El aprendizaje automático, especialmente el aprendizaje profundo, está obligando a una reevaluación de cómo se diseñan los chips y los sistemas, lo que cambiará la dirección de la industria en las próximas décadas. La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo de la computación, desde los chips hasta el software y los sistemas. Aunque todavía podemos referirnos a estas computadoras como “Máquinas de Turing Universales”, como lo hemos hecho durante más de ochenta años, en la práctica serán diferentes a la forma en que se han construido y utilizado hasta ahora.

Este cambio es de interés tanto para aquellos que se preocupan por lo que hacen las computadoras, como para aquellos interesados en el aprendizaje automático en todas sus formas. En febrero, el jefe de investigación de IA de Facebook, Yann LeCun, dio una charla en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido en San Francisco, una de las conferencias de chips informáticos más antiguas del mundo. En ISSCC, LeCun dejó claro la importancia de la tecnología informática para la investigación en IA. “Las capacidades de hardware y las herramientas de software motivan y limitan el tipo de ideas que los investigadores de IA imaginarán y se permitirán perseguir”, dijo LeCun. “Las herramientas a nuestra disposición moldean nuestros pensamientos más de lo que estamos dispuestos a admitir”.

No es difícil ver cómo esto ya ha sido el caso. El surgimiento del aprendizaje profundo, a partir de 2006, se produjo no solo debido a toneladas de datos y nuevas técnicas en el aprendizaje automático, como la “deserción”, sino también debido al creciente poder de cálculo. En particular, el uso cada vez mayor de unidades de procesamiento gráfico, o “GPUs”, de Nvidia, permitió una mayor paralelización del cálculo. Esto hizo posible el entrenamiento de redes mucho más grandes que en el pasado. La premisa ofrecida en la década de 1980 de “procesamiento distribuido en paralelo”, donde los nodos de una red artificial se entrenan simultáneamente, finalmente se hizo realidad. Algunos creen que el aprendizaje automático está listo para hacerse cargo de la mayoría de la actividad informática del mundo.

Durante el ISSCC de febrero, LeCun habló con ZDNet sobre el cambiante panorama de la informática. Según LeCun, “si miramos cinco o diez años en el futuro y nos preguntamos en qué gastan su tiempo las computadoras, en su mayoría creo que estarán haciendo cosas como el aprendizaje profundo, en términos de la cantidad de cálculos”. LeCun agregó que el aprendizaje profundo puede no representar la mayor parte de las ventas de computadoras en términos de ingresos, pero “en términos de cómo gastamos nuestros milivatios o nuestras operaciones por segundo, se gastarán en redes neuronales”.

El futuro de la computación está indudablemente ligado al aprendizaje automático. A medida que esta tecnología continúa avanzando, veremos cambios significativos en la forma en que se diseñan y utilizan los chips y los sistemas. La IA se convertirá en una parte integral de nuestras vidas, afectando la forma en que interactuamos con la tecnología y cómo se desarrollan las aplicaciones y los servicios. Es emocionante pensar en las posibilidades que el aprendizaje automático nos ofrece y cómo puede mejorar nuestra sociedad en general.