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¿Qué esconde la Inteligencia Artificial?



Es un hecho que el término Inteligencia Artificial ocupa gran parte de los titulares y debates de la actualidad. A día de hoy se ha convertido en ese "toque mágico" que embellece todo: desde una simple lavadora hasta los últimos avances en metodologías de la Educación. Países como China se han lanzado a la piscina incluyendo desde preescolar la formación en Inteligencia Artificial.


“La IA transformará profundamente la educación. Se van a revolucionar los métodos de enseñanza, las formas de aprender, de acceder al conocimiento, de capacitar a los docentes”. - Audrey Azoulay, directora general de la UNESCO.

¿Nos encontramos ante una nueva burbuja?


Estamos presenciando los primeros albores de la Cuarta Revolución Industrial (también denominada Industria 4.0), la que se supone será uno de los momentos más determinantes de la historia de la Humanidad. Tal es así, que ocupó el tema central del Foro de Davos 2016, el encuentro de economía más importante del planeta. En él se vaticinaron varias cuestiones, pero sin duda la más preocupante fue la pérdida a corto plazo de hasta cinco millones de empleos a causa de los avances de la Inteligencia Artificial.


Andrew Ng, un reconocido profesor de la Universidad de Stanford describe la IA como "la electricidad del siglo XXI". Y no es para menos, pues al igual que la Primera Revolución Industrial fue impulsada por la máquina de vapor, en la Cuarta Revolución el motor será la Inteligencia Artificial.


La Inteligencia Artificial es la electricidad del siglo XXI. - Andrew Ng.

Con burbuja o sin ella, lo cierto es que la Inteligencia Artificial resurge hoy de sus cenizas como el ave Fénix, tras décadas en el olvido. Y esta vez ha vuelto para quedarse. El problema es que lo hace pisando fuerte, ya sea con altas dosis de alarmismo o de optimismo, en función del escenario que se aborde.


La literatura y el cine han actuado como figuras claves promoviendo que el pensamiento popular asocie la Inteligencia Artificial con un aura de ciencia ficción y futurismo, presentando a menudo sociedades distópicas con el objetivo de plantear cuestiones que tarde o temprano la Humanidad tendrá que responder.


La Inteligencia Artificial no es una disciplina nueva; a lo largo de la Historia han sido varios los intentos de dotar a las máquinas de una forma de razonar a la humana. Pero no es hasta hace aproximadamente un siglo cuando estas ideas empiezan a adquirir forma. Primero sería el español Leonardo Torres Quevedo, un brillante y reconocido ingeniero, pionero de la automática, que en 1912 presentaba "El Ajedrecista", el primer autómata capaz de jugar al ajedrez.


El Ajedrecista, de Torres Quevedo. Fundación Telefónica (Madrid 2018).


En 1906, otro español de renombre, Santiago Ramón y Cajal, había recibido el Premio Nobel de Medicina por sus trabajos relacionados con el sistema nervioso, y en particular, el descubrimiento de la neurona biológica. Esta estructura celular inspiraría a McCulloch y Pitts, dos científicos estadounidenses que definieron la neurona artificial. Era el año 1943 y acababa de nacer una de las principales áreas de estudio de la Inteligencia Artificial: las redes de neuronas artificiales (RNA), también denominadas sistemas conexionistas.


Algunos años antes, a mitad de la década de los años 30, un brillante matemático británico llamado Alan Turing, considerado el padre de la computación y uno de los precursores de la Inteligencia Artificial, había ideado un modelo teórico capaz de simular cualquier algoritmo: La Máquina de Turing. Fue así como se hizo un hueco en la Historia al lograr descifrar los mensajes de la máquina Enigma, propiedad del ejército alemán, contribuyendo de esta manera a que la Segunda Guerra Mundial se acortara.


Alan Turing, considerado padre de la Computación y el primer pionero de la Inteligencia Artificial

La Máquina de Turing (1936) forma parte de los currículos oficiales de las universidades que imparten asignaturas de Inteligencia Artificial. Pero el matemático no se quedó ahí, sino que elaboró el Test de Turing (1950), una prueba concebida para determinar si una máquina tiene la capacidad de pensar. Como dato anecdótico, han tenido que pasar 60 años para que una máquina logre pasar el Test de Turing, en un evento no exento de controversia.


Eugene Goostman, el primer software capaz de superar la prueba de Turing. Lo hizo en 2014. Goostman es un bot conversacional que simulaba ser un adolescente ucraniano de 13 años de edad. Convenció a un 33 por ciento de los jueces humanos que asistieron a la prueba de que era un chico real.

Pero tendría que llegar el año 1956 para que la Inteligencia Artificial se definiera tal y como la conocemos hoy en día. El término se acuñó durante la conferencia de Darthmouth, en la que John MacCarthy, Minsky, Simon y Newell, unos entusiastas científicos serían los impulsores de esta disciplina. Sin embargo, aquel optimismo inicial iría disminuyendo con el tiempo hasta degenerar en frustración y desilusión: las previsiones realizadas estaban demasiado lejos de cumplirse, a pesar de todo el dinero invertido en proyectos. Tras esa breve etapa dorada y con la década de los 70 llegaría una nueva: hablamos del Invierno de la Inteligencia Artificial.


John McArthy acuñó y definió el término "Inteligencia Artificial" en la conferencia de Darhmouth (EEUU) en 1956. Fue seguido de un enorme optimismo.

Se acerca el invierno...


Invierno de la Inteligencia Artificial

La llegada de un Invierno de la Inteligencia Artificial no implicó necesariamente que no se consiguiera ningún hito. Sin embargo, la conclusión obtenida fue que la IA únicamente había valido para conseguir avances como resolver juegos de mesa (ajedrez) y poco más. La financiación en los proyectos de investigación cayó en picado.


Desapareció casi en su totalidad la investigación en temas como las redes de neuronas. Otras ideas como Dendral o su sucesor MYCIN, sistemas basados en el conocimiento, el último enfocado en el diagnóstico médico, gozaron de una limitada popularidad y no tuvieron finalmente el reconocimento deseado.


Sin duda, los 70 no fueron el momento ideal para la evolución de la IA. Serían necesarias unas décadas más para poder disponer de dos elementos imprescindibles: potencia de cálculo y datos.


Lo cierto es que se había partido de un enfoque inicial erróneo: se pretendía de alguna manera crear robots con razonamiento humano, pero la clave estaría en el enfoque hacia desarrollos especializados en tareas muy concretas: nacerían los sistemas expertos.


Y es que la Inteligencia Artificial no es sino un extensísimo conjunto de conocimientos del ámbito de la computación, la matemática y la estadística, principalmente, que se conjugan para crear modelos con capacidad de resolver problemas.


A lo largo de los años 80 la Inteligencia Artificial irá levantando tímidamente la cabeza, pero sin destacar demasiado. Hay un auge de los sistemas expertos y empiezan a surgir los primeros procesadores del lenguaje natural.


Y es que la Inteligencia Artificial no es sino un extensísimo conjunto de conocimientos del ámbito de la computación, la matemática y la estadística, principalmente, que se conjugan para crear modelos con capacidad de resolver problemas.

De los 90 a la actualidad


A partir de los años 90 la sociedad experimenta una importante disrupción tecnológica: la llegada del ordenador personal, internet, y los teléfonos móviles supondrán un cambio en la forma de vivir y entender las tecnologías. El hardware cada vez es más potente y ocupa menos espacio. Este nuevo paradigma pondrá a disposición de la Inteligencia Artificial un estupendo "combustible": los datos. El Aprendizaje Automático o Machine Learning es una de las ramas de la IA con más proyección en estos momentos. En ella se estudian los sistemas con la habilidad de aprender, cosa que logran a través del suministro de datos. Son capaces de analizar ingentes cantidades de datos y encontrar patrones, relaciones o clasificaciones. Una tarea titánica, prácticamente imposible para un humano, con una aplicación directa para tomas de decisión, predicciones o reconocimiento de imágenes, por ejemplo.


¿Qué hacen con nuestros datos? ARTÍCULO: "Privacidad en la red: vigilancia masiva."

Inteligencia Artificial débil vs Inteligencia Artificial fuerte


En las Ciencias de la Computación existe una conocida premisa: lo que es difícil para un humano es sencillo para una computadora, pero lo que es sencillo para un humano puede resultar muy complejo para una computadora.


Estamos muy lejos aún de comprender qué mecanismos hacen posible la existencia del pensamiento humano. Quizá llegando a ese punto podría intentar simularse una inteligencia artificial basada en la real.


Un tipo de IA basada en la IA natural sería lo que denominamos una Inteligencia Artificial fuerte (o general). Hasta el momento, este tipo de Inteligencia Artificial existe únicamente en la ciencia ficción. Ejemplos de ella son Hall 9000, de "2001: Odisea en el espacio" o David, el niño robot protagonista de la película "Inteligencia Artificial". Se caracterizan por no estar enfocados a una tarea específica, sino que actúan proactivamente resolviendo problemas de varios tipos de forma parecida a un humano. Son capaces de aprender como humanos y adaptarse a situaciones diferentes.

Fotograma de "2001: Una Odisea en el espacio". Espacio Fundación Telefónica. 2018. Madrid.

Por el contrario, la Inteligencia Artificial que manejamos actualmente podría caracterizarse como una Inteligencia Artificial débil (o específica), definición que para nada se asociaría con debilidad. Estos sistemas se orientan a la resolución de problemas muy concretos, realmente no razonan como tal sino que consiguen trazar decisiones o conclusiones en temas muy específicos. No poseen la capacidad de pasar de un problema a otro diferente, como lo haría una IA fuerte.


A pesar de todo lo que pueda evocar, la Inteligencia Artificial actual podría considerarse un sistema de apoyo importante, como lo fueron la electricidad o internet en su momento, que sin duda está cambiando y cambiará el panorama laboral y social que hemos concebido hasta ahora. Efectivamente, habrá tareas que serán mucho más efectivas realizadas por sistemas de Inteligencia Artificial que por personas. Un ejemplo de ello lo tenemos en cómo la empresa Amazon gestiona sus almacenes mediante el uso de robots, lo cual supone una revolución en el campo de la logística.



Aún clasificándose como Inteligencia Artificial específica o débil, los avances son y serán impresionantes. Por ejemplo, será posible simular enfermedades con técnicas de aprendizaje automático y obtener conclusiones para su prevención y tratamiento, siendo hasta la actualidad necesarios años de investigación en la evolución de las mismas. El transporte y la logística será otro de los grandes retos. También se aplicará Inteligencia Artificial en la construcción. Presenciaremos enormes avances.


Lo que no sabemos es si llegaremos a ver robots que piensan como humanos. Estaremos más cerca de conseguirlo cuando sepamos cómo funciona la mente humana. Existen proyectos de gran envergadura, pioneros en este campo. El proyecto Blue Brain tiene como objetivo estudiar la estructura del cerebro de los mamíferos creando una simulación de todo el cerebro a nivel molecular. Esta ingeniería inversa del comportamiento permitirá avanzar en el entendimiento del funcionamiento del cerebro así como estudiar sus disfunciones.

Es necesario entender el funcionamiento de nuestro cerebro para lograr una Inteligencia Artificial Fuerte. ¿Lo lograremos algún día? En mi opinión, sí. Pero aún no. Y conviene que nos preparemos pues llegado el momento presenciaremos el hito más importante de la historia de la Humanidad: la Singularidad Tecnológica.

Pero de eso, ya hablaremos en otro capítulo de Trinchera STEM!.


¡Hasta la próxima!

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