Los sistemas de inteligencia artificial (IA) «tienen menos sentido común que las ratas», afirmó el martes en París el responsable de Facebook encargado de investigación sobre el tema, el francés Yann LeCun.
«La máquina no tiene la capacidad de aprender nuevos comportamientos sin realizar la experiencia previamente, al contrario de los humanos y los animales que, gracias a la observación, son capaces de prever por adelantado», explicó en un encuentro con la prensa al día siguiente del anuncio de nuevas inversiones del gigante estadounidense en Francia.
La IA, en la que se basan numerosas innovaciones tecnológicas como el vehículo autónomo, preocupa también por su capacidad para recomendar o para tomar decisiones en lugar de los humanos.
Sin embargo, sus posibilidades se limitan a los entornos limitados y controlados, según muchos expertos.
«El aprendizaje por refuerzo (un método de utilizado por ejemplo por el sistema Alpha de Google DeepMind) funciona en los videojuegos pero no en el mundo real», agregó Antoine Bordes, director del centro de investigación parisino sobre inteligencia artificial de Facebook.
«Tomemos el ejemplo de la conducción autónoma, no podemos permitirnos hacer caer un automóvil por un acantilado para que el algoritmo aprenda y progrese», explicó.
LeCun dio también el ejemplo del asistente virtual que Facebook contempló durante un tiempo (el proyecto «M»).
«Preguntamos a la gente qué le pediría a un asistente virtual», pero sus necesidades «superan lo que se puede hacer actualmente», agregó.
Los dos investigadores hicieron estas declaraciones ante los periodistas en Station F, un vivero de empresas tecnológicas creado por Xavier Niel, el fundador de la empresa de telecomunicaciones francesa Free.
Facebook anunció el lunes su intención de duplicar de 30 a 60 el número de investigadores en su centro parisino, creado en 2015.
Yann LeCun está considerado como uno de los inventores del «deep learning» (o «aprendizaje profundo»), una forma de inteligencia artificial fundada en redes de neuronas artificiales. Este tipo de aprendizaje permite a las máquinas efectuar tareas complejas para las que fueron entrenadas.
