La inteligencia artificial es, dicen algunos, la próxima gran revolución. La que cambiará nuestro mundo no solo en el ámbito de la tecnología, sino en también en lo social y económico, por ejemplo.
El término, no obstante, está aplicándose de forma indiscriminada en el campo de la tecnología, y muchos fabricantes están tratando de hacer su particular agosto haciendo uso del término cuando en realidad no deberían hacerlo.
¿Qué es inteligencia artificial (y qué no lo es)?
Para entender si un dispositivo realmente hace uso de la inteligencia artificial (IA) o no conviene recordar antes en qué consiste este concepto. Una definición básica y directa como la de la Wikipedia plantea que la IA "es la inteligencia exhibida por máquinas".
El término se usa también coloquialmente cuando una máquina o sistema informático imita las funciones "cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes humanas como aprender o resolver problemas. Una máquina o un sistema con inteligencia artificial "percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea".
De hecho esa definición va descatalogando avances que antes considerados como propios de la inteligencia artificial como tales. El reconocimiento óptico de caracteres ha dejado de ser considerado un avance en IA, pero sí lo es AlphaGo y su capacidad para jugar a Go, por ejemplo.
En 2017 hemos asistido a un buen número de avances en este ámbito que planteaban una verdadera revolución a corto plazo, pero lo cierto es que si miramos las cosas con perspectiva esos logros de la inteligencia artificial son aún moderados. Varios académicos relajaban esas expectativas en entrevistas con Xataka en diciembre de 2015.
Las cosas no han cambiado tanto como parece. Otros expertos ponen ejemplos sencillos de cómo la IA aún tiene un largo camino por recorrer. Es el caso de la entrevista de El Mundo a Martín Molina, catedrático en la UPM, que explicaba como estas máquinas no han superado aún el reto del esquema de Winograd —una especie de test de Turing avanzado— y tampoco son capaces de resumir un texto, algo trivial para un ser humano.
La inteligencia artificial no es una revolución (aún)
Fabricantes como Huawei llevan algún tiempo presumiendo de cómo la inteligencia artificial es parte integral en sus móviles más avanzados. El discurso se repetía con el lanzamiento de los Huawei Mate 10 y Mate 10 Pro, que en su SoC, el Kirin 970, incluían una unidad dedicada a la inteligencia artificial, la NPU o Neural Process Unity.
¿Qué ventajas ofrece dicha NPU? Según Huawei los beneficios se notan en la fotografía y en el reconocimiento de imágenes. Esa NPU es 35 veces más rápida que la CPU en el reconocimiento de imágenes, algo que puede ayudar a obtener mejores capturas y también ofrecer información más relevante y de forma más inmediata en herramientas de realidad aumentada, por ejemplo.
De momento, no obstante, esos beneficios son poco visibles para los usuarios, aunque en Huawei probablemente argumenten que esta plataforma es tan solo el primer paso de una estrategia a largo plazo en el que la inteligencia esté en el propio dispositivo y no necesitemos de conexión "a la nube" para traducir idiomas, etiquetar fotos en nuestra fototeca o aprovechar al máximo las prestaciones de la fotografía computacional.
Precisamente en ese ámbito de la fotografía computacional es en el que también se mueve Google con sus Pixel 2. Estos nuevos smartphones cuentan con el nuevo Pixel Visual Core, que como indicábamos recientemente:
Es el coprocesador encargado de procesar todos los parámetros de una imagen para proporcionar ese modo HDR+ que da mayor contraste y rango dinámico a las imágenes y que además facilita por ejemplo que disfrutemos del efecto profundidad de campo (bokeh) en un móvil con un solo sensor.
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El efecto parece en este caso más efectivo que en el de Huawei, y de hecho la cámara del Pixel 2 es a día de hoy la que por ejemplo cosecha mayor puntuación en las pruebas DxOMark, que se han convertido en referencia en el mercado.
Muchos otros han presumido del papel de la inteligencia artificial en sus dispositivos, pero como decimos el impacto de estos sistemas sigue siendo reducido o discutible. Lo comprobamos en nuestro análisis de la Nest Cam IQ, que demostró un comportamiento errático con mascotas para lo que era su función esencial, la de proteger nuestro hogar.
Es cierto que en otras áreas en las que se hace uso de este tipo de sistemas el impacto es mucho más patente. Ocurre por ejemplo con YouTube, que ya en 2015 empezó a utilizar los sistemas de la división especializada de los de Mountain View, llamada Google Brain. Gracias a ello se mejoró de forma notable un sistema de recomendación de vídeos que provoca que uno acabe pegado a YouTube de forma irremisible: un vídeo nos lleva a otro que nos apetece ver, y a otro, y a otro.
"Adivinar" qué vídeos nos apetecerá ver a continuación es parte del llamado "aprendizajo no supervisado" de Sibyl, el motor que encuentra relaciones entre esos vídeos que ven los usuarios para recomendar otros que puede que les interesen. Toda esa inteligencia tiene un problema: que no está en nuestros dispositivos, que es lo que nos gustaría.
Buscando la inteligencia artifical donde (casi) no la hay
El argumento de venta de algunos de los desarrollos que más han querido brillar en los últimos tiempos ha sido precisamente el de la inclusión de sistemas de inteligencia artificial que convertían esos productos en realmente diferenciales. La pregunta es, ¿aporta realmente la inteligencia artificial en ellos... si es que está realmente ahí?
En varios ejemplos la pregunta es inevitable. Es el caso del XTND Board, un desarrollo que sus creadores vendieron como "el primer monopatín eléctrico con inteligencia artificial". Ssegún esa promesa, este monopatín aprende tu forma de manejarlo para "adaptarse a tu estilo", lo que permite teóricamente que incluso usuarios sin experiencia puedan comenzar a usarlo rápidamente.
El sistema de aprendizaje automático también se encarga de recomendarte rutas según las que hagas a diario (las registra y estudia) y en las que encuentre mejor terreno o menor elevación para optimizar el consumo de la batería. El XTND Board cuenta además con velocidades de hasta 45 km/h y autonomía de 20 km, pero eso sí, su precio parte de los 1.200 dólares.
También tenemos otros proyectos como Vinci 1.5, unos auriculares que según sus creadores son "los primeros que te entienden". A cada lado cuentan con una pantalla táctil (que tú no podrás ver) con animaciones que se sincronizan con la música, pero lo interesante es la presencia de Alexa y de conectivida WiFi/Bluetooth/3G para poder usar el asistente de voz en todo momento, y no solo para escuchar música.
Aquí la inteligencia artificial, si es que la hay, proviene del asistente de voz integrado. Podremos controlar la reproducción con órdenes de voz, y el sistema se encargará de elegir una canción relacionada con lo que digas. "Cuanto más lo uses, más te entenderá", y aquí la idea es la de aplicar lo que ya nos ofrecían productos de cuantificación personal en unos auriculares.
Unos cuantos productos que dicen integrar inteligencia artificial suelen basar sus propuestas en la integración de algún asistente de voz como el citado Alexa de Amazon. Es el caso del altavoz inteligente de Mattel dirigido a los niños, Aristotle, que tuvo que ser cancelado por los potenciales riesgos para la privacidad de los pequeños. Este producto era capaz de encender la luz para tratar de aliviar el llanto de un bebé o ir adaptándose al ritmo de aprendizaje de los pequeños ayudándoles con los deberes.
La propuesta de Mattel es una extensión de lo que los asistentes de voz de Google, Microsoft o Apple ofrecen en nuestros smartphones. Asistentes que se basan en la recolección de nuestros datos y rutinas para adelantarse a nuestras necesidades (o intentarlo) y avisarnos de citas pendientes o eventos próximos.
Hay quien cree que la inteligencia artificial puede crear vínculos afectivos con los seres humanos. Sony desde luego lo intenta con su célebre perro robótico AIBO, que a finales de 2017 volvió a ponerse a la venta con una versión precisamente orientada a usar la inteligencia artificial para proporcionarle una "personalidad" a este producto.
Según el sitio web oficial del producto, AIBO usa por ejemplo sus "ojos" (una cámara) como interfaz de respuesta, "modificando su comportamiento basándolo en lo que ve". A ello se suma también la interacción con nuestra voz o incluso el contacto físico que hacen que este robot y la inteligencia artificial integrada (previo pago de una suscripción mensual). Que esa inteligencia artificial pueda o no satisfacer ese ambicioso propósito es todo un reto que eso sí parece estar aún muy lejos de esas máquinas con consciencia de sí mismas.
Dependencia (casi total) de la nube
Otro de los grandes inconvenientes de la inteligencia artificial que nos venden los fabricantes es su dependencia de la nube y de los grandes centros de datos que estos gigantes tecnológicos ponen en marcha para ofrecer esos servicios.
Un buen ejemplo son los asistentes de voz, que escuchan nuestra voz, la procesan y envían esa petición o pregunta a los servidores de Amazon, Google, Apple o Microsoft para que éstos proporcionen la respuesta adecuada. Es cierto que el proceso es muy rápido considerando todo el trasiego de información que va de un lado a otro, pero en todo momento dependemos de esos servidores para que nos proporcionen esas prestaciones.
El reto es precisamente el de trasladar esa inteligencia artificial a un entorno totalmente local. El usuario no debería necesitar una conexión de datos para aprovechar las ventajas de estos sistemas, y eso es lo que Huawei o Google proponen en parte de sus propuestas.
No son las únicas, porque Apple también ha hecho avances en este ámbito en el nuevo A11 Bionic que integran en los iPhone 8/8 Plus y por supuesto en los iPhone X.
El motor neuronal integrado en el nuevo SoC es crucial para dar soporte a Face ID, pero también para mejorar las fotos como hacen Google o Huawei o para potenciar las aplicaciones de realidad aumentada.
La idea, como antes ocurrió con la privacidad diferencial, era la de hacer que la inteligencia artificial resida en el dispositivo y no en la nube, algo que desde luego es un reto interesante que ayuda a proteger la privacidad de los usuarios al no transferir datos (o al menos, no tantos datos) a los servidores de la empresa.
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