Aquí tenéis los artículos y sus correspondientes preguntas. Elegid uno de los cuatro para entregarlo por escrito. Os las pediré para el miércoles 15 de enero de 2020. Hay uno voluntario para los que quieran exponerlo oralmente.
Los tenéis casi todos también abajo del todo en forma de archivos.
Voluntario para exponer oralmente
Cuando los chips sienten miedo
La compañía islandesa Crowd Control Productions ha revelado ahora un episodio acaecido en noviembre de 2017 que, como mínimo, da que pensar. La empresa, cuyo lema es “no tenemos miedo”, se dedica al desarrollo de videojuegos masivos online, es decir, juegos diseñados para albergar a miles —o millones— de jugadores a la vez. Su producto estrella es EVE Online,una aventura espacial donde el jugador explora, conquista y explota los recursos de diferentes mundos. Todavía nadie le ha acusado de políticamente incorrecto y exigido una estrategia de mutuo descubrimiento colaborativo y comunitario. Todo se andará.
El caso es que en el juego hay grupos de personajes que no manejan los jugadores, sino que quedan a las órdenes, digamos, del programa que rige todo ese universo virtual. Se trata, entre otros, de colectivos como mineros, que sirven para explotar los recursos, o diversos grupos de piratas, que pueden robar al jugador esos recursos. También hay una flota de naves más o menos organizada y con aspecto serio que quien escribe esto se ha visto incapaz de entender qué es lo que hace exactamente, pero que al parecer es importante.
Lo interesante es que hace más o menos un año, la empresa introdujo una actualización que hacía un poco más listos a estos grupos manejados por el ordenador. El resultado fue inesperado. Sin que nadie se explique por qué, los mineros se cansaron de los piratas—estaban un poco hartos de sus amenazas—, se organizaron y comenzaron pelear contra ellos. Llamaron a la flota, pero no les fue bien. Los piratas casi conquistan a los mineros cuando apareció otro grupo: los vagabundos. No los había citados antes para evitar en la medida de lo posible liar más esta explicación. Todo esto sucedió sin intervención humana alguna... y sin que nadie supiera qué estaba pasando. Fue descubierto solo por casualidad.
¿En qué momento la inteligencia artificial que regula el juego decidió jugar por sí misma? ¿Y si tal vez ni siquiera fue decisión de ella, sino de cada de uno de esos grupos de personajes? ¿Qué demonios pensaban los mineros para lanzar un ataque preventivo? ¿Acaso tuvieron miedo? Si fuera así, se habría cruzado un umbral de consecuencias que no podemos ni imaginar. Si EVE ha mordido la manzana y conocido el miedo, preparemos las maletas.
Preguntas:
1º
El ser humano está perdiendo el control sobre las tecnologías de la información y las comunicaciones que ha creado y la Inteligencia Artificial (IA) no es una excepción. Para no perder este control debemos orientar los avances de la IA al diseño transparente de sistemas tecnológicos que sean compatibles con nuestros valores morales, sociales y culturales tales como la seguridad, la sostenibilidad, la democracia, la participación, la seguridad, la transparencia, la rendición de cuentas y el surgimiento de ciertas propiedades y funciones… y las instituciones deben apoyar estos principios. El diseño de los sistemas de IA se debe centrar en la eficiencia, la usabilidad, la flexibilidad, la resiliencia, la justicia, la dignidad, la felicidad, el bienestar, la seguridad, la salud, la empatía, la amistad, la solidaridad y la paz.
La IA está en nuestra vida más de lo que creemos; hacemos uso de ella prácticamente a diario y, muchas veces, casi sin ser conscientes de ello: cuando entramos en un aparcamiento y se reconoce la matrícula de nuestro vehículo; cuando utilizamos nuestro móvil para encontrar la mejor ruta para llegar a un destino; al llamar por teléfono y una máquina interactúa con nosotros para resolver nuestro problema; cuando hablamos con nuestro asistente virtual, cuando las plataformas de contenidos nos hacen recomendaciones que se ajustan a nuestras preferencias, cuando utilizamos traductores automáticos de lenguajes, cuando nuestro móvil reconoce nuestra huella digital o nuestra cara, y así podríamos seguir enumerando muchas más actividades cotidianas donde interviene la IA.
La IA es una de las tecnologías más importantes del siglo XXI. Al igual que la máquina de vapor o la electricidad en su momento produjeron grandes cambios en la sociedad, la IA está transformando el mundo. Las ventajas que se pueden obtener de la aplicación de esta tecnología son muy prometedoras, ayudando a mejorar los diagnósticos de imágenes médicas, permitir a los médicos desarrollar nuevas terapias para enfermedades; reducir el consumo de energía optimizando los recursos y así podríamos enumerar muchos de los retos que la IA puede abordar.
Pero no es oro todo lo que reluce. Son evidentes los beneficios que la sociedad puede obtener de los avances de la IA, pero también hay sombras. Los trabajadores temen perder su trabajo a causa de la automatización, los consumidores se preguntan quién es el responsable si un sistema basado en la IA tome una decisión equivocada, las pequeñas empresas no saben cómo aplicar la IA a su negocio, las nuevas empresas de IA no encuentran los recursos y el talento que necesitan en Europa, y la competencia internacional es más feroz que nunca.
Desafíos éticos
A medida que la Inteligencia Artificial se hace más sofisticada, comenzará a tomar decisiones –o ayudará a tomarlas- que tienen un mayor impacto en las vidas de las personas. Esto plantea desafíos éticos a medida que las personas se vayan adaptando al papel más amplio y prominente de la toma de decisiones automatizada en la sociedad.
Pensemos en este caso: un vehículo de conducción autónoma al que, en un instante determinado, se le atraviesa un perro en su trayectoria y decide tomar la decisión de dar un giro brusco para no atropellarlo; como consecuencia de ello golpea a otro vehículo lo que da lugar a que se produzcan heridos graves, tanto entre los ocupantes del vehículo autónomo como entre los del vehículo golpeado. ¿Quién es el responsable de este accidente? ¿El perro? ¿El dueño del perro? ¿El constructor del automóvil? ¿Los constructores de los dispositivos de sensorización y actuación del automóvil? ¿Los técnicos que han desarrollado el software que permite al automóvil tomar la decisión? ¿El propietario del automóvil que ha personalizado el sistema de toma de decisiones para adaptarlo a sus preferencias? ¿La administración que ha autorizado la circulación del vehículo? A medida que aumente el uso de la IA, será más difícil determinar la responsabilidad de las decisiones. Si se cometen errores que causan daño, ¿quién debe asumir la responsabilidad?
Para poder determinar la responsabilidad en la toma de decisiones de los sistemas de IA se requiere transparencia. Los sistemas de IA deben explicar sus acciones a los seres humanos para demostrar por qué se tomó una decisión. La implantación de los sistemas de IA da lugar a numerosas cuestiones sociales, económicas, políticas, tecnológicas, legales, éticas y filosóficas. ¿Deberían los sistemas de IA ser tratados como entes éticos? ¿Pueden las máquinas tomar decisiones morales? ¿Cuáles son las consecuencias legales y éticas de las tecnologías de IA? ¿Cuáles son las consecuencias de que las administraciones públicas, las empresas y otras organizaciones tengan acceso a los datos y a las predicciones sobre el comportamiento de los ciudadanos? ¿Cómo pueden los valores morales, sociales y legales ser parte del proceso de diseño de los sistemas de IA?
Para hacer frente a estos retos y aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA surge la Inteligencia Artificial Responsable, una IA de confianza basada en valores éticos y sociales con un enfoque centrado en el ser humano. Un principio clave es la "ética en el diseño", en virtud de la cual se aplicarán principios éticos y jurídicos, con los datos utilizados desde el inicio del proceso de diseño. Al definir los requisitos de los sistemas de IA, también es importante tener en cuenta las interacciones con los seres humanos. Otro principio clave es la "seguridad desde el diseño", según el cual la ciberseguridad, la protección de las víctimas y la facilitación de la aplicación de la ley deben tenerse en cuenta desde el principio del proceso de diseño.
Necesitamos un marco jurídico sólido para abordar estas cuestiones, que son demasiado complejas o cambian con demasiada rapidez, para que la legislación las aborde adecuadamente. Pero el proceso político y legal por sí solo no será suficiente. Para que la confianza florezca, un código ético para los científicos de la IA es igualmente importante.
Podemos destacar siete retos a los que la Inteligencia Artificial Responsable debe dar respuesta: Responsabilidad por los errores(debe quedar claro dónde radica la responsabilidad cuando los sistemas cometen errores y han de rendir cuentas), Transparencia en la toma de decisiones (los sistemas de IA deben explicar sus acciones a los seres humanos), Trabajo (los sistemas de IA reemplazan a las personas en muchos trabajos tradicionales; debemos repensar el significado del trabajo), Evitar el sesgo (deben promoverse valores fundamentales como la igualdad, la diversidad y la ausencia de discriminación como consecuencia de la aplicación de la tecnología), Valores éticos fundamentales (¿cuáles serán los valores éticos fundamentales de la IA?), Protección de datos y propiedad intelectual (la propiedad intelectual debe reconocerse y sopesarse en relación con la necesidad de utilizar los datos para fomentar la innovación), Ciberseguridad (protección contra la piratería informática a medida que los sistemas de IA asumen un papel más destacado en la sociedad).
El comportamiento de las personas está regulado por numerosas leyes, sin embargo, los algoritmos están sujetos a muy pocas regulaciones. Esto es inapropiado y peligroso, ya que los sistemas de IA interfieren cada vez más en nuestras vidas, a menudo sin nuestro conocimiento. Esto debería estar controlado, aun tratándose de un servicio gratuito.
Una nueva y prometedora etapa está llegando y la Inteligencia Artificial Responsable nos puede ayudar a recibirla
Preguntas
Robin Sloan, en su oficina en el Murray Street Media Lab en Berkeley, California. Usa un programa de computadora que él creó para ayudarle a escribir su más reciente novela
BERKELEY, California — Para escribir su nueva novela, Robin Sloancuenta con una nueva colaboradora: su computadora.
La idea de que un novelista es alguien que se enfrenta a su trabajo solo en una habitación, equipado únicamente con su determinación e inspiración, pronto podría ser obsoleta. Sloan está escribiendo su libro con la ayuda de un software que él mismo creó, el cual termina sus oraciones con tan solo presionar la tecla Tab.
Quizá es demasiado pronto para añadir “novelista” a la larga lista de empleos que la inteligencia artificial eliminará. Sin embargo, al ver a Sloan trabajar, se vuelve evidente que la programación está a punto de redefinir la creatividad.
Sloan, que fue reconocido por su debut, Mr. Penumbra’s 24-Hour Bookstore, redacta sus textos escribiendo fragmentos que se envía como mensajes y después reelabora para crear pasajes más largos. Su nueva novela, aún sin título, está ambientada en la California del futuro próximo, donde la naturaleza reclama su lugar en el mundo. El otro día, el autor escribió esta nota: “Los bisontes están de regreso. Rebaños que se extienden 80 kilómetros”.
En su oficina, un lugar atiborrado que parece un cuarto de juegos, ubicada dentro de un parque industrial, ahora está expandiendo esa idea breve. Escribe: “Los bisontes se reúnen en torno al desfiladero…”. ¿Qué sigue a continuación? Presiona la tecla tabuladora. La computadora hace un ruido, como un “poc”, analiza el último par de oraciones y añade la frase “bajo el cielo despejado”.
A Sloan le gusta. “Es fantástico, ¿no?”, comentó. “¿Acaso yo habría escrito ‘cielo despejado’? Tal vez, tal vez no”.
Después continúa: “Los bisontes han estado yendo y viniendo durante dos años…”. Tecla tabuladora, poc. La computadora sugiere entre la zona principal de la ciudad.
“Eso no es lo que estaba pensando en absoluto, pero resulta interesante”, dijo el escritor. “Ese encantador lenguaje simplemente aparece y yo digo: ‘Sí’”.
Su software no se clasifica con etiquetas grandilocuentes como “inteligencia artificial”. Se trata de aprendizaje automático que facilita y extiende sus propias palabras, su imaginación. Hasta cierto nivel, simplemente le ayuda a hacer lo que siempre han hecho los escritores en ciernes, adentrarse en las obras de quienes quieren emular.
Después de todo, los escritores son lectores. “A lo largo de los años he leído incontables libros y palabras que quedaron guardados en mi cerebro y se mezclaron de maneras desconocidas e impredecibles, y entonces se producen ciertas cosas”, comentó Sloan. “El resultado no puede ser sino un derivado de esa materia prima”.
Sloan, un hombre ingenioso y a quien le gusta experimentar, comenzó a recorrer el camino de la creación auxiliada por computadoras. Muchos otros han estado experimentando con la ficción que comienza a aprovechar la inteligencia artificial.
En otro nivel, el Alibaba Group, la empresa china de comercio electrónico, señaló en enero que su software por primera vez superó el desempeño de los humanos en una prueba de comprensión de lectura. Si las máquinas pueden leer, entonces pueden escribir.
Sloan quería verlo él mismo. En la página Internet Archive, adquirió una base de datos formada por textos: tomos de Galaxy e If, dos populares revistas de ciencia ficción en las décadas de los cincuenta y los sesenta. Después de pruebas y errores, el programa produjo una oración que lo impresionó: “Con su caminar lento, el remolcador recorrió el puerto color esmeralda”.
“Fue algo que me hizo decir: ‘Cuéntame más’”, dijo Sloan.
Sin embargo, esas primeras revistas eran demasiado limitantes, llenas de lugares comunes y estereotipos. Así que Sloan aumentó el catálogo con lo que llama “El corpus de California”, que incluye el texto digital de novelas escritas por John Steinbeck, Dashiell Hammett, Joan Didion, Philip K. Dick y otros; poemas de Johnny Cash; historias orales de Silicon Valley; viejos artículos de Wired; el boletín del Departamento de Servicio de Pesca y Fauna Silvestre de California, y más. “Está creciendo y cambiando todo el tiempo”, comentó.
Sloan va a restringir lo que redacta su software en la novela a una computadora de inteligencia artificial, un personaje importante. Eso significa que la mayor parte de la historia nacerá de su propia inspiración. No obstante, aunque no desea comercializar el software, le intrigan las posibilidades. Gigantes de las ventas como John Grisham y Stephen King podrían vender de manera relativamente fácil programas basados en sus muchas obras publicadas para ayudar a los fanáticos a producir imitaciones autorizadas.
Sloan ha terminado su párrafo:
“Los bisontes se extendían a lo largo de 80 kilómetros, sin la fresca luz del sol, reunidos en torno al cañón bajo el cielo despejado. Habían estado viajando durante dos años, yendo y viniendo, entre la zona principal de la ciudad. Rodean los suburbios más alejados, gruñendo y murmurando, y brevemente son una molestia, antes de regresar al inicio otra vez, un bucle que habían destruido y ahora estaba reconstituido”.
3º
El País
Una máquina se enseña a sí misma a ganar en todo
El objetivo está lejos: conseguir una sola máquina capaz de enfrentarse a cualquier reto o tarea sin ayuda. Hasta ahora, los grandes logros de la inteligencia artificial se generan con máquinas dedicadas específicamente a una tarea, entrenadas para ello en una condiciones muy concretas, incapaces de adaptarse a un cambio sustancial. Pero los pasitos que se van dando hacia ese objetivo son firmes. El último progreso lo firma DeepMind, que ha conseguido que un mismo programa se convierta en invencible en ajedrez, shogi (una versión japonesa del juego) y go, los tres juegos de tablero más exigentes para el intelecto. Pero el mundo real es mucho más complejo e imprevisible.
"En lugar de procesar instrucciones y conocimientos humanos, como todas las máquinas de ajedrez anteriores, AlphaZero genera su propio conocimiento", asegura Kaspárov
El logro de DeepMind, la división de inteligencia artificial de Google, promete generar importantes avances. Este programa, llamado AlphaZero, ha aprendido solo a jugar sobre estos difíciles tableros, como explican sus desarrolladores en la revista Science.De cero (de ahí su nombre), sin ayuda ni ejemplos de jugadores reales. En otras ocasiones, el ordenador aprendía porque lo alimentaban con todo el conocimiento humano, millones de jugadas y ejemplos reales, y a partir de ahí el cerebro de silicio elegía las mejores estrategias. Deep Blue venció así a Kaspárov. Y AlphaGo venció así a Lee Sedol. Pero AlphaZero aprende de sí mismo y en apenas un puñado de horas; tan solo le explican las reglas del juego y a partir de ahí ha sido capaz de convertirse en el mejor jugador de todos los tiempos en estas tres disciplinas. Los programas que mejor juegan al ajedrez, al shogi y al go —sin rival entre los humanos y diseñados durante años específicamente para esta tarea— apenas son capaces de arañar una victoria entre miles de derrotas.
Es más, esta inteligencia artificial es capaz de vencer con una mano atada a la espalda. Al enfrentarse ordenadores contra ordenadores, se otorgaban unos tiempos a cada aparato para pensar su movimiento. La inteligencia de AlphaZero era tan superior que ganaba incluso cuando se le concedía tan solo una décima parte del tiempo que a sus rivales para procesar la información y mover. Y no es una cuestión de potencia computacional, es porque se le ha otorgado una forma de razonar más profunda y selectiva. En ajedrez, valora únicamente 60.000 posibilidades por segundo frente a los 60 millones de opciones que baraja su rival, Stockfish, el más potente jugador de ajedrez hasta ahora. El algoritmo busca solo entre los movimientos más prometedores.
Pero AlphaZero no solo vence, revoluciona el juego. Como la máquina aprende sola, sin modelos ni ejemplos, empieza con decisiones aleatorias y al cabo de un tiempo empieza a descubrirlas jugadas y planteamientos que llevan usando siglos los humanos. Pero enseguida encuentra mejores enfoques, completamente nuevos, creando un estilo de juego propio y poco ortodoxo. "Está libre de las limitaciones del modo en que los humanos piensan sobre el juego", explica Demis Hassabis, jefe de DeepMind, por lo que ha incorporado al tablero estrategias desconocidas que ya están fascinando a los expertos. En ajedrez, se habla de cómo sus piezas se arremolinan en torno al rey del oponente con fuerza, dinamismo y determinación. Desprecia el valor material de las piezas y prefiere hacer sacrificios impensables desde el principio de la partida porque al final merecerá la pena. En el shogi, realiza movimientos que van en contra de todos los manuales, como mover al rey al centro del tablero, porque supone ponerlo en peligro, pero para AlphaZero se convierte en una forma de mantener el control del campo de batalla. Cuando se hizo lo mismo en el milenario go, la máquina llegó a la conclusión de que el conocimiento humano era un lastre.
"El ajedrez se ha utilizado como una piedra de Rosetta tanto de la cognición humana como de la máquina durante más de un siglo", asegura Gary Kaspárov, en una nota proporcionada por DeepMind. "En lugar de procesar instrucciones y conocimientos humanos a una velocidad tremenda, como todas las máquinas de ajedrez anteriores, AlphaZero genera su propio conocimiento. ¡Y no puedo disimular mi satisfacción por que juegue con un estilo muy dinámico, muy parecido al mío!", festeja quien dominara el ajedrez mundial desde mediados de los ochenta hasta el arranque de este siglo.
El entrenamiento de AlphaZero, lanzado a finales de 2017, es fulminante: tardó nueve horas en prepararse para vencer al ajedrez, 12 para el shogi y 13 días para el go, el más complejo de los tres. Y cuando se le soltaba en la arena, frente a las mejores máquinas en cada juego, apenas se despeinaba para vencer. Al cabo de cuatro horas ya era el mejor jugador de la historia del ajedrez; dos horas le duró Elmo, el mejor en shogi; y 30 horas tardó en someter a su hermano AlphaGo, la máquina desarrollada por DeepMind para ser imbatible al go.
El especialista de IBM en inteligencia artificial Murray Campbell pone algunas pegas al logro de DeepMind, sobre todo desde la perspectiva computacional, puesto que ni los programas de ajedrez ni los de shogi podrían aprovechar las unidades de procesamiento para las que AlphaZero ha sido diseñado, "lo que dificulta las comparaciones directas". "Sus redes neuronales son muy poderosas, pero requieren una gran cantidad de cálculos. Los procesadores que utiliza AlphaZero son muy rápidos para ejecutar redes neuronales, pero no pueden ser utilizados por programas de juegos convencionales que no usan redes neuronales", explica a EL PAÍS este experto, que desarrolló Deep Blue para batir a Kaspárov.
"El objetivo de DeepMind es construir sistemas que puedan resolver algunos de los problemas más complejos del mundo real; crear un programa que pueda enseñarse a sí mismo cómo jugar ajedrez de clase mundial, shogi y go partiendo de cero es un paso importante en este trayecto", asegura Hassabis. Su equipo, liderado por David Silver, ha desarrollado la máquina para que aprenda jugando contra sí misma a través de un proceso de ensayo y error denominado aprendizaje por refuerzo. Para AlphaZero se han basado en redes neuronales profundas que permiten ese razonamiento sofisticado y sendos algoritmos de búsqueda y razonamiento que son de propósito general, lo que le permite adaptarse para ganar a distintos juegos. Sin embargo, los tableros son tan transparentes y previsibles que quizá ya no sean el mejor reto para avanzar en la inteligencia artificial.
"Hay que ser cautos", advierte Miguel Lázaro, investigador español en inteligencia artificial de la empresa puntera Vicarious. Y añade: "Pese a la expectación que estos avances generan, este tipo de juegos son una manera inadecuada de medir el progreso en inteligencia artificial general". Para Lázaro, la comprensión del juego por parte de AlphaZero está codificada de manera opaca en el interior de la red neuronal, por lo que sigue sin poder adaptarse a un cambio en el entorno o a una nueva regla de juego, algo que les obligaría a volver a empezar de cero. Campbell coincide con Lázaro en que AlphaZero muestra "fragilidad", por lo que "si se cambiaran las reglas del juego, aunque fuera un poco, necesitaría una cantidad significativa de reentrenamiento". Ellos mismos lo reconocían hace meses: si cambian de golpe las dimensiones del tablero "estaríamos muertos".
Para Lázaro, que trabaja para una empresa que busca un enfoque más humano y adaptable para la inteligencia de las máquinas, este tipo de juegos son demasiado deterministas. Toda la información acerca de la partida está disponible y el resultado de una acción es perfectamente predecible, algo "muy distinto del escenario al que habitualmente se enfrenta la inteligencia humana". "Nosotros efectuamos acciones cuyo resultado solo podemos prever parcialmente en entornos de los que solo observamos una parte", describe.
Según Lázaro, AlphaZero podría ser el ejemplo más reciente de la paradoja de Moravec: "Es fácil conseguir que las computadoras muestren capacidades similares a las de un humano adulto en pruebas de inteligencia, y difícil o imposible lograr que posean las habilidades perceptivas y motrices de un bebé de un año". Es decir, es más fácil conseguir una máquina imbatible en ajedrez que una que sepa interactuar de forma natural con el mundo, tan imperfecto e imprevisible. "Las decisiones que tenemos que tomar a la hora de preparar un sándwich, manipulando y ensamblando los ingredientes, parecen mucho más sencillas, pero sin embargo son mucho más complicadas, desde la perspectiva computacional, que los juegos de mesa en los que compite AlphaZero", zanja Lázaro.
Además de las grandes exigencias computacionales que demanda AlphaZero, Campbell añade un último problema a los progresos de DeepMind: la falta de interpretabilidad. "Si bien AlphaZero puede identificar lo que cree que es el mejor movimiento y proporcionar secuencias de movimientos para respaldarlo, no es capaz de explicar sus decisiones en términos que los humanos puedan entender fácilmente", asegura el experto de IBM. Es decir, no sabemos los motivos por los que elige una determinada opción, lo que puede ser un grave problema al llevar estos algoritmos a otros ámbitos de decisión.
Preguntas
4º
La inteligencia artificial (AI, en sus siglas en inglés) es una disciplina dentro de la informática y la ingeniería cuyo objetivo es el desarrollo de sistemas inteligentes —capaces de aprender y adaptarse— tomando como referencia la inteligencia humana. Y de la misma manera que la inteligencia humana es diversa, compleja y múltiple, la inteligencia artificial también lo es. De hecho, hay numerosas ramas de estudio dentro de la AI, incluyendo la robótica, la percepción por ordenador (visión, reconocimiento del habla, etcétera), el aprendizaje automático, la planificación, el razonamiento, la representación del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural, las ciencias sociales computacionales…La inteligencia artificial está sin duda viviendo una etapa dorada. Cada vez se habla más de ellos en los medios, aunque muchas veces en términos sensacionalistas. De hecho, cuando pensamos en AI a muchos nos viene a la cabeza una visión apocalíptica de robots humanoides que conquistan el planeta. Sin embargo, todos interaccionamos con sistemas de inteligencia artificial en nuestro día a día, todos los días. La AI ya impregna y enriquece nuestra vida cotidiana, pero ¿dónde se esconde?
En gran medida, en nuestros bolsillos: nuestro querido móvil finalmente empieza a merecer el nombre de smartphone (inteligente) ya que nuestra relación con él, gracias a la AI, es cada vez es más natural y sofisticada. Por ejemplo, si le preguntamos al móvil “dónde hay un restaurante de sushi cercano”, detrás hay decenas de años de investigación: un sistema de reconocimiento de habla para convertir el sonido en palabras escritas, un sistema de procesamiento del lenguaje natural para interpretar dichas palabras, algoritmos de búsqueda de información para encontrar un restaurante de sushi, y algoritmos de procesamiento de información geográfica para identificar qué restaurante de sushi está más cerca de nuestra localización actual.
Cuando hacemos fotos o grabamos vídeos con nuestro móvil entran en acción algoritmos de procesamiento de la imagen y de vídeo (ambas áreas dentro de la AI) para por ejemplo detectar caras automáticamente. Y, por supuesto, los juegos con los que nos entretenemos tanto en el móvil como en consolas y ordenadores utilizan técnicas de AI que dotan a sus personajes e historias de la complejidad precisa en cada momento para captar nuestra atención y mantener nuestro interés durante el máximo tiempo posible.
Nuestro acceso a Internet depende también de la AI. Se estima que cada segundo se generan más de 7.000 tuits, se hacen más de 50,000 búsquedas de Google y se envían más de 2,5 millones de mails. No seriamos capaces de encontrar contenidos (fotos, vídeos, y páginas de web) relevantes en este inmenso océano de datos sin los algoritmos de inteligencia artificial que permiten analizarlos, así como estimar nuestras necesidades e intereses. Nuestras interacciones en las redes sociales también están mediadas por la AI: los posts que vemos en Facebook o en Twitter dependen de nuestro comportamiento pasado, modelado por sistemas de AI.
La AI también es parte integral de las compras online. Algoritmos de personalización y recomendación (un área también de la AI) reconocen nuestros intereses y nuestros gustos en base a compras pasadas, y nos recomiendan productos que consideran serán de nuestro interés. Se estima que como mínimo un 35% de los ingresos de Amazon son gracias a esas recomendaciones. Estas también son un elemento fundamental en servicios de consumo de contenidos multimedia (como Netflix para películas, Spotify para música, etcétera). Hay tantísimos contenidos disponibles —generando lo que se conoce como sobrecarga de información— que, sin la ayuda de la AI, sería prácticamente imposible descubrir aquellos que son interesantes y relevantes. Y, por supuesto, los anuncios que vemos online —un mercado mundial de aproximadamente 600.000 millones de euros— también son el resultado de aplicar técnicas de análisis de texto, aprendizaje por ordenador y personalización (todas ellas dentro de la AI) para estimar nuestros gustos y seleccionar publicidad potencialmente relevante.
Nuestros coches son otro ejemplo de AI invisible. Los coches sin conductor son en realidad coches conducidos por inteligencia artificial, capaz de percibir el entorno del coche con cámaras, radares, láseres y otros sensores, interpretarlo, reaccionar en consecuencia y decidir qué acciones debería tomar el coche (por ejemplo, girar, frenar y acelerar).
Las ciudades son cada vez más inteligentes, gracias a la existencia de miles de sensores de todo tipo (de tráfico, de polución, de ruido, de iluminación, de semáforos, del transporte público) cuyos datos son analizados por sistemas de AI para detectar anomalías, y ayudar a optimizar la gestión de la ciudad y la toma de decisiones. Gracias a la AI somos capaces de predecir las áreas con mayor criminalidad en una ciudad.
Los sistemas de producción, distribución y logística se apoyan en la inteligencia artificial para optimizar procesos; la ciencia, para realizar descubrimientos; la medicina, para ayudar a los médicos en el diagnóstico y recomendar el mejor tratamiento, a partir del análisis de millones de historiales médicos, tratamientos, resultados o incluso del genoma humano. La medicina personalizada no será posible sin la AI, que además decide la gran mayoría de las transacciones de Bolsa.
Más que donde está la AI, quizás deberíamos preguntarnos dónde no está. Porque desde que nos levantamos hasta que nos acostamos, e incluso mientras dormimos, interaccionamos con sistemas dotados de inteligencia artificial que, de manera casi transparente, nos ayudan a ser más productivos, a conducir de manera más segura, a entretenernos o a sentirnos conectados con nuestros seres más queridos. La AI ya ocupa un lugar central en nuestras vidas. Y a medida que desarrollemos una relación cada vez más intensa e íntima con la tecnología, adquirirá aún más protagonismo.
Dado el potencial para mejorar la calidad de vida, tanto a nivel individual como colectivo, no puedo más que sentir, como investigadora y como persona, una gran emoción y esperanza al saber que podremos apoyarnos en una tecnología cada vez más capaz para abordar los grandes retos a los que nos enfrentamos como especie, incluyendo el calentamiento global, el envejecimiento de la población, la prevalencia de las enfermedades crónicas o la falta de recursos. Desde luego, al mismo tiempo, surgen inevitablemente dilemas éticos, morales, legales y regulatorios en un mundo codependiente de la AI pero estos son temas fundamentales que merecen otro artículo.
Responde a las siguientes cuestiones:
Lectura libre
https://elpais.com/elpais/2018/12/07/ciencia/1544195611_694684.html
Aplicación de la Inteligencia artificial en biología
https://elpais.com/tag/inteligencia_artificial/a