Tecnológicas

Por qué China liderará la Inteligencia Artificial

Cuando la Inteligencia Artificial es capaz de ganar a una persona jugando al póker, hay que empezar a replantearse fundamentos hasta ahora inamovibles. Si la máquina adquiere nuevas habilidades 'humanas', como la intuición, ¿hasta dónde podrá llegar?

27 febrero, 2018 09:36

El problema es que estos 'cerebros' actúan por aprendizaje. Por eso son tan útiles para tareas repetitivas. Sin embargo, cuando tienes impacto en el mundo real y cometes un error no puedes decir: 'Aprenderé de ellos'. 

Así plantea este debate el CEO de Microsoft, Satya Nadella, quien apunta que el verdadero reto de la tecnología en los dos próximos años es establecer ese marco ético. Hasta Apple, conocida por su reticencia a colaborar o publicar sus investigaciones, se ha unido al consorcio Partnership on AI, donde compartirá mantel con otras grandes tecnológicas como Amazon, Google, Facebook, IBM o Microsoft. El propósito es asentar esas bases.

Mientras Occidente intenta resolver estas incógnitas, Oriente sigue avanzando. El Foro Económico Mundial no duda al declarar a China como futuro líder mundial de la Inteligencia Artificial. Y es que el país reúne las cinco condiciones clave para el desarrollo de esta tecnología: datos masivos, sistemas de marcado de datos automáticos, científicos superiores, requisitos industriales definidos y potencia informática altamente eficiente.

Como suele suceder, su avance se debe, en buena parte, a la necesidad. Resulta que China tiene uno de los mayores mercados internet del mundo, con unos 800 millones de usuarios. Con esas magnitudes de clientes, las empresas se ven obligadas a recurrir a una ayuda extra, en este caso la Inteligencia Artificial, para poder mejorar y escalar.

Pero además, en China se produce una paradoja que le da ventaja frente a Occidente, especialmente frente a Estados Unidos, que actualmente lidera el desarrollo. Aunque aún hay barreras 'visibles' para ingresar en el mercado chino, su política de Inteligencia Artificial es relativamente más accesible para la experimentación y el diseño de nuevas soluciones.