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La inteligencia artificial es un fenómeno que, aunque da pasos pequeños, resulta imparable. En los últimos años, los algoritmos han corrido sobre procesadores “estándar” para dar respuestas demasiado específicas, pero ahora se ha dado un salto más allá: procesadores optimizados para que la IA “piense” sobre ellos.

Ya no es suficiente con que los dispositivos realicen actividades preprogramadas o muy focalizadas: queremos que tengan cierta flexibilidad y que, en lugar de seguir una programación “A-B-C” salten a “Z” o a “1”, o incluso pregunten por “?”. Queremos teléfonos que se adelanten a nuestras necesidades, y las entiendan. Que nos den un mejor servicio.

La teoría de la mente, ¿aplicada a máquinas?

El 12 de marzo de 2018 ocurrió algo maravilloso: los doctores Rabinowitz et al. publicaron el estudio ‘Machine Theory of Mind’, en el que se especifica que la teoría de la mente es aplicable a las máquinas. Esto ya ha ocurrido en parte, y es el motivo por el que las IA nos ganan desde hace tiempo al ajedrez o al Go.

La teoría de la mente es un modelo que nos permite tener en cuenta que las demás personas no tienen nuestro punto de vista. Es la capacidad que tenemos los seres humanos para abstraernos de forma consciente y ponernos en el lugar del otro.

Dicho de forma más compleja, es la facultad que nos permite que tengamos en cuenta los estados mentales de otros sujetos, incluyendo deseos, creencias e intenciones. Se trata de una habilidad que se gana a pulso con la socialización, y queremos que las máquinas posean este tipo de “empatía”.

No es fácil. Esta facultad no está todavía plenamente implementada en las máquinas. Tampoco en los niños muy pequeños, motivo por el que “a nuestros maduros ojos” a veces parecen egoístas. Incluso a la mayoría de los adultos nos cuesta bastante esta habilidad social, y esa es la razón de ser de los debates, que pretenden desbloquear los mecanismos para comprender el punto de vista del otro.

Ser capaz de adivinar la intención de quien tenemos al lado es clave para muchas disciplinas, como las negociaciones o ganar los juegos de estrategia. Pero también para que las máquinas nos den un servicio mejor y tengamos una vida más fácil. Si conseguimos hacer que nos entiendan, se adelantarán a nuestras necesidades.

De la programación de tareas básicas a los algoritmos predictivos

Si el lector hace ejercicio, es posible que en su muñeca descanse una pulsera de actividad, o bien que tenga una app en su terminal que le indique el número de pasos. Cuando estos llegan a cierta cantidad, la pulsera emite una vibración que indica que se ha terminado el ejercicio básico diario.

Hace una década, este tipo de programas eran “inteligentes”porque tocaban el techo del desarrollo tecnológico. Sin embargo, pronto se hicieron más complejos, con aplicaciones que solicitaban el terminar varias actividades en un mismo día para conseguir el reto: una cantidad de pasos, una cantidad de minutos y una cantidad de kilocalorías quemadas. La tecnología había dado un pasito adelante.

En los últimos años, hemos combinado estos algoritmos de baja inteligencia con otros que nos permiten alcanzar otros objetivos. Por ejemplo, existen aplicaciones que nos permiten programar distintas actividades físicas en base al histórico de los últimos días o semanas, pudiendo adelantarse varios días en el futuro.

Actualmente, hemos alcanzado un nuevo hito gracias a los algoritmos predictivos. Estos complejos programas, que podríamos llamar de “inteligencia media”, debido a su rápida estandarización, nos ayudan a elegir multitud de opciones en nuestro día a día.

Si somos usuarios de Goodreads o YouTube, los libros y vídeos sugeridos hacen uso de algoritmos predictivos basados en machine learning. El sistema, teniendo en cuenta nuestro historial previo, es capaz de saber qué podríamos querer ver a continuación.

Es en este nivel donde entran chips como el Huawei Kirin 970, de los que hacen uso los modelos Huawei P20 y P20 Pro, que está diseñado específicamente para hacer uso de inteligencia artificial. Este SoC (System on a chip) de ocho núcleos forma parte esencial de una NPU (Neural Processing Unit) y se encarga de tareas esenciales de las que el usuario no es consciente, pero que resultan claves.

¿Cómo nos “entiende” la IA de un smartphone?

La inteligencia artificial es un fenómeno todavía demasiado nuevo. Pensemos en que una IA al 100% es un dispositivo cuyo pensamiento es indistinguible o superior al de un ser humano, y que para esto quedan décadas. Es por eso que el “entendimiento” al que Rabinowitz y sus colegas se refieren en el paper mencionado es un conocimiento limitado y no consciente.

Todavía no es comparable al conocimiento humano. Las máquinas no saben que saben “algo”, no son capaces de abstraerse y darse cuenta de su conocimiento sobre nosotros, pero eso no significa que no nos sean útiles. Por ejemplo, en el mencionado Huawei P20 Pro, el chip Kirin 970 ayuda, por ejemplo, a la estabilización de la cámara mediante inteligencia artificial(AIS).

Esto significa que podemos decir adiós a los trípodes, porque el ligero temblor de manos al hacer vídeos se corrige mediante software y en tiempo real. Este comportamiento de los smartphones se da sin que el usuario tenga que programar nada, porque el móvil “entiende” que buscamos imágenes más nítidas y sin vibraciones. De este deseo surge un algoritmo que corrige el temblor.

El reconocimiento de imágenes y el del lenguaje natural (cualquiera de los que hablamos los humanos) son otros aspectos que destacan del uso de la IA.

En el primer caso se trabaja en el AI Engine o “motor de inteligencia artificial”, que vemos en los teléfonos provistos de Kirin 970. Estos son capaces de reconocer cuál de los 19 modos de captura es el más adecuado. Es como el clásico “Auto” de fotografía, pero trabajando ahora sobre una base de inteligencia artificial en lugar de la preprogramación del escenario.

En el segundo caso, el del lenguaje, el NPU mencionado arriba está dando muy buenos resultados con Microsoft Translator en modo offline. Se consigue acelerar hasta un 300%, lo que ayuda mucho a traducir en tiempo real. La IA quizá no sea consciente, pero consigue hacer que el traductor nos entienda mejor y sepa traducir de un modo que hasta ahora necesitaba muchos recursos.

La traducción automática o las mejoras que permite a la hora de captar fotografías son ejemplos reales de hasta dónde llega la inteligencia artificial orientada a smartphones. Muestran cómo el procesador puede llegar a entender al usuario y dar así los primeros pasos en la teoría de la mentemencionada arriba. Algo nada fácil debido a que los algoritmos habían trabajado de manera tradicional con entornos hiperconectados, y ahora pueden usarse en smartphones en modo avión. Pero son solo una pequeña punta de lo que la IA, gracias a los desarrollos de fabricantes como Huawei, nos ofrecerá en el futuro.

Imágenes | GDJGeraltVimeo, Kirin 970, Djan MacAlister