La computación en la inteligencia artificial es el concepto que conecta los sistemas de las nuevas tecnologías con las redes de cómputo que se ejecutan en los almacenes de datos distribuidos, un vínculo que cobra sentido cuando se sabe que las empresas destinan billones a construir estas estructuras.
De hecho, no hay duda de que la existencia de la inteligencia artificial generativa está produciendo muchas renovaciones en los centros de procesamiento, ya que esta situación ocurre mientras el gasto global en infraestructura de inteligencia artificial alcanzará centenas de miles de millones en los próximos años, con estimaciones que lo elevan a trillones antes de que termine la década.
Desde la perspectiva macro, el Fondo Monetario Internacional indica que la inteligencia artificial podría contribuir con aumentos sustanciales al producto interno bruto de los países desarrollados, aunque esa ganancia quedará reducida en las economías con menor acceso a la tecnología y los datos.
Así que la verdad es que se está produciendo una verdadera carrera por tener una mayor capacidad de computación de inteligencia artificial, ya que para conseguirlo, hacen falta utilizar recursos financieros y naturales.
Teniendo en cuenta la gran importancia de esta tendencia y de cómo cambiará el mundo, como Agencia de Inteligencia Artificial, queremos darte en este artículo sobre qué es la computación en la inteligencia artificial, y sus características tanto en el presente como en el futuro.
¿Qué es la computación en la inteligencia artificial?
La computación en la inteligencia artificial sería el grupo de herramientas, así como las operaciones que hacen posible que los modelos matemáticos aprendan a partir de datos y realicen tareas por si mismos sin intervención humana, y esa idea incluye tanto el software que organiza las operaciones numéricas, como el hardware que es capaz de ejecutar esas operaciones.
De esta forma, la computación de IA como disciplina incluye la construcción de modelos, la preparación de los conjuntos de datos y la infraestructura física que sostiene a los sistemas, y por supuesto, cada elemento afecta al rendimiento final.
Con el avance de la tecnología y de los sistemas, para entrenar los diferentes modelos de inteligencia artificial, los sistemas necesitan de procesadores que sean capaces de realizar muchas operaciones aritméticas en paralelo, al mismo tiempo que hay que reducir la latencia y optimizar la memoria.
De hecho, este el motivo de que los equipos que se utilizan en las tareas de investigación sean bastante diferentes de los que sirven para realizar aplicaciones de uso diario, sobre todo a nivel personal, pero también en las empresas que no se especializan en el sector tecnológico.
Por eso, durante la fase de desarrollo, los ingenieros tienen que equilibrar el coste de entrenar modelos muy grandes, con la mejora real en la capacidad predictiva, y esa negociación entre gasto y rendimiento marca muchas de las decisiones técnicas que se adoptan en el desarrollo de proyectos de IA.
Así que a la hora de implementar una solución basada en inteligencia artificial en una empresa, hay que atender a la latencia, la privacidad y la disponibilidad de datos, y ajustar tanto el modelo como la infraestructura, para que las respuestas tengan la rapidez necesaria y no expongan la información sensible.
¿Qué cambios ha traído la inteligencia artificial generativa a la computación tradicional?
La aparición de la inteligencia artificial generativa ha cambiado la computación tradicional porque cuando un sistema ha aprendido a combinar palabras, o píxeles, con base en miles de ejemplos, consigue ofrecer resultados creativos, siendo esa capacidad un cambio en la expectativa sobre lo que una máquina puede producir.
Pero por supuesto, dicha transformación exige también una mayor potencia de cálculo, lo que ha aumentado el consumo energético y ha generado algunos problemas en la infraestructura eléctrica y en el uso de agua para enfriar los sistemas en centros de procesamiento.
De hecho, la verdad es que el funcionamiento dinámico de estos modelos lleva consigo un replanteamiento completo de las arquitecturas tradicionales y de los sitios donde se procesan los datos.
Y es que la capacidad de generar contenido ha llevado a que los centros de datos deban soportar cargas muchos más intensas, lo que ha obligado a invertir más en recursos físicos, refrigeración y estructura, así que esa demanda creciente, obliga a proyectar el consumo a largo plazo y a considerar criterios ambientales que antes no eran parte del cálculo técnico.
Por eso cuando se compara la computación generativa con los métodos tradicionales, los cambios saltan a la vista desde el primer momento, puesto que el formato clásico tenía reglas y procedimientos definidos, y la generación nacía de pautas precisas.
Así que la infraestructura tradicional de servidores está teniendo que adaptarse y convivir con esta nueva realidad, y los sistemas antiguos siguen recibiendo mejoras para integrar capacidades de generación sin depender exclusivamente de centros remotos.
¿Cómo será la computación en el futuro con la IA?
En un futuro no tan lejano, la búsqueda de arquitecturas computacionales que imiten los procesos cerebrales avanzará hacia diseños neuro mórficos que gestionen el consumo energético de otra manera, y los laboratorios académicos y los centros de investigación están publicando prototipos que nos dan una señal de cómo será este cambio.
Al mismo tiempo, surgirán plataformas híbridas que mezclan los cálculos locales con los centros de cálculo para aquellas tareas que exigen de mucha precisión, y es precisamente dicha combinación la que permitirá ajustar qué operaciones se realizan cerca del usuario y cuáles se envían a instalaciones con una mayor capacidad.
Continuamente, los investigadores y los ingenieros desarrollan mejoras en los algoritmos y en el hardware, para reducir la huella energética de los entrenamientos, y se estudia cómo las técnicas de compresión y de cuantización reducen el consumo sin perder la calidad de las respuestas.
Aunque probablemente lo más interesante con respecto a las tecnologías que están por venir, sería la relación que existirá entre la computación cuántica y el aprendizaje automático, para poder trabajar en los problemas de optimización y de búsqueda de configuraciones, donde por el momento se dice que los componentes cuánticos apoyan partes concretas del entrenamiento, o de la selección de parámetros.
Cuando todas estas novedades y avances se vayan implementando, para cualquier persona que use servicios basados en IA resultará cada vez más transparente y fácil de entender dónde se ejecutan los cálculos y qué implicaciones tienen en su privacidad.
Pero lo que realmente hace que se pueda entender bien esta tecnología, es mediante la formación IA para empresas, ya que es el mejor método de mantenerse al día con los cambios que se vienen por la IA en el mundo tecnológico y empresarial, y si tienes dudas, puedes contactar con nosotros.