Invierno de inteligencia artificial: un ciclo de exageración, decepción y recuperación

El término “invierno de la IA” se refiere a un período de recortes en la financiación para la I+D de la IA, a menudo debido a expectativas exageradas que no se materializan.

Desde GPT-4o de OpenAI hasta AI Overview de Google, los recientes sistemas de IA generativa no han cumplido las promesas de los inversores, un patrón que hoy parece demasiado familiar.

Campo del motor de búsqueda Según los informes, el invierno de la inteligencia artificial siempre ha estado acompañado de un ciclo de emoción y decepción. El primer invierno frío se produjo en la década de 1970 debido a los resultados insatisfactorios de ambiciosos proyectos destinados a lograr la traducción automática y el reconocimiento de voz. La financiación se congeló debido a una potencia informática insuficiente y a expectativas poco realistas sobre lo que las computadoras podrían lograr en el campo.

Los sistemas expertos en la década de 1980 eran muy prometedores, pero el segundo invierno de la IA llegó porque estos sistemas no podían manejar entradas inesperadas. El declive de la máquina LISP y el fracaso de la computadora japonesa quinta generación proyectos, son otros factores que contribuyen a la desaceleración. Muchos investigadores se distancian de la inteligencia artificial y optan por llamar a su trabajo informática o aprendizaje automático para evitar un estigma negativo.

La resiliencia de la inteligencia artificial en el frío invierno

La inteligencia artificial logró grandes avances en la década de 1990, aunque el progreso fue lento y en su mayor parte poco práctico. Aunque se supone que IBM Watson revolucionará la forma en que los humanos tratan las enfermedades, su aplicación en la práctica médica del mundo real ha encontrado desafíos en todo momento. Las máquinas de inteligencia artificial no pueden interpretar las notas de los médicos y satisfacer las necesidades de la población local. En otras palabras, la IA está expuesta a situaciones sutiles que deben tratarse con precaución.

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A principios del siglo XXI, la investigación y la financiación de la IA volvieron a aumentar con los avances en el aprendizaje automático y los big data. Sin embargo, la reputación de la IA se ha visto empañada por fracasos pasados, lo que ha llevado a muchos a reelaborar la tecnología de IA. Términos como blockchain, vehículos autónomos y dispositivos de comando de voz despertaron el interés de los inversores, pero cuando no cumplieron con las elevadas expectativas, la mayoría de los inversores perdieron el interés.

Lecciones del pasado invierno de inteligencia artificial

En cada invierno de la IA se produce una secuencia familiar: las expectativas generan exageraciones, seguidas de decepciones técnicas y financieras. Los investigadores de IA abandonan el campo y trabajan en proyectos más específicos.

Sin embargo, estos proyectos no apoyan el desarrollo de investigaciones a largo plazo, sino que sólo se centran en esfuerzos a corto plazo para que todos reconsideren el potencial de la inteligencia artificial. Esto no sólo tiene un impacto negativo en la tecnología, sino que también afecta a la fuerza laboral, cuyo talento en última instancia considera que la tecnología es insostenible. También se abandonaron algunos proyectos que cambiaron vidas.

Sin embargo, estos períodos también nos enseñan valiosas lecciones. Nos recuerdan que debemos ser realistas acerca de las capacidades de la IA, centrarnos en la investigación fundamental y mantener comunicaciones transparentes con los inversores y el público.

¿Nos dirigimos a otro invierno de inteligencia artificial?

Después de experimentar un crecimiento explosivo en 2023, la velocidad de desarrollo de la inteligencia artificial parece haberse ralentizado; cada vez hay menos avances en la inteligencia artificial generativa; La inteligencia artificial se menciona cada vez menos en las llamadas de los inversores, y las empresas están luchando por lograr las ganancias de productividad prometidas inicialmente por herramientas como ChatGPT.

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El uso de modelos de IA generativa es limitado debido a dificultades como las ilusiones y la falta de una verdadera comprensión. Además, cuando se habla de aplicaciones del mundo real, existen cuestiones que podrían obstaculizar el progreso en términos de difusión de contenido generado por IA y numerosas cuestiones relacionadas con el uso de datos.

Sin embargo, es posible evitar un invierno de IA en toda regla. Los modelos de código abierto están alcanzando rápidamente a las alternativas cerradas y las empresas están recurriendo a implementar diferentes aplicaciones en diversas industrias. La financiación tampoco se ha detenido, especialmente en el caso de Perplexity, que puede haber encontrado un nicho en la búsqueda a pesar del escepticismo generalizado sobre sus afirmaciones.

El futuro de la inteligencia artificial y su impacto en los negocios

Es difícil decir exactamente qué pasará con la inteligencia artificial en el futuro. Por un lado, es probable que el progreso continúe, se desarrollen mejores sistemas de inteligencia artificial y aumente la productividad en la industria del marketing de búsqueda. Por otro lado, si la tecnología no logra abordar los problemas actuales (incluidas las preocupaciones éticas sobre la IA, la seguridad de los datos utilizados y la precisión del sistema), la disminución de la confianza en la IA podría llevar a una menor inversión, lo que llevaría a que la industria se desacelere aún más. .

De todos modos, las empresas necesitarán autenticidad, confianza y un enfoque estratégico para adoptar la IA. Los especialistas en marketing de búsqueda y los profesionales de la inteligencia artificial deben estar bien informados y comprender las limitaciones de las herramientas de inteligencia artificial. Deberían utilizar estas herramientas de manera responsable y experimentar con cautela, buscando mejorar la productividad y evitando al mismo tiempo los peligros de una dependencia excesiva de las tecnologías emergentes.

(Imagen de Philip Bunkens)

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Etiqueta: inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación