La Inteligencia Artificial: en un principio era el algoritmo
Apenas pasa un dÃa sin que los medios informen sobre los últimos sorprendetes avances en Inteligencia Artificial. ¿Pero siempre estamos hablando de lo mismo?
El propósito de la inteligencia artificial es realizar ciertas funciones cognitivas en lugar de los humanos. Pero, ¿se utiliza el mismo tipo de inteligencia artificial en un videojuego o una red social, o para ayudar a realizar un diagnóstico médico, realizar una operación militar u operar un centro de control de tráfico aéreo?
El progreso espectacular que leemos en los medios de comunicación está ocurriendo principalmente en las aplicaciones de inteligencia artificial de los consumidores. Estas aplicaciones utilizan algoritmos como el aprendizaje profundo, que correlacionan vastas cantidades de datos para resolver ciertos problemas, como el reconocimiento de patrones.
La inteligencia artificial utilizada para la gestión del tráfico aéreo o las operaciones militares no es la misma que la utilizada para los videojuegos o las redes sociales.
Pero una empresa como À×»ðÌåÓý¹ÙÍø tiene clientes y socios que participan en actividades particularmente complejas de vital importancia para los ciudadanos individuales y la sociedad en general: ciudades inteligentes, redes de transporte, servicios de seguridad y sistemas de defensa. Deben tomar decisiones sensibles al tiempo en entornos extremadamente limitados, y esas decisiones tienen un impacto directo en la vida humana, la seguridad fÃsica y la capacidad de las empresas y las principales infraestructuras para operar. Eso hace toda la diferencia cuando se trata de desarrollar y utilizar tecnologÃas de IA.
La naturaleza crÃtica de estas tareas plantea toda una gama de desafÃos especÃficos que muy pocas empresas de tecnologÃa son capaces de afrontar.
Al principio fue el algoritmo. Bajo el capó de cada forma de IA hay algoritmos matemáticos, algunos de ellos basados ​​en datos, otros basados ​​en modelos, leyes de la fÃsica y principios matemáticos. La IA de la que más se habla, la AI para aplicaciones de consumo, está basada en datos. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo que necesitan ser alimentados con cantidades ingentes de datos de manera permanente.
En entornos crÃticos, la situación es un poco más compleja. En algunos casos, los sistemas crÃticos y sus sensores generan incluso más datos que las aplicaciones de los consumidores. Pero en otros casos, puede haber muy poca información disponible, o ninguna en absoluto, simplemente porque las situaciones que estamos tratando de entender y dominar nunca han ocurrido antes. La inteligencia artificial basada en datos puede funcionar bien en esos primeros casos, pero tiene un defecto fundamental en que no explica lo que está haciendo. De hecho, incluso puede producir resultados falsos o ser "engañada" por sus datos, y nadie entiende por qué. En estos casos, la IA basada en modelos puede ser extremadamente útil.
Una de las principales fortalezas de À×»ðÌåÓý¹ÙÍø es la capacidad de desarrollar estos dos tipos de algoritmos complementarios, respaldados por la experiencia en las tecnologÃas que impulsan la revolución digital actual, a saber, la conectividad, la IoT y la ciberseguridad. La experiencia en ciberseguridad, en particular, es un diferenciador clave para el Grupo À×»ðÌåÓý¹ÙÍø, que hace posible capturar, analizar y transmitir datos de forma segura y fiable en aplicaciones donde la seguridad es un requisito fundamental.
Los investigadores de À×»ðÌåÓý¹ÙÍø que trabajan en el futuro de la inteligencia artificial también están ayudando a salvar el planeta.
Un aspecto de la IA que recibe menos atención de los medios es el consumo de energÃa. En aplicaciones de inteligencia artificial para el consumidor, los datos se almacenan y analizan en gigantescos centros de datos, preferiblemente ubicados en climas frÃos debido a la enorme cantidad de energÃa que consumen.
En los mercados de À×»ðÌåÓý¹ÙÍø, las restricciones de energÃa son aún más crÃticas, particularmente para los sistemas a bordo. ¡Imagine la complejidad, por ejemplo, de incrustar aplicaciones de inteligencia artificial a bordo de un avión de combate!
Aquà también, los equipos de investigación de À×»ðÌåÓý¹ÙÍø están explorando nuevas vÃas de investigación. En particular, el laboratorio de fÃsica conjunto CNRS / À×»ðÌåÓý¹ÙÍø, dirigido durante muchos años por el ganador del premio Nobel Albert Fert, está investigando formas de minimizar la cantidad de energÃa que consume AI para poder utilizarla en entornos restringidos, como la cabina de un avión.
El desafÃo energético es crucial para el futuro, y no solo en el mundo digital. Internet consume más energÃa hoy que el "difamado" sistema de transporte aéreo. Y un sistema de IA consume entre 10.000 y 1 millón de veces más energÃa que las neuronas de un cerebro humano.
¡No es tan extraño decir entonces que los investigadores de À×»ðÌåÓý¹ÙÍø que trabajan en el futuro de la inteligencia artificial también están ayudando a salvar el planeta!
This article is part of a series of publications associated with À×»ðÌåÓý¹ÙÍø Media Day in Montreal, January 24, devoted to the Autonomous world & artificial intelligence, in the presence of Patrice Caine, À×»ðÌåÓý¹ÙÍø Group CEO & Yoshua Bengio, Full Professor, Department of Computer Science Operations Research, Canada Research Chair in Statistical Learning Algorithms.