Revision as of 16:41, 24 November 2024

Abstract

It can be stated that Artificial Intelligence (AI) is the digital technology that has achieved one of the most important impact and social penetration level, following an exponential evolution in recent years. Despite this explosion, AI has an almost century-old history, dating back to the work of scientists and technologists who laid its foundations from the second half of the last century. AI also has a long history in Catalonia that begins, among others, with the figure of Professor Emeritus Ramon López de Mántaras and the creation of the AI Research Institute of the CSIC (IIIA-CSIC). This article takes a look at AI in Catalonia, starting with the main agents that make up the AI research and innovation ecosystem in our country. The current state of AI in Catalonia is presented based on the sectoral report published by ACCIO in May '24, and then the CATALONIA.AI strategy promoted by the Government of Catalonia and deployed from 2020 is described. The axis of business innovation that is promoted by this strategy and that materializes in the Center for Innovation in Data Technologies and Artificial Intelligence (CIDAI) is detailed, describing both qualitatively and quantitatively the most significant activities that it promotes. The article also addresses the transformative potential of AI in business from two points of view. The first one addresses the business applications of analytical AI in conjunction with other technologies in the context of Industry 4.0. The second one focuses on Generative AI, illustrating the basic principles of the foundational models and developing the multisectoral and multimodal opportunities and the impact that this variant of AI will have on the different productive and business sectors. Next, the work analyses the recurring barriers to a multisectoral implementation of AI, which, among others, refer to issues such as data availability or lack of qualified talent. In parallel to these strictly technological issues, the article also delves into the main consequences of the AI regulations that Europe has approved and how companies with products or services based on AI systems will have to adapt to them. Finally, the article gives an insight into future trends, first with a special focus on the sustainability of AI and then by analysing AI and its intersection with quantum computing.

Resum

Es pot afirmar que la Intel·ligència Artificial (IA) és la tecnologia de naturalesa digital que ha assolit un impacte i grau de penetració social dels més importants, seguint en els darrers anys una evolució de caràcter exponencial. Malgrat aquesta recent explosió la IA té una història gaire bé centenària, que es remunta al treball de científics i tecnòlegs que en van posar els fonaments a partir de la segona meitat del segle passat. La IA també té una llarga trajectòria a Catalunya que s'inicia, entre altres, amb la figura del Professor Emèrit Ramon López de Mántaras i la creació de l'Institut d'Investigació d'IA del CSIC (IIIA-CSIC). Aquest article fa un recorregut de la IA a Catalunya, començant pels principals agents que conformen l'ecosistema de la recerca i la innovació en IA al nostre país. Es presenta l'estat actual de la IA a Catalunya a partir de l'informe sectorial publicat per ACCIO el maig de 2024 i tot seguit, es descriu l'estratègia CATALONIA.AI impulsada pel Govern de Catalunya i desplegada a partir de 2020. Es detalla l’eix d'innovació empresarial que s'impulsa des d'aquesta estratègia i que es materialitza en el Centre d'Innovació en tecnologies de Dades i Intel·ligència Artificial (CIDAI), descrivint tant qualitativament com quantitativament les activitats més significatives que impulsa. L'article aborda també el potencial transformador de la IA en l’empresa des de dos punts de vista. El primer aborda les aplicacions de negoci de la IA analítica en conjunció amb altres tecnologies en el context de la Indústria 4.0. El segon es focalitza en la IA Generativa, il·lustrant els principis bàsics dels models fundacionals i desenvolupant les oportunitats multisectorials i multimodals i l'impacte que aquesta variant de la IA provocarà en els diferents sectors productius i de negocis. Tot seguit s'analitzen les barreres recurrents per a una implantació multisectorial de la IA i que, entre altres, fan referència a qüestions com disponibilitat de dades o manca de talent qualificat. En paral·lel a aquestes qüestions de caire estrictament tecnològic l'article també s'endinsa en les principals conseqüències de les regulacions en IA que Europa ha aprovat i com s'hi hauran d'adaptar les empreses de productes o serveis basats en sistemes d'IA. Per últim, l'article dona una visió de les tendències futures primerament fent especial focus en la sostenibilitat de la IA i després analitzant la IA i la seva intersecció amb la computació quàntica.

'

= Intel·ligència Artificial: sel seu origen a la IA Generativa

La Intel·ligència Artificial (IA) és probablement la tecnologia digital que ha experimentat l’expansió més ràpida i ha assolit el grau de penetració més elevat a nivell global. Malgrat que això ha succeït ràpidament al llarg del darrer decenni, la IA i els conceptes en què es fonamenta van néixer i es van desenvolupar a partir de la segona meitat del segle XX. Tot i que es poden traçar precursors de la IA en èpoques pretèrites, un d’ells en la figura del filòsof mallorquí Ramon Llull amb la seva obra Ars Magna de finals del segle XIII, la IA que coneixem avui neix a mitjans del segle XX fruit de la recerca i el treball de científics com, entre altres, Alan Turing, pare del fonaments teòrics de la computació o John Von Neumann, creador de l’arquitectura base dels computadors actuals. L’estiu del 1956, John McCarthy, professor associat del departament de matemàtiques del Dartmouth College (New Hampshire, EUA) va convocar un trobada, coneguda com la Conferència de Dartmouth, que va aplegar els principals investigadors del moment en disciplines com la teoria de la informació, teoria del coneixement o la computació. Durant vuit setmanes van cercar respostes a una qüestió primigènia: pot una màquina reproduir l’aprenentatge i el raonament humà i, per tant, pot arribar a prendre decisions com ho faria un humà? I va ser en aquesta trobada on es va usar per primer cop el terme “intel·ligència artificial” (LÓPEZ DE MÁNTARAS, 2023, págs. 15-30), Si bé la Conferència de Dartmouth va crear grans expectatives, en els anys posteriors el desenvolupament de la IA va passar per períodes d’incertesa en què, degut a un context tecnològic encara no suficientment madur, la viabilitat de la IA es va qüestionar en diverses ocasions, conegudes com els “hiverns” de la IA, el primer a finals dels anys 70 i el segon a principis dels anys 90 del segle passat. Arribats al primer decenni del segle actual hi ha dos factors determinants que impulsen definitivament la consolidació de la IA. D’una banda, la generació massiva de dades en l’esfera digital que, des d’aleshores, continua creixent de manera gairebé exponencial. De l’altra, l’aparició dels processador gràfics (GPUs), circuits microelectrònics que permeten assolir el volum de computació que la IA requereix. Aquests dos elements, dades per a entrenar models i ordinadors amb la capacitat de fer bilions d’operacions per segon permeten executar els algorismes d’IA que s’havien pensat teòricament en el passat però que no es podien dur a la pràctica per una tecnologia no prou potent. Al costat de les dades i de les GPUs cal esmentar el desenvolupament de les diferents famílies algorísmiques de la IA. Inicialment es van implementar algorismes de raonament basat en casos (Case Based Reasoning, CBR) i posteriorment algorismes d’aprenentatge automàtic (Machine Learning, ML) que en les seves diverses modalitats poden resoldre problemes de classificació, recomanació, clusterització, etc. El desenvolupament de les xarxes neuronals, fonament de l’aprenentatge profund (Deep Learning, DL), va significar un pas gegantí en disciplines com la visió automàtica o el processament del llenguatge natural. Més recentment el disseny dels anomenats transformers i les xarxes generatives adversarials (Generative Adversarial Network, GAN) han esdevingut la base dels models fundacionals (de llenguatge i altres modalitats) que han donat lloc a la IA generativa, amb aplicacions com ChatGPT i altres, que han popularitzat la intel·ligència artificial a tots els nivells degut a la seva transversalitat i a la seva capacitat d’arribar massivament al públic en general, com ho demostren les xifres de velocitat d’adopció, que superen abastament les de qualsevol altra disrupció tecnològica fins el moment.