Introducción: Las superpotencias de la inteligencia artificial China, Silicon Valley y el nuevo orden mundial.
Tiempo de Lectura: 13 minutos.
Por Kai Fu Lee. Best Seller publicado en inglés 2018.
No hace mucho tiempo China estaba a tras años, sino décadas, de los Estados Unidos en lo que se refiere a la inteligencia artificial (IA). Pero desde hace 3 años China ha sido atrapada por la fiebre de la inteligencia artificial, experimentando una oleada de emoción acerca del campo que parece ser superior de lo que se ve en otras partes del mundo. El entusiasmo acerca de la inteligencia artificial se ha derramado de los tecnólogos a las comunidades de negocios, hasta los creadores de política pública y aún ha llegado hasta los alumnos del kínder de Beijing.
Este gran soporte se ha reflejado y alimentado una fortaleza creciente de China en el campo de las compañías de inteligencia artificial y los investigadores le han ganado mucho terreno a sus contrapartes estadounidenses experimentando con algoritmos innovadores y modelos de negocio que prometen revolucionar a la economía China. Juntos esos negocios y esos escolares han transformado a China en una superpotencia de buena fe, el único contrapeso real de los Estados Unidos en esta tecnología emergente. Cómo éstos dos países eligen como competir y cooperar en la inteligencia artificial tendrá dramáticas implicaciones para las economías globales y su gobernanza.
Cuándo llega el entendimiento de nuestro futuro de la IA somos como alumnos de kíndergarden. Estamos llenos de dudas sin respuestas tratando de mirar el futuro con una mezcla de admiración de las maravillas y con las preocupaciones de adulto. Queremos saber qué significa la automatización de la inteligencia artificial en nuestros trabajos y en nuestro sentido de propósito. Queremos saber qué personas y qué países se beneficiarán de esta tremenda tecnología. Nos maravillamos al ver que la inteligencia artificial puede llevarnos a la abundancia material, y nos preguntamos si hay espacio para la humanidad en un mundo manejado por máquinas inteligentes.
Nadie tiene una bola de cristal que pueda revelar las respuestas a estas preguntas para nosotros. Pero esa incertidumbre central nos lleva a qué todos hagamos preguntas y con lo mejor de nuestras habilidades explorar las respuestas. Este libro es mi intento para hacerlo dice Kai Fu Lee y yo Pedro Víctor Mosiño Diaz te digo que abreviare el libro concentrandome en las áreas principales y reseña de el libro en primera persona tal cual Kai Fu Lee lo resenta. Mencionare los avances y aplicaciones de la inteligencia artificial en Estados Unidos y en China hasta la fecha del 2020 y preguntaré sobre las soluciones a las más graves amenazas que podría acarrear la inteligencia artificial para la humanidad.
Yo no soy el oráculo, escribe Kay Fui Lee, que puede predecir el futuro perfectamente pero explorando esas preguntas yo puedo traer mi experiencia como un investigador de la inteligencia artificial, ejecutivo de tecnología y ahora inversionista de capital de riesgo en ambos países China y en los Estados Unidos. Y la esperanza es que éste libro arroje algo de luz en cómo llegamos hasta aquí y que también inspire nuevas conversaciones acerca de que hacia dónde vamos.
Parte de porque predecir el final de nuestra historia de la inteligencia artificial es tan difícil porque no es únicamente la historia acerca de las máquinas. Es también la historia de seres humanos personas con libre albedrío que le permite tomar sus propios elecciones y conformar sus propios destinos. Nuestro futuro de la inteligencia artificial será creado por nosotros y reflejará las decisiones que tomemos y las acciones que ejerzamos.
En este proceso yo espero escarvaremos profundamente en nosotros mismos y entre los valores y la sabiduría que nos puede guiar. Con ese espíritu empecemos esta exploración.
El momento sputnik de China.
Normalmente lleno de una confianza que rayaba en el engreimiento en novato de 19 años encorvado sobre su sillón de piel cambio el evento y podría ser solo otro preparatoriano agonizando frente a una insuperable prueba de geometría.
Pero esa tarde de mayo en 2017 se encontraba en una lucha total contra una de las más inteligentes máquinas, Alpha Go una maquina eléctronica de inteligencia artificial respaldada por una indiscutiblemente poderosa tecnología de la empresa más importante del mundo: Google. El campo de batalla tiene un tablero de 19 por 19 líneas lleno de pequeñas piedritas blancas y negras qué es la materia prima del desengañosamente complejo juego originalmente Chino del Go. Durante el juego los jugadores se alternan poniendo piezas en el tablero intentando encerrar a las piedras de su oponente. No existía humano en la tierra que podía ser mejor Ke Jie, pero ese día fue enfrentado contra un jugador de Go de un nivel que nunca había visto nadie en el pasado.
Supuestamente inventado hace 2,500 años atrás la historia del Go se extiende más en el pasado que cualquier juego de mesa jugado hasta ahora. En la China antigua Go representaba una de las cuatro formas artísticas que cualquier erudito debía dominar. El juego se creía qué imbuiria a sus jugadores con un refinamiento intelectual del tipo zen y con la sabiduría. Dónde los juegos como el ajedrez occidental son cruelmente tácticos, el juego de Go esta basado en el posicionamiento paciente y el lento enciclamiento que lo convirtieron en una forma de arte y un estado mental.
La profundidad de la historia del juego de Go se empareja con la complejidad del juego en sí. Las reglas básicas del juego pueden ser dispuestas en solo nueve oraciones pero el número de posibles posiciones en un tablero de Go excede el número de átomos en el universo. La complejidad del árbol de decisiones habría vuelto a derrotar al campeón mundial de Go en un tipo de Monte Everest para la comunidad de la inteligencia artificial, un problema cuyo tamaño había sido rechazado cualquier intento para conquistarlo.
Los poéticamente inclinados decían que no se podría lograr porque las maquinas carecen del elemento humano, un sentimiento místico para el juego. Los ingenieros simplemente pensaban que el tablero ofrecia tantas posibilidades para que fuera evaluado por una máquina.
Pero ese día Alpha Go no solo estaba derrotando a Ke Jie que lo estuvo desmantelando sistemáticamente. En el curso de 3 maratónicos juegos de más de 3 horas, cada uno Ke Jie había lanzado todo lo que tenía al programa de la computadora. La probó con diferentes enfoques: conservador, agresivo, defensivo e impredecible. Nada parecía trabajar. Alpha Go no le dejó aperturas a Ke Jei. Lentamente apretó el tornillo alrededor de él.
La vista desde Beijing
Lo que se vio en esos juegos depende de dónde lo vieras. Para algunos observadores en los Estados Unidos las victorias de Alpha Go no solo señalaban el triunfo de la máquina sobre el hombre pero también el éxito de las compañías tecnológicas occidentales sobre las del resto del mundo.
Las dos previas décadas habían visto conquistar el mercado mundial de las tecnologías de las empresas de Silicon Valley. Las compañías como Facebook y Google se habían convertido en los mercados a los que había que ir para socializar en las plataformas de internet y para los motores de búsqueda . En el proceso habian arrollando a las nuevas empresas locales (startups) en países desde Francia hasta Indonesia. Esos gigantes de la internet le dieron a los Estados Unidos un dominio del mundo digital que coincidía con su poder económico y militar en el mundo real. Con Alpha Go un producto de la compañía Inglesa Deepmind que fue adquirida por Google en 2014 y occidente parecía apuntado para continuar ese dominio en la época de la inteligencia artificial.
En el vecindario de la ciudad de Zhoguancun una área referida como el Silicon Valley de China. Ahora es el corazón vivo del movimiento de la inteligencia artificial. Para las personas y las victorias de Alpha Go fueron ambas, un nuevo reto y una inspiración. Le llamaron al evento el movimiento sputnik para la inteligencia artificial .
Alpha Go logró su primera victoria de perfil alto en marzo 26 de 2017, durante una serie de cinco partidos contra el legendario jugador coreano Lee Sedol ganando 4 a 1. Aunque apenas notado por el pueblo norteamericano los cinco juegos alcanzaron una audiencia superior a los 28O millones de espectadores chinos. Durante esa noche china cayó en una fiebre de la inteligencia artificial. El zumbido no rivalizaba la reacción norteamericana a de sputnik pero encendió un fuego bajo la comunidad tecnológica de China que ha estado encendido desde entonces.
Cuando los Chinos, los inversionistas, empresarios, el gobierno todo se enfocan a una industria realmente pueden sacudir al mundo. Por supuesto China ha aumentando la inversión en la inteligencia artificial, investigación y el emprendimiento en una escala histórica. El dinero para nuevas empresas de inteligencia artificial está lloviendo de capitalistas de riesgo, gigantes tecnológicos y del gobierno chino.
Los estudiantes chinos también han sido atrapados por la fiebre de la inteligencia artificial enrolandose en programas avanzados y obteniendo transmisiones de conferencistas internacionales a través de sus teléfonos inteligentes.
Los fundadores de nuevas empresas estan pivoteando furiosamente, haciendo ingeniería o simplemente cambiando las marcas y sus compañías para atrapar a la ola de la inteligencia artificial.
Y en menos de dos meses después de que Ke Jie hubiera finalizado su último juego con Alpha Go el gobierno central Chino emitió un ambicioso plan para construir capacidades para la inteligencia artificial. Llamaron por la asignación de políticas públicas que la apoyaran y coordinación nacional para el desarrollo de las capacidades de la inteligencia artificial.
Fueron claras lineas de acción para el desarrollo de la inteligencia artificial para el progreso hacia 2020 y 2025 y proyecta que para 2030 China sería el centro de la innovación mundial en inteligencia artificial, líder en teoría, tecnología y aplicaciones.
Para el 2017 los inversionistas Chinos ya habían respondido a ese llamado haciendo llover sumas récord en las empresas de inteligencia artificial y haciendo el 48% de la inversión fundacional de todo el capital de riesgo global, sobrepasando a los Estados Unidos por primera vez.
Alpha Go corre sobre Deep learning un hijo que el orador de inteligencia artificial que ha turbocargado las capacidades cognitivas de las máquinas. Programas basados en deep learning pueden ahora hacer un mejor trabajo que los humanos para identificar rostros humanos, reconocer voz y hasta emitir préstamos. por décadas la revolución de la inteligencia artificial siempre parecía estar a 5 años de distancia pero con el desarrollo de deep learning esa Revolución finalmente ha llegado.
Marcara el comienzo de una era de incrementos masivos de productividad y también una disrupcion generalizada en los mercados laborales y profundos efectos sociopsicológicos en las personas a medida que la inteligencia artificial tome los trabajos en todo tipo de industrias.
Durante el reto del juego de Ke Jie, no fueron los robots asesinos con inteligencia artifical artificial los que me asustaron. Fueron los demonios reales que deberán ser exorcisados por el desempleo masivo y la resultante confusión social. La amenaza a los trabajos viene más rápido de lo que los expertos anticipaban y no discriminaran el color del cuello de las personas escogiendo los trabajos de los altamente educados y los pobremente educados por igual.
Ese día notable entre Alpha Go y Ke Jie, Deep learning estaba destronando al mejor jugador de Go. Ese mismo día la misma devoradora de empleos se empezó a dirigir a tus fábricas y oficinas cerca de ti.
Una corta historia de Deep learning
En los pasados 1950 Los pioneros de la inteligencia artificial se fijaron una imposible, pero bien definida misión: recrear a la inteligencia humana en una máquina.
La combinación llamativa de la calidad de la meta y la complejidad de la tarea atrajo a grandes mentes en el campo de las ciencias computacionales como Marvin Minsky, John McCarthy y Herbert Simon.
Como un licenciado en computación en la universidad de Colombia en 1980 todo eso atrapó mi imaginación. Yo nací en Taiwán en los sesentas y me cambié a Tennessee a la edad de 12 años y terminé secundaria y preparatoria ahí. Después de 4 años en Columbia en Nueva York ya sabía que quería profundizar más en la inteligencia artificial.
Cuándo aplique para el programa de doctorado en las ciencias de la computación en 1983 yo aún escribí esta grandiosa descripción en el campo con mi establecimiento de propósito: la inteligencia artificial es la elucidacion o poner en claro el proceso de aprendizaje humano, la cuantificación del proceso del pensamiento, la explicación el comportamiento humano y el entendimiento de lo que hace posible la inteligencia. Es el paso final del hombre para entenderse a sí mismo y yo espero tomar parte de esta nueva promisoria ciencia.
Este ensayo me ayudó a llegar al más alto nivel del departamento de computación de la Universidad de Carnegie Mellon, el punto caliente para la investigación de la inteligencia artificial de vanguardia . También de nuestra ingenuidad o acerca del campo, sobrestimando nuestro poder y menospreciando el poder que produce la inteligencia superhumana en campos estrechos.
Cuando yo inicie mi doctorado el campo de la inteligencia artificial se había dividido en dos grandes campos “los basados en el enfoque de las reglas y los enfoques de las redes neurales”.
Los investigadores basados en el enfoque de las reglas llamados sistemas simbióticos o sistemas de expertos intentaban enseñar computación pensando en codificar una serie de reglas lógicas por ejemplo si X entoces Y. Este enfoque trabajaba bien para simples y bien definidos juegos (problemas juguete) pero se desmoronaba cuando el universo de los posibles movimientos de opciones se expandía.
Para hacer el software más aplicable a los problemas, investigadores del mundo basado en las reglas trataban entrevistando expertos en los problemas tachando y luego codificando su sabiduría dentro de los programas de toma de decisiones de ahí el apodo de sistemas expertos.
El enfoque de las redes neuronales rápidamente pasó de moda y la inteligencia artificial cayó sus primeros inviernos durante los 70s.
Sobre las siguientes décadas las redes neurales gozaron cortos picos de prominencia (los llamados modelos escondidos Marcov) para crear Sphinx que fue el primer programa independiente para reconocer voz y verbalización continúa para comunicarse. Este logro me aterrizó un reportaje en la revista de New York Times, pero no fue suficiente para salvar a las redes neuronales de otra caida prolongada para la mayoría de los 1990s.
Lo que últimamente resucitó el campo de las redes neurales y provocó el renacimiento de la inteligencia artificial que estamos viviendo hasta ahora en 2022, fueron los cambios en dos materias primas clave que alimentan a las redes neurales junto con una gran avance técnico. Las redes neurales requieren grandes cantidades de dos cosas: “poder computacional y datos”.
Los datos entrenan a el programa para reconocer patrones dándole muchos ejemplos y la potencia computacional le permite analizar gramaticalmente sus ejemplos a alta velocidad.
Los datos y la potencia computacional estaban escasos en los cincuentas. Hoy tu smartphone o teléfono inteligente tiene millones de veces más capacidad de proceso computacional que las mejores computadores líderes que la NASA usó para enviar a Neil Amstrong a la luna en 1969. Y el internet ha permitido una explosión de todo tipo de datos digitales: texto, imágenes, videos, clicks, compras, tweets y cosas por el estilo.
Tomando todo junto a esto le ha dado a los investigadores copiosas cantidades de datos enriquecidos que entrenan a las redes así como habilitante poder computacional y económico para ese entrenamiento.
Pero las redes por sí mismas estaban severamente limitadas en lo que podían hacer. Los resultados certeros para problemas complejos requerían muchas capacidades de neuronas artificiales, pero los investigadores no habían encontrado la forma para eficientar ese entrenamiento en la medida en que estos se sumaban.
Deep learning el gran logro técnico llegó finalmente a mediados de los 2000s cuando el líder investigador Godfrey Hinton descubrío una forma de entrenar esas capas en las redes neurales.
El resultado fue cómo darle asteroides o una nueva potencia a las viejas redes, multiplicando su poder para hacer tareas como el reconocimiento del habla y de objetos.
Rápidamente esas llamadas redes neuronales ahora llamadas cómo deep learning podrían sobrepasar a los viejos modelos en variedad de tareas. Pero años de mal ganado prestigio contra el enfoque de las redes neuronales llevaron a muchos investigadores de la inteligencia artificial a pasar por alto y este grupo clamaba grandes resultados. El punto de quiebre llegó en 2012 cuando la red neuronal construida por el equipo de Hilton demolió a la competencia en un concurso de internacional de visión por computadora.
Después de décadas en las orillas de la investigación las redes neuronales tocaron el camino de la noche a la mañana esta vez en la forma de el deep learning . El descubrimiento prometía soltar el hielo del último invierno de la inteligencia artificial y por primera vez verdaderamente traer su poder, para referirse a un gran rango de problemas.
Investigadores, futuristas y altos ejecutivos (CEOs) de empresas tecnológicas, todos empezaron a zumbar sobre el masivo potencial de decifrar el habla humana, traducir documentos, reconocer imágenes, predecir el comportamiento humano, identificar fraudes, tomar decisiones sobre financiamientos y préstamos, permitir a los robots ver y permitirle manejar un auto.
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Kai Fu Lee trae su experiencia como investigador de la inteligencia artificial, ejecutivo de tecnología y ahora inversionista de capital de riesgo en ambos países y Estados Unidos y China y su esperanza es que este libro arroje algo de luz en cómo llegamos hasta aquí y que también inspiren nuevas conversaciones acerca hacia dónde vamos de aquí.
En el vecindario de Zhoguancun una área referida como el Silicon Valley de China. Ahora es el corazon vivo del movimiento de la IA. Para las personas de ahí, las victorias de Alpha Go fueron un nuevo reto y una inspiración. El movimiento sputnik Chino para la IA.
Cuando los Chinos, los inversionistas, empresarios, el gobierno, todos se enfocan en una industria, realmente pueden sacudir al mundo. El dinero para nuevas empresas de IA está lloviendo de capitalistas de riesgo, gigantes tecnológicos y del Gobierno Chino.
Las redes neurales requieren de dos grandes cantidades de cosas “poder computacional y datos”. Los datos entrenan el programa para reconocer patrones y dándole muchos ejemplos y la potencia computacional le permite analizar gramaticalmente esos datos a alta velocidad. Que lo ha permitido el internet
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