< Diciembre 2022 >

Algunas reflexiones sobre inteligencia artificial

Robot humanoide en el que trabaja Tesla. Imagen: EP

Algunas reflexiones sobre inteligencia artificial

La inteligencia artificial ha llegado con fuerza haciendo que la realidad parezca ciencia ficción. No me extraña que mi padre, a sus 89 años, se niegue a participar de esta realidad. La velocidad de los avances técnicos hace que este mundo sea difícil de asimilar para los que nacieron a principios del pasado siglo y parece que también podría ser inquietante para los que nacimos mas cerca del final del mismo. 

No hay día que no salga una noticia en que la inteligencia artificial sea la principal protagonista. Hace unas semanas Elon Musk nos presentaba, en las oficinas de Tesla en Palo Alto, su robot humanoide Optimus, capaz de mover paquetes o regar plantas, pero sin desvelar muchas otras capacidades que tiene o están en desarrollo.  Hacia el final del verano, con el bronceado todavía en todo su esplendor, la empresa china NetDragon saltaba a las noticias anunciando el nombramiento de un androide, Tang Yu, como directora general para llevar la eficiencia a la gestión empresarial.

 

Sin llegar a este nivel de impacto mediático, no falta día en que la inteligencia artificial nos muestre su potencial en todos los ámbitos de nuestra vida: desarrollo de nuevos medicamentos, coches autónomos, asistentes virtuales, traductores y un largo etcétera. Pero no es menos cierto, que hay bastante confusión en los términos que se utilizan o las disciplinas que contempla. Abordemos algunos conceptos básicos. 

 

La inteligencia artificial, que cubre diversas teorías y tecnologías, es el concepto de más alto nivel, que engloba dos categorías: machine learning y deep learning. En machine learning se produce el aprendizaje y mejora mediante el entrenamiento con datos, sin necesidad de una programación explícita. Algunas aplicaciones típicas son la atención al cliente, las aplicaciones de citas, las recomendaciones basadas en el historial de uso (pensemos por ejemplo en las películas de Netflix, las compras en Amazon o la navegación en Google). o los filtros anti spam de nuestro correo. Habría mucho más que decir en cuanto a los datos, el proceso (supervisado o no) pero eso quedará para otra ocasión. 

 

En cuarto a deep learning estaríamos en una disciplina de machine learning que se caracteriza por incluir numerosas capas de redes neurales que intentan simular el funcionamiento del cerebro. El término” deep" hace referencia a las capas ocultas de redes neuronales que le dan la potencia de aprendizaje. 

 

Quizá otra distinción importante sea entre inteligencia artificial fuerte y débil. La primera hace referencia a aquélla en la que una máquina entiende lo que le rodea, aborda problemas abiertos con capacidades “humanas”. De momento no hemos llegado a este punto, quedándose en el ámbito de la ciencia ficción con personajes como los replicantes de Blade Runner o Arthur, el barman robótico de Passenger, entre muchos otros. Hay investigadores que piensan que nunca llegaremos a este punto. 

 

La segunda, inteligencia artificial débil, se centra en problemas concretos y reconocimiento de patrones. Que se la defina como débil no implica falta de fortaleza en resolver problemas concretos. Por el contrario, la alta capacidad de computación le permite sustituir o complementar actividades humanas en casi todos los ámbitos.  

 

 

Los sistemas basados en inteligencia artificial ni se cansan ni se aburren, lo que nos permitirá eliminar las tareas rutinarias y repetitivas del nuestro trabajo diario, reducir errores y aumentar la productividad

 

 

Es de esta inteligencia artificial, la débil, la que tenemos disponible, de la que conviene ir generando debate y concienciación por el impacto que nos puede causar como sociedad e ir preparando un plan de acción.

 

En el lado positivo, los sistemas basados en inteligencia artificial ni se cansan ni se aburren, lo que nos permitirá eliminar las tareas rutinarias y repetitivas del nuestro trabajo diario, reducir errores y aumentar la productividad. Asimismo, pueden asumir tareas peligrosas reduciendo el riesgo para las personas. En el otro lado de la balanza, no obstante, esto supondrá tensiones en el mercado de trabajo, eliminando o reduciendo puestos, al menos temporalmente. 

 

Más inquietante resulta la posible sustitución de puestos de trabajo de alta cualificación por aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Las aplicaciones de ayuda a la toma de decisiones serán cada vez más relevantes, no estando exentas de riesgos. Un uso incorrecto o parcial de los datos puede llevar a decisiones con sesgo o erróneas, que unido a la oscuridad en su funcionamiento, al menos de momento, nos debe llevar a tener ciertas cautelas. Probablemente, lo más sensato es que estos sistemas sean supervisados por personas y no sustitutos de las mismas.

 

En el ámbito de la medicina seguramente veremos grandes avances, con mejoras en el desarrollo de nuevos medicamentos y en las técnicas de diagnóstico. En julio, por ejemplo, The Lancet publicaba un estudio del uso de la inteligencia artificial como ayuda al radiólogo a interpretar mamografías. Sin duda, fármacos más personalizados y mejores técnicas de diagnóstico tendrán impacto positivo en la salud, sobre todo si se prioriza la medicina preventiva. 

 

En definitiva, muchas son las expectativas pero también muchos son los retos que estos cambios van a suponer en futuro de la humanidad. Como decía Isaac Asimov, "If knowledge can create problems, it is not through ignorance that we can solve them

 

 

 

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