Entrevista exclusiva al miembro permanente de la Conferencia Consultiva Política Nacional, secretario del Comité del Partido de la Universidad de Nanjing, Tan Tieniu: El desarrollo de la inteligencia artificial necesita eliminar la especulación

Cada periódico reportero | Zhang Rui Edición del periódico | Wen Duo

El 5 de marzo, se publicó el informe de trabajo del gobierno, en el que se menciona varias veces la “inteligencia artificial” y, además, la inteligencia corpórea fue nuevamente incluida en el informe.

En torno a temas candentes en los campos de la inteligencia artificial y la inteligencia corpórea, el periodista de “Diario Económico” (en adelante NBD) realizó una entrevista exclusiva durante las dos sesiones nacionales con Tan Tieniu, miembro del 14º Comité Nacional de la Conferencia Consultiva Política del Pueblo Chino, académico de la Academia de Ciencias de China y secretario del Comité del Partido en la Universidad de Nanjing.

Tan Tieniu, quien fue vicepresidente de la Academia de Ciencias de China; en agosto de 2022, recibió el premio Fu Jing Sun, el máximo galardón en reconocimiento a la excelencia en reconocimiento de patrones a nivel internacional, otorgado por primera vez a un académico fuera de Norteamérica y Europa desde su establecimiento en 1988.

Este año marca el 40º aniversario de la incursión de Tan Tieniu en el campo de la inteligencia artificial, habiendo comenzado desde el reconocimiento de imágenes, y posteriormente en reconocimiento de características biológicas y análisis de videos, abriendo continuamente nuevas direcciones en la investigación científica. Es uno de los primeros académicos en China en trabajar en reconocimiento de iris y reconocimiento de gaitas, con resultados que se han aplicado ampliamente en sectores importantes como la minería y la investigación criminal.

En la entrevista, Tan Tieniu expresó que en los últimos años, los avances en la tecnología de inteligencia artificial han sido realmente “más allá de la imaginación”, “inesperados”. Recordó: “Hace aproximadamente 10 años, todavía considerábamos la interacción en lenguaje natural entre humanos y robots como un objetivo importante, y ahora ese problema ya está prácticamente resuelto.”

Pero también advirtió: “Esto no significa que la inteligencia artificial sea omnipotente; todavía tiene muchas ‘cosas que no puede hacer’, aunque sin ella sería imposible.” Tan Tieniu enfatizó que el desarrollo de la inteligencia artificial debe ser “racional y pragmático, sin seguir ciegamente las tendencias, adaptándose a las condiciones locales y asegurando su implementación”. Además, debe garantizar que la inteligencia artificial sea benévola y positiva, ayudando realmente al desarrollo de nuevas fuerzas productivas y promoviendo la modernización al estilo chino.

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Aún es pronto para hablar de madurez industrial

NBD: Este año, en el escenario del Festival de Primavera, la actuación de robots volvió a ser tema de conversación nacional. ¿Qué señales crees que esto transmite? ¿Este enfoque concentrado en la exposición es un signo de madurez de la industria?

Tan Tieniu: Los robots humanoides son actualmente un campo de gran interés en la revolución tecnológica y la transformación industrial, y son muy apreciados por el público. Pero debemos entender que no todo es solo espectáculo.

Primero, hay que reconocer que, desde el “YangBot” del año pasado hasta el “WuBot” de este año (Bot es la abreviatura de robot), el nivel de los robots humanoides de Yushu ha sido impresionante. En un año, han pasado de caminar con dificultad a hacer volteretas, con un progreso muy rápido. Esto refleja claramente nuestros logros en innovación autónoma, demostrando que los chinos también pueden liderar las tendencias en innovación tecnológica mundial. Por lo tanto, debemos mantener la confianza en la innovación propia. En esta ola de entusiasmo por los robots humanoides, al menos en capacidades de movimiento y control, ya estamos a la vanguardia mundial.

Imagen: captura de video

Pero también hay que ser objetivos. No se puede equiparar un robot humanoide con la inteligencia artificial en su totalidad. Ver movimientos llamativos como volteretas no significa que tenga un alto nivel de inteligencia. Es fundamental aclarar un concepto básico: un robot humanoide no es igual a la inteligencia artificial.

Un robot y la inteligencia son conceptos estrechamente relacionados, pero con diferentes connotaciones. Un robot no necesariamente tiene inteligencia; más bien, es un soporte para capacidades de inteligencia artificial. Solo los robots con cierta inteligencia pueden llamarse robots inteligentes, y lo mismo aplica a los robots humanoides.

El debate actual sobre los robots humanoides en internet refleja más avances en control y movimiento que en inteligencia artificial. Como en las exhibiciones de drones en formación, estos son preprogramados y preentrenados en procesos, movimientos y escenarios conocidos, y no representan completamente avances en IA. Si durante la actuación, por ejemplo, se moviera repentinamente un objeto, podría fallar. Solo si el robot puede buscar objetos por sí mismo, eso sería una verdadera demostración de IA avanzada.

Por lo tanto, aún es prematuro hablar de madurez industrial. Creo que si los robots humanoides solo bailan o hacen volteretas, serán solo una moda pasajera. Es necesario encontrar aplicaciones de gran impacto. Después del Festival de Primavera, muchas personas hicieron pedidos, lo cual no es sorprendente, pero la novedad y la curiosidad no durarán mucho. La clave es si son necesidades reales y si pueden resolver problemas concretos. Sin aplicaciones de gran impacto, serán eventualmente desplazados por la historia.

Hay una lección histórica que podemos aprender. Japón fue uno de los primeros países en investigar robots humanoides, lanzando en 2000 el famoso “ASIMO”, que causó sensación mundial. Sin embargo, después de 22 años, debido a su alto costo y utilidad limitada, no logró encontrar aplicaciones de gran impacto y finalmente salió del escenario.

Por supuesto, los robots de Yushu en control de movimiento ya superan ampliamente a ASIMO en ese aspecto, pero su nivel de inteligencia aún es limitado.

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Robots humanoides inteligentes

Se necesita al menos más de 5 años para una adopción masiva en hogares

NBD: ¿En qué áreas crees que aparecerán esas aplicaciones de impacto?

Tan Tieniu: Hay muchas, por ejemplo, en manufactura, inspección—como inspección de caminos, trenes de alta velocidad, líneas de alta tensión. Pero estas tareas requieren que los robots tengan “ojos de águila”, es decir, capacidades visuales fuertes y procesamiento rápido, lo que implica no solo control y movimiento, sino también percepción y comprensión del entorno. Aunque ya hay algunas aplicaciones en inspección, en escenarios abiertos todavía enfrentan desafíos.

NBD: ¿Qué obstáculos clave deben superar los robots para entrar en hogares y fábricas reales? ¿Cuándo crees que los robots con alto nivel de inteligencia llegarán a las familias?

Tan Tieniu: Los robots ya están en algunos hogares, como los robots aspiradores, que ya tienen cierta inteligencia. Pero para que los robots humanoides entren en los hogares y ayuden con tareas domésticas, logrando una colaboración humano-máquina sin fisuras, todavía hay muchos obstáculos. En mi opinión, al menos otros 5 años.

La razón principal es que los robots deben tener una percepción del entorno muy potente. Necesitan saber qué hay a su alrededor, dónde están, y también entender las intenciones humanas y qué quieren hacer. No pueden bloquear caminos ni comenzar a verter agua cuando alguien intenta tomar una taza. Deben interpretar las acciones humanas para entender sus intenciones, lo cual es muy difícil. Si no saben qué quiere hacer la otra persona, no podrán colaborar, e incluso podrían causar riesgos por errores operativos.

Otro aspecto clave es la destreza en manipulación fina, especialmente en las “manos”. La sensibilidad táctil actual aún es muy limitada; no pueden percibir con precisión la suavidad, textura, temperatura o humedad de los objetos. Cuando los robots humanoides puedan jugar ping-pong con humanos y ganar, entonces realmente me impresionarán, pero todavía estamos muy lejos de eso.

NBD: La industria es optimista y piensa que en 3 a 5 años los robots inteligentes podrán entrar en los hogares. ¿Crees que este optimismo está sobrecalentado?

Tan Tieniu: Algunos piensan que hay una burbuja en la industria, y estoy de acuerdo. Creo que hay al menos tres burbujas:

Primero, la burbuja de expectativas. La gente tiene expectativas muy altas sobre la IA y los robots humanoides. Los avances en los últimos años han sido sorprendentes, pero eso no significa que la IA sea omnipotente. Como la evolución es rápida, algunos creen que en uno o dos años, o en unos pocos años, se logrará la inteligencia artificial general (AGI), y eso es demasiado optimista.

Segundo, la burbuja de inversión. OpenAI ha gastado enormes sumas de dinero y aún no es rentable.

Tercero, la burbuja de valoración. Aunque OpenAI no ha obtenido beneficios, su valoración alcanza los cientos de miles de millones de dólares, claramente inflada. Algunas empresas de IA, con productos aún básicos, ya tienen valoraciones de miles de millones, lo cual es claramente excesivo. Además, la cobertura mediática y de los medios sociales ha amplificado esta burbuja.

Herbert A. Simon, premio Nobel de Economía y Turing, predijo en la primera ola de IA en 1965 que en 20 años las máquinas podrían realizar todo el trabajo que los humanos pueden hacer. Pero esa predicción no se ha cumplido. Esto muestra que en medio de la fiebre, se necesita ser racional.

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Lograr la inteligencia artificial general sigue siendo un gran desafío

NBD: Has mencionado que “Musk y otros están demasiado optimistas” y que la AGI todavía está lejos. Pero la industria sigue persiguiendo la AGI con entusiasmo. Entre el “racionalismo pragmático” y el “idealismo tecnológico”, ¿cómo debería China ajustar su ritmo de desarrollo en IA?

Tan Tieniu: La clave está en cómo definir la inteligencia artificial general. Mi definición: una IA que pueda igualar o superar la inteligencia humana (sabiduría). Debe ser al menos tan capaz como los humanos, capaz de realizar todas las tareas humanas. Si se define así, creo que en el futuro cercano, será muy difícil de lograr.

La razón es que los humanos tienen intuición, sentido común, pueden aprender por analogía y comprender conceptos de manera holística, y lo más importante, pueden captar el significado implícito en las conversaciones y leer entre líneas. Actualmente, la IA a veces ni siquiera entiende el sentido común, porque se entrena con grandes datos y no comprende realmente las relaciones causales y las leyes físicas del mundo material.

“Inteligencia” aún no tiene una definición unificada, y tampoco entendemos completamente los mecanismos de la inteligencia y la sabiduría humanas. Superar algo que todavía no entendemos completamente no tiene sentido lógico. Solo en apariencia puede parecer que la IA supera a los humanos, pero esa apariencia no abarca todos los aspectos, y no se puede realizar una prueba de completitud. Desde la superficie, todavía existe la creencia errónea de que la IA ya tiene conciencia y emociones, pero en realidad solo imita esas cualidades. La imitación no equivale a poseerlas ni a comprenderlas.

Tengo dos dudas principales respecto a la AGI:

Primero, ¿es realmente necesaria en aplicaciones prácticas? En términos simples, “general” significa que puede hacer de todo. Desde mi punto de vista, la respuesta es no, porque la especialización es clave. Decimos que debemos formar talentos multidisciplinarios, pero eso no significa que esa persona pueda hacer todo bien, no existe un “todólogo”.

Por eso, ¿por qué no desarrollar un conjunto de inteligencias especializadas y profundas, que puedan dividir tareas y coordinarse? Incluso en escenarios domésticos, tareas como cocinar, limpiar o cuidar ancianos pueden ser realizadas por un mismo agente inteligente, pero eso sería solo una multitarea, no una verdadera generalidad.

Segundo, ¿es posible lograr la AGI? La AGI debe superar la inteligencia humana, pero aún no entendemos completamente cómo funciona la inteligencia humana, entonces, ¿cómo superarla? Por lo tanto, mi opinión es que todavía estamos muy lejos, o que la AGI es algo inalcanzable por ahora.

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La inteligencia corpórea es el camino inevitable para acercarse a la inteligencia humana

NBD: Existe una opinión que afirma que la inteligencia corpórea es una etapa necesaria para lograr la AGI. ¿Qué opinas?

Tan Tieniu: Por supuesto, si queremos acercarnos infinitamente a la inteligencia y sabiduría humanas, en mi opinión, la inteligencia corpórea es un camino, o mejor dicho, una vía inevitable. Sin embargo, actualmente, el término “inteligencia corpórea” también se usa de manera excesiva y a veces de forma etiquetada.

La inteligencia corpórea tiene dos elementos clave: primero, tener un cuerpo físico, tangible; segundo, interactuar continuamente con el entorno, aprendiendo y volviéndose cada vez más inteligente a través de esa interacción. Si la interacción con el entorno solo consiste en ejecutar tareas predefinidas, eso no sería verdadera inteligencia corpórea.

Existen malentendidos comunes: algunos creen que solo con tener un cuerpo y algo de inteligencia ya es suficiente para que un robot sea inteligente corpóreo. Eso es incorrecto. Hay que distinguir entre robots y la inteligencia artificial, entre robots y robots inteligentes, y entre robots inteligentes y robots con inteligencia corpórea.

En términos simples, un robot es una entidad hardware; un robot inteligente es aquel que tiene capacidades de inteligencia integradas. Por ejemplo, un brazo mecánico industrial preprogramado no tiene inteligencia; en cambio, un brazo inteligente que, al encontrar obstáculos, puede cambiar su trayectoria y rodearlos para continuar, sí tiene capacidades inteligentes.

¿Y cuál es la diferencia entre un robot con inteligencia corpórea y un robot inteligente? Primero, si el robot es físico, necesariamente tiene un cuerpo. Un robot con inteligencia corpórea debe aprender y evolucionar en interacción con el entorno, mejorando continuamente su inteligencia y adquiriendo habilidades no preprogramadas. Si sus capacidades son solo predefinidas y fijas, solo puede considerarse un robot inteligente, no uno con inteligencia corpórea.

Por eso, se dice que la inteligencia corpórea es el camino para acercarse a la inteligencia humana, porque la inteligencia humana evolucionó de esa manera. La forma más directa y efectiva de acercarse a la inteligencia humana es aprender y evolucionar como los humanos, y solo así es posible superarla.

Mi comprensión de la inteligencia corpórea ha cambiado en estos años. Al principio, tenía dudas, porque la inteligencia natural de humanos y animales se desarrolla lentamente a través de la experiencia y la adversidad. Solo enfrentando tormentas y viendo el mundo se puede crecer y adquirir habilidades. ¿No es eso precisamente la esencia de la inteligencia corpórea? La palabra “sabiduría” está compuesta por “conocer” arriba y “sol” abajo, simbolizando la experiencia diaria. La sabiduría, la inteligencia y la capacidad cognitiva significan haber pasado por tormentas y haber visto el mundo, a través de la experiencia y la práctica.

Por eso, la inteligencia corpórea más importante es la que se obtiene en interacción con el entorno, y que evoluciona dinámicamente. Si solo hay interacción, pero la capacidad se mantiene fija, solo puede llamarse robot inteligente, no con inteligencia corpórea. Por ejemplo, un brazo mecánico que agarra una taza, solo interactúa; pero si no aprende a agarrarla más firmemente, no tiene retroalimentación táctil ni aprendizaje, no puede llamarse un robot con inteligencia corpórea.

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Acumular poder de cálculo y datos

Depender únicamente de esta vía para desarrollar IA no es sostenible

NBD: Has mencionado repetidamente la “inteligencia”. ¿Se puede entender esa inteligencia como la capacidad de los grandes modelos? ¿Qué papel juegan los grandes modelos en la inteligencia corpórea? ¿Existe riesgo de “dependencia excesiva” en los grandes modelos?

Tan Tieniu: Aquí hay varios conceptos que aclarar. Un gran modelo no es igual a la inteligencia artificial; la inteligencia corpórea es un camino, o una estrategia, para desarrollar IA que se acerque a la inteligencia humana.

Los grandes modelos son la tecnología central en la actual ola de entusiasmo por la IA. Se basan en redes neuronales profundas, que simulan el mecanismo de procesamiento en capas del cerebro humano, aprendiendo de lo grueso a lo fino, de lo general a lo específico. Se puede entender un gran modelo como una enorme red neuronal con millones o miles de millones de parámetros, entrenada con una cantidad masiva de datos. Es solo una forma de lograr IA, no la única. La inteligencia humana no necesariamente se logra solo mediante la simulación de redes neuronales humanas, aunque esa sea la forma más intuitiva.

El año pasado, propuse una idea que ahora se está confirmando: depender únicamente de la acumulación de cálculo y datos para desarrollar IA no es sostenible. Las razones son tres: primero, la mejora del rendimiento se vuelve cada vez más difícil con la misma inversión en datos y cálculo; segundo, la disponibilidad de cálculo no es infinita; y tercero, los datos en internet están casi agotados. Todo sistema físico tiene límites, y hay que buscar nuevas vías.

El aumento de precios de las tarjetas gráficas refleja la percepción de la gente sobre la acumulación de cálculo. DeepSeek ha causado revuelo precisamente porque no dependió solo de más cálculo y datos, sino que innovó en algoritmos, logrando resultados iguales o mejores con menos chips y datos.

Los grandes modelos no pueden seguir creciendo indefinidamente; hay un límite en la escala. Por eso, hay que buscar otras vías. La inteligencia corpórea es una de ellas, que no depende únicamente de datos existentes en internet, sino que obtiene datos dinámicamente en interacción con el entorno, por ejemplo, percibiendo la textura y la suavidad al agarrar un vaso.

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En los próximos 3 a 5 años,

Se deben prestar atención a avances en tecnologías de sensores y interfaces cerebro-máquina

NBD: En los próximos 3 a 5 años, ¿cuáles son los avances disruptivos más prometedores en IA y en inteligencia corpórea?

Tan Tieniu: Creo que hay varias áreas a seguir.

Primero, avances en la estructura fundamental y nuevos modelos de aprendizaje automático. La dependencia exclusiva de datos no es sostenible, por lo que hay que explorar nuevas combinaciones de datos y reglas. Combinar datos con reglas para manejar las partes determinísticas y usar datos para las partes inciertas. Además, investigar nuevas formas de integrar datos y conocimientos, impulsando ambos en paralelo. Estas serán las principales innovaciones en los próximos 3 a 5 años.

Segundo, avances en tecnologías de sensores, especialmente sensores de alta sensibilidad y multifuncionales. Esto es crucial para las capacidades de los actuadores finales, como las manos manipuladoras.

También se necesitan nuevos métodos de aprendizaje automático, que sean de bajo costo y alta eficiencia, reduciendo la dependencia de cálculo y datos. Aprovechar los conocimientos de neurociencia y ciencias cognitivas puede dar lugar a nuevos enfoques, incluso a arquitecturas distintas a los transformadores, abriendo caminos alternativos al desarrollo basado en grandes modelos.

Además, la colaboración entre agentes inteligentes y la cooperación multi-agente son áreas importantes. La interacción humano-máquina también es clave, y las tecnologías de interfaces cerebro-máquina podrían tener avances significativos.

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Para evitar la “brecha de inteligencia artificial”

causada por diferencias en las condiciones de recursos

NBD: ¿Qué consejos tienes respecto a la ansiedad social sobre que la IA reemplazará a los humanos, especialmente en trabajos manuales? También, en la Universidad de Nanjing se está promoviendo la educación general en IA “1+X+Y”. ¿Crees que esta educación puede satisfacer las necesidades de talento en la era de la IA?

Tan Tieniu: Es inevitable que la IA reemplace algunos puestos de trabajo, y eso es parte del progreso tecnológico. Pero en general, no busca eliminar todos los empleos humanos.

El Informe de Empleo Futuro 2025 del Foro Económico Mundial predice que entre 2025 y 2030, se reemplazarán 92 millones de empleos en todo el mundo, pero también surgirán 170 millones de nuevos puestos. La experiencia histórica muestra que la relación entre tecnología y empleo es de reemplazo parcial y aumento a largo plazo, con una reestructuración positiva.

Pero los nuevos empleos no siempre pueden ser ocupados por quienes fueron desplazados. Si las personas no aprenden de forma continua y no se capacitan para nuevos roles, podrían enfrentarse al desempleo. Por otro lado, si se planifica con anticipación, se fortalecen las capacitaciones en el trabajo y se innovan los programas educativos, se puede facilitar la adaptación laboral.

Por eso, en la formación de talento, la Universidad de Nanjing propone “tres adaptaciones”: primero, adaptarse a las necesidades nacionales, ajustando los programas según las demandas del país; segundo, adaptarse a las características de la era, en la que la inteligencia es clave. En 2024, se lanzará la primera materia obligatoria de educación general en IA para todos los estudiantes, y se capacitará a los docentes, porque la IA eliminará a quienes no la dominen; tercero, adaptarse al desarrollo de los estudiantes, enseñando según sus talentos.

Este es el fundamento de nuestra reforma educativa, no solo una estrategia de marketing.

NBD: ¿Qué otras recomendaciones o reflexiones tienes sobre el desarrollo de la IA?

Tan Tieniu: Creo que hay aspectos que deben ser especialmente atendidos:

Primero, la desigualdad regional y sectorial en la capacidad de IA, para evitar que la brecha de inteligencia artificial agrave las desigualdades sociales y económicas, y que intensifique los principales conflictos sociales.

Segundo, ampliar la demanda interna como motor económico, promoviendo el uso de IA en el consumo, creando nuevos escenarios de consumo, como en servicios domésticos, cuidado de ancianos (“una vejez”) y educación (“una infancia”). Por ejemplo, si los robots de compañía realmente logran entender y ser seguros, confiables y asequibles, podrían ser aplicaciones de impacto. Pero aún hay muchos problemas por resolver, como estándares, ética y seguridad, que deben abordarse en el proceso de desarrollo.

Reportero | Zhang Rui

Editor | Wen Duo

Visual | Chen Guanyu

Maquetación | Wen Duo

Coordinación | Yi Qijiang

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Diario Económico nbdnews Artículo original

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