La historia de Colin Megill muestra el impacto que puede tener la IA en
la vida diaria Fuente: LA NACION
El hilo en Twitter fue escrito el 20 de enero, es largo y
hasta difícil de seguir por la cantidad de penurias físicas que se describen.
Pero la historia que se cuenta es tan increíble que vale la
pena leerlo de principio a fin. A los tres años de edad, Colin Megill, hoy un
emprendedor, científico de datos y experto en inteligencia colectiva, tuvo un
accidente doméstico. Su tía lo tenía alzado y por un descuido involuntario
Megill se cayó y se lastimó su brazo derecho. Durante toda su infancia y
adolescencia, tareas rutinarias se convirtieron en desafíos con un dolor
terrible: tirar una pelota, nadar, tocar la batería, abrir la puerta de un armario
y hasta taparse con el acolchado en invierno cuando tenía frío implicaban un
costo enorme.
La lesión, cuenta Megill, se cobró su factura psicológica:
era un chico más débil que sus pares, a pesar de las horas interminables en el
gimnasio, levantando peso, pensando que todo se trataba de una cuestión de
fuerza de voluntad para salir adelante. Sus padres lo llevaron a decenas de
médicos clínicos, traumatólogos, ortopedistas. Entre los 12 y los 35 años tuvo
no menos de ocho terapistas físicos que lo trataban periódicamente, sin mayores
resultados.
Finalmente, en una de esas iteraciones, Megill consultó a
grupo de médicos que trabajaba para un equipo menor de la liga de baseball. Lo
mandaron a hacer una nueva radiografía y le dijeron que se trataba de una
lesión del "labrum" superior del hombro -una palabra que el paciente
de ahora 35 años jamás había escuchado-, y que se corregía con una cirugía
simple, laparoscópica, que duraba una hora y que se realizaba martes y jueves.
Se la hizo, se le fue la atrofia, el músculo se reconstruyó y el dolor cesó,
por primera vez.
El viaje de penurias duró 32 años. Semanas atrás, a Megill
se le ocurrió describir su dolencia en términos llanos y simples en su PC y
pedirle una respuesta a GPT-3, el sistema de lenguaje natural difundido hace
apenas seis meses por iniciativa de la organización OpenAI. El modelo juega con
175.000 millones de parámetros (contra 1500 millones del GPT-2, la versión
anterior) y se nutre de 410.000 millones de textos disponibles en la web, entre
otros materiales. La respuesta artificial inmediata fue la de una lesión de
labrum.
"No quiero decir que la inteligencia artificial vaya a
reemplazar a los médicos", le comentó Megill a la nación esta semana. Pero
la historia contada habla de un punto de inflexión. No hubo refraseos, ni
aclaraciones ni ediciones en la interacción entre Megill y GPT-3. Tan solo una
respuesta que llegó en microsegundos, con la misma eficiencia que en el
mundo off line había demorado 32 años.
GPT-3 fue, sin duda, "la" gran noticia del año
pandémico en el campo de la inteligencia artificial. Es cientos de veces más
poderosa que su versión anterior y permite crear textos mucho más sofisticados
y creativos. No es un salto conceptual -de hecho, sus componentes hace años o décadas
que están dando vueltas en este territorio tecnológico-, sino de músculo
computacional (valga el paralelismo con la historia del hombro de Megill), pero
no por eso con menos potencial disruptivo. Esta es la quinta nota, desde julio,
en Álter Eco en la que hablamos del tema, y los avances no dejan de sorprender.
Para muchos expertos, estamos viendo solo la punta del iceberg del potencial de
esta avenida de cambio.
La otra gran novedad del año 2020 en materia de IA la dio
DeepMind, que con su sistema AlphaFold logró a fines de noviembre predecir la
forma de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos, un problema que había
permanecido sin resolución en la comunidad de la biología por casi 50 años. La
firma filial de Google compitió en un certamen contra 100 equipos y arrasó, en
un hito que puede abrir el paso a importantes avances biomédicos. Es conocida
la frase de Sundar Pichai, el CEO de Google, de que la inteligencia artificial
tendrá un impacto más fuerte que el que tuvo la electricidad en su momento.
Robots bailarines
Pero, a pesar de ser el vector de trasformación estrella del
momento, la inteligencia artificial tiene sus críticos que ven exageraciones en
el discurso y creen que el ritmo de inversiones está desacelerándose, al menos
en el sector privado. Entre los escépticos aparecen científicos y divulgadores
como Gary Marcus, Yann LeCun, Geoffrey Hinton y el experto polaco Filip
Piekniewski, quien recientemente lanzó un reporte sobre "el año de la
IA" lleno de luces rojas y amarillas. "Vemos un choque de trenes en
cámara lenta, donde se van eliminando compañías y equipos de investigación a
medida que hay menos dinero que en el pico", analiza Piekniewski.
"Es bueno saber que la empresa usa sus increíbles
recursos para resolver un problema práctico en lugar de ganar partidas de
Go", ironizó el científico polaco. Pero estas características cuasimíticas
que muchos le asignan a DeepMind se relativizan cuando se ven sus finanzas, que
en 2020 implicaron un gasto de 649 millones de dólares y el "perdón" de
un préstamo que tenían con Google por 1100 millones de dólares.
Con todo, a DeepMind le fue mejor que a Element AI, una
empresa canadiense muy celebrada en su momento y que terminó vendida por 230
millones dólares, menos que lo levantado en sus rondas con inversores. Una
estrella del campo de los vehículos autónomos, Anthony Levandowsky, un
ingeniero con doble ciudadanía (francesa y estadounidense) fue encontrado
culpable del robo de secretos comerciales en favor de Uber y sentenciado a 18
meses de cárcel, aunque no ingresó a prisión gracias a un indulto de Donald
Trump.
Precisamente, el territorio de los vehículos automanejados
es el favorito de los críticos a la hora de remarcar exageraciones. En abril de
2019, Elon Musk vaticinó que 2020 terminaría con un millón de robo-taxis de
Tesla en las calles de los Estados Unidos. Casi todas las firmas que trabajan
con vehículos autónomos tuvieron que aceptar demoras importantes en sus
estimaciones de tiempos, dado principalmente a que los sistemas de AI no son aún
lo suficientemente buenos y estables para garantizar la seguridad de pasajeros
en "condicionas inusuales".
Otra firma que es foco de burlas e ironías por parte de
Piekniewski es Boston Dynamics, "mi empresa favorita de producción de
clips de robots para Youtube", se ríe. Boston Dynamics cambió de manos
nuevamente a fines de 2020: la había comprado Google en 2013, luego pasó al
SoftBank, y ahora fue adquirida en 1100 millones de dólares por otra
corporación, Hyundai Motors. Las coreografías de los robots bailando de BD
tuvieron millones de vistas en Youtube en 2020 y fueron un hit.
En esta montaña rusa de la tecnología estrella uno puede
enfocarse en los picos o en los valles. En el vaso medio lleno del GPT-3, o de
la proeza de las proteínas, o en el medio vacío de las demoras para los
vehículos autónomos y algunas señales de desaceleración de las inversiones en
capital de riesgo.
Y lo mismo sucede con las historias y evidencia anecdótica:
la saga de Colin Megill y su hombro dislocado por 32 años contada al principio
de esta nota, en un extremo; y en el otro, el error -que se volvió viral- de la
trasmisión de un partido de fútbol por parte de una inteligencia artificial que
enfocó la cámara todo el tiempo en el juez de línea, porque confundió su cabeza
calva con la pelota con la que se jugaba el partido.
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