Para los interesados en las nuevas tecnologías hay un tema que ocupa los espacios y que está a la orden del día en el grueso de gadgets, herramientas y servicios que se ofertan: la denominada inteligencia artificial (IA), cuestión que seguramente se incrementará en el futuro cercano ya que todo parece caminar en tal dirección.
La historia de la IA ha estado marcada por períodos de auge y declive, conocidos como «primaveras» e «inviernos». Estas etapas se caracterizan por diferentes niveles de inversión, de interés público, de avances tecnológicos, de expectativas y de productos malogrados. Entre 1956 y 1974 la IA vivió su primer auge que duró 18 años, periodo que marcó no solo su nacimiento, sino la aparición de lenguajes de programación específicos para IA como el Lisp; la creación de programas pioneros como el General Problem Solver (GPS) y ELIZA. Sin embargo, a partir de 1974 se estancó, el entusiasmo decayó y el financiamiento se detuvo. Aunque los investigadores siguieron en sus indagaciones y experimentando, ya que siempre pensaron que eso sería pasajero.
Fue a partir de 1980 y hasta 1995, que se presentó nuevamente un fuerte interés por la IA, fue el momento en que aparecieron los famosos sistemas expertos en áreas como el diagnóstico médico y el control de procesos, se dieron avances en el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz, se dio vida a la supercomputadora Deep Blue de IBM, que venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kaspárov en 1997 y sacudió el imaginario colectivo que veía cómo el poder cerebral humano era puesto en predicamento; pero, de hecho, ya desde 1995 había empezado a decaer el interés de gobiernos y capitalistas de riesgo por la IA —que como es habitual buscan el retorno inmediato y multiplicado de sus inversiones—, lo que llevó a una nueva etapa invernal que duro hasta fines de siglo.
Sin embargo, desde principios del siglo XXI, la IA ha experimentado lo que varios especialistas han denominado «tercera primavera de la IA», un momento como no lo había vivido la IA y que destaca por: avances en el aprendizaje automático y el big data; desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático más potentes que han permitido a la IA lograr resultados sin precedentes en áreas como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica; mayor potencia computacional que ha llevado a la disponibilidad de equipos más potentes y económicos facilitando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático más complejos; inversión creciente de gobiernos, empresas y organizaciones filantrópicas que invierten en investigación y desarrollo de IA, reconociendo su potencial para transformar diversas industrias y sectores.
Para resumir o para dar una lectura distinta de estas etapas centrémonos en que el proceso que ha seguido la IA ha sido complicado, ya que ha ido avanzando de lo simple a lo complejo: lo que fue fácil desde mediados del siglo pasado fue hacer sumas y operaciones aritméticas y ordenar listas de números; hubo cosas que, posteriormente, a pesar de muchos esfuerzos se lograron alcanzar pero después de mucho trabajo, tal es el caso del juego de ajedrez que se tuvo listo hasta la segunda mitad de la última década del siglo XX, en el caso del reconocimiento de caras en imágenes tardó hasta 2008, incluso la traducción automática fiable que se intentó poner en marcha desde los inicios de la IA y el mismo desarrollo de internet se logró hasta 2010. Sin embargo, a estas alturas ya podemos referir logros concretos como: coches sin conductor que se concretó en 2017 y dos años después se alcanzó el texto automático o inserción de subtítulos para las imágenes.
Si bien estos avances han sido portentosos, sigue pendiente que la IA pueda comprender una historia y pueda responder cuestionamientos al respecto, que pueda ser capaz de saber lo que la pieza contiene, que tenga capacidad de alcanzar una traducción automática equiparable o muy cercana a la que llevan a cabo los humanos especializados en la materia, que tenga la capacidad de interpretar con robustez lo que sucede o se representa en una fotografía y ser apta para generar escritura e historias mucho mejor que lo que hoy hacen las IAS generativas como Gemini, Chat GPT, Aria, Bing o Perplexity.
Pero no faltan las voces que refieren que ya hemos entrado a una nueva fase invernal de la IA. Sin embargo, más allá de qué efectos tendrá esto en el despliegue de la IA en el cercano futuro, el panorama hoy es diferente al de los pasados momentos invernales de la IA. Si es cierto que vivimos una nueva fase de euforia a la baja de la IA, el panorama es completamente distinto en estos momentos. A pesar de que no se logre alcanzar el objetivo de contar con inteligencias artificiales naturales, lo cierto es que como nunca antes en el pasado la mayoría de personas en el mundo, sean conscientes o no, conviven con la IA, la cual se encuentra en los dispositivos electrónicos que las personas usan a diario, como el teléfono celular, o en los servicios que consume a lo largo de la vida cotidiana, y eso sin duda alguna marcará los derroteros de la humanidad a lo largo del siglo que corre. Sin embargo, la IA será una tecnología que no por usarse, o porque esté presente por doquier, quiere decir que benefician a todos por igual o, que la riqueza que la misma genera se distribuya a todos los humanos y poblaciones.
No obstante el frenesí de los acontecimientos y las novedades tenemos que considerar que el desarrollo de la IA no es una cuestión que termine ramificando los ingresos y dividendos de manera equitativa entre todos los seres humanos, ya que son las empresas que las ponen en marcha quienes se llevan las mejores utilidades y en muchas ocasiones ni siquiera se plantea que los dineros que sus inventos genere alcance o se ramifique a toda la población, ya que su interés está únicamente en sus ingresos personales y en el éxito de su nombre para alcanzar el olimpo del reconocimiento. Por eso no es tan simple pensar que una herramienta tecnológica beneficia a todos por igual. «Es mucho más importante tener en cuenta que las distintas formas de organizar la producción enriquecen y empoderan a ciertos individuos mientras que otros pierden cualquier influencia» (Daron Acemoğlu y Simon Johnson. Poder y progreso).
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