La inteligencia artificial
(IA) va a transformar todos los aspectos de nuestras vidas, empezando
por nuestros lugares de trabajo, hogares y vehículos.
Si bien es cierto
que las herramientas de IA ya son ampliamente conocidas en la búsqueda
en Internet, en las computadoras con reconocimiento de voz y en juegos
como el ajedrez, en los próximos años la IA se generalizará cada vez
más, en todos los ámbitos, desde los vehículos hasta los robots y la
medicina. Esto tendrá repercusiones significativas para la sociedad,
porque la IA realizará muchas tareas que, hasta ahora, han sido
realizadas por seres humanos. En su discurso de apertura del Consumer Electronics Show
de Las Vegas, en enero de 2019, Ginni Rometty, directora ejecutiva de
IBM, predijo que, gracias a la inteligencia artificial, “el 100% de los
puestos de trabajo serán diferentes”.
Pero, ¿qué se entiende exactamente por IA? ¿Cuáles son las
tecnologías y las aplicaciones que constituyen la IA? ¿Y qué sabemos
acerca de la investigación actual en este terreno, dónde se está
llevando a cabo, quién la está llevando a cabo y a qué campos se aplica?
En un nuevo estudio destacado de la OMPI, el primero de una serie de
informes en los que se examinan las tendencias de la tecnología, se
ofrecen algunas respuestas a esas preguntas, basándose en datos
procedentes de solicitudes de patente, publicaciones científicas y
análisis de tendencias realizados por especialistas en inteligencia
artificial. En esta primera publicación de la OMPI de la serie Tendencias de la tecnología
se establece una taxonomía para agrupar por categorías las tecnologías y
aplicaciones de la IA que pueden utilizarse en futuras investigaciones.
También se proporciona una base común de información sobre la IA para
los responsables políticos y los encargados de la toma de decisiones de
gobiernos y empresas, así como para los ciudadanos interesados que están
lidiando con esta novedosa y arrolladora tecnología.
Como señalara el director general de la OMPI, Francis Gurry, en un
comunicado de prensa en el que se anunciaba el reciente lanzamiento del
informe en Ginebra, “las ramificaciones de la IA para el futuro del
desarrollo humano son de gran alcance. El primer paso para maximizar los
beneficios generalizados de la IA y hacer frente al mismo tiempo a los
desafíos éticos, legales y normativos es crear una base fáctica común
para la comprensión de la inteligencia artificial. Al presentar el
primer estudio de su serie “Tendencias de la tecnología”, la OMPI tiene
la satisfacción de poder aportar previsiones basadas en datos empíricos y
contribuir así a la formulación de políticas mundiales sobre el futuro
de la IA, su gobernanza y el marco de PI en el que se sustenta”.
El auge de la AI
En el informe se pone de relieve un enorme crecimiento de la
innovación basada en la IA. Desde la aparición de la inteligencia
artificial en los años 1960, los innovadores y los investigadores han
presentado casi 340.000 solicitudes de patente de invenciones
relacionadas con ella y han publicado más de 1,6 millones de
publicaciones científicas al respecto. Las patentes relacionadas con la
IA se han disparado en los últimos años, de modo que más de la mitad de
las invenciones publicadas desde 2013 pertenecen a ese ámbito.
En el informe también se da cuenta de un desplazamiento de la
investigación teórica hacia la utilización de tecnologías de IA en
productos y servicios comerciales. El auge de las publicaciones
científicas comenzó alrededor de 2001, aproximadamente 12 años antes de
que se produjera un fuerte aumento en las solicitudes de patente. La
proporción existente entre publicaciones científicas e invenciones ha
disminuido de 8:1 en 2010 a 3:1 en 2016, lo cual indica un
desplazamiento de la investigación teórica a la aplicación real.
Zambullirse en el aprendizaje profundo
El término IA abarca muchas técnicas diferentes que se examinan en
detalle en el informe. La más destacada es el aprendizaje automático.
La IA transformará todas las facetas de la sociedad. Es una gran promesa para mejorar nuestras vidas y el mundo en que vivimos, pero para ello será necesario crear un ecosistema de IA que garantice un crecimiento sostenible a largo plazo.
Andrew Ng, director ejecutivo, Landing AI y deeplearning.ai
El aprendizaje automático, como las técnicas que utilizan los
servicios de transporte compartido para evitar desplazamientos en la
medida de lo posible, es un tipo de IA que se centra en algoritmos que
permiten a las máquinas aprender a medida que procesan datos nuevos y
hacer pronósticos o tomar decisiones acerca de esos datos sin que estén
programadas de forma explícita para llevar a cabo esa tarea. El
aprendizaje automático, en particular las redes neuronales que han
revolucionado la traducción automática, aparece en más de un tercio de
todas las invenciones de IA conocidas.
Resulta aún más sorprendente la importancia del aprendizaje profundo,
una técnica de aprendizaje automático que tiene la capacidad de cambiar
radicalmente la IA. El aprendizaje profundo es la técnica que crece más
rápidamente en las aplicaciones estudiadas, habiéndose multiplicado por
20 las solicitudes de patente, de 118 en 2013 a 2.399 en 2016, lo que
equivale a un crecimiento medio anual del 175%. En cambio, en el mismo
período, el número de solicitudes de patente para todas las tecnologías
aumentó sólo un 33%, es decir, un crecimiento medio anual del 10%. El
aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático que procura
entender el mundo por medio de una jerarquía de conceptos e implica
múltiples capas de procesamiento de datos. Ya ha dado excelentes
resultados en las herramientas de reconocimiento de voz y traducción
automática más conocidas.
Tendencias sectoriales
Las patentes relacionadas con la IA no solo divulgan las técnicas y
aplicaciones de la IA, sino que a menudo también hacen referencia a un
campo o un sector en los que se aplican. En el informe de la OMPI se
señala que muchos sectores e industrias están explorando formas de
aprovechar el potencial comercial de la IA. Entre ellos se incluyen la
banca, el entretenimiento, la seguridad, la industria, la producción, la
agricultura y las redes. Muchas tecnologías relacionadas con la IA
tienen aplicación en diferentes sectores, como lo demuestra el gran
número de patente de IA que hacen referencia a múltiples sectores.
Los sectores que experimentaron los índices de crecimiento más
elevados en las solicitudes de patente relacionadas con la IA entre 2013
y 2016, con un incremento anual de al menos un 28% cada uno, son la
agricultura, la banca y las finanzas, la informática aplicada al
gobierno digital, la práctica del Derecho y el transporte. Dentro de
estas actividades económicas, las áreas que se desarrollan con mayor
rapidez son la aeroespacial y la aviónica, que crecieron en promedio un
67% entre 2013 y 2016; seguidas por las ciudades inteligentes (47%); los
vehículos autónomos (42%); la atención al cliente (38%); y la
computación afectiva, que permite que las máquinas reconozcan los
sentimientos de los seres humanos (37%).
Las empresas y universidades líderes
Las mayores carteras de patentes de IA están en manos de empresas
japonesas y estadounidenses (véase el cuadro 1). Si bien las empresas de
consumo japonesas son mayoritarias, los dos primeros puestos están
ocupados por las empresas estadounidenses IBM y Microsoft, cuyas
carteras de patentes incluyen una amplia gama de aplicaciones y técnicas
de IA.
La actividad de patentamiento en el ámbito de la inteligencia artificial está avanzando con rapidez, con lo que es previsible que haya un número muy importante de nuevos productos, aplicaciones y técnicas basados en la IA que transformarán nuestro quehacer cotidiano.
Francis Gurry, director general, OMPI
No obstante, hay empresas que sobresalen en diferentes esferas
tecnológicas. Por ejemplo, el gigante chino de Internet Baidu se
desmarca en aprendizaje profundo; Toyota, Bosch y Hyundai son líderes en
transporte, y Siemens, Philips y Samsung están a la cabeza en las
ciencias médicas y de la vida.
La relevancia de las universidades y las instituciones públicas de
investigación en la lista de los principales solicitantes de patentes es
menor, puesto que son solo 167 entre los 500 solicitantes de patentes
más importantes. Sin embargo, son líderes en ciertas esferas.
Las instituciones académicas chinas representan 17 de los 20 actores
más importantes en cuanto a la actividad de patentamiento, así como 11
de las 20 instituciones principales en lo que atañe a las publicaciones
científicas relacionadas con la IA (véase el cuadro 2). Estas
instituciones destacan especialmente en la tecnología incipiente del
aprendizaje profundo. La Academia China de Ciencias (por su sigla en
inglés, CAS) supera a otras instituciones similares, con más de 2.500
familias de patentes y más de 20.000 publicaciones científicas sobre IA.
Además, la Academia China de Ciencias posee la cartera de patentes más
amplia en materia de aprendizaje profundo, con 235 familias de patentes.
Las instituciones chinas están consolidando su liderazgo. De 2013 a
2016, sus solicitudes de patente relacionadas con la IA crecieron a un
ritmo de más del 20% anual, igualando o superando los índices de
crecimiento de organismos de otros países.
Las instituciones de la República de Corea también figuran entre las
más importantes del mundo académico, en particular el Instituto de
Investigación de Electrónica y Telecomunicaciones (ETRI). Diecinueve
universidades o instituciones públicas de investigación de la República
de Corea figuran entre los 500 principales solicitantes de patentes,
seguidos de 20 de los Estados Unidos de América y cuatro del Japón. Solo
cuatro instituciones europeas aparecen en esta lista. El lugar más
elevado entre las instituciones europeas lo ocupa el instituto alemán
Fraunhofer (159.º).
Mercados clave para la innovación
A partir de los datos de las oficinas más populares para la
presentación de solicitudes de patente relacionadas con la IA, el
informe señala los lugares más destacados de la investigación en ese
campo. La Oficina de Patentes y Marcas de los Estados Unidos de América
(USPTO) y la Administración Nacional de Propiedad Intelectual de China
(CNIPA) encabezan la lista, seguidas por la Oficina Japonesa de Patentes
(JPO). Estas tres oficinas concentran el 78% de todas las solicitudes
de patente presentadas en relación con la IA. Sin embargo, existe una
diferencia notable entre las solicitudes presentadas en el Japón y los
Estados Unidos de América, por una parte, y las presentadas en China,
por otra. Si bien alrededor de un tercio de las solicitudes presentadas
en las dos primeras oficinas se presentan posteriormente en otros
países, solo el 4% de las solicitudes de patente presentadas por primera
vez en China se vuelven a presentar posteriormente en otros países.
Esto revela que muchas entidades chinas tienden a presentar solicitudes
de patente únicamente en su país, considerando quizás que constituye el
mercado clave para sus invenciones.
Retos de política
Los datos sobre patentes y publicaciones científicas demuestran el
rápido ritmo de la innovación en materia de IA. Esta tendencia,
combinada con la amplia aplicación de muchas tecnologías de IA y su
potencial incidencia en la vida cotidiana de las personas, significa que
las tecnologías de IA están planteando una serie de retos políticos a
los gobiernos y a los reguladores.
Estos retos incluyen la utilización y la protección de los datos
personales, el desarrollo de normas y la divulgación de datos, la forma
de financiar la innovación, la regulación de las nuevas tecnologías e
incluso el riesgo de que una IA altamente avanzada, lo que algunos han
denominado “superinteligencia”, pueda suponer una amenaza para la
existencia humana. Expertos destacados en el ámbito de la IA abordan
algunas de estas cuestiones en el informe de la OMPI, que también
describe algunos de los enfoques normativos que están adoptando los
gobiernos de varios países.
Una de las colaboradoras, Myriam Côté, del MILA (Montreal Institute for Learning Algorithms)
del Canadá, observa que formamos parte de la primera gran ola de la
revolución de la IA: “Pronto observaremos cada vez más los efectos de
esta tecnología en nuestras vidas. Algunos de ellos deberían llamar
nuestra atención: la privacidad de los datos personales, la generación
de noticias falsas, la pérdida de empleo, la manipulación del mercado
financiero, los sesgos en los datos, las cuestiones de diversidad,
etcétera”. El MILA, al igual que otras instituciones de investigación,
está trabajando para fomentar la toma de conciencia y la comprensión de
estos problemas.
In future it will be possible to detect diseases from data collected by wearable sensors, and to suggest optimal treatments to prevent these diseases from developing.
Professor Boi Faltings, Director of the AI Lab at the EPFL
Algunos expertos abordan el impacto que tendrá la IA en determinados
campos, como la medicina digital, y las cuestiones que planteará su uso.
Boi Faltings, de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne
(EPFL), señala que una aplicación de teléfono inteligente puede detectar
el cáncer de piel en una fase temprana a partir de una imagen tomada
con una cámara: “En el futuro será posible detectar enfermedades a
partir de los datos recogidos por sensores ponibles y sugerir
tratamientos óptimos para combatirlas. Esto, sin embargo, requerirá
grandes esfuerzos de recolección de datos y posiblemente nuevos avances
para asegurar la privacidad de los datos”. Otro colaborador, Aristotelis
Tsirigos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Nueva York, en
los Estados Unidos de América, describe un estudio reciente para
automatizar el diagnóstico del cáncer de pulmón usando IA y datos del
diagnóstico por imágenes. La precisión del sistema de IA fue del 97 por
ciento, ligeramente mejor que el rendimiento de tres patólogos que
diagnosticaron el mismo grupo de tumores.
Por su parte, el inversionista Kai Fu Lee predice que el próximo
cambio en la IA será el perfeccionamiento de las tecnologías para que se
ajusten a las aplicaciones reales: “Estamos al final de la etapa de
descubrimiento y es probable que haya una etapa de aplicación”, dice.
Haifeng Wang, de Baidu, comparte esta opinión: “El último boom
de la IA podría resumirse en general como el gran salto de las
aplicaciones funcionales gracias a la explosión de los macrodatos, el
poder de computación y los algoritmos, en continuo avance. Ahora es
cuando las aplicaciones de IA tienen una incidencia real en la
economía”.
Sin embargo, esta aplicación plantea desafíos tanto para las empresas
como para los gobiernos. El Foro Económico Mundial trabaja con
empresas, gobiernos, la sociedad civil, organizaciones
intergubernamentales y el mundo académico para crear conjuntamente
mecanismos de gobernanza en el ámbito de la IA, como el AI Board Toolkit
(Guía práctica sobre IA para empresas). Kay Firth-Butterfield, del
Foro, sostiene que pronto todas las empresas deberán elaborar una
estrategia en materia de IA y analizar la incidencia que tiene en sus
actividades: “Se corre el riesgo de que una marca pierda valor si se
toman decisiones erradas acerca del uso de la IA. Por lo tanto, es
importante pensar ahora en los distintos mecanismos de regulación y
otros tipos de mecanismos de gobernanza, pues el ritmo tan rápido al que
se producen los cambios en esta rama de la tecnología no deja margen
para esperar”.
El informe de la OMPI Tendencias de la tecnología – Inteligencia artificial y
diversos materiales de referencia, incluida una serie de opiniones de
especialistas líderes en el campo de la IA y un glosario de términos,
puede consultarse en la dirección siguiente: https://www.wipo.int/tech_trends/es/artificial_intelligence/index.html.
Figura 1: Familias de patentes relacionadas con la IA y publicaciones científicas desglosadas por año de primera publicación.
Figura 2: Relación entre las publicaciones científicas y las familias de patentes por año de primera publicación.
Cuadro 1: Solicitudes de patente publicadas: las 10 empresas más importantes
| Puesto | Empresa | Número |
|---|---|---|
| 1 | IBM (EE.UU.) | 8.290 |
| 2 | Microsoft (EE.UU.) | 5.930 |
| 3 | Toshiba (Japón) | 5.223 |
| 4 | Samsung (República de Corea) | 5.102 |
| 5 | NEC (Japón) | 4.406 |
| 6 | Fujitsu (Japón) | 4.303 |
| 7 | Hitachi (Japón) | 4.233 |
| 8 | Panasonic (Japón) | 4.228 |
| 9 | Canon (Japón) | 3.959 |
| 10 | Alphabet (EE.UU.) | 3.814 |
Cuadro 2: Solicitudes de patente relacionadas con la IA: Las 10 universidades/instituciones públicas de investigación más importantes
| Puesto | Institución | Número |
|---|---|---|
| 1 | CAS (República Popular China) | 2.652 |
| 2 | ETRI (República de Corea) | 1.936 |
| 3 | Universidad de Xidian (RPC) | 1.423 |
| 4 | Universidad de Zhejiang (RPC) | 1.394 |
| 5 | Industry Academic Cooperation Foundation Korea (República de Corea) | 1.281 |
| 6 | Beijing University of Technology (RPC) | 1.190 |
| 7 | Universidad de Tsinghua (RPC) | 1.172 |
| 8 | Universidad de Beihang (RPC) | 1.026 |
| 9 | Universidad de Chongqing (RPC) | 996 |
| 10 | Universidad de Tianjin (RPC) | 922 |
