Inteligencia artificial en tu entorno

Por Sandra Vázquez Quiroz –

La inteligencia artificial (IA) está viviendo una tercera ola de entusiasmo. Se ha desarrollado aprendizaje automatizado, hay conexiones neuronales conocidas como profundas o 3.0, reconocimiento de lenguaje, imágenes, patrones y entretenimiento, destaca Carlos Gershenson, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM.

Durante la conferencia virtual “Inteligencia Artificial: cómo transformar la información en conocimiento”, organizada por El Colegio Nacional, explicó qué es la IA, sus antecedentes, expectativas, perspectivas e implicaciones de su uso.

También participó la Dra. Saiph Savage, de la Northeastern University y colaboradora del Laboratorio de Innovación Cívica de la UNAM, quien compartió algunos problemas laborales que ha identificado a partir de sus investigaciones en torno a la IA.

¿Buena o mala para la sociedad?

A decir del Dr. Carlos Gershenson todo dependerá del uso que le demos y quién controle los datos o programas, si serán las empresas, los gobiernos o los ciudadanos. “Qué tan abiertos y participativos son los sistemas en el sentido que se sabe que los algoritmos de Facebook, Twitter e Instagram tienen efecto en la psicología de sus usuarios, principalmente en los jóvenes, y si se tiene capacidad de decidir como ciudadanos, de opinar y saber cómo funcionan. De este modo probablemente se pueda decidir sobre el uso de esta tecnología”.

El experto en sistemas auto-organizantes señala que mientras más opaco sea el control de datos y programas, las compañías se beneficiarán de sus usos, de manera similar a lo que sucede con las empresas que venden alcohol o tabaco; ese es su negocio y aunque están conscientes de los daños a la salud que generan, tratan de minimizarlos.

La IA está entre nosotros y la utilizamos con frecuencia. A decir del experto, en algunos casos nos ayuda a tomar mejores decisiones y ofrece la posibilidad de retener y procesar grandes cantidades de datos que no podemos retener en nuestra cabeza; de hecho, brinda superpoderes, porque podemos llegar a un lugar donde nunca hemos estado, tan solo con accionar el navegador.

“El riesgo es que confiamos cada vez más en la tecnología, nos manda por un barrio bravo o terracería y no es necesariamente la mejor ruta, pero seguimos usando esta tecnología, a pesar de que se equivoca de vez en cuando”, apunta el especialista.

Método sintético 

A diferencia del método analítico, que observa un fenómeno y se abstrae una teoría que después se contrasta con experimentos, predicciones y descripciones que rechazan o ratifican lo planteado, la IA utiliza el método sintético, que consiste en observar un fenómeno y construir un sistema inspirado en dicha observación; posteriormente, se mantiene la mira en el comportamiento del sistema y eso ayuda a verificar.

Para el Dr. Gershenson “la mejor manera de entender la inteligencia es construyéndola y luego que construimos esa inteligencia la usamos para entender mejor la inteligencia natural, pero nos permite construir sistemas artificiales que exhiben las mismas propiedades de la inteligencia natural”.
Para el experto del IIMAS resulta difícil definir qué es inteligencia, ya que no existe una respuesta consensuada, “es como tratar de definir qué es la vida. En la antigüedad fue más confuso, pues se mezclaba alma, mente y en otros casos parecía que la inteligencia es aquello que nos distingue de otros animales desde una visión antropocentrista”, acota.

Ahora conocemos que muchos animales son inteligentes, no de la misma manera que nosotros, ya que hay algunos que tienen mejores cualidades que otros, las ratas, por ejemplo, saben navegar mejor que los humanos.

Orígenes de la inteligencia artificial

En diferentes culturas se ha tenido la idea de crear criaturas artificiales para jugar un poco a ser dioses y ver qué nos hace especiales, señala Carlos Gershenson; tal es el caso del gólem, Galatea —hecha por Pigmalión— o el cangrejo mecánico creado para engañar a un gigante en el Popol Vuh, por citar algunos ejemplos.

Los desarrollos técnicos se volvieron más sofisticados con los autómatas, destaca Gershenson, ya que a raíz de la expansión europea se requirió tener cronómetros muy precisos y esa tecnología desarrollada por los relojeros permitió construir máquinas llamadas autómatas, que simulaban ciertos movimientos, pero en muchos casos solo se construían como entretenimiento.

Posteriormente llegó la idea de robot, planteada a partir de la obra teatral R.U.R, del escritor Karel Čapek en 1921. De 1922 a 1930 se construyeron algunos humanoides llamados robots. Después de la Segunda Guerra Mundial, en 1946, se construyeron las primeras computadoras universales que calculaban funciones específicas y estaban diseñadas para resolver cualquier tipo de problema.

En 1950, el matemático Allan Turing planteó un juego, conocido como “prueba de Turing”, que consiste en una práctica de imitación. “Es decir, si una computadora puede engañar a un humano, entonces pasa la prueba de Turing. Lo curioso es que ha habido programas que pasan esa prueba, pero de manera engañosa, un humano ve las respuestas del humano y la máquina”, señala Carlos Gershenson.

De acuerdo con el también experto en sistemas complejos fue a partir de una conferencia en Dartmouth, en 1956, cuando se acuña el término inteligencia artificial. Después de esta reunión, y a lo largo de toda la década de 1960, se trabajaron líneas de investigación, como razonamiento automatizado, prueba de teoremas, juegos, procesamiento de lenguaje natural, robots, problemas de búsqueda, conexionismo, distintos juegos como damas, ajedrez, gato y el procesamiento del lenguaje natural.

De 1970 a 1980 se vivió el primer invierno de la inteligencia artificial, debido a la enorme expectativa que generó tener máquinas artificiales realizando labores de humanos. Los avances fueron otros; se lograron algunos procesamientos, pero no al grado que se pensaba. Debido a ello se recortó financiamiento a la investigación en IA quedando estancada, destaca Gershenson.

Expectativas

Se puede suponer que a la IA le llegue otro invierno, pero más lento, ya que a diferencia de las otras dos olas, en este siglo sí hay resultados, destaca el especialista. La IA genera muchas expectativas, se esperaba tener en pocos años avances sorprendentes, como la puesta en marcha de los autos autónomos; sin embargo, sacarlos al mercado y ponerlos a rodar en las calles no solo implica aspectos tecnológicos, sino legales y sociales con las aseguradoras. La IA abre diversas líneas de estudio, no solo en el área tecnológica, sino en todas las ciencias cognitivas y de ética.

Dilemas

La IA se encuentra en todas partes, cada vez más confiamos en las máquinas, los gobiernos se apoyan en los algoritmos, que en algunos casos ayudan a tomar mejores decisiones, pero en otros tienen también sesgos humanos, advierte Gershenson.

Al hacernos más dependientes de esta tecnología, se corre el riesgo de que la responsabilidad sobre algún aspecto que involucre a la IA se disuelva. “Sucede como con la eutanasia, si esta se aplica donde no es legal y se divide la responsabilidad entre varios individuos, al final nadie es responsable”. Por ejemplo, un coche autónomo atropella a una persona. ¿De quién es la responsabilidad? ¿Del dueño que no iba manejando? ¿De la empresa que hizo el coche?, se advierte que hay una responsabilidad que se diluye, por lo que es necesario mantener estos temas en el debate público, destaca el experto en IA.

Una nueva clase social

Por su parte, Saiph Savage, investigadora de la Northeastern University de Boston y colaboradora del Laboratorio de Innovación Cívica de la UNAM, ha detectado a los nuevos obreros de la IA, quienes reciben bajos salarios y tienen pocas oportunidades de crecer.

La investigadora señala que la IA ha creado realidades futuristas, como asistentes de voz, máquinas que suplen el trabajo de un humano y coches autónomos, pero detrás del funcionamiento de algunos de estos sistemas hay humanos realizando trabajo que más tarde copiará la máquina y que consiste básicamente en categorizar contenido y transcribir audios; son trabajos con muy bajos salarios.

La experta estima que para 2035 el 60% de la fuerza laboral en Estados Unidos trabajará directamente con la IA, lo que está creando una nueva clase social, los obreros de la inteligencia artificial. Ante ello, advirtió que es necesario considerar fuentes de trabajo justo para estas personas y brindarles la posibilidad de crear acciones positivas y crecer dentro de la organización.

En conjunto con su equipo, la doctora Saiph echó a andar un programa piloto en las bibliotecas públicas de West Virginia, que consiste en ofrecer a obreros desempleados recursos a través de la IA que les brinden herramientas para encontrar nuevas fuentes de empleo o bien hallar oportunidades para emprender.

Para el Dr. Carlos Gershenson, “cuando se introducen nuevas tecnologías, algunos empleos se vuelven obsoletos”, lo cual no quiere decir que las personas que pierden su trabajo no podrán encontrar otro, lo anterior ha pasado en otros momentos de la historia”.

Si deseas tomar un curso gratuito de introducción a la IA, el doctor Carlos Gershenson ofrece uno en la plataforma Coursera:

https://www.coursera.org/specializations/inteligencia-artificial