¿Cuál es la situación actual de la inteligencia artificial?

A nivel mundial, hay una ola de inteligencia artificial en varias industrias, especialmente en electrónica de consumo y atención médica. Es probable que la ola continúe en los años venideros con la creciente base de aplicaciones de la tecnología. Se espera que el mercado global de inteligencia artificial sea testigo de un crecimiento fenomenal en los próximos años a medida que las organizaciones de todo el mundo hayan comenzado a capitalizar los beneficios de estas tecnologías disruptivas para un posicionamiento efectivo de sus ofertas y el alcance de sus clientes. Además, aumenta el gasto de las empresas en todo el mundo para obtener mejores avances en sus servicios y productos.

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Según un estudio de Transparency Market Research (TMR), se estima que el mercado global de inteligencia artificial registrará una impresionante TCAC de 36.1% entre 2016 y 2024, llegando a una valoración de US $ 3,061.35 mil millones para fines de 2024 de US $ 126.14 mil millones en 2015. Sin embargo, el bajo crecimiento del mercado se ve obstaculizado por las bajas inversiones iniciales. La mayoría de las empresas que operan en el mercado enfrentan dificultades para acumular fondos para la investigación y el desarrollo de prototipos y sus tecnologías subyacentes en las primeras etapas. La escasez de personal con el conocimiento técnico adecuado también está restringiendo que el mercado realice todo su potencial.

A2A.

Siendo el contrario habitual, ya que soy viejo, mira la imagen de abajo. Es de la era de justo después de 2000. Y, era un dominio dentro de AI que estaba haciendo algo (se llama Ingeniería Basada en Conocimiento). Esencialmente, utilizamos ‘inteligencia’ para ayudar a los ingenieros inteligentes a hacer un trabajo excelente de manera más rápida y eficiente.

Y ese trabajo resultó en cosas como los maravillosos aviones que permiten a las personas hacer bop en todo el mundo sin pensar mucho en la confiabilidad y afines.

Luego, mira esta sinopsis de 2003 escrita por mí mismo. Notado, hay varios de estos (se debe dar un guiño a archive.org y la máquina Wayback).

  • Desafíos de modelado geométrico / de conocimiento: uso CoT, Exp y Cyb. Digamos que el primero es subsumir sistemas altamente efectivos. Hay muchos de estos, por ejemplo, los modeladores de física de última generación. De estos, puede haber alguna IA incrustada. Pero, la inteligencia no está en eso. Están en la matemática encapsulada que fue condensada por la inteligencia humana, que es Exp. Hackers de IA? Irrespetan completamente este poco. Es oneroso para un viejo pedo, como yo, y mi reacción es acertada. Finalmente, Cyb? Eso solía denotar lo que podemos hacer por máquina. En aquel entonces, estábamos utilizando la mayoría de las técnicas asociadas con ML, pero fue en el contexto de la optimización. De hecho, la cosa de nada nuevo es verdad. Hablemos de eso.

Entonces, ¿dónde deberíamos pasar algo de tiempo? La mayor parte del impulso de la IA parece provenir de impulsos comerciales que, esencialmente, están orientados al atrapamiento. Tsk. Datos sucios y CICO (basura y basura, lo que lleva a discusiones necesarias sobre la crapularidad, olvídate de la singularidad). Y, en esta línea, se centra en la ciencia de datos. No hay ciencia allí que pueda cubrirse en un campo de entrenamiento. Vamos, doctores que lo saben mejor. Haz salir el mensaje.

En resumen, para ser breves, debemos alejarnos de la manía sobre la IA fuerte y su histeria. Hay ejemplos de todo este esfuerzo de 15 años y tipos de cosas relacionadas. ¿Que pasó? Continuó, sin embargo, salté a la ingeniería de la verdad al ver que realmente necesitábamos manejarlo. Afortunadamente, la última década solo ha hecho un énfasis mayor de lo que esperaba en 2000.

El software (ingeniería) y la computación son piezas esenciales del futuro. ¿Reemplazar a los humanos en algo más que términos triviales? Piensa otra vez. ¿Adivina qué? Soy más capaz de discutir por qué esto es así ahora que en 2000. ¿Mi objetivo? Sostenibilidad para todos, no solo el cerebro de élite.

Los métodos simbólicos alcanzaron su punto máximo, y ahora los métodos conexionistas: las redes neuronales están recibiendo cada vez más atención.

Algunas técnicas NN para el procesamiento de imágenes / audio / lenguaje ya están en producción. Muchas técnicas parecen extremadamente interesantes, pero necesitamos un hardware un poco mejor para que sean prácticas. Y muchas grandes empresas y nuevas empresas están trabajando exactamente en este tipo de hardware.

Se está investigando mucho, especialmente en el aprendizaje por refuerzo. Resultados interesantes, pero muy pocas aplicaciones reales por ahora.

El campo de la IA está creciendo y las exageraciones recientes ayudaron mucho a obtener la financiación adecuada para I + D.

La IA está en tendencia en estos días y sí, es el futuro. La inteligencia artificial nos está ayudando en todos los aspectos, desde cirugías hasta rastreo criminal … desde la conducción autónoma hasta la exploración espacial como usted lo nombra y cada industria lo está planeando e implementando, no creo que sea una amenaza si podemos controlarlo, pero como De hecho, todo viene con sus ventajas y desventajas. El ejemplo de IA más comentado recientemente fue Sophia, un nuevo robot humanoide de IA creado por David Hanson de Hanson Robotics. Se le ha otorgado la ciudadanía en Arabia Saudita. Sophia desafía el pensamiento convencional de cómo debería ser un robot. Diseñada para parecerse a Audrey Hepburn, Sophia encarna la belleza clásica de Hepburn. Sophia es el último y más avanzado robot de Hanson Robotics. También se ha convertido en una favorita de los medios, después de haber dado numerosas entrevistas a múltiples medios de comunicación, cantó en un concierto e incluso apareció en la portada de una de las principales revistas de moda.

Para obtener más información, puede ver este video muy agradable sobre el robot humanoide Sophia.

AI puede responder a problemas cada vez más simples (reconocimiento de rostros, reconocimiento de objetos) y hacerlo a una escala y costo muy convincentes. La IA ha vencido a un jugador superior de Go, por lo que está claro que dentro de un dominio * estrecho * ha comenzado a ser capaz de hacer cosas impresionantes. El robot que ganó en Go no pudo operar un robot y llegar ao desde una ubicación física donde se está jugando un juego de Go físico, no pudo operar un robot para mover piezas de Go, no pudo enseñarle a un Go humano, no puede hacer nada más que jugar Go.

Dentro de dominios estrechos, la IA se está volviendo muy poderosa y útil. Los humanos operan regularmente a través de dominios * amplios * (un jugador Go humano malo aún podría llegar a un juego, mover piezas, enseñar a alguien nuevo en el juego, llegar a casa mientras se detiene en una tienda para comprar cosas para hacer un sándwich y hacer un sándwich cuando llegaron a casa … no hay IA que pueda hacer dos partes de eso).

Para tareas repetitivas en un dominio estrecho, la IA funciona muy bien … para cualquier otra cosa no funciona.

Ver Computación Cognitiva e Inteligencia Artificial

Es casi lo mismo que ha sido desde su inicio: mucho humo y espejos, mucha exageración, muy poca sustancia, esencialmente ningún progreso.

En los últimos años, no es que la IA haya alcanzado alturas cada vez mayores, es que el umbral de lo que se refiere hiperbólicamente a la IA se ha establecido cada vez más bajo. Eventualmente, un horno de microondas programable calificará como “inteligencia artificial”.

Creo que la situación actual de la inteligencia artificial es un secreto muy bien guardado. Es la nueva carrera armamentista, porque si alguien lo logra, estarán instantáneamente a años luz de todos los demás, y literalmente NO HABRÁ MANERA de seguirle el paso, incluso si descubren IA solo unas pocas semanas después.