Desde que Huawei presentara el chip Kirin 970 de HiSilicon, no hemos dejado de hablar de inteligencia artificial móvil. Se ha convertido en una de esas palabras que se ponen de moda y comienzan a aparecer en las partes más inesperadas de cualquier presentación de producto. ¿Os suena selfie?. Huawei le ha dedicado muchísima publicidad, Apple hizo lo propio en el lanzamiento de los nuevos iPhone, LG ha lanzado un terminal que artificialmente se quiere diferenciar con ella y Qualcomm, que podría haberse publicitado desde hace años en ese sentido, sólo lo ha hecho cuando el término ha llegado a boca de todos.
No, la inteligencia artificial en móviles no es humo, no es simple marketing ni es un timo con el que vender más terminales. Los chips dedicados a resolver cálculos empleando aprendizaje automático y redes neuronales presumen de realizar esas tareas con hasta 25 veces más velocidad que las CPU tradicionales, a la vez que son hasta 25 veces más eficientes. Frente a una GPU, la diferencia no es tanta, pero esta solo es 4 veces más rápida que la CPU, por lo que tampoco puede compararse con la potencia de un motor neuronal. Esas son las cifras de Huawei, pero la gran tapada, Qualcomm, también habla de una eficiencia energética 25 veces superior cuando compara una de sus CPU con el DSP, el área del chip que, entre otras cosas se encarga de ejecutar el aprendizaje automático optimizado para TensorFlow.
Con el DSP del Snapdragon 845, Qualcomm promete mejorar tres veces la potencia de procesamiento de este apartado, algo que no pudimos comprobar cuando lo probamos, pero que según las pruebas de Anandtech, pondría a la solución de la compañía de San Diego al nivel de la solución dedicada de Huawei, que según esos mismos tests ejecutados en iOS, también es superior al motor neuronal que Apple ha incluido en el A11. Qualcomm es la gran perdedora hasta ahora de esta guerra, pues es la única que tenía soluciones aprovechables en el mercado desde el Snapdragon 820, lanzado hace dos años. Sin embargo, como hemos visto hasta estos días, nunca ha presumido de inteligencia artificial, y es algo que algunos sus empleados expresaron con cierta tristeza en una charla informal en San Diego.
Como hemos visto, en gran cantidad de tareas, entre las que encontramos reconocimiento de imágenes, los motores neuronales y otro tipo de chips especializados, como el Pixel Visual Core del Google Pixel 2, son indudablemente eficaces. Sin embargo, para que todo ello se pueda aprovechar como los fabricantes prometen en sus presentaciones, debe pasar lo que cualquier plataforma moderna necesita: aplicaciones. Si ellas no llegan, no tiene gracia comprar un smartphone basándose en este criterio, o que al menos cuente como factor de decisión.
Huawei presenta los Mate 10: menos marcos, misma esencia
Para que haya apps, a su vez, se necesita que haya herramientas extendidas a todas las plataformas y que los desarrolladores puedan utilizarlas. Las que hay en Android ahora mismo, fuera de las que Huawei o Qualcomm presentan como propio, no pueden ejecutarse a máximo rendimiento, pues son poquísimos los terminales con chips neuronales o similares dedicados que cuentan con Android 8.1 Oreo, la versión en que debutan las Neural Networks API de bajo nivel. En iOS la cosa es distinta, pues los desarrolladores tienen un recurso global como CoreML.
Incluso cuando todo ese soporte esté disponible, los desarrolladores implementarán sólo si existen incentivos y si las ganancias de rendimiento merecen la pena en el tipo de aplicación que quieran ejecutar. Hablar hoy de inteligencia artificial en el móvil como algo de máxima importancia es como haberlo hecho en 2010 con los terminales que ya soportaban redes LTE. Ni éstas estaban extendidas ni los módems de los terminales eran eficientes bajo ellas. Para cuando pudimos usarlas sin miedo, ya era 2012-2013.
Fuera de aplicaciones disponibles para todos los dispositivos, lo que los fabricantes están promocionando más son servicios y funciones que se benefician de reconocimiento de imagen, como hemos visto en el caso de LG con el V30S o de Huawei con el Mate 10. Son tecnologías que también se usan en las aplicaciones de galería, y que Apple o Huawei emplean localmente gracias al aprendizaje automático, frente a las soluciones en la nube de Google. Sin embargo, ¿de verdad nos sorprende que un terminal pueda reconocer que hay un plátano en la imagen? ¿de verdad compraríamos un terminal porque la galería nos puede retocar automáticamente y de manera "inteligente" una imagen, cuando es una función que lleva años en otras aplicaciones?
Otros como Huawei hablan de, además de reconocimiento de escena para mejorar las tomas u optimización del sistema. Pero como en el caso anterior, ¿no existen terminales que logran un detalle increíble y un rendimiento impecable con las optimización tradicional? Toda ayuda es bienvenida, y tanto el LG V30S como el Huawei Mate 10 son unos terminales tremendos, pero su apartado de inteligencia artificial no es más que un reclamo que los usuarios ni notarán ni apenas usarán en el día a día, porque, como indicaba, sabemos identificar flores y plátanos por nuestra cuenta.