SANTO DOMINGO, REPÚBLICA DOMINICANA – Cada año, el Forum de Samsung Electronics de Inteligencia Artificial (AI siglas en inglés) reúne a expertos de todo el mundo para discutir los últimos avances en inteligencia artificial (IA) y compartir ideas sobre las próximas direcciones para el desarrollo de estas tecnologías.
El 2 y 3 de noviembre, expertos, investigadores y espectadores igualmente interesados se reunieron virtualmente para compartir los últimos desarrollos en la investigación de IA y debatieron algunos de los problemas más urgentes y relevantes que enfrenta la investigación de IA en la actualidad.
Hacer el mejor uso de la IA en un mundo cambiante
Las tecnologías de IA se han desarrollado notablemente en los últimos años, gracias, en gran parte, al arduo trabajo y a los diversos proyectos de investigación que los investigadores académicos y corporativos están realizando en todo el mundo. Pero dados los cambios rápidos y significativos provocados por la reciente pandemia global, la atención se ha centrado recientemente en cómo puede usarse la IA para ayudar a resolver problemas de la vida real y qué métodos podrían ser más efectivos para crear tales soluciones.
El primer día del foro, organizado por el Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung (SAIT – Samsung Advanced Institute of Technology), se inició con un discurso de apertura del Dr. Kinam Kim, Vice Chairman y CEO de Soluciones de Dispositivos en Samsung Electronics, quien reconoció la importancia de las discusiones que se llevaran a cabo en el AI Forum de este año sobre el pasado, el presente y el futuro del rol de la IA. Dr. Kim también afirmó la dedicación de Samsung Electronics en trabajar con investigadores globales para desarrollar productos y servicios con un impacto significativo en el mundo real.
El primer día del Foro continuó con una serie de charlas fascinantes a cargo de varios invitados académicos y profesionales líderes a nivel mundial. El Profesor Yoshua Bengio, de la University of Montreal, el Profesor Yann LeCun, de la New York University, y la Profesora Chelsea Finn, de la Stanford University, fueron los tres primeros en presentarse seguidos por la entrega de los premios anuales de Samsung AI Researcher of the Year. Después de esta ceremonia, el SAIT Fellow Profesor Donhee Ham, de la Harvard University, Dra. Tara Sainath, del Google Research, y Dra. Jennifer Wortman Vaughan, de Microsoft Research, presentaron sus paneles.
Llevando la IA a las próximas fases de su desarrollo
Las charlas del primer día fueron seguidas por un panel de discusión virtual en vivo, moderado por Young Sang Choi, Vicepresidente de Samsung Electronics, y asistido por el Profesor Bengio, el Profesor LeCun, la Profesora Finn, la Dra. Sainath, la Dra. Wortman Vaughan y el Dr. Inyup Kang, Presidente de los Negocios de Sistema LSI de Samsung Electronics. “Es un gran placer para mí unirme a este Foro”, señaló Dr. Kang. “Me siento como si estuviera sobre los hombros de gigantes”.
Se hicieron preguntas al panel, lo que invitó a los expertos a discutir las formas en que pueden superarse los cuellos de botella computacionales, a fines de llevar los sistemas de IA al siguiente nivel y desarrollarlos para poseer la misma inteligibilidad que el cerebro humano. Los panelistas evaluaron los beneficios de escalar las redes neuronales en lugar de buscar nuevos algoritmos, y el Dr. Kang señaló que, “Tenemos que probar ambos. Dada la escala de las sinapsis humanas, dudo que podamos alcanzar el nivel humano de inteligibilidad utilizando solo las tecnologías actuales. Con el tiempo lo lograremos, pero definitivamente también necesitamos nuevos algoritmos”.
El Profesor LeCun señaló cómo la investigación de IA no está limitada solo por los métodos de escala actuales. “Nos faltan algunas piezas importantes para que podamos alcanzar la inteligencia a nivel humano, o incluso solo la inteligencia a nivel animal”, dijo, agregando que tal vez, en un futuro cercano, podamos desarrollar máquinas que al menos puedan alcanzar la escala de un animal como un gato. La Profesora Finn estuvo de acuerdo con el Profesor LeCun diciendo que, “Todavía no tenemos las capacidades de IA para hacer un tazón de cereal. Cosas tan básicas aún están más allá de lo que nuestros algoritmos actuales son capaces de hacer”.
Sobre el tema de su charla, el Profesor Bengio agregó que, para que los sistemas futuros tengan una inteligencia comparable a la de la forma en que los humanos aprenden cuando niños, será necesario desarrollar un modelo mundial que se base en el aprendizaje no supervisado. “Nuestros modelos necesitan actuar como bebés humanos para poder buscar el conocimiento de forma activa”, explicó.
El panel de discusión luego pasó a las formas en que la comunidad puede cerrar las brechas entre las tecnologías actuales y las tecnologías futuras a nivel de inteligencia humana, y todos los expertos estuvieron de acuerdo en que todavía hay mucho trabajo por hacer en el desarrollo de sistemas que imiten la forma en que las sinapsis humanas funcionan. “Muchas de las líneas de investigación actuales están tratando de abordar estas brechas”, aseguró el Profesor Bengio.
A continuación, el panel compartió sus pensamientos sobre cómo hacer que la IA sea “más justa” – dados los sesgos inherentes que poseen las sociedades de hoy –, y los expertos debatieron el equilibrio que debe lograrse entre la reforma del desarrollo de sistemas, la regulación institucional y el interés empresarial. Dra. Wortman Vaughan defendió la introducción de una diversidad de puntos de vista en todas las partes del proceso de construcción del sistema. “Me gustaría ver una reglamentación en torno a los procesos que las personas deben seguir al diseñar sistemas de aprendizaje automático, en lugar de intentar hacer que todos obtengan los mismos resultados”.
La pregunta final que se le hizo al panel cuestionó sus opiniones sobre qué campo será la próxima área de aplicación exitosa para los modelos de extremo a extremo. “Los modelos de extremo a extremo cambiaron el campo del reconocimiento de voz al reducir la latencia y eliminar la necesidad de conexión a Internet”, señaló la Dra. Sainath. “Gracias a este avance, en el futuro, se verá aplicaciones de modelos de extremo a extremo para fines tales como transcripciones de reuniones largas. Siempre hablamos de tener ‘un modelo para gobernarlos a todos’, y esta es un área de investigación desafiante e interesante que se ha ampliado por las posibilidades de los modelos de extremo a extremo, a medida que buscamos desarrollar un modelo capaz de reconocer todos los idiomas en el mundo.”
