El índice de inteligencia artificial
Kyle Martin, un trabajador de HealthMap, un sistema que utiliza inteligencia artificial para monitorear brotes de enfermedades globales, extrae datos de salud para mantener el sistema actualizado en un área de trabajo en el Boston Children's Hospital en Boston, el 13 de febrero de 2020. FOTO: STEVEN SENNE /ASSOCIATED PRESS
La inteligencia artificial se ha convertido en la tecnología definitoria de nuestra era, tan transformadora con el tiempo como la máquina de vapor, la electricidad e Internet. Aunque todavía está en sus primeras etapas, la IA ya está remodelando la economía, la sociedad, nuestras vidas personales y la naturaleza misma del trabajo, con mucho más por venir a medida que la tecnología y las aplicaciones maduran, incluida la investigación científica necesaria para anticipar y combatir futuras pandemias. Pero, ¿cuál es el estado actual de la IA y hacia dónde se dirige?
Para ayudar a abordar estas importantes preguntas, se creó el Índice de Inteligencia Artificial anual bajo los auspicios del Instituto de IA del Centro Humano de la Universidad de Stanford . El índice AI tiene como objetivo "proporcionar datos imparciales, rigurosos y completos para los responsables políticos, investigadores, periodistas, ejecutivos y el público en general para desarrollar una comprensión más profunda del complejo campo de la IA".
Ahora en su tercer año, el Informe del Índice AI de 2019 se publicó en diciembre pasado. También lo fueron los datos de índice AI de 2019 asociados . Permítanme resumir algunos de sus aspectos más destacados.
Rendimiento técnico . Los avances en potencia computacional de IA son realmente impresionantes. Antes de 2012, el rendimiento de IA se duplicó cada dos años, siguiendo de cerca la Ley de Moore. Después de 2012, el rendimiento de la IA se ha duplicado cada 3.4 meses, avanzando en más de 300,000x, en lugar del aumento de 7x que habría resultado del período de duplicación anterior de dos años. Esto se debe en gran medida al desarrollo de una variedad de aceleradores de IA , como GPU y TPU , diseñados específicamente para aumentar el rendimiento de los algoritmos utilizados en el aprendizaje automático, redes neuronales convolucionales , visión artificial y otras aplicaciones de IA.
Estos avances están permitiendo que aplicaciones seleccionadas de IA alcancen o superen los niveles humanos de rendimiento, incluido el reconocimiento de imagen y habla, la clasificación del cáncer de piel , la detección del cáncer de mama y la clasificación del cáncer de próstata . Pero el informe advierte que estas tareas son muy específicas, "y los logros, aunque impresionantes, no dicen nada sobre la capacidad de los sistemas para generalizar a otras tareas".
La economia . La demanda de empleos de IA ha aumentado en todos los sectores de la industria, pero el campo sigue siendo una pequeña parte del total de empleos. En los EE. UU., La proporción de empleos en temas relacionados con IA aumentó del 0.26% del total de empleos publicados en 2010 al 1.32% en octubre de 2019.
Las inversiones globales en nuevas empresas de IA aumentaron de un total de $ 1.3 mil millones recaudados en 2010 a más de $ 40.4 mil millones en 2018, una tasa de crecimiento anual promedio de casi 50%.
Educación . "La inscripción continúa creciendo rápidamente en IA y temas relacionados, tanto en universidades tradicionales en los Estados Unidos como a nivel internacional, y en ofertas en línea", dice el informe. En Norteamérica, más del 21% de los estudiantes de doctorado en ciencias de la computación se especializan en IA / ML. En 2018, más del 60% de los graduados de doctorado en IA de universidades de EE. UU. Fueron a la industria, en comparación con el 20% en 2004, y más del doble del número que tomó trabajos académicos en los EE. UU.
Además, el número de estudiantes internacionales de doctorado en IA que se graduaron de universidades de América del Norte aumentó de menos del 40% en 2010 a más del 60% en 2018, y solo alrededor del 10% abandonó los EE. UU. Después de graduarse. Sin embargo, la diversidad de género no ha mostrado mucho progreso en los EE. UU., Ya que el porcentaje de mujeres receptoras de doctorado de IA se ha mantenido prácticamente constante en alrededor del 20% desde 2010.
Consideraciones sociales. "La cobertura mundial de noticias de Inteligencia Artificial se ha desplazado cada vez más hacia las discusiones sobre su uso ético", según el informe. Para comprender mejor cómo están tomando forma estas narrativas, la iniciativa AI Index analizó artículos de noticias de alrededor de 60,000 fuentes de noticias globales en inglés y más de 500,000 blogs sobre ética de AI publicados entre agosto de 2018 y agosto de 2019. El análisis encontró siete temas principales en todos los Varios articulos. Casi un tercio (32%) de los artículos se referían a los diversos marcos y pautas de IA propuestos por gobiernos e instituciones políticas de todo el mundo. Otros temas importantes fueron los problemas de privacidad de datos, que se encuentran en el 14% de todos los artículos; Reconocimiento facial (13%); Sesgo de algoritmo (11%); Ética tecnológica (11%); Ética en robótica y automóviles sin conductor (9%); y Transparencia AI (6.7%).
Para ayudar a los investigadores a navegar por sus grandes volúmenes de datos , el Índice AI de 2019 desarrolló la herramienta interactiva Global AI Vibrancy . La herramienta facilita la comparación de las actividades de diferentes países, incluidas las perspectivas entre países y los desgloses específicos de cada país.
"Esta herramienta ayuda a disipar la impresión común de que el desarrollo de IA es en gran medida una pelea entre Estados Unidos y China", dice el informe. “Nuestros datos muestran que están surgiendo centros locales de excelencia en inteligencia artificial en todo el mundo. Por ejemplo,
Finlandia sobresale en educación de IA,
India demuestra una gran penetración de habilidades de IA,
Singapur tiene un apoyo gubernamental bien organizado para AI e
Israel muestra una gran inversión privada en nuevas empresas de IA per cápita ".
Irving Wladawsky-Berger trabajó en IBM de 1970 a 2007, y ha sido asesor estratégico de Citigroup, HBO y Mastercard y profesor visitante en el Imperial College. Ha estado afiliado al MIT desde 2005, y es colaborador habitual de CIO Journal.
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