2023-07-15 08:23:06
Exploración de los retos algorítmicos, los problemas de datos y las deficiencias computacionales que dificultan la IA
¿Cuáles son los factores limitantes de la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) ha cautivado al mundo: atrae la atención de inversores de capital riesgo, investigadores y particulares por igual. Se ha convertido en un poderoso símbolo de innovación. Los sistemas de IA han demostrado su capacidad para aportar soluciones revolucionarias a problemas complejos, pero siguen adoleciendo de ciertas limitaciones. En esencia, la IA utiliza el poder de las matemáticas para desvelar patrones en los datos, lo que le permite realizar tareas de clasificación y predicción en diversos ámbitos. Aunque los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT de OpenAI han obtenido un reconocimiento considerable, el impacto de la IA se percibe en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, como las recomendaciones personalizadas de películas, las predicciones precisas del tiempo estimado de llegada o la previsión meteorológica. En este artículo, deconstruiremos la IA examinando sus tres componentes fundamentales: 1) el algoritmo que rige el procesamiento de la información; 2) los datos que representan las experiencias que dan forma a los sistemas de IA; y, 3) la potencia de cálculo análoga a la capacidad de procesamiento del cerebro. Explorando los avances recientes en cada componente y profundizando en las limitaciones a las que se enfrentan actualmente los investigadores, obtendremos valiosas perspectivas sobre la trayectoria futura de la IA y las posibles vías para superar estos retos.
La entidad de IA perfecta
Para abordar estas limitaciones, primero debemos establecer una visión del sistema de IA perfecto. La IA ideal poseería una inteligencia general similar a la humana, lo que le permitiría aprender, adaptarse y destacar en diversas tareas más allá de las aplicaciones específicas. Tendría la capacidad de tomar decisiones éticas de forma explicable, garantizando la transparencia y la responsabilidad. La IA perfecta también fomentaría una interacción y colaboración perfectas con los humanos, ayudándonos a alcanzar un objetivo común. ¿Qué impide a los investigadores alcanzar este sistema de IA perfecto?
El algoritmo: Descifrando la forma en que el cerebro procesa la información
La mente humana es una entidad fascinante e intrincada y los científicos aspiran a replicar sus capacidades en la IA para liberar todo su potencial. Lograr artificialmente una cognición de nivel humano requiere un profundo conocimiento del funcionamiento del cerebro humano. A pesar de los importantes avances logrados, la IA sigue enfrentándose a limitaciones algorítmicas en el razonamiento de sentido común y la creatividad/innovación.
El razonamiento de sentido común plantea dificultades, ya que implica conocimientos implícitos adquiridos a través de la exposición al mundo. La capacidad humana de leer entre líneas plantea retos a la hora de cuantificar las decisiones que se toman. El estado actual de la IA se basa en puntos cuantificables y tiene dificultades para manejar la información implícita, lo que conduce a errores de juicio y a una falta de comprensión global del sentido común.
Actualmente, la IA se basa en gran medida en datos históricos para generar nuevos contenidos, pero la verdadera innovación y creatividad requieren ir más allá del mero reconocimiento de patrones y producir ideas realmente novedosas. Para superar esta limitación se necesitan algoritmos capaces de trascender los enfoques tradicionales y mostrar la capacidad de razonar, crear e innovar, reflejando la inteligencia humana.
Para hacer frente a estas limitaciones, los investigadores están trabajando activamente en algoritmos que extiendan el aprendizaje más allá de los datos de entrenamiento o imiten la capacidad de generar ideas novedosas y procesar datos implícitos. Están incorporando grafos de conocimiento [1]razonamiento lógico [2]y análisis semántico [3] para proporcionar a la IA una comprensión más amplia de los temas, mejorar la vinculación de conceptos y mejorar el procesamiento del lenguaje de forma similar a la cognición humana.
En el ámbito de la creatividad, se han explorado técnicas innovadoras como las redes generativas adversariales (GAN), los autocodificadores variacionales (VAE) y el aprendizaje por refuerzo. [4]. Estos enfoques permiten a la IA descubrir soluciones ateniéndose a restricciones en lugar de forzarla a resolver el problema utilizando un modelo específico, lo que fomenta la resolución creativa de problemas. Al permitir que la IA explore y genere sus soluciones, estos métodos facultan a las entidades de IA para proponer ideas novedosas que pueden eludir las mentes humanas.
Estas técnicas avanzadas combinan la representación estructurada del conocimiento con enfoques flexibles y generativos. Ofrecen vías prometedoras para superar las limitaciones del razonamiento basado en el sentido común y la creatividad, permitiendo a los sistemas de IA salvar la distancia entre la inteligencia similar a la humana y la inteligencia artificial. A pesar de las recientes implementaciones, los algoritmos con creatividad y sentido común de nivel humano siguen siendo un objetivo lejano.
El comportamiento humano y la toma de decisiones están profundamente moldeados por nuestras experiencias individuales, y esto también es válido para las entidades de IA. La calidad y la diversidad de los datos utilizados para entrenar el sistema desempeñan un papel fundamental a la hora de determinar su eficacia. El algoritmo empleado por una entidad de IA actúa como una amplificación de los datos subyacentes con los que se entrena, lo que demuestra la importancia de abordar los sesgos y las suposiciones presentes en los datos. Los problemas relacionados con los datos abarcan aspectos como la inteligencia emocional y la comprensión contextual basada en el conocimiento del mundo real, lo que supone un obstáculo para el desarrollo de la IA. Aunque los problemas de datos y algorítmicos comparten algunas similitudes en cuanto a sus limitaciones, sus enfoques para resolverlos difieren.
Los retos asociados a la inteligencia emocional y la comprensión contextual se derivan de la naturaleza de los datos implícitos. Estas habilidades a menudo requieren que los humanos interpreten indicadores inferidos para discernir las emociones genuinas o el significado detrás de las palabras de alguien. Las interacciones humanas con personas conocidas nos permiten inferir cómo se sienten realmente más allá de lo que expresan explícitamente.
Se han realizado avances significativos en la categoría de datos para abordar estas limitaciones. Técnicas como el aumento de datos y la generación de datos sintéticos abordan los problemas relacionados con las categorías de bajo volumen y los modelos sesgados ampliando artificialmente el conjunto de datos y generando datos realistas para el entrenamiento. [5]. El aprendizaje por transferencia permite a los modelos aprovechar los conocimientos adquiridos en temas más amplios para mejorar su comprensión de subtemas relacionados, proporcionando un contexto valioso. El aprendizaje multimodal incorpora diversos tipos de datos, como expresiones faciales, voz y texto. Este tipo de aprendizaje es prometedor para aumentar la inteligencia emocional y la comprensión contextual de la IA, ya que refleja la forma en que los seres humanos procesan la información implícita a través de diferentes modalidades durante una conversación y las interacciones cotidianas.
Los investigadores han logrado avances notables en la superación de los retos relacionados con los datos, y la proliferación de dispositivos innovadores como los relojes inteligentes ha permitido la recopilación de datos personales más ricos para el aprendizaje multimodal. Aunque todavía tenemos que crear entidades similares a los humanos, imparciales, emocionalmente conscientes y altamente inteligentes, estos avances nos mueven en la dirección correcta.
Hasta ahora hemos profundizado en los algoritmos que rigen el procesamiento de la información y en los datos que constituyen la base del conocimiento de la IA. Sin embargo, todos estos elementos están intrínsecamente limitados por la potencia de cálculo de que dispone el sistema de IA. Al igual que el cerebro humano, que está limitado por su capacidad de procesamiento, los sistemas de IA están limitados por el hardware en el que funcionan. Los ordenadores más antiguos pueden requerir tiempos de entrenamiento y procesamiento de datos considerablemente más largos, lo que impone limitaciones a la complejidad de los algoritmos y al volumen de datos multimodales que el modelo puede utilizar eficazmente. Para liberar realmente el potencial de la IA, es crucial disponer de capacidades computacionales significativamente superiores.
Los investigadores han estado trabajando activamente en diversas técnicas para aumentar la potencia de cálculo para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Enfoques como la computación distribuida mejoran el rendimiento de los modelos aprovechando la potencia de múltiples máquinas que trabajan en tándem. La computación en nube permite incluso a las pequeñas empresas acceder a potentes recursos informáticos. La utilización de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para el entrenamiento de modelos ha demostrado ser un avance significativo en comparación con la dependencia exclusiva de las unidades centrales de procesamiento (CPU). El problema de estas soluciones es que todas ellas se basan en técnicas de cálculo clásicas que tienen sus propias limitaciones, como se explica en mi artículo anterior.
Para presenciar un salto vertical en la potencia de cálculo de la IA, puede ser necesario un cambio de paradigma en la computación, y aquí es donde entra en escena la computación cuántica. La computación cuántica ya ha demostrado su inmenso potencial y podría revolucionar el futuro de la IA. Aprovechando la mecánica cuántica, los ordenadores cuánticos pueden realizar cálculos a una escala sin precedentes, lo que permitiría a los sistemas de IA abordar problemas muy complejos con mayor eficacia. Aunque aún estamos lejos de un ordenador cuántico totalmente utilizable, los científicos han dado grandes pasos hacia este objetivo, que supondría una mejora enorme de la actual capacidad de procesamiento de la IA.
La IA se enfrenta a limitaciones algorítmicas, de datos y computacionales que le impiden alcanzar su forma perfecta. A medida que superemos estas limitaciones, desbloquearemos el potencial de la inteligencia artificial y allanaremos el camino hacia un futuro en el que los sistemas de IA se aproximen a la cognición de nivel humano. Desbloquear todo el potencial de la IA apunta a un futuro en el que los humanos y la IA luchen armoniosamente por la innovación para hacer frente a los acuciantes retos de nuestro tiempo.
