La diminuta Inteligencia Artificial

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La inteligencia artificial (IA) presente un inconveniente: con la intención de crear algoritmos más potentes, se utiliza una cantidad cada vez mayor de datos y potencia informática, y dependen de servicios centralizados en la nube. Esta situación no solo genera emisiones de carbono a niveles alarmantes, también limita la velocidad y la privacidad de las aplicaciones de IA.

Los gigantes tecnológicos y los investigadores académicos están desarrollando nuevos algoritmos para reducir los actuales modelos de aprendizaje profundo sin que pierdan eficiencia, y en este sentido la Inteligencia Artificial diminuta es la tendencia. Además, una generación emergente de chips diseñados específicamente para la IA,  promete aumentar la potencia computacional en espacios físicos más reducidos, y la posibilidad de entrenar y ejecutar IA con mucha menos energía.

Estos avances ya empiezan a estar disponibles para los consumidores. En mayo pasado, Google anunció que Google Assistant ya funcionaba en los teléfonos de sus usuarios sin tener que enviar solicitudes a un servidor remoto. A partir de iOS 13, Apple ejecuta localmente el reconocimiento de voz de Siri y su teclado QuickType en iPhone. IBM y Amazon también ofrecen plataformas de desarrolladores para crear e implementar IA de pequeño tamaño.

Esto traerá muchos beneficios. Algunos servicios como los asistentes de voz, la autocorrección y las cámaras digitales mejorarán y serán más rápidos sin tener que acudir a la nube cada vez que necesiten acceder a un modelo de aprendizaje profundo. La IA diminuta también facilitará la creación y popularización de nuevas aplicaciones, como análisis de imágenes médicas en dispositivos móviles o tiempos de reacción más rápidos en automóviles autónomos. Finalmente, la IA centralizada resulta mejor para la privacidad, porque los datos ya no tienen que salir del dispositivo para mejorar un servicio o una función.

Sin embargo, a medida que los beneficios de la IA aumentan, también lo hacen sus desafíos. Por ejemplo, combatir los sistemas de vigilancia o vídeos falsos podrían resultar cada vez más complicados, y los algoritmos discriminatorios también podrían proliferar aún más. Los investigadores, ingenieros y responsables políticos deben empezar a colaborar para desarrollar los controles técnicos y normativos para estos posibles efectos nocivos.

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