Las cinco lecciones del desarrollo de la IA en 80 años

Recientemente, una gran empresa tecnológica se convirtió en la primera compañía que superó un valor de mercado de 4 billones de dólares. Este evento histórico ha suscitado reflexiones sobre el futuro desarrollo de la industria de la IA. A pesar de que predecir el futuro de la IA está lleno de desafíos, al revisar sus 80 años de trayectoria, podemos extraer valiosas lecciones de experiencia.

El origen de la IA se remonta a 1943, cuando dos académicos publicaron un artículo teórico sobre redes neuronales. Aunque este artículo carecía de evidencia experimental, inspiró el desarrollo de lo que más tarde se conocería como la rama de IA llamada "aprendizaje profundo". Esto nos dice que debemos tener cuidado de no confundir la ingeniería con la ciencia, la especulación con los hechos, y más aún, evitar caer en la ilusión de que "los humanos pueden crear máquinas que sean idénticas a ellos mismos".

Durante las últimas décadas, han surgido numerosas predicciones sobre la inminente realización de la Inteligencia Artificial General ( AGI ). Desde la década de 1950 hasta la de 1980 y en años recientes, muchos expertos han estado llenos de confianza sobre la llegada de la AGI. Sin embargo, los hechos han demostrado que estas predicciones a menudo son demasiado optimistas. Debemos abordar con cautela esas nuevas tecnologías que parecen emocionantes y evaluar cuidadosamente sus similitudes y diferencias con las predicciones anteriores.

Durante el desarrollo de la IA, las personas a menudo caen en la "falacia del primer paso". Es decir, creen que una vez que se ha logrado un progreso inicial, no están lejos de alcanzar el objetivo perfecto. Pero de hecho, hay un gran abismo entre ser incapaz de completar una tarea y hacerlo de manera apenas aceptable, y entre hacerlo apenas aceptable y hacerlo de manera sobresaliente.

En la década de 1980, los sistemas expertos tuvieron un gran auge. Sin embargo, a principios de la década de 1990, esta ola se desvaneció rápidamente. Esto demuestra que, incluso con una amplia aplicación y una gran inversión, no se puede garantizar el desarrollo sostenible a largo plazo de una tecnología. La burbuja eventualmente estallará.

Durante mucho tiempo, las dos grandes corrientes de IA, el simbolismo y el conexionismo, han estado compitiendo por el dominio. En los últimos años, los enfoques de conexionismo, representados por el aprendizaje profundo, han tenido un gran éxito. Pero no deberíamos poner todas nuestras esperanzas en un solo enfoque, sino mantener una actitud abierta y explorar caminos diversificados para el desarrollo de la IA.

El desarrollo en el campo de la IA está lleno de incertidumbre. Tanto las empresas de tecnología como las instituciones de investigación deben mantenerse alerta y ser flexibles para responder a posibles cambios. Al mismo tiempo, aprender de las lecciones históricas también nos ayudará a comprender mejor la dirección futura del desarrollo de la IA.