Opinión


¿Qué es la inteligencia artificial?

¿Qué es la inteligencia artificial? | La Crónica de Hoy

Dr. Raúl Rojas González

 

La llamada Inteligencia Artificial (IA) era antes una disciplina básicamente académica: se le investigaba en las universidades. Con la emergencia de todo tipo de dispositivos portátiles y computadoras empotradas en aparatos domésticos, han aparecido aplicaciones que ponen la IA directamente al servicio del consumidor y de las compañías que la desarrollan. Todos los días leemos en los diarios que hoy China, mañana Europa, se quieren poner a la cabeza de estos adelantos para evitar que las compañías establecidas en el Valle del Silicón californiano acaben dominando a la moderna sociedad digital. La IA es algo que se considera prometedor, por los problemas que puede resolver, y al mismo tiempo amenazante, por los problemas que puede crear.

La IA tiene una larga historia, casi tan antigua como la de las computadoras. Cuando en los años cuarenta y cincuenta del siglo pasado aparecieron las primeras máquinas digitales, ya los matemáticos habían estado especulando con la posibilidad de imitar con ellas el pensamiento humano. El matemático inglés Alan Turing pensaba que a las computadoras sería posible enseñarles a comportarse “lógicamente” y a conducir diálogos con los humanos. Fue él quien ideó la famosa “Prueba de Turing”: si platico a través de una línea de chat con una persona y con una computadora, ambos detrás de una cortina, y de sus respuestas no puedo decidir con seguridad quién es la persona y quien es la computadora, diríamos en ese momento que la computadora es inteligente. Por lo menos se comporta tan inteligentemente como alguien conversando con WhatsApp (que no es un umbral muy alto hoy en día).

Como hasta ahora ninguna computadora ha logrado pasar la Prueba de Turing, podríamos concluir que la IA no existe. Sin embargo, la definición se ha transformado a lo largo del tiempo y en realidad la IA se ha fragmentado desde siempre en muchos proyectos distintos. Un ejemplo es el ajedrez. Se le estudió durante décadas, siempre con la misión de derrotar al campeón mundial. Cuando esto sucedió, en 1997, el problema dejó de ser “interesante”. Recientemente una computadora venció al campeón mundial del juego Go. Además, las computadoras ya resuelven problemas de algebra simbólica mucho más eficientemente que cualquier ser humano. Por eso, el progreso de la IA se ha dado en muchos frentes: Se toma siempre algún problema cuya solución ha requerido hasta hoy un cerebro y se  trata de resolverlo utilizando rápidas computadoras y algoritmos eficaces. Ni siquiera se trata de que la computadora ejecute las mismas “operaciones mentales” que un humano, sólo de que pueda resolver el problema planteado. Si puede darle jaque mate al campeón mundial de ajedrez evaluando millones de tableros por segundo, no importa si un gran maestro sólo necesita considerar para cada movimiento una docena de alternativas que identifica por su experiencia e intuición.

Lo que he descrito arriba es lo que se llama la IA “blanda”, que es la que realmente ha producido muchas aplicaciones. En la IA “dura” se estudia como replicar el funcionamiento del cerebro con una computadora, es decir, se trata de hacer que aquella siga un camino similar al mentalmente recorrido por una persona. Normalmente son los neurobiólogos, o los investigadores de la cognición, los que se interesan por la IA “dura”. Hay quienes también hablan de crear una IA “general”, es decir, un sistema que basado en procesos de aprendizaje sea tan flexible que pueda resolver acertijos que nunca antes había ensayado. Una persona puede, por ejemplo, aprender a jugar Go aunque sólo sepa jugar ajedrez. Hasta ahora no existen esos sistemas de IA general.

Así que podríamos decir que ahí en donde ha habido los mayores avances, la estrategia es muy humilde: sin entender cómo opera el cerebro humano se trata de imitar sus facultades, en una disciplina limitada.

Un ejemplo de IA es el reconocimiento de objetos en fotografías. Se compilan bases de datos de millones de ejemplares de objetos contenidos en imágenes, se les clasifica manualmente y de esos datos, que han sido etiquetados por humanos, se programa una computadora para que pueda reproducir las mismas etiquetas al “ver” la imagen. ¿Cómo se puede etiquetar millones de fotografías? Lo hacemos nosotros mismos, como usuarios de internet. En muchas páginas hay que reconocer autos, lámparas, aparadores, etc. (y darles un clic) antes de que la página nos permita el acceso. Estamos así trabajando gratis para una compañía que puede usar después esas etiquetas. También se puede explorar automáticamente las páginas de redes sociales y se puede asociar a las fotografías descubiertas con los objetos que la leyenda de la foto menciona.

Con una base masiva de fotografías y sus etiquetas se lanza entonces una llamada “red neural” que aprende a asociar las imágenes con sus etiquetas. La red analiza cada uno de los pixeles de la foto y puede ir examinando detalles cada vez más abstractos (cantos en la imagen, manchas de diversos colores, partes de un ojo, partes de una flor, etc.) hasta culminar con una etiqueta que define al objeto contenido en la imagen. Eso sucede a través de muchas capas de cálculos numéricos y por eso se habla del “aprendizaje profundo” de ese tipo de redes. Los sistemas que hoy existen son tan poderosos que pueden incluso reconocer objetos que una persona soslayaría en una fotografía. Es éste el tipo de sistemas que nos proporcionan una lista de imágenes de un caballo en una máquina de búsqueda, si así lo hemos requerido.

Manejar un automóvil es también una tarea bien delimitada y que hasta ahora estaba reservada para los humanos. Pero una computadora con acceso a cámaras de video distribuidas alrededor del auto, a radares y láseres, puede “medir” el tráfico mucho mejor que cualquier humano con sus dos ojos podría hacer. Además, los vehículos autónomos se pueden comunicar y pueden coordinarse. No está lejano el día en que la mayor parte del tráfico se le pueda confiar a robots que manejen de manera segura por las calles, aunque hoy en día nos encontramos más bien en la fase de desarrollar prototipos.

Con cámaras de video instaladas en todas las ciudades, con celulares que saben donde estamos y qué páginas en internet revisamos, es obvio que enfrentamos un problema de pérdida de la privacidad. Las computadoras siempre están vigilando lo que hacemos, qué objetos compramos y hasta las cosas que decimos en casa (si está activo el aparato Alexa de Amazon). Es natural desconfiar del uso que se pueda hacer de esta información. Si mi computadora me ofrece ciertos resultados de búsqueda, ¿me está manipulando hacia la compra de un cierto producto? Si un régimen totalitario tomara el poder ¿qué puede pasar con esos datos?

Los grupos de IA más grandes del mundo ya no están en las universidades sino trabajan para Google, Apple, Amazon, Facebook y Microsoft, los llamados “cinco grandes”. La IA es ahora una especie de poderoso “motor” que propulsa a un sinnúmero de aplicaciones. Velar porque esas aplicaciones no comprometan los derechos ciudadanos es uno de los desafíos de la época moderna.

 

 

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