La Revolución de la Inteligencia Artificial: Descubre su avance

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En el año 1992, España vivió un momento importante con la llegada del AVE, la Expo de Sevilla y los Juegos Olímpicos de Barcelona. Yo recuerdo perfectamente dónde estaba en ese momento: en la universidad, comenzando mi primer año de carrera. Fue entonces cuando me topé con un artículo científico que hablaba sobre dos temas aparentemente desconectados: el cerebro y la informática.

Este artículo prometía algo realmente inquietante: redes neuronales que aprenden de la experiencia. Esta idea se presentaba como uno de los grandes logros de la informática, como una promesa aún no cumplida. Y es que, en informática, si queremos resolver un problema, generalmente tenemos que tener en cuenta todos los casos posibles y programar para obtener una respuesta específica. Sin embargo, hay problemas que parecen muy simples pero resulta complicado codificarlos utilizando este método. A esto lo llamamos algoritmo.

Un ejemplo claro es diferenciar a un perro de un gato. Parece fácil a simple vista: los perros tienen orejas redondas y los gatos orejas puntiagudas. Pero ¿qué pasa cuando nos encontramos con un perro con orejas puntiagudas o un gato con orejas redondas? Si observamos otras características como el hocico o las garras, tampoco obtenemos respuestas claras.

Entonces me encontré en 1992 enfrentándome a este desafío tan complicado: clasificar imágenes de perros y gatos utilizando redes neuronales inspiradas por el aprendizaje humano basado en experiencias visuales. Me puse manos a la obra y comencé a programar incansablemente por las noches.

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Sin embargo, mi proyecto no funcionaba como esperaba. Estuve muchas noches intentando encontrar una solución, pero los exámenes se acercaban y tuve que dejarlo de lado para estudiar. No fui el único investigador en esa época que experimentó con redes neuronales y su capacidad de aprendizaje basada en la experiencia. Pero a medida que pasaba el tiempo, los ingenieros y programadores nos centramos en resolver problemas más accesibles utilizando algoritmos convencionales.

Mientras tanto, dos revoluciones estaban ocurriendo ante nuestros ojos sin que nos diéramos cuenta. La primera revolución vino de un lugar inesperado: los videojuegos en 3D. Resulta que estos juegos utilizan una operación matemática clave llamada multiplicación de matrices, la cual es fundamental para las redes neuronales. A medida que los videojuegos mejoraban en calidad, también lo hacía la capacidad de cómputo cada vez más económica.

La segunda revolución llegó en 2007 con el lanzamiento del primer iPhone. Los teléfonos móviles se convirtieron rápidamente en cámaras fotográficas y comenzamos a tomar fotos constantemente para compartirlas en internet. Estas imágenes podían ser etiquetadas y utilizadas potencialmente para entrenar redes neuronales.

En 2012, se llevó a cabo una competición internacional para clasificar imágenes aún más complejas que simplemente perros y gatos: mil categorías diferentes. Y ¿sabéis qué? El equipo ganador no utilizó algoritmos convencionales basados en características físicas específicas como orejas o hocico; utilizaron redes neuronales entrenadas con imágenes obtenidas de internet utilizando tarjetas gráficas de videojuegos. Fue este equipo el que marcó el inicio de la inteligencia artificial tal como la conocemos hoy en día.

Desde entonces, las redes neuronales han superado la capacidad humana en la detección de imágenes y se utilizan en medicina para ayudar en diagnósticos e incluso para diseñar fármacos. Además, tienen un gran potencial en el campo de los vehículos autónomos, prometiendo mejorar la seguridad vial y reducir las cifras alarmantes de muertes por accidentes automovilísticos.

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Me sentía en deuda con las redes neuronales desde aquel año 1992, así que cuando Alibaba, una empresa líder en inteligencia artificial de China, convocó una competición sobre conducción autónoma utilizando IA, no dudé en apuntarme. Sin embargo, me encontré con un pequeño obstáculo: necesitaba un número telefónico chino para completar el formulario. Estuve a punto de quejarme públicamente por Twitter hasta que decidí revisar nuevamente el formulario y ¡sorpresa! Ahora admitían participantes españoles.

La competición era realmente complicada: consistía en detectar obstáculos reales mientras conducías por China. Muchas personas tienen carnets falsificados allí y eso hacía aún más difícil el desafío. Pero junto a mi compañero Pavel, a quien conocí gracias a otras competiciones previas, logramos quedar primeros a nivel mundial. No solo eso, sino que también obtuvimos dos premios: uno por ofrecer la mejor solución objetiva y otro por ser la solución más ingeniosa del concurso.

Podríamos pensar que hemos alcanzado finalmente ese santo grial prometido hace tantos años: redes neuronales que aprenden de la experiencia. Pero ahora, con esta promesa cumplida, debemos exigirnos sistemas de inteligencia artificial más precisos y éticos. Necesitamos sistemas que no tengan sesgos y que sean más humanos en su funcionamiento.

Cuando miro hacia atrás, recuerdo al investigador Geoffrey Hinton, quien escribió aquel artículo en 1992. También veo los nombres de los investigadores del equipo ganador en 2012, incluido Hinton nuevamente. Ha pasado casi treinta años desde entonces y aquí me encuentro hoy, habiendo logrado entrenar una red neuronal inspirada por estos grandes científicos.

Quiero terminar este artículo aplaudiendo a todos los investigadores que nos inspiran día a día con sus descubrimientos y avances en el campo de la inteligencia artificial. Gracias a ellos, hemos logrado convertir un sueño en realidad y ahora es nuestro deber seguir avanzando para construir sistemas aún más precisos y éticos.

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En resumen, la combinación entre las capacidades computacionales impulsadas por los videojuegos y el acceso a grandes cantidades de imágenes provenientes de internet ha permitido el desarrollo de las redes neuronales como uno de los pilares fundamentales de la inteligencia artificial actual. Estas redes han superado nuestras expectativas al superar nuestra capacidad humana en tareas como la detección de imágenes e incluso han encontrado aplicaciones prácticas en campos como la medicina y los vehículos autónomos. Sin embargo, no debemos conformarnos con lo logrado hasta ahora; debemos seguir exigiéndonos sistemas más precisos y éticos para construir un futuro donde la inteligencia artificial sea verdaderamente humana.

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