El 10% crític

Els informàtics Sayash Kapoor i Arvind Narayanan, de la Universitat de Princeton, sostenen que l’èxit de la intel·ligència artificial en un camp concret no es tradueix automàticament en beneficis en qualsevol altra disciplina. Per exemple, la resolució de problemes de percepció gràcies a sistemes de visió per ordinador no equival a formular prediccions encertades. Encoratjats per empresaris com Mark Zuckerberg, aquests dos experts diuen que sovint els desenvolupadors d’intel·ligència artificial «es mouen ràpidament». Tot i això, reconeixen que aquest enfocament «no s’ajusta bé» a terrenys com «els cotxes autònoms o els vehicles d’atenció mèdica», on un error pot resultar «catastròfic». I assenyalen que, després d’un 90% d’esforç ben orientat, hi pot haver un 10% que ho malmeti tot. Sigui com sigui, els nous algorismes són extremadament vàlids per identificar objectes en escenes complexes, transcriure la parla humana o generar imatges a partir dels suggeriments oferts per un text. Els professionals d’aquesta àrea viuen entre la frustració del dia a dia i les entusiastes promeses difoses per líders tecnològics com Elon Musk, que va predir que un Tesla autònom navegaria pels Estats Units el 2017. En qualsevol cas, el prestigiós analista Ethan Zuckerman, de la Universitat de Massachusetts Amherst, afirma que hi ha motius per mantenir l’optimisme.