Coding competition. The battle in AI. Artificial intelligence looks tailor-made for incumbent tech giants. Is that a worry?
The Economist [2017], "Coding competition. The battle in AI. Artificial intelligence looks tailor-made for incumbent tech giants. Is that a worry?", The Economist, London, 7 de diciembre, https://www.economist.com/news/leaders/21732111-artificial-intelligence-...
No hay rama de la tecnología más activa que la Inteligencia Artificial (IA), esto se puede observar en el número creciente de fusiones y adquisiciones (F&A) y el monto acumulado por el capital emprendedor (Dato Crucial 1 y 2). En el corazón de la frenética competencia se encuentran algunas grandes empresas estadounidenses conocidas: Alphabet, Amazon, Apple, Facebook y Microsoft; y por su parte algunas empresas chinas, Alibaba y Baidu. Todas comparten ser entusiastas adquisidoras de empresas de IA, principalmente con el objetivo de apropiarse del conocimiento de los empleados. Conciben la IA como una manera de mejorar/renovar sus servicios existentes (desde el procesamiento de datos en la nube hasta logísticos) y mirar hacia nuevos negocios (desde carros autónomos hasta la realidad aumentada*).
Un temor creciente gira en torno a las posibilidades de que las actuales corporaciones gigantes tecnológicas aumenten su poder y con ello pueda perjudicar el desarrollo de la IA. En efecto, la revista señala que estas grandes empresas tienen importantes ventajas en la batalla por la IA: cuentan con toneladas de información y una gran capacidad de computación –especialmente China, que se estima va a la delantera.
Para The Economist todo eso dependerá de tres cuestiones centrales:
1. El desarrollo de la IA vinculado a grandes cantidades de información. Actualmente las máquinas son entrenadas con enormes bases de datos para reconocer patrones. Si la IA se mantiene esencialmente dependiente de las bases de información del mundo real, los gigantes tecnológicos se mantendrán a la cabeza, pues son ellos quienes conservan abundantes cantidades de información y están ganando terreno en nuevas áreas (como en el cuidado de la salud). Otra alternativa es el desarrollo de simulaciones que sirvan para que las propias máquinas se enseñen a sí mismas, utilizando información sintética o proveniente de entornos virtuales (Dato Crucial 3). Este tipo de aprendizaje podría desafiar las ventajas de los gigantes tecnológicos.
2. La segunda cuestión enfatiza lo vital que seguirá siendo la información para ciertas aplicaciones, y cuanta de ésta terminará siendo controlada por los gigantes tecnológicos. Las grandes corporaciones tienen fuerte influencia en el terreno de los consumidores y están entrando a nuevas áreas –desde la medicina como Amazon, hasta la compra de LinkedIN por Microsoft–. Pero la información en el reino corporativo es difícil de obtener y por ende su valor en el mercado se está incrementando (Dato Crucial 4).
3. La tercera cuestión es sobre la apertura y libertad del conocimiento en IA. La habilidad de los gigantes tecnológicos para reclutar expertos en IA de las universidades está relacionada con su disposición para publicar investigaciones (Dato Crucial 5). Mucho dependerá de las regulaciones en el tema, en específico si deciden obligar a las empresas a detallar el uso de la información (Dato Crucial 6). Para la revista la disposición y accesibilidad de la información es el elemento determinante en la competencia venidera.
* Realidad aumentada: Es el término que se usa para definir la visión de un entorno físico del mundo real, a través de un dispositivo tecnológico, es decir, los elementos físicos tangibles se combinan con elementos virtuales, logrando de esta manera crear una realidad aumentada en tiempo real. Consiste en un conjunto de dispositivos que añaden información virtual a la información física ya existente, es decir, añadir una parte sintética virtual a la real (https://es.wikipedia.org/wiki/Realidad_aumentada).
1. Gráfica 1. Número de F&A a nivel mundial relacionadas con Inteligencia Artificial, 2010-2017. La gráfica muestra una tendencia creciente, que se acelera principalmente en 2016 y 2017. Su punto más alto suma casi 120 F&A con un valor acumulado de 21.3 mil millones de dólares en diciembre de 2017 (cerca de 26 veces el valor alcanzado en 2015).
2. En los primeros 9 meses de 2017 el capital emprendedor [venture-capital] invertido en IA sumó un total de 7.6 mil millones de dólares, comparado con 5.4 mil millones en todo el 2016 (PitchBook).
3. Una versión pionera ha sido el programa desarrollado por DeepMind (de Alphabet) para jugar el juego asiático de mesa Go. La última versión del programa solo requirió que se le indicaran las reglas del juego, posteriormente empezó a jugar contra sí misma y dentro de tres días superó a su versión predecesora y finalmente logró vencer al campeón mundial humano.
4. Waymo (propiedad de Alphabet) es el desarrollo de autos autónomos con más prácticas en el mundo real –con un recorrido de más de 6.5 km en calles públicas–, sin embargo, algunas automotrices ya establecidas o empresas emergentes como Tesla, pueden generar más información gracias a su flota de autos existente. Otras firmas como Mobiley, una firma de tecnología de autos autónomos (de Intel), también está en la carrera.
5. Google y Facebook tiene librerías de software abiertas para desarrolladores externos, pero sus incentivos para compartir información o algoritmos valiosos, es baja.
6. La normatividad de protección de datos europea exige a las empresas obtener un consentimiento explícito para señalar cómo utilizan la información y facilitar a sus usuarios la transferencia de su información personal a otros proveedores. China intentará ayudar a sus empresas manteniendo una regulación insignificante en el tema.
El artículo vislumbra el panorama de fuerte competencia por llegar primero a la cima del desarrollo de la Inteligencia Artificial. La cima, o bien, la vanguardia tecnológica cede ventajas de competencia respecto a sus rivales, por ende apropiarse de las grandes bases de datos, o formas alternativas de generar conocimiento para la automatización del aprendizaje es una de las piezas clave por las que actualmente se desarrolla la IA. Entre los mecanismos fundamentales, a pesar de destinar grandes cantidades en I&D, se cuenta la apropiación del conocimiento emergente, innovador, mediante F&A. Una característica esencial en la dinámica capitalista es su constante desplazamiento dialéctico entre apertura y privatización del conocimiento colectivo para poder generar ganancias privadas.
La IA es un dominio estratégico no sólo por la expansión de la frontera de la valorización sino y sobre todo por el impulso que da a la automatización generalizada, que a su vez, representa un salto en el productividad... y anulación de eventuales consumidores. Como todas las fugas hacia adelante, la IA sólo podrá ser empleada en cierto ámbitos so pena de crear contradicciones que cuestionen la viabilidad del sistema capitalista.
Otra ficha en el LET sobre la batalla por la IA: