TN Nota: El crecimiento de la IA es asombroso. En 2012, una startup de tecnología llamada CrowdFlower vendió unos 2 millones de filas de datos de hojas de cálculo a los clientes para que las usaran en la capacitación de sus sistemas de inteligencia artificial. En 2015, se han vendido casi 100,000,000. El campo se acelera según una progresión geométrica. Gran parte de la IA se está aplicando a tareas simples y lineales como el reconocimiento de imágenes, pero las aplicaciones más grandes permanecen en el análisis de los llamados big data, y aquí es precisamente donde la tecnocracia entrará en juego.
Después de media década de silenciosos avances en inteligencia artificial, 2015 ha sido un año histórico. Las computadoras son más inteligentes y aprenden más rápido que nunca.
El ritmo de avance en la inteligencia artificial "en realidad se está acelerando", dijo Jeff Dean, miembro senior de Google. Para celebrar sus logros y planear el año que viene, Dean y muchas de las otras mentes destacadas de la inteligencia artificial se están reuniendo en Montreal esta semana en la conferencia Neural Information Processing Systems. Comenzó en 1987 y se ha convertido en un evento de visita obligada para muchas empresas de Silicon Valley en los últimos años, gracias a la explosión de la IA. NIPS fue donde el director ejecutivo de Facebook, Mark Zuckerberg, eligió en 2013 para anunciar los planes de la compañía para formar un laboratorio de inteligencia artificial y donde una startup llamada DeepMind mostró una inteligencia artificial que podía aprender a jugar juegos de computadora antes de que Google la adquiriera.
Debería haber mucho que discutir esta semana. Los avances sin precedentes en la investigación de la IA este año se pueden atribuir a una confluencia de factores nerds. Por un lado, la infraestructura de computación en la nube es mucho más poderosa y asequible, con la capacidad de procesar información compleja. También hay conjuntos de datos más abundantes y herramientas de desarrollo de software gratuitas o económicas con las que los investigadores pueden trabajar. Gracias a esto, una clase crucial de tecnología de aprendizaje, conocida como redes neuronales, ha pasado de ser prohibitivamente cara a ser relativamente barata.
Eso llevó a una rápida aceptación por parte de las empresas más grandes de la industria tecnológica, incluidas Google, Facebook y Microsoft. Cada uno opera su propio laboratorio de IA que lleva a cabo importantes investigaciones en el campo y publica gran parte de ella para que la comunidad académica se base en ella. Este año, los investigadores de Google consiguieron la portada de la revista científica Nature con un sistema que puede aprender a jugar y dominar los viejos juegos de Atari sin instrucciones. Facebook creó una forma de permitir que las computadoras describan imágenes a personas ciegas; Microsoft mostró un nuevo sistema de Skype que puede traducir automáticamente de un idioma a otro; e IBM destacó a la IA como una de sus áreas de mayor crecimiento potencial.
Las empresas emergentes también están contribuyendo significativamente a la IA. Preferred Networks está creando sistemas de inteligencia artificial que se utilizarán en robots industriales fabricados por la japonesa Fanuc, e Indico Data Labs trabajó con un investigador de Facebook para enseñarle a una computadora cómo pintar caras usando su propio tipo de imaginación.
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