geopolítica emergente de la IA.
Pero primero, repasamos rápidamente las definiciones de los acrónimos y términos:
- IA para inteligencia artificial ML para el aprendizaje automático
- RL para el aprendizaje de la Refuerzo
- DL para el aprendizaje profundo
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- y más.
Sección 1: La investigación presenta algunos avances notables, tales como:
OpenAI consigue una actuación sobrehumana en el juego Revenge de Atari Montezuma
DeepMind derrotó a un jugador de clase mundial por 5-0 en StarCraft II, un juego que integra varios desafíos difíciles para los sistemas ML.
La Cooperativa de Inteligencia Artificial venció a los humanos en un juego de Terremoto de la CTF.
El enfoque se desplaza entonces específicamente a los avances en RL; robots para aprender a través del juego, al igual que los niños, robots que aprenden nuevos movimientos y acciones observando el mundo real o simplemente siendo curiosos.
Luego le toca el turno a ML y sus logros tecnológicos, incluyendo la PNL y el tan debatido modelo de lenguaje GPT-2.
Por supuesto, con el LD alimentándose de enormes cantidades de datos, surgen problemas de privacidad. De ahí surgieron las contramedidas:
TensorFlow Privacy de Google permite entrenar modelos ML sobre los datos de los usuarios, a la vez que ofrece sólidas garantías matemáticas de que no aprenden o recuerdan detalles sobre cualquie
El aprendizaje profundo se ha aplicado extensamente a la ciencia médica, diagnosticando enfermedades oculares, detectando y clasificando arritmias cardíacas usando ECGs, decodificando pensamientos de ondas cerebrales y restaurando el control de extremidades para los discapacitados.
Por supuesto, las tan debatidas GAN no quedan al margen. Además de la calidad mejorada de las imágenes que ahora producen, también pueden generar el mismo vídeo en diferentes idiomas haciendo coincidir la cara con la palabra hablada, haciendo una síntesis de voz realista y deduciendo formas 3D de objetos de una sóla imagen.
Sección 2: Talento
Es notorio que las universidades se ven despojadas de su talento por cortesía de los grandes protagonistas de la economía, quienes, necesitados de mantenerse a la cabeza en la carrera armamentista de la IA, se apoderan de la tecnólogía de la información y de la comunicación y ofrecen lucrativos contratos de trabajo. Las estadísticas no mienten:
La remuneración de los ingenieros superiores de las grandes empresas de tecnología se aproxima a 1.000.000 de dólares
En la medición de la producción de artículos de investigación, Google encabeza la lista, mientras que la mayoría de los artículos de IA se publican en Europa en el ámbito estatal. Desde el punto de vista del género, se descubrió que:
Sólo el 19% de los autores académicos y el 16% de los autores de la industria eran mujeres.
Además, la contratación incontrolada de científicos parece estar llegando a su fin:
Supuestamente, los gigantes de la tecnología han congelado o reducido sus campañas de contratación de talento para la investigación en inteligencia artificial. Esto es probablemente una señal de que las empresas necesitan talento para llevar la investigación aplicada a la producción.
Sección 3: Industria
Casi un 80% más de capital se invirtió en el año fiscal 2018 frente al año fiscal 2017, con Norteamérica a la cabeza con una cuota de mercado del 55%.
También hay un aumento en el empleo de robots para uso industrial, en escenarios tales como:
- limpieza y operaciones en la tienda
- construir productos de forma autónoma
- recogida, embalaje y clasificación de productos
Otro sector en el que AI ha ido ganando terreno es el de la previsiónes:
A medida que se dispone de más información sobre el mundo en formato digital (desde satélites, medios sociales, sistemas ERP, etc.), es posible utilizar el aprendizaje automático para predecir la demanda más allá de la financiación.
Esto incluye la previsión de inundaciones, la demanda de vuelos y hoteles, la demanda en restaurantes y cafeterías, aprender a asignar de forma óptima los recursos (por ejemplo, flotas de vehículos) para hacer frente a los cambios dinámicos de la demanda y tomar decisiones diarias sobre la reposición de existencias en los almacenes.
Por supuesto, las aplicaciones de la IA se extienden más a medida que los chips más baratos y potentes empujan a la competencia hasta el límite.
Sección 4: Política
Esta sección es de lo más interesante, ya que analiza la IA desde un punto de vista antropomórfico. ¿Qué piensa la gente al respecto?
Los resultados de dos grandes encuestas nos dan una idea:
En general, los estadounidenses no están a favor de desarrollar tecnología de inteligencia artificial para la guerra, pero esto cambia tan pronto como los adversarios empiezan a desarrollarla.
La otra dimensión es la de la Ética, donde la mayoría de la gente piensa eso:
Las empresas deben contar con un comité de revisión de la IA que se ocupe regularmente de las decisiones éticas de la empresa.
y que las regulaciones tienen que ser implementadas para prevenir:
- Vigilancia asistida por IA para evitar la violación de la privacidad y las libertades civiles
- La IA no se utiliza para difundir contenidos falsos y nocivos en línea
- Ataques cibernéticos de AI contra gobiernos, empresas,
organizaciones e individuos
y las implicaciones éticas asociadas, como la influencia de los prejuicios raciales y de género, las falsificaciones en la política y la vigilancia masiva.
Sección 5: China
China está emergiendo como un actor fuerte en la escena mundial de la IA. Como nota aparte, China ha publicado su primer libro de texto de IA para estudiantes de secundaria en 2018.
Sección 6: Predicciones
¿Qué predicen los autores que sucederá en un futuro próximo? Lo más interesante de sus predicciones es que:
La tecnología de automoción se encuentra en gran medida en la fase de I+D. Ninguna compañía de autos que conduzca más de 15 millones de millas en 2019, el equivalente a sólo un año de 1,000 conductores en California.
Para terminar, el informe en su totalidad no sólo ofrece un análisis muy informativo de los últimos 12 meses en el mundo de la IA, sino que también trata de predecir la dirección a seguir.
Más Informaciones:

Janeth Kent
Licenciada en Bellas Artes y programadora por pasión. Cuando tengo un rato retoco fotos, edito vídeos y diseño cosas. El resto del tiempo escribo en MA-NO WEB DESIGN AND DEVELOPMENT.
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