Existen limitaciones de hardware.
Si bien la Inteligencia Artificial (AI), como la hemos llegado a conocer a través de las películas todavía se encuentra lejos, la humanidad está en un punto en que la capacidad de las máquinas para ver, entender e interactuar con el mundo está creciendo a un ritmo acelerado apoyado en el volumen de datos que les ayuda aprender de manera cada vez más sorprendente.
Sin embargo, la empresa Nearshore Delivery Solutions, asegura que para poder comprender conceptos y características de la Inteligencia Artificial, se necesitan miles de veces más datos que los requeridos por el cerebro humano.
“Los expertos en inteligencia artificial de Amazon han afirmado en diversas ocasiones que los resultados exitosos de aprendizaje profundo en AI son aquellos en los que las máquinas tienen acceso a una enorme cantidad de datos”.
Aún así, hay un gran camino por recorrer, pues cada año la cantidad de datos que produce la humanidad se duplica. Las previsiones dicen que en la próxima década habrá unos 150 mil millones de sensores conectados a la red, el equivalente a más de 20 veces la población de la Tierra.
“En este sentido, el Big Data ha sido un gran aliado de la inteligencia artificial para procesar esta cantidad cada vez más grande de información y volverla útil”.
La AI ha progresado rápidamente y cada vez se integra más a la vida cotidiana mediante dispositivos móviles en forma de asistentes personales e incluso, es la tecnología responsable de los autos que se conducen solos y que ya se encuentran en pruebas de campo en países como Estados Unidos.
Sin embargo, estas tecnologías todavía tienen un gran camino por recorrer y empresas como Google apuntan a que apenas nos encontramos en la primera edad de la Inteligencia Artificial.
Una vez que un cerebro de AI es “entrenado”, éste puede ser altamente efectivo para tareas como el reconocimiento facial o de voz, pero a pesar de la gran cantidad de datos que utiliza, la inteligencia artificial actual está desarrollada para realizar una tarea en específico.
“Según Raia Hadsell, científico de la división de Google DeepMind, no existe una red neuronal artificial en el mundo capaz de hacer más de una cosa a la vez, ya que a pesar de que pueden aprender tareas nuevas, al hacerlo olvidan las ejecuciones anteriores, por lo que no se tiene una memoria inteligente”, recordó Nearshore Delivery Solutions.
La propuesta para solucionar este inconveniente ya está en desarrollo y se llama “redes neuronales progresivas”, proyecto aún en fase de pruebas.
Nearshore Delivery Solutions, empresa especializada en AI, añadió que a pesar de la gran capacidad de procesamiento que han alcanzado las máquinas y toda la información que se encuentra disponible, esta tecnología aún se encuentra limitada por el hardware.
“Hace unos años, la capacidad de las máquinas para analizar cantidades masivas de datos era limitada, por eso se utilizaban muestras representativas en lugar de utilizar datos verdaderos en tiempo real”.
Las limitantes de hardware parecidas siguen existiendo en la actualidad, sin mencionar que la infraestructura necesaria para experimentar con esta tecnología es escasa y costosa. Se necesitan equipos más potentes para tener mejores resultados.
En opinión de la firma, la Inteligencia Artificial siempre se enfrentará a esta problemática, pues el hardware se encuentra en constante actualización y se requerirá un equipo de mayor capacidad para procesar la cantidad de datos que se duplica año con año.
“Afortunadamente, las empresas que manufacturan hardware se encuentran en una carrera por construir chips que tengan mayor capacidad. Empresas como Intel, IBM, Nvidia y un sinfín de startups se han dado a la tarea de darle a los especialistas en AI las herramientas necesarias para seguir trabajando”.
C$T-GM
