El progreso en IA se está desacelerando y la historia nos dice por qué
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El 30 de noviembre de 2022, el día en que OpenAI abrió ChatGPT al público, nos vimos sumergidos en una realidad completamente nueva, aunque no desconocida, considerando cuántas novelas y películas de ciencia ficción predijeron que algún día estaríamos entretenidos por personas inteligentes. máquinas.
Los modelos de difusión introducidos casi al mismo tiempo nos mostraron que las computadoras pueden aprender a producir imágenes a voluntad, seguidas de secuencias de video cada vez más sofisticadas, como lo demostró recientemente Sora de OpenAI.
De la noche a la mañana, a las computadoras se les dio el poder de hacer cosas que sólo los humanos podían hacer: crear, hablar, diseñar, dibujar y escribir.
Desde entonces, la moda de la IA se ha apoderado del mundo. Discutimos cómo y cuándo los robots se harán cargo de nuestros trabajos y despedirán a millones de personas antes de que se apoderen del planeta y amenacen nuestra existencia.
Parecen haber conquistado ya el mundo empresarial en su camino hacia el dominio total. Un flujo aparentemente interminable de miles de millones de dólares está fluyendo globalmente hacia empresas que desarrollan modelos de IA competitivos y el hardware necesario para ejecutarlos.
Y todos quieren un pedazo del pastel.
Ahora no sólo tenemos ordenadores portátiles o teléfonos inteligentes con funciones de IA, sino también aspiradoras y cortacéspedes con IA. Millones de dispositivos electrónicos inanimados parecen estar adquiriendo habilidades de pensamiento que se espera que pongan nuestro mundo patas arriba en unos pocos años.
Algunos expertos en el campo están haciendo predicciones audaces de que la inteligencia artificial general (máquinas con la misma capacidad de pensar que los humanos) podría llegar al mercado en tan solo tres a ocho años.
Incluso el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, predijo que la IA podría superar todas las pruebas en humanos en cinco años.
Sin embargo, si la historia nos enseña algo, es posible que tengamos que esperar mucho más.
Ley de los rendimientos decrecientes
Con la llegada de las lavadoras y refrigeradores impulsados por IA, creo que vale la pena detenerse y pensar si nos estamos adelantando a nosotros mismos.
La naturaleza del desarrollo tecnológico generalmente comienza con un gran avance antes de declinar gradualmente a medida que inevitablemente toma cada vez más tiempo desarrollar y perfeccionar la nueva invención. No hay ninguna razón por la que la IA deba ser diferente.
Piénselo de esta manera: la primera porción de pizza suele brindar la mayor satisfacción. Incluso con el segundo o tercer disco se consigue bastante. Pero en cierto punto, a medida que satisfaces tu hambre, cada bocado que das te traerá cada vez menos satisfacción: menos “retorno marginal” o “utilidad marginal”.
¿Recuerdas cómo se promocionaba el 5G como el próximo gran avance tecnológico? Pero ¿cuántos de nosotros hemos notado realmente una diferencia? 4G era lo suficientemente bueno para la gran mayoría de las aplicaciones cotidianas. 3G supuso un gran salto en rendimiento con respecto a 2G, que a su vez representó el mayor salto marginal, haciendo que Internet fuera algo accesible en dispositivos móviles por primera vez.
Los avances tecnológicos que cambian vidas siempre han requerido un esfuerzo enorme, incluso cuando el camino estaba claro para ingenieros e inversores.
También requieren mucho tiempo.
Habían sido necesarios 25 años para que las computadoras de uso general abandonaran los campus y universidades militares y entraran en los hogares de las personas a principios de los años 1970, y otros 40 años para que alcanzaran la distribución global.
Hoy en día están siendo superados por dispositivos móviles personales, como los teléfonos inteligentes, que pueden realizar muchas de las mismas funciones.
Hablando de teléfonos móviles, el primer dispositivo del mundo salió al mercado en 1983, pero tuvieron que pasar otros 20 años hasta que se convirtió en un dispositivo omnipresente incluso en los países desarrollados.
Hoy en día, la mayoría de la gente tiene un teléfono inteligente en el bolsillo, una “revolución” tecnológica que, sin embargo, tardó cuatro décadas en desarrollarse por completo.
O tomemos un ejemplo más reciente: Tesla.
La empresa pionera en vehículos eléctricos lanzó el sistema de asistencia al conductor Autopilot para sus automóviles en 2013 y desde entonces nos han prometido que los vehículos autónomos son inminentes.
De hecho, Elon Musk ha hecho tantas predicciones falsas sobre el tema que tiene su propia página de Wikipedia.
Muchos, quizás incluso la mayoría, creyeron en estas visiones porque el Autopilot original ya era muy bueno. Si podemos enseñar al coche a conducirse solo en la mayoría de situaciones, ¿qué difícil puede ser mejorarlo para que pueda conducirnos de forma fiable en todo momento?
La respuesta es: mucho.
De hecho, el paralelo entre la conducción autónoma y la IA es particularmente relevante porque ambas tecnologías apuntan a enseñar a las máquinas a comportarse y pensar como humanos.
Y es por eso que es probable que la IA tenga dificultades en el futuro, tal como lo han hecho las tecnologías de conducción autónoma.
Es fácil enseñar a un automóvil a cambiar de carril de manera confiable, ajustar la velocidad o evitar obstáculos en la mayoría de las condiciones, pero es muy difícil adaptarlo a condiciones menos predecibles y evaluar de manera flexible la situación cambiante en la carretera.
Asimismo, es mucho más fácil enseñar a una máquina a imitar el habla y la escritura humanas en la mayoría de situaciones, dándole apariencia de inteligencia. Sin embargo, hacerlo pensar en ello es mucho más difícil.
Si no confía en mí en esto, no tiene que buscar muy lejos para confirmar la desaceleración en el desarrollo de la IA; basta con mirar el progreso realizado en los últimos 15 meses.
¿Qué tan grande fue el salto entre ChatGPT 3.5 y 4?
¿Cuántas funciones nuevas e importantes se agregaron el año pasado? Llevamos 15 meses en la revolución de la IA y, sin embargo, casi todo lo que hacen los chatbots “inteligentes” es lo mismo que el primer día: resumir documentos, hacer sugerencias simples, escribir o reescribir documentos, responder preguntas, escribir código simple.
Lo mismo ocurre con los generadores de imágenes, que generalmente son denostados por artistas y diseñadores.
Después de las mejoras iniciales que hicieron que las imágenes que produjeron fueran más fáciles de usar, y con la reciente incorporación de un mejor procesamiento de textos, su producción no ha mejorado exactamente a pasos agigantados.
La mayoría todavía está limitada a una resolución bastante insignificante de 1 megapíxel (1024 x 1024 píxeles) y tiene problemas de precisión o coherencia.
Dar la primera impresión de hacer algo a partir de la nada fue mucho más fácil -y mucho más notable- que pasar meses asegurándose de que los humanos generados por IA tengan cinco dedos en cada mano.
El expresidente estadounidense Donald Trump lo experimentó “de primera mano” hace dos meses cuando publicó una imagen generada por IA de sí mismo orando con… seis dedos en las manos.
Incluso después de más de un año desde que se presentaron al público los generadores de imágenes de IA, todavía luchan con cosas que son obvias y muy básicas para los humanos. Solucionarlos siempre requiere una cantidad significativa de esfuerzo, algo bastante inesperado dado que constantemente nos dicen que la IA nos está engañando.
Aquí es donde se encuentra actualmente la revolución de la IA: en su “fase de trabajo”, donde miles de ingenieros de todo el mundo están trabajando muy duro para refinar cosas que deberían ser bastante simples si la tecnología fuera realmente avanzada.
Garantizar que los modelos “inteligentes” no alucinen, proporcionen resultados precisos en todo momento y no engañen ni ofendan a sus usuarios. Un millón de detalles que todavía requieren sudor humano para implementarse.
Los insumos crecientes producen productos incrementales cada vez más pequeños.
Yann LeCun, investigador principal de IA de Meta, destacó el problema del enfoque actual cuando OpenAI presentó Sora, su herramienta de generación de texto a video: en realidad no puede pensar en los objetos, escenas, personas y animales que crea o percibe.
Simplemente intenta predecir con precisión los siguientes píxeles de la secuencia, sin comprender lo que realmente representa (aunque es notablemente convincente).
Es más una aproximación realmente convincente que una creación inteligente y, sin embargo, es sólo un prototipo y no se espera que llegue al mercado pronto.
lento es bueno
Hemos llegado a un punto en el que lograr mejoras cada vez más pequeñas requiere inversiones cada vez mayores. Sin embargo, ésta es la realidad del progreso en todos los ámbitos de la vida (pensemos en lo difícil que es hoy establecer un nuevo récord mundial en los 100 metros lisos que hace 50 años).
Es posible que ya hayamos superado el “¡Guau!” Momento en que comenzó ChatGPT. Es probable que cualquier nuevo servicio o producto de IA sea menos impresionante, pero seguirá siendo importante y, en última instancia, transformador para nuestras vidas (al igual que todas las tecnologías anteriores).
La inevitable desaceleración no es una mala señal. Al contrario, siempre ha sido así. El primer iPhone supuso un avance mayor que el iPhone 15, pero no cambiarías el nuevo por el antiguo, ¿verdad?
Debido a que todavía estamos en los primeros días de la IA, ocasionalmente pueden ocurrir grandes avances, especialmente a medida que la tecnología avanza hacia nuevas áreas.
Pero también debemos aceptar que incluso quienes impulsan la revolución dicen que requerirá billones de dólares y años de inversión, lo que la convierte en una de las empresas globales más costosas jamás emprendidas por humanos.
Por lo tanto, no debemos dejar que conversaciones muy humanas con robots de inteligencia artificial nos engañen haciéndonos pensar que los androides inteligentes están a la vuelta de la esquina, ni las terribles predicciones de los detractores que afirman que la humanidad está a punto de terminar.
Probablemente estemos al menos a décadas de crear una máquina verdaderamente pensante, pero es poco probable que sea Terminator.
Imagen destacada: Nvidia