¡Disculpe la breve digresión, pero le prometo que vendré a responder su pregunta!
Hay un tropo en la comunidad de IA de que los problemas de AI son problemas de AI hasta que ya no lo son. Es decir, los problemas que consideramos AI hoy no serán “AI” una vez que avancemos en ellos porque no se sentirán tanto como inteligencia, sino que se sentirán más como algoritmos e ingeniería de software. Tenemos la tendencia de atribuir solo “inteligencia” a habilidades que no podemos explicar, por lo que una vez que podemos explicarlas, parecen menos como inteligencia.
Podemos ver esto ya con muchos trabajos que se han separado del paraguas más amplio de la IA. La visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural son campos bastante bien definidos y bien desarrollados en la actualidad, pero surgen de las ideas más amplias de la inteligencia artificial. Sin embargo, hemos logrado un gran progreso al abordar esos problemas, por lo que hay muchos trabajos que se centran exclusivamente en esas áreas.
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Entonces, la respuesta a su pregunta es doble: una, cuáles son los trabajos actuales en IA, y dos (y lo más importante en mi opinión), ¿cuáles son los trabajos futuros en IA?
Actualmente, hay muchos trabajos en exactamente esas áreas que describí anteriormente: los ingenieros de visión por computadora diseñan sistemas que pueden percibir escenas automáticamente, inferir relaciones entre objetos y hacer predicciones. ¿Sabes cómo Facebook puede detectar automáticamente la presencia de personas en las fotos? ¿O cómo perciben los automóviles autónomos la presencia de peatones u obstáculos? Esos son problemas de visión por computadora que han surgido de la maduración del campo como un problema de IA. La visión por computadora será la fuente de muchos trabajos en el futuro cercano: las empresas de seguridad pueden usarla para diferenciar automáticamente al personal permitido de los intrusos; los profesionales de marketing pueden usarlo para medir mejor el impacto de los anuncios; los analistas deportivos pueden usarlo para obtener datos increíbles de secuencias de video; y mucho, mucho más.
Pero como dije, creo que lo más interesante son los trabajos que aún no existen. A medida que los campos de IA continúen madurando, veremos un énfasis creciente en la interacción entre usuarios humanos y tecnologías equipadas con AI. ¿Cómo perciben los agentes de IA las intenciones humanas? ¿Cómo perciben el estado de ánimo y el tono? Hay un campo llamado interfaces de usuario inteligentes que, en mi opinión, verá una de las próximas grandes explosiones: IA específicamente dirigida a la experiencia del usuario. Eso va a interactuar con el Internet emergente de las cosas de maneras fascinantes; ¿Cómo colaboran los dispositivos inteligentes a tu alrededor para hacerte la vida más fácil? ¿Cómo predicen tus necesidades? Estamos entrando en una edad en la que, por ejemplo, su reloj podría percibir algo sobre su ejercicio del día, emitir una recomendación a su cocina para preparar un refrigerio y luego recomendar que su calendario modifique su horario para dejar tiempo para un descanso.
Esos son trabajos en Internet de las cosas, en interfaces de usuario inteligentes, en dispositivos portátiles y más; La IA puede tocar todas estas cosas. Y soy culpable de hacer eco de mi propio sesgo hacia HCI aquí; Hay muchos trabajos emergentes en IA que están mucho más alejados de la experiencia del usuario, como la gestión inteligente de los sistemas de tráfico (una nueva era para los ingenieros de tráfico) o la construcción de vehículos autónomos para la exploración extraplanetaria.
Para ser honesto, tengo problemas para pensar en cualquier dominio que no tenga implicaciones para la inteligencia artificial. La IA intenta abordar problemas que actualmente solo pueden ser resueltos por humanos, y casi todos los dominios tienen humanos. En muchos sentidos, podemos pensar en la IA como un campo paraguas como la Ingeniería. Pocas personas trabajan en “ingeniería”; Trabajan en ingeniería mecánica, ingeniería nuclear o ingeniería civil. Sin embargo, todavía hay principios fundamentales de ingeniería cubiertos en todas las disciplinas. Del mismo modo, cuando estudiamos IA, generalmente terminamos acercándonos a problemas específicos, como comprender el lenguaje natural o la interacción en vivo con los humanos; pero todavía hay principios fundamentales que abarcan el espacio de la IA, y es fundamental comprender esos principios para estar preparados para los trabajos que aún no existen.
