Últimamente, la inteligencia artificial ha sido en gran medida el tema de moda en Silicon Valley y la escena tecnológica más  amplia. Para aquellos de nosotros que participamos de esta escena así como muchas empresas sentimos un impulso increíble de construir desde el núcleo de nuestro negocio con inteligencia artificial.

También ha habido un aumento en los cursos universitarios relacionados a Inteligencia Artificial y se están viendo una oleada de nuevos talentos extremadamente brillantes rodando en el mercado de trabajo. Pero esto no es un simple caso de sesgo que confirma el interés en el tema que ha ido en aumento desde mediados de 2014.

El ruido en torno a la Inteligencia artificial va en aumento y para los no entendidos en el tema es muy confuso. Dependiendo de lo que se lee, es fácil creer que nos dirigimos para una apocalíptica destrucción de estilo Skynet a manos de los superordenadores, fríos y calculadores, o que todos vamos a vivir para siempre como entidades puramente digitales en una especie de nube basada en un mundo artificial. Deberíamos  estar preocupados o excitados? ¿Y qué significa todo esto?

 

¿Los robots van apoderarse del mundo?

Hace poco tiempo sabía muy poco sobre Inteligencia Artificial y decidí empezar a investigar. Aunque he estado involucrado con las tecnologías web más de 20 años, tengo un grado de Inglés intermedio y estoy más comprometido con las posibilidades de negocio y creativos de la tecnología que la ciencia detrás de ella. Me siento atraído por la Inteligencia Artificial debido a su potencial positivo, pero cuando leí las advertencias de la talla de Stephen Hawking sobre los peligros apocalípticos que acechan nuestro futuro, quedé muy preocupado.

Así que hice lo que hago normalmente cuando algo me preocupa: Empecé a aprender sobre el tema para poder entenderlo. La lectura constante, hablando, escuchando, observando, y el estudio me ha llevado a una comprensión bastante sólida de lo que todos, y quiero compartir este conocimiento en los próximos párrafos.

Oh, si lo que desea es la respuesta al titular anterior, la respuesta es SÍ, lo harán. Lo siento.

 

¿Cómo las máquinas han aprendido a aprender?

Lo primero que descubrí fue que la inteligencia artificial, como un término de la industria, está en realidad desde 1956, y ha tenido múltiples subidas y bajadas en ese período. En la década de 1960 la industria de la Inteligencia Artificial tuvo una época dorada con la investigación de los gobiernos occidentales, las universidades y las grandes empresas que invertían enormes cantidades de dinero en el sector con la esperanza de construir un nuevo mundo.

Pero a mediados de los años setenta, cuando se hizo evidente que la Inteligencia Artificial no estaba cumpliendo con su promesa, el estallido de la burbuja y la financiación se terminaron. En la década de 1980, como los ordenadores se hicieron más populares, surgió otro boom de la Inteligencia Artificial con niveles similares de inversión alucinante en varias empresas. Pero también no funcionó como se esperaba en el sector y siguió el camino inevitable.

Para entender por qué estos booms no pegaron, primero tiene que entender lo que realmente es la inteligencia artificial. La respuesta corta a esta (y créanme, hay respuestas muy largas por ahí) es que la Inteligencia Artificial es un número de tecnologías diferentes que se superponen y que en gran medida tienen que ver con el reto de cómo utilizar los datos para tomar una decisión sobre algo.  Pero el más importante es un concepto llamado aprendizaje automático.

Este aprendizaje automático consiste básicamente en alimentar los equipos con grandes cantidades de datos y dejar que ellos los analizan para extraer patrones a partir de los cuales pueden sacar conclusiones. Usted probablemente ha visto esto en acción con la tecnología de reconocimiento facial (como en Facebook o cámaras digitales modernas y teléfonos inteligentes), en el que el ordenador puede identificar y enmarcar las caras humanas en las fotografías.

Con el fin de hacer esto, los ordenadores hacen referencia a una enorme biblioteca de fotos de rostros de personas y han aprendido a detectar las características de un rostro humano a partir de formas y colores promediado a lo largo de un conjunto de datos de cientos de millones de diferentes ejemplos. Este proceso es básicamente el mismo para cualquier aplicación de aprendizaje de máquinas, desde la detección del fraude (análisis de los patrones de compra de historiales de compra de tarjetas de crédito) al arte generativo (análisis de los patrones de los cuadros y la generación aleatoria de imágenes utilizando los patrones aprendidos).

Como se pueden imaginar, para que esto funcione a través de enormes conjuntos de datos y se puedan extraer patrones se requiere una gran cantidad de potencia en el procesamiento informático. En la década de 1960 simplemente no había máquinas lo suficientemente poderosas como para hacerlo, es por ello que el auge falló.

En la década de 1980 los ordenadores eran lo suficientemente potentes, pero descubrieron que las máquinas sólo aprenden de manera efectiva cuando el volumen de datos que se alimenta en ellos es lo suficientemente grande, pero en esta época no existieron fuentes de grandes cantidades de datos suficientes para alimentar a las máquinas.

Luego llegó el Internet que no sólo resuelve el problema de computación que con sus innovaciones se empieza a trabajar en la nube y nos permiten acceder a la mayor cantidad de procesadores con solo el toque de un botón. La gente en el Internet ha estado generando cada día más datos de manera constante que han formado una data absolutamente alucinante la mayor en toda la historia de la humanidad.

Esto es muy significativo para el aprendizaje de las máquinas porque ahora tenemos más que suficientes datos para iniciar realmente la formación de nuestras máquinas. Piense en el número de fotos en Facebook y empiece a entender por qué su tecnología de reconocimiento facial es tan precisa.

Ya no hay ninguna barrera importante para que la Inteligencia Artificial alcance su potencial. Apenas estamos empezando a trabajar en lo que podemos hacer con ella.

¿Cuando los ordenadores van a pensar por sí mismos?

Hay una película  “2001 Una odisea del espacio que ilustra uno de los grandes temores que rodean a la Inteligencia Artificial en general, a saber lo que sucederá una vez que los ordenadores empiezan a pensar por sí mismos en lugar de ser controlados por los seres humanos. 

El miedo es válido, ya estamos trabajando con construcciones de aprendizaje de máquinas denominadas redes neuronales, cuyas estructuras se basan en las neuronas en el cerebro humano. Con redes neuronales, los datos se alimentan y luego son procesados a través de una red muy compleja de puntos interconectados que construyen conexiones de la misma manera que lo hace la memoria humana.

Esto significa que los equipos están empezando lentamente a construir no solo una biblioteca de patrones, sino también conceptos que conducen en última instancia a los fundamentos básicos de la comprensión.

Imagínese que usted está buscando en una fotografía de la cara de alguien. La primera vez que ve la foto, un montón de cosas suceden en el cerebro: en primer lugar, se reconoce que se trata de un rostro humano. A continuación, es posible reconocer que es hombre o mujer, joven o viejo, negro o blanco, etc. También tendrá que tomar una decisión rápida de su cerebro acerca de si usted reconoce la cara, aunque a veces el reconocimiento requiere un pensamiento más profundo dependiendo de la frecuencia que ha estado expuesto a esta cara en particular (la experiencia de reconocer a una persona, pero sin saber de forma inmediata desde dónde). 

Todo esto ocurre casi instantáneamente, y los ordenadores ya son capaces de hacer todo esto también, casi a la misma velocidad. Por ejemplo, Facebook no sólo puede identificar las caras, sino que también puede decir a quién pertenece esa cara, si dicha persona también está en Facebook.

Google cuenta con tecnología que puede identificar la raza, la edad y otras características de una persona basándose simplemente en una foto de su cara. Hemos recorrido un largo camino desde la década de 1950.

Pero para llegar a la verdadera inteligencia artificial la que se conoce como Inteligencia Artificial General, donde la máquina es tan avanzada como un cerebro humano aún falta un largo camino por recorrer. Las máquinas pueden reconocer las caras, pero todavía no saben realmente lo que es una cara.

Por ejemplo, se podría hacer en un rostro humano y deducir muchas cosas que se extraen de una malla altamente compleja de memorias diferentes, aprendizajes y sentimientos. Lo podría hacer en una foto de una mujer y suponer que ella es una madre, que a su vez puede hacer que usted asume que es desinteresada, o de hecho todo lo contrario en función de sus propias experiencias de las madres y la maternidad.

Un hombre puede mirar la misma foto y encontrar a la mujer atractiva que lo llevará a hacer suposiciones positivos acerca de su personalidad  o por el contrario descubrir que se asemeja a una ex novia loca que irracionalmente hacerle sentir negativamente hacia la mujer.

 Estos pensamientos y experiencias ricamente variadas, pero a menudo ilógicas son las que impulsan a los seres humanos a los distintos comportamientos  buenos y malas que caracterizan a nuestra raza. La desesperación lleva a menudo a la innovación, el miedo lleva a la agresión, y así sucesivamente.

Para que los equipos sean verdaderamente peligrosos,  necesitan algunas de estas compulsiones emocionales, pero esto es un tapiz muy rico, complejo y de múltiples capas de diferentes conceptos como que es muy difícil entrenar a un equipo encendido, incluso los más avanzadas pueden ser redes neuronales. Vamos a llegar allí un día, pero hay un montón de tiempo para asegurarse de que cuando los equipos logran la Inteligencia Artificial General, todavía podremos apagarlos si es necesario.

Mientras tanto, en los avances que se están realizando actualmente se están encontrando cada vez más aplicaciones útiles en el mundo de los humanos. Coches sin conductor, traducciones instantáneas, asistentes de teléfonos móviles, sitios web que se diseñan solos. Todos estos avances están destinados a mejorar nuestras vidas, y como tal, no debe tener miedo, sino más bien emocionados por nuestro futuro inteligencia artificial.