Temen concentración de poder en tecnología Inteligencia Artificial
Los científicos computacionales dicen que la investigación de IA se está volviendo cada vez más cara, requiriendo cálculos complejos realizados por gigantescos centros de datos, dejando a menos personas con acceso para desarrollar la tecnología detrás de productos como los autos eléctricos.
Oren Etzioni, del Instituto Allen, dice que las barreras a la investigación dañarán. Foto/ Kyle Johnson para The New York Times.
Cada gran paso de progreso en la computación —de servidor a computadora personal a Internet a teléfono inteligente— ha abierto oportunidades para que más personas inviertan en la frontera digital. Sin embargo, hay preocupación de que esa tendencia está siendo invertida con la inteligencia artificial (IA).
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Los científicos computacionales dicen que la investigación de IA se está volviendo cada vez más cara, requiriendo cálculos complejos realizados por gigantescos centros de datos, dejando a menos personas con acceso para desarrollar la tecnología detrás de productos como los autos eléctricos.
El peligro, afirman, es que la investigación IA de vanguardia será un campo de los que tienen y los que no tienen. Y los que tienen serán unas cuantas grandes compañías tecnológicas como Google, Microsoft y Facebook, que gastan miles de millones de dólares al año en sus centros de datos.
“Los inmensos recursos computacionales que tienen estas compañías presentan una amenaza —las universidades no pueden competir”, dijo Craig Knoblock, director ejecutivo del Instituto de Informática, un laboratorio de investigación en la Universidad del Sur de California (USC).
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Un reporte reciente del Instituto Allen de Inteligencia Artificial, trabajando con datos de OpenAI, señaló que el volumen de cálculos necesarios para ser un líder en tareas como comprensión de idioma, juego de juegos y razonamiento, se ha disparado aproximadamente 300 mil veces en los últimos 6 años. Esa computación se requiere para los modelos de software de aprendizaje profundo, cuyo desempeño mejora con más datos. El aprendizaje futuro ha sido el motor de avances recientes.
“Hay un beneficio inmenso cuando es exitoso”, dijo Oren Etzioni, director ejecutivo del Instituto Allen, fundado en el 2014 por Paul Allen, el multimillonario cofundador de Microsoft. “Pero el costo de hacer investigación se está volviendo exponencialmente más alto. Como sociedad y como economía, sufrimos si hay sólo un puñado de lugares donde puedes estar a la vanguardia”.
Fundada en el 2015, OpenAI inició como un laboratorio de investigación sin fines de lucro. Esta primavera, utilizó su tecnología para vencer al equipo campeón mundial de jugadores humanos jugando un videojuego llamando Dota 2. Su software aprendió vía prueba y error constante, el equivalente a más de 45 mil años de juego. Gastó millones de dólares rentando acceso a centros de datos.
A principios de este año, OpenAI se convirtió en una compañía con fines de lucro para atraer financiamiento y anunció que Microsoft invertiría mil millones de dólares.
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Etzioni y sus colegas dicen que el costo de la computación y la creciente preocupación respecto a la energía que consume podrían ser abordados por cambiar la forma en que se mida el éxito en la IA.
El enfoque del campo en la precisión, dicen, sesga la investigación por un camino demasiado estrecho. También debería ser considerada la eficiencia. Ellos sugieren que los investigadores también reporten el “precio computacional” de lograr un resultado en un proyecto.