La razón es bastante sencilla: si logramos que la IA generativa funcione bien en nuestros smartphones, significa que habremos resuelto varios de los problemas más importantes que tiene hoy.  En ENTER.CO hablamos con Amikam Yalovetzky. Sr. Manager Global Corporate Marketing para MediaTek, precisamente sobre el rol que tendrá la próxima generación de procesadores en cumplir esta meta de llevar la IA generativa a los celulares.

¿Por qué tenemos que llevar la IA generativa a los procesadores?

En estos momentos la mayoría de modelos de IA generativa funcionan en la nube. Esto significa que todo el procesamiento para generar imágenes, respuestas o videos no ocurre en tu computador. Aunque para tu CPU esto significa que puede ser un poco más ‘perezoso’, para la tecnología significan cinco problemas importantes.

La primera es que estos modelos son mucho más difíciles de escalar. Esto significa que a medidas que más funciones son agregadas, se preparan para recibir más usuarios o simplemente se ajustan para conectarse con más aplicaciones más complicado es ajustarlos para que crezca.

También hay ciertos problemas inherentes de seguridad con la IA generada en la nube, en especial con lo vulnerables que son estos modelos o sistemas a ataques más refinados y masivos. Tampoco ayuda que al ser un servicio que opera por fuera del software haya unos problemas de latencia importante (que cualquier puede notar durante los picos de popularidad de modelos como ChatGPT). Los costos de manejar todos estos modelos en la nube (en especial ahora que se están pensado para ser usados como herramientas de todos los días de la misma manera que vemos a WhatssApp) también representan un problema para muchas de las apps que quieren experimentar con la IA generativa.

¿Cuál es la mejor alternativa? Llevar la IA de la nube al hardware.

La respuesta actual para compañías como MediaTek está en llevar la IA generativa a los dispositivos, creando hardware y software que esté listo para ocupar este espacio que dejará la nube. La compañía (que en años recientes se ha hecho un renombre por tener sus procesadores en una cantidad impresionante de los smartphones que recibimos) lleva trabajando en el segmento de la inteligencia artificial desde 2014 con su MediaTek APU (Unidades de Procesamiento de Inteligencia Artificial) que hoy existen dentro de los procesadores de la compañía y que cumplen diferentes funciones como es servir de motores de aprendizaje, de motores de visualización, eficiencia energética y flexibilidad para tratar diferentes tipos de aplicaciones.

Y en este campo MediaTek que tiene bastante cancha y campo de experiencia. La compañía desde hace años adivinó que la IA era el futuro y trabajó en Neuropilot (el software de la compañía centrado en inteligencia artificial): el 2014 con interacción de voz, en el 2017 vimos interacción con imágenes y reconocimiento facial. En el 2020 se actualizó para la tendencia del momento que era videojuegos, luego en 2022 para el boom de la realidad virtual y realidad aumentada. Y desde 2023 el enfoque de NeuroPilot fue la Inteligencia Artificial Generativa.

¿Por qué es vital que la próxima generación de dispositivos tengan procesadores listos para trabajar con IA generativa?

De manera sencilla: al no tener ese hardware dedicado del que estamos hablando, pierdes eficiencia y pierdes batería. Los procesadores que no cuenten con unidades especializadas en IA van a comenzar a sentirse lentos a medida que utilicen apps o funciones de AI Generativa o nos vamos a encontrar con un escenario en el que el consumo de batería (y a largo plazo la vida útil de estos equipos) van a ser muchas más cortas.

Por otro lado, al implementar hardware dedicado podemos tener 27 veces mejor desempeño y hasta 15 veces mejor más eficiencia de consumo de batería. Es un salto importante y, viendo las maravillas que OpenAI está presentando y la aplicación actual que ya se está dando a modelos como ChatGPT significa solo una cosa: que en la próxima década la especificación más crítica que muchos deben revisar es si su procesador cuenta con la capacidad de manejar modelos IA desde el celular.

Imagen: Foto de Michael Dziedzic en Unsplash

Pero, como suele ocurrir, esta marcha no se ha detenido. Si algo, ha comenzado a acelerar. El futuro de tu celular está en la inteligencia artificial. Pero antes de que te asustes y comiences a pensar que estamos a un paso de un apocalipsis como en ‘Terminator’, nos parece prudente explicarte de manera simple de qué se trata esta tecnología y por qué será vital en los equipos de la próxima década

¿Qué es inteligencia artificial?

Así se llama a la tecnología que busca brindar a una máquina una capacidad de pensar de manera similar a un humano.

Pero los maquinas son más inteligentes ya, ¿no?

Aunque las máquinas son capaces de hacer tareas o cálculos de manera más rápida que los humanos, son incapaces de realizar otras tareas que nosotros realizamos por naturaleza o instinto. Por ejemplo, mira esta imagen.

Hay varias cosas que tu cerebro es capaz de hacer en varios momentos. Reconocer los objetos dentro de la imagen (cuatro personas y un perro), identificar los rostros de cada uno, crear etiquetas que te permitan entender la situación de la imagen e incluso reconocer que el perro es un shih tzu. Una máquina tiene más dificultades para hacer todas estas tareas.

¿Y cuál es el problema para programar este tipo de funciones?

Aunque el ejemplo que acabamos de dar suena simple, en teoría la capacidad de tomar decisiones, racionalizar una situación, resolver problemas y organizar información es mucho más compleja de lo que parece. El principal reto de la inteligencia artificial está en convertir una tarea mecánica y ajustarla de tal manera que la máquina pueda realizarla de una manera similar a la humana.

¿Qué es machine learning?

Una de las soluciones a las que se llegó era que, en vez de diseñar una plataforma que imitara esta forma de razonar, el primer paso era crear un método para que las maquinas pudieran aprender a hacer estas tareas. En ese momento surgió el machine learning (aprendizaje de máquina, en español) como una disciplina de la Inteligencia Artificial.

La idea era crear algoritmos (una secuencia de instrucciones) que permitieran a una máquina abordar un problema de la misma manera que un humano lo haría. Para esto, lo principal era crear una capacidad de aprender y asociar. Básicamente un computador puede tomar un gran ejemplo de datos y, con esa información, adaptarse.

¿Qué es deep learning?

Pero, como es costumbre, la tecnología ha avanzado a un punto en el que busca que la máquina no solo replique la forma del humano, sino que opere igual. Aquí entra el Deep Learning.

Para dar un ejemplo, digamos que usted quiere entrenar a un robot para que identifique fotos de un perro. En el aprendizaje tradicional, el programador tiene que ser muy específico al momento de definir qué cosas tiene que buscar la máquina a través de prueba y error.

El Deep Learning, por otro lado, busca que la máquina realice esta tarea por sí misma. Así, tomando una enorme base de datos buscará las cualidades que tiene un ‘perro’ y luego extraerá un resultado. Esto es importante, porque significa una capacidad mucho más avanzada de resolución de problemas, así como tareas más complejas.

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¿Por qué el AI es mejor que los humanos al realizar estas tareas?

Porque mientras más aprende una máquina y más avanza la tecnología de aprendizaje, menos errores comete en comparación con un ser humano.

¿Cómo se ha aplicado la AI en los celulares?

Hay varias formas en las que la AI se integrado en los equipos móviles. En años recientes, la mayoría de esfuerzos en este campo han estado dedicados a la cámara y reconocimiento de objetos.

¿Qué funciones de este tipo encuentro en mi celular?

Algunas de las herramientas que usan AI en tu equipo son: reconocimiento facial (para desbloquear el equipo o al momento de tomar alguna fotografía), álbumes inteligentes (reconocimiento del lugar dónde se tomó la foto o los objetos dentro de la imagen), embellecimiento y edición de las imágenes, asistentes de voz, seguimiento de un objeto enfocado al momento de tomar una foto o video, los stickers que usas en Instagram, el efecto bokeh, etc.

La Inteligencia Artificial suena compleja. ¿Eso quiere decir que solo equipos costosos tienen este tipo de funciones?

Hasta hace poco esto era verdad. Lo cierto es que las funciones de AI presentan un trabajo que los procesadores tradicionales no pueden realizar como es debido. Por fortuna, compañías como MediaTek han desarrollado unidades de procesamiento dedicadas a estas tareas, además de administradores capaces de dirigir estos procesos al lugar indicado. Todo esto, con chipsets que no aumentan el costo de fabricación (es decir, que permiten equipos más ecnómicos).

¿Cómo afectará la inteligencia artificial a futuro los smartphones?

A futuro, algunas de las cosas que se espera conseguir con AI en el segmento móvil son reconocimiento facial y de voz de la mayoría de Apps (ingreso a Facebook usando estas herramientas, por ejemplo). También mejorará la forma en que las cámaras podrán captar las imágenes, editarlas en tiempo real y reconocer los objetos para realizar búsquedas inteligentes.

Imágenes: Istock (Nadine C.)

Los carros autónomos suelen estar llenos de sensores y cámaras que le permiten identificar lo que los rodea. Y de esta forma son capaces de conducir sin chocarse con los demás autos u objetos en el camino.

En esta ocasión Huawei llevó la tecnología un poco más allá. Usó un carro Porsche Panamera para crear un carro autónomo que no solo es capaz de ver, sino también de entender lo que lo rodea. Esto significa que puede distinguir entre objetos diferentes, como entre un gato, un perro o una bicicleta. De esta manera , con esa información, el sistema toma una decisión sobre cómo actuar.

El proyecto RoadReader usa la tecnología de inteligencia artificial de los Mate 10. En ese celular, el chip ayuda a reconocer objetos dentro de una imagen. Por ejemplo, si quieres tomar foto a una comida o a un edificio, el sistema reconoce el objeto y ajusta las configuraciones de la cámara para que tomes mejores imágenes.

La mayoría de los vehículos de conducción autónoma dependen de la potencia de cómputo de los chips diseñados específicamente para esta tarea. Pero Huawei quiso experimentar un poco, así que usó la tecnología del chip en su celular, para conducir un carro.

Miles de aplicaciones para la inteligencia artificial

“Nuestro smartphone ya es excelente en cuanto a reconocimiento de objetos se refiere. Queríamos ver si en un corto periodo de tiempo podíamos enseñarle no sólo a conducir un auto, sino a utilizar sus capacidades de Inteligencia Artificial para reconocer ciertos objetos, y así enseñarle a esquivarlos”. Así explicó Andrew Garrihy, director de marketing de Europa Occidental para Huawei, la intención de este proyecto.

Huawei presentará su proyecto RoadReader durante dos días del Mobile World Congress, en Barcelona. Los asistentes podrán probar la tecnología por sí mismos. Además, podrán enseñarle al vehículo a identificar y maniobrar alrededor de ciertos objetos.

Mira en este video cómo un celular puede conducir un carro de forma autónoma.

Imagen: Huawei.