La inteligencia artificial en la montaña rusa: un año de logros y fracasos épicos



La historia de Colin Megill muestra el impacto que puede tener la IA en la vida diaria Fuente: LA NACION

El hilo en Twitter fue escrito el 20 de enero, es largo y hasta difícil de seguir por la cantidad de penurias físicas que se describen.

Pero la historia que se cuenta es tan increíble que vale la pena leerlo de principio a fin. A los tres años de edad, Colin Megill, hoy un emprendedor, científico de datos y experto en inteligencia colectiva, tuvo un accidente doméstico. Su tía lo tenía alzado y por un descuido involuntario Megill se cayó y se lastimó su brazo derecho. Durante toda su infancia y adolescencia, tareas rutinarias se convirtieron en desafíos con un dolor terrible: tirar una pelota, nadar, tocar la batería, abrir la puerta de un armario y hasta taparse con el acolchado en invierno cuando tenía frío implicaban un costo enorme.

La lesión, cuenta Megill, se cobró su factura psicológica: era un chico más débil que sus pares, a pesar de las horas interminables en el gimnasio, levantando peso, pensando que todo se trataba de una cuestión de fuerza de voluntad para salir adelante. Sus padres lo llevaron a decenas de médicos clínicos, traumatólogos, ortopedistas. Entre los 12 y los 35 años tuvo no menos de ocho terapistas físicos que lo trataban periódicamente, sin mayores resultados.

Finalmente, en una de esas iteraciones, Megill consultó a grupo de médicos que trabajaba para un equipo menor de la liga de baseball. Lo mandaron a hacer una nueva radiografía y le dijeron que se trataba de una lesión del “labrum” superior del hombro -una palabra que el paciente de ahora 35 años jamás había escuchado-, y que se corregía con una cirugía simple, laparoscópica, que duraba una hora y que se realizaba martes y jueves. Se la hizo, se le fue la atrofia, el músculo se reconstruyó y el dolor cesó, por primera vez.

El viaje de penurias duró 32 años. Semanas atrás, a Megill se le ocurrió describir su dolencia en términos llanos y simples en su PC y pedirle una respuesta a GPT-3, el sistema de lenguaje natural difundido hace apenas seis meses por iniciativa de la organización OpenAI. El modelo juega con 175.000 millones de parámetros (contra 1500 millones del GPT-2, la versión anterior) y se nutre de 410.000 millones de textos disponibles en la web, entre otros materiales. La respuesta artificial inmediata fue la de una lesión de labrum.

“No quiero decir que la inteligencia artificial vaya a reemplazar a los médicos”, le comentó Megill a la nacion esta semana. Pero la historia contada habla de un punto de inflexión. No hubo refraseos, ni aclaraciones ni ediciones en la interacción entre Megill y GPT-3. Tan solo una respuesta que llegó en microsegundos, con la misma eficiencia que en el mundo off line había demorado 32 años.

GPT-3 fue, sin duda, “la” gran noticia del año pandémico en el campo de la inteligencia artificial. Es cientos de veces más poderosa que su versión anterior y permite crear textos mucho más sofisticados y creativos. No es un salto conceptual -de hecho, sus componentes hace años o décadas que están dando vueltas en este territorio tecnológico-, sino de músculo computacional (valga el paralelismo con la historia del hombro de Megill), pero no por eso con menos potencial disruptivo. Esta es la quinta nota, desde julio, en Álter Eco en la que hablamos del tema, y los avances no dejan de sorprender. Para muchos expertos, estamos viendo solo la punta del iceberg del potencial de esta avenida de cambio.

La otra gran novedad del año 2020 en materia de IA la dio DeepMind, que con su sistema AlphaFold logró a fines de noviembre predecir la forma de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, un problema que había permanecido sin resolución en la comunidad de la biología por casi 50 años. La firma filial de Google compitió en un certamen contra 100 equipos y arrasó, en un hito que puede abrir el paso a importantes avances biomédicos. Es conocida la frase de Sundar Pichai, el CEO de Google, de que la inteligencia artificial tendrá un impacto más fuerte que el que tuvo la electricidad en su momento.

Robots bailarines

Pero, a pesar de ser el vector de trasformación estrella del momento, la inteligencia artificial tiene sus críticos que ven exageraciones en el discurso y creen que el ritmo de inversiones está desacelerándose, al menos en el sector privado. Entre los escépticos aparecen científicos y divulgadores como Gary Marcus, Yann LeCun, Geoffrey Hinton y el experto polaco Filip Piekniewski, quien recientemente lanzó un reporte sobre “el año de la IA” lleno de luces rojas y amarillas. “Vemos un choque de trenes en cámara lenta, donde se van eliminando compañías y equipos de investigación a medida que hay menos dinero que en el pico”, analiza Piekniewski.

“Es bueno saber que la empresa usa sus increíbles recursos para resolver un problema práctico en lugar de ganar partidas de Go”, ironizó el científico polaco. Pero estas características cuasimíticas que muchos le asignan a DeepMind se relativizan cuando se ven sus finanzas, que en 2020 implicaron un gasto de 649 millones de dólares y el “perdón” de un préstamo que tenían con Google por 1100 millones de dólares.

Con todo, a DeepMind le fue mejor que a Element AI, una empresa canadiense muy celebrada en su momento y que terminó vendida por 230 millones dólares, menos que lo levantado en sus rondas con inversores. Una estrella del campo de los vehículos autónomos, Anthony Levandowsky, un ingeniero con doble ciudadanía (francesa y estadounidense) fue encontrado culpable del robo de secretos comerciales en favor de Uber y sentenciado a 18 meses de cárcel, aunque no ingresó a prisión gracias a un indulto de Donald Trump.

Precisamente, el territorio de los vehículos automanejados es el favorito de los críticos a la hora de remarcar exageraciones. En abril de 2019, Elon Musk vaticinó que 2020 terminaría con un millón de robo-taxis de Tesla en las calles de los Estados Unidos. Casi todas las firmas que trabajan con vehículos autónomos tuvieron que aceptar demoras importantes en sus estimaciones de tiempos, dado principalmente a que los sistemas de AI no son aún lo suficientemente buenos y estables para garantizar la seguridad de pasajeros en “condicionas inusuales”.

Otra firma que es foco de burlas e ironías por parte de Piekniewski es Boston Dynamics, “mi empresa favorita de producción de clips de robots para Youtube”, se ríe. Boston Dynamics cambió de manos nuevamente a fines de 2020: la había comprado Google en 2013, luego pasó al SoftBank, y ahora fue adquirida en 1100 millones de dólares por otra corporación, Hyundai Motors. Las coreografías de los robots bailando de BD tuvieron millones de vistas en Youtube en 2020 y fueron un hit.

En esta montaña rusa de la tecnología estrella uno puede enfocarse en los picos o en los valles. En el vaso medio lleno del GPT-3, o de la proeza de las proteínas, o en el medio vacío de las demoras para los vehículos autónomos y algunas señales de desaceleración de las inversiones en capital de riesgo.

Y lo mismo sucede con las historias y evidencia anecdótica: la saga de Colin Megill y su hombro dislocado por 32 años contada al principio de esta nota, en un extremo; y en el otro, el error -que se volvió viral- de la trasmisión de un partido de fútbol por parte de una inteligencia artificial que enfocó la cámara todo el tiempo en el juez de línea, porque confundió su cabeza calva con la pelota con la que se jugaba el partido.

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