La economía está baja, pero la IA está de moda. ¿A dónde vamos desde aquí?


Esto está muy lejos de la reputación del campo en la década de 1990, cuando Wooldridge estaba terminando su doctorado. La IA todavía se consideraba una búsqueda extraña y marginal; el sector tecnológico en general lo vio de una manera similar a cómo la medicina establecida ve la homeopatía, dice.

El auge de la investigación de IA de hoy ha sido impulsado por las redes neuronales, que vieron un gran avance en la década de 1980 y funcionan simulando los patrones del cerebro humano. En aquel entonces, la tecnología chocó contra un muro porque las computadoras de la época no eran lo suficientemente poderosas para ejecutar el software. Hoy tenemos muchos datos y computadoras extremadamente poderosas, lo que hace que la técnica sea viable.

Cada pocos meses parecen surgir nuevos avances, como el chatbot ChatGPT y el modelo de texto a imagen Stable Diffusion. Las tecnologías como ChatGPT aún no se exploran por completo, y tanto la industria como la academia todavía están trabajando en cómo pueden ser útiles, dice Stone.

En lugar de un invierno de IA en toda regla, es probable que veamos una caída en la financiación de la investigación de IA a más largo plazo y más presión para ganar dinero usando la tecnología, dice Wooldridge. Los investigadores de los laboratorios corporativos estarán bajo presión para demostrar que su investigación puede integrarse en los productos y, por lo tanto, ganar dinero, agrega.

Eso ya está pasando. A la luz del éxito de ChatGPT de OpenAI, Google ha declarado una situación de amenaza de “código rojo” para su producto principal, Search, y está buscando renovar agresivamente Search con su propia investigación de IA.

Stone ve paralelos con lo que sucedió en Bell Labs. Si los laboratorios de IA de Big Tech, que dominan el sector, se alejan de la investigación profunda a más largo plazo y se enfocan demasiado en el desarrollo de productos a corto plazo, los investigadores de IA exasperados pueden irse a la academia, y estos grandes laboratorios podrían perder su control sobre la innovación. él dice.

Eso no es necesariamente algo malo. Hay mucha gente inteligente buscando trabajo en este momento. Los capitalistas de riesgo están buscando nuevas empresas en las que invertir a medida que las criptomonedas se desvanecen, y la IA generativa ha demostrado cómo la tecnología se puede convertir en productos.

Este momento presenta al sector de la IA una oportunidad única para jugar con el potencial de la nueva tecnología. A pesar de todo el pesimismo en torno a los despidos, es una perspectiva emocionante.