Analfabetismo Digital Cap. 7 - Inteligencia Artificial

Hola,

Bienvenid@ a este nuevo encuentro de aprendizaje donde repasaremos una de las tecnologías más mencionadas y avanzadas pero con un recorrido aún muy amplio, que además está relacionado con nuestras entregas previas por su carácter integrador, como es la Inteligencia Artificial o Artificial Intelligence. En esta publicación detallaremos unas de las múltiples definiciones asociadas al AI, comentaremos algunas referencias históricas, detallaremos los tipos de inteligencia artificial y escuelas de pensamiento, hablaremos de aplicaciones prácticas de la tecnología y haremos referencias a opiniones críticas al respecto, hablaremos de las oportunidades que brinda el acceso ilimitado de la tecnología y y como siempre comentaremos los aprendizajes/lecciones de nuestro descubrimiento digital.

Para definir AI hemos elegido 2 definiciones cercanas entre ellas, la primera la define como (2) la simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas para pensar como humanos y actuar como ellos. Esta definición también sería aplicable a cualquier máquina con acciones relacionadas con la mente humana como el aprendizaje y capacidad de resolver problemas. La otra la define como (1) una amplia sección de la ciencia de las computadoras asociada con crear máquinas inteligentes capaces de desarrollar tareas para las que típicamente se requiere la inteligencia humana. Es una ciencia interdisciplinaria con múltiples aplicaciones que requiere del machine learning y deep learning que están cambiando los paradigmas del sector de la industria tecnológica.

Consideradas ambas visiones podríamos hablar de antecedentes de la IA que se inician con publicaciones como la del científico A. Turing en 1950, que menos de 10 años después de ayudar a los aliados a romper el encriptado Nazi definitivo para la victoria en la Segunda Guerra Mundial publicó “Computing Machinery Intelligence” donde se questionaba si las máquinas podrían pensar y establecía las bases de AI y el test de Turing que permite distinguir lo que es AI de lo que no. Hasta las de Russell & Norvig en 2009 sobre la aplicación moderna de la AI y que en medio vieron la aparición de múltiples teorías y publicaciones como las de las Redes Semánticas de Quillian en 1963, la aparición del primer sistema experto Dendral en 1965 la creación en 1973 de PROLOG lenguaje de programación por lógica diseñado por A. Colmerauer y su equipo en Francia de uso común en AI, el plan del gobierno Japonés en 1981 para desarrollar la nueva generación de computadores seguida al año siguiente por USA, la aparición de las redes Neuronales en 1986 y los lenguajes orientados a objetos en 1988 que combinados con internet y otras herramientas digitales han marcado el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Siguiendo la clasificación de Norvig and Russell, vamos a comentar las 4 categorías de clasificación más comunes para los sistemas de IA:

• Pensar como Humanos: Sistemas que emulan el pensamiento humano, automatizando actividades asociadas al pensamiento como la toma de decisiones, aprendizaje y resolución de problemas. Un ejemplo de esto son las redes neuronales.

• Pensar Racionalmente: Sistemas con lógica que tratan de imitar el pensamiento racional humano. A través de cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar como los sistemas expertos.

• Actuar como Humanos: Sistemas que tratan de actuar como humanos, imitar el comportamiento de las personas en la ejecución de tareas típicas. Es lo que trata de seguir la robótica.

• Actuar Racionalmente: Sistemas que tratan a través de conductas inteligentes emular de forma racional el comportamiento de las personas.

Otra de las clasificaciones de la IA es de acuerdo a su uso:

- AI Limitada: Está orientada a un alcance restringido que trata de imitar el comportamiento humano en un contexto limitado, tratando de ejecutar una tarea extremadamente bien. Aunque estos computadores puedan parecer muy inteligentes, la verdad es que actúan bajo más limitaciones y restricciones que las personas.

- AI Ampliada: Es el reflejo de AI que hemos visto en las películas o series, son máquinas con inteligencia general muy parecida a la de los humanos, que aplican a la resolución de problemas.

Entre las aplicaciones cotidianas o específicas de AI podemos encontrar:

En la AI limitada:

- Asistentes Inteligentes (Siri, Alexa)

- Los Drones y fabricación de productos

- Sistemas de recomendaciones médicas de asistencia primaria

- Google Search o recomendaciones de Neflix, Amazon o Spotify

En la AI Ampliada:

- Robótica

- Coches de conducción Autónoma

- Salas de Operación Automatizadas

- Mecatrónica

- Video Juegos

- Sistemas de apoyo de decisiones

- Prototipos informáticos

Existen algunas opiniones críticas respecto a la AI que hacen consideraciones como que no existe ser humano que tenga capacidad de resolver todos los problemas posibles y las máquinas no deberían pretender llegar a ello; además de hacer referencia a los elementos de la resolución de problemas en las personas que tiene 2 componentes unos innatos, que recuperan información de nuestra memoria de forma selectiva, y los aprendidos que nos permiten elegir el algoritmos adecuado para resolver problemas matemáticos de forma específica o por analogías y al pretender que las máquinas imiten el comportamiento humanos sus sistemas deberían poder incluir ambas memorias por lo que las conductas aprendidas siempre estarán latentes.

Por otro lado, existen pruebas de que las máquinas, sin estar pensando, pueden engañar a las personas, que no serían capaces de identificar que hablan con una máquina, siguiendo algoritmos que incluyen patrones específicos de respuestas. Incluso algunas han superado pruebas como el Test de Turing. Aunque las limitaciones asociadas a la comunicación con las personas persisten porque las personas no paran de aprender/evolucionar el lenguaje a través de toda su vida y además el contexto y la ambigüedad juegan un papel fundamental que las máquinas no están capacitadas para interpretar. Por lo que para garantizar la comunicación efectiva las personas tendrían que hablarle en un lenguaje de máquina específico del sistema o que las máquinas incluyan un programa específico asociado a cada usuario, que no sería aplicable.

Como crítica final comentaremos las reservas que personalidades como Elon Musk o Bill Gates tienen respecto a la amplia aplicación de algunas soluciones de la IA que podrían trascender los límites sociales de privacidad o autonomía que debemos considerar y la amenaza hacia la existencia de la especie que este tipo de acciones podrían acarrear.

Entre las oportunidades y desarrollos pendientes para darle forma al avance asociado a la IA me gustaría destacar:

• Necesidad de establecer reglas/leyes de dominio público asociadas con la autonomía de las máquinas como podría ser la asociada con accidentes de vehículos autónomos y drones. Así como reglas intrínsecas asociadas con la convivencia y ética fundamentales para la interacción dentro de parámetros aceptables.

• La aplicación de las leyes de protección de datos y la propiedad intelectual que aún están en fase de implantación, con diferencias por regiones, entre las personas y no incluyen aún a las máquinas con Inteligencia Artificial.

• Aprovechar el desarrollo de la inteligencia artificial para eliminar de forma definitiva algunas de las taras sociales asociadas con la diferencia de género, raza/origen o sexualidad que debería eliminar la IA a través del desarrollo de algoritmos que no apliquen esos prejuicios. Esto sabemos que no será fácil por la amplia presencia de hombres en las áreas de desarrollo y por la subjetividad aplicable a la programación. Por lo que deberían existir claras reglas de obligado cumplimiento a nivel de programación.

• Desarrollo de tareas de reeducación y actualización de conocimientos para los profesionales de las áreas en las que AI pueda tener un amplio impacto, en las que las mismas máquinas pueden ser de gran utilidad, especialmente por su disponibilidad horaria y capacidad de interacción ampliamente probada.

Entre los aprendizajes derivados de esta herramienta digital cuyo alcance, al menos actualmente, está más asociado con la racionalidad del comportamiento humano pero cuyo alcance a mediano y largo plazo seguramente tratará de combinar emociones o sentimientos que redondeen el comportamiento humano. Conjuntamente con los elementos no verbales de la comunicación, que por ahora parecen complejos de simular por las limitaciones existentes en la comunicación bidireccional:

1. Aunque la tecnología lleva muchos años de evolución, aún se encuentra en sus etapas iniciales y desarrollos tecnológicos en conectividad como el 5G y gestión de datos como BigData, BI, etc deberían contribuir a su expansión y consolidación.

2. Como en el caso de los humanos los sistemas de mayor o menor autonomía deben aprender y evolucionar constantemente por lo que será un no parar en la evaluación según se amplíe su utilización y sofistificación.

3. Existe un marco legal pendiente que limitará por ahora su expansión en los aspectos trascendentes relacionados con la ética, filosofía y legalidad sobre las consecuencias que puedan tener las acciones de las máquinas que funcione bajo AI.

4. Todos jugamos un papel fundamental en los cambios de paradigmas del comportamiento y derribo de barreras sociales fundamentales para asegurar el máximo acceso y trascendencia de las herramientas en nuestras vidas.

1. https://builtin.com/artificial-intelligence

2. https://www.investopedia.com/terms/a/artificial-intelligence-ai.asp

3. https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial