No hay duda de que al ser humano de esta era se le plantea un gran desafío, el de la posibilidad, o no, de desarrollar inteligencia en entes distintos de los que hasta ahora tenían la exclusividad de la misma: los humanos; es decir, Inteligencia Artificial (IA en adelante). Y si esto es poco, con un proyecto de tal envergadura aparecen también nuevos desafíos, que van más allá del mero hecho de idear, diseñar y desarrollar dichos entes inteligentes y es el de gestionarlos, controlarlos y resolver las implicaciones legales de la autonomía propia de la IA creada.
En fin, cuando hablamos de IA, no nos referimos únicamente a los robots, o a los sistemas expertos, etc., sino a todo un complejo engranaje de disciplinas que necesariamente deben trabajar a la par y con un objetivo común muy bien definido, para conseguir resultados realmente fructíferos para la humanidad.
A pesar de su corta edad, la IA ha atravesado vertiginosas fases, que parten de un progreso desenfrenado, para continuar con un enfriamiento escalofriante, tanto en inversión, como en interés, comúnmente llamados ‘Inviernos IA’. Sin embargo, los últimos avances sugieren que ese futuro soñado en el que teníamos un transporte autónomo, un entorno limpio y seguro y una calidad de vida mucho más alta y sana, gracias a las máquinas inteligentes que facilitaban las labores cotidianas y permitían obtener resultados más rápidos, certeros y precisos para cada uno de los procesos llevados a cabo, es hoy no solo posible, sino que mueve el listón a un peldaño superior y permite creer que las posibilidades son mucho mayores.
Aprendizaje profundo
Estos avances se han logrado, gracias al desarrollo de potentes sistemas de ‘aprendizaje profundo’ (mayormente conocido por su denominación en inglés: Deep Learning). Hace unos años, los investigadores descubrieron que las redes neuronales muy grandes o profundas podían ser entrenadas, usando marcas o ejemplos etiquetados, para reconocer todo tipo de cosas con una precisión prácticamente igual a la humana. Esto ha traído como resultado sorprendentes logros, especialmente en reconocimiento de imagen y voz. Igualmente, en los últimos años, la IA superó a su contraparte humana en los juegos más estratégicos, como son Jeopardy y Go. Es por esto que aunque la Inteligencia General Artificial (máquinas que se comparan o superan a la mente humana) todavía pertenece al futuro, la mayoría de los investigadores consideran que las máquinas se están acercando gradualmente a los niveles de capacidad humana cuando realizan tareas ‘simples’ (tareas que son básicas y de baja dificultad para los humanos, no para las máquinas), tales como entender el lenguaje hablado de forma natural o evaluar situaciones desconocidas y nuevas (en entornos no predecibles).
De hecho, una de las aplicaciones más comunes de la IA hoy en día es el reconocimiento de voz. Los asistentes virtuales personales como Alexa, Siri, Cortana y el Asistente de Google pueden entender el habla y responder en consecuencia. El mayor avance en el reconocimiento de voz hasta el momento proviene de IBM, que ha logrado reducir la tasa de error en el reconocimiento de voz conversacional al 5,5% (al respecto, la tasa de error humano es del 5,1%).
Otras aplicaciones de Inteligencia Artificial existentes incluyen tecnologías predictivas que se encuentran en automóviles y motores de búsqueda ‘autónomos’. De la misma forma compañías como Netflix y Pandora también están usando IA para mejorar las recomendaciones de contenido a sus usuarios, al igual que empresas como Amazon (entre muchas otras) usan esta misma tecnología para enriquecer sus campañas de marketing y ofrecer productos de forma individualizada según los patrones de búsqueda del cliente. No obstante, no todo es color de rosa, hay una tendencia a advertir que deberíamos esperar un despegue difícil porque la dinámica de desarrollo de la IA cambiará fundamentalmente una vez que las ‘máquinas inteligentes’ puedan comenzar a mejorarse a sí mismas; o lo que es lo mismo, máquinas que tienen la capacidad de aprender a aprender (deutoroaprendizaje). Ante este escenario, la posibilidad de que nos superen en inteligencia es más que probable, ahora bien, ¿se puede conseguir recrear en un ente externo, algo no alcanzado con plenitud, en nosotros mismos?…
Una vez que los entes inteligentes creados necesiten mejorarse a sí mismos, será necesario que sea en función de sus propios esfuerzos, sin la guía de un modelo ya existente de inteligencia muy superior, en la que basar sus diseños
Pensemos en esto más cuidadosamente. ¿Qué tiene de especial el punto en el que las máquinas pueden ser conscientes y modificarse a sí mismas? Evidentemente, comprender tu propio código fuente te ayuda a mejorar. No obstante, los humanos ya entendemos el código fuente de los distintos sistemas de IA actuales e investigamos constantemente formas de mejorarlos, aumentar sus funcionalidades, etc. Adicionalmente, dichos sistemas son mucho más sencillos o simples que la inteligencia a nivel humano; es decir, los entes inteligentes actuales son mucho menos inteligentes que los humanos que las crean. Ahora bien, ¿Qué es más fácil: (a) aumentar la inteligencia de algo tan inteligente como uno mismo, o (b) aumentar la inteligencia de algo mucho más simple o menos inteligente?
Es evidente que la opción (b) es generalmente más fácil. Si esto es así, la IA debería estar aumentando vertiginosamente ahora, pues puede ser optimizada por ‘algo’ mucho más inteligente que ella, cosa que para muchos está ocurriendo. Ahora bien, una vez que los entes inteligentes creados necesiten mejorarse a sí mismos, será necesario que sea en función de sus propios esfuerzos, sin la guía de un modelo ya existente de inteligencia muy superior, en la que basar sus diseños. Esto requerirá que dichos entes alcancen consenso para ‘tomar decisiones en conjunto’ e implantar las mejoras ‘descubiertas’. ¿Serán las máquinas capaces de conseguir ponerse de acuerdo más fácilmente que los humanos?… En la actualidad, hay una tendencia, cada vez más fuerte y apoyada por grandes empresas como IBM, Microsoft, etc. a proponer la tecnología Blockchain como una solución a este problema de consenso, ahora bien, es algo que aún está en una fase temprana de investigación y que solo el tiempo podrá dar una respuesta… Lo que es seguro es que la IA ha llegado para quedarse y con su desarrollo y evolución hará que el llamado Internet de las Cosas sea cada vez algo más real y accesible al gran público.
