Por Javier Surasky-
La reciente Cumbre del Futuro me ha hecho pensar mucho en
torno al concepto de “futuro”. y he llegado a la convicción de que el futuro es
un reordenamiento de las oportunidades del presente. Así visto, el futuro está
inscripto en el ahora y no es su continuidad, sino una de sus múltiples posibles
realizaciones.
En esa visión, una reciente conversación entre Marc Benioff; Gerente, CEO y cofundador de Salesforce y Jensen Huang, Fundador y CEO de NVIDIA, llamó mi atención. La reunión tuvo lugar en el marco del evento “Dream Force”, organizado en septiembre de 2024 por Salesforce
En esa conversación pública, Huang recordó que el primer
producto de su empresa fue Gforce, que hizo posible que naciera la Compute
Unified Device Architecture (CUDA), que ayudó al surgimiento de la IA, que hizo
posible Agentforce. El último paso de esa cadena fue luego explicado, casi sin
quererlo, cuando Huang dijo que en su empresa estaban “entusiasmados con la
posibilidad de utilizar el aprendizaje profundo en tantas áreas diferentes,
desde la visión artificial hasta el habla y la comprensión, etc. Y cuando eso
sucede, la pregunta es: ¿qué nuevas oportunidades se abren para la industria
informática? Y por primera vez, nuestra industria va a ser una industria de
habilidades. Y capturamos esa idea y hablamos de “agentes”. Pero, por primera
vez, tendremos agentes (digitales) que usan herramientas (digitales)”.
Para Huang se trata de un momento extraordinario en la
historia, en que el avance tecnológico ha superado a la ley de Moore y la ha
elevado al cuadrado. La ley de Moore describe que la densidad computacional
se duplica cada 18-24 meses, pero esto ya es extremadamente lento si vemos los
cambios, y su velocidad, durante la última década.
Por una parte, entre 1959 y 2010 el poder de computación a
nivel global se duplicó en promedio cada 17 a 29 meses Si eso ya era
impresionante, a partir de 2010, la duplicación del total del poder de
computación pasó a duplicarse en plazos de entre cuatro y nueve meses.
Ese crecimiento implica un aumento en el número de chips, y está
acompañado del crecimiento de su rendimiento, mientras que el costo de
capacidad de computación cae aceleradamente. Ya en 2005 Ray Kurzweil señalaba
en su libro The Singularity Is Near, que las computadoras alcanzarían
el nivel de la inteligencia humana en 2029, algo que acaba de reafirmar en
la reciente secuela de esa obra The Singularity Is Nearer, publicada en
2024. El valor del poder de cómputo para ello, nos dice, será para 2029 de
alrededor de USD 1.000,-
Veamos, de acuerdo con un
trabajo de Advait Madhavan, publicado por el Instituto Nacional de
Estándares y Tecnología de los Estados Unidos, el cerebro humano actúa con una
capacidad equivalente a un exaflop (un 1 seguido de 18 ceros) de operaciones
matemáticas por segundo. FLOP es el acrónimo en inglés de operaciones de coma
flotante por segundo (floating-point operations per second), un modo de notación
matemática.
Pues bien, la capacidad de procesamiento del cerebro humano
ya ha sido alcanzada por Frontier, la supercomputadora más poderosa que
existen en la actualidad. La diferencia entre cerebero humano e IA en cuanto a
capacidad de cómputo está hoy sostenida en el desigual consumo de energía entre
ambas: el cerebro humano requiere 20 watts para realizar el proceso contra 20
mega watts que consume Frontier, esto es un millón de veces más consumo para la
computadora.
Hay más: NVIDIA y Amazon Web Services (AWS) están trabajando
en el proyecto
Ceiba: una supercomputadora basada en la nube que podrá producir 414
exaflop, lo que significa que en un día podría
realizar el mismo número de operaciones que una computadora promedio de 2010 en
11 millones de años.
Visto que la predicción de Kurzweil está alineada a la
realidad, no es sorprendente que en la charla con Benioff el CEO de NVIDIA haya
afirmado que estamos a unos tres años de distancia de contar con un hardware
robótico que puede igualar a los humanos, y su empresa está trabajando en
ello. Nuevamente, el problema es, en gran medida, el de la eficiencia
energética.
Todo nos indica, entonces, que el desafío de generación
de energía está por encima del de desarrollo de capacidades de cómputo, ya
se trate de tener una IA con capacidad similar a la humana o incluso una IA
general, o de contar con robots humanoides de fines generales.
Una pregunta que definirá el futuro, entonces, es ¿podrán
los agentes hallar las soluciones energéticas que permitan quitar el principal
obstáculo que presenta su evolución? Si ello ocurre, el futuro será
necesariamente muy diferente: el trabajo ya no podrá ser un articulador social
central, tecnologías y habilidades serán la medida de la riqueza, y los planes
de ahorro o leasing no estarán orientados a comprar automóviles.
Los límites ambientales del mundo real saltan a la escena de
la IA, cuyas fuerzas ya están desatadas, y hacen pensar que el verdadero
temor que deberíamos tener no es la irrupción de “Terminator” sino el
sinsentido de nuestra propia avaricia cuando se topa con límites planetarios.
