China 2030: el plan de liderar el mundo en IA

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S. Martin

China planea convertirse en líder en inteligencia artificial a nivel mundial para el año 2030.

En un artículo escrito por Pablo Robles y publicado en el South China Morning Post, el autor expone que el año pasado, China publicó su “Next Generation Artificial Intelligence Development Plan”, en el cual describe lo que pretende hacer para transformarse en líder en la materia.

La industria de inteligencia artificial en China mueve alrededor de US$150 billones (anglosajones) y el primer paso sería alcanzar los avances en tecnología y aplicaciones desarrolladas en Estados Unidos para 2020.

Por el momento y según lo publicado, China domina los fondos de inversión en inteligencia artificial. En 2017, el 48% del total de financiamientos de startups en el mundo provenían de ese país. Si se compara con el 38% que se invierte por Estados Unidos y el 13% en el resto del planeta, la inteligencia artificial en China lleva la delantera por lejos. De hecho, en 2016, la cifra habría sido de sólo un 11,3%.

Ya a comienzos de la década del 2000, China comenzó a construir una red en la que el Gobierno anunció que incentivaría los desarrollos tecnológicos, lo que hoy se ha convertido en una de las más avanzadas del mundo, razón por la cual el autor del artículo cree que «existen buenas razones para creer que el país puede hacer realidad su visión de supremacía en inteligencia artificial».

Inteligencia artificial china: un plan de 3 etapas

La estrategia para lograr ser los mejores en esta nueva tecnología consta de 3 pasos. El primero de ellos es que el país debe ser capaz de ir al mismo ritmo de quienes lideran en inteligencia artificial y su aplicación práctica para el año 2020.

La segunda etapa es haber logrado avances realmente significativos en 2025, lo que llevaría a la tercera parte del plan: que China sea el líder mundial en la materia, en 2030.

2020
Enfocarse en inteligencia de big data, sistemas de inteligencia autónoma, cross-medium intelligence, swarm intelligence, hybrid enhanced intelligence y teorías fundacionales de IA.

2025
AI será aplicable a medicina, infraestructura de ciudades, industria productiva, agricultura, defensa nacional, evaluaciones de seguridad, leyes y regulaciones.

2030
El foco principal estará puesto en políticas públicas sociales, defensa soberana y cadena de valor industrial.

Algunas definiciones

Machine learning: sistemas que requieren una mínima intervención humana para aprender, desde información dada, a hacer predicciones de cierta exactitud.

Deep learning: es un tipo de machine learning capaz de adaptarse a sí mismo al acceder a nueva información, entrenando a sus sistemas a aprender de ellos mismos y a reconocer patrones.

Human and robot workflow: una reciente investigación del MIT sostiene que grupos de humanos que trabajen junto con robots son más eficientes que equipos conformados sólo por seres humanos o únicamente por robots. Cuando trabajan en conjunto, los robots son capaces de reducir los tiempos de inactividad humanos en un porcentaje cercano al 85%.

 
* Lee el artículo original en inglés aquí.