La Inteligencia Artificial: sus ventajas y sus riesgos

Se denomina Inteligencia Artificial (IA) a la capacidad de las máquinas de desarrollar habilidades cognitivas para aprender y resolver problemas. Es decir, es cuanto las máquinas son capaces de percibir su entorno y tomar las mejores decisiones para asegurar el logro de las metas o tareas para las que fueron diseñadas.

Desde el año 1953, con las investigaciones del biólogo Nils Barrichelli, en las que planteó la posibilidad de recrear la vida de forma artificial. En esencia la filosofía detrás de estos esfuerzos consiste en plantear que si la evolución logró desarrollar en el ser humano la razón y la emoción, entonces sí es posible desarrollar estas cualidades en un mecanismo que recree artificialmente las funciones vitales.

Alan Turing, padre de la ciencia de la computación

El término de IA fue acuñado en 1956 por John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth, celebrada en la universidad del mismo nombre para abordar por primera vez en la historia la IA como campo de investigación. Previamente, en 1936 el matemático inglés Alan Turing (el mismo que construyó la máquina para descifrar los mensajes de la máquina de encriptado alemana Enigma durante la 2da Guerra Mundial) diseñó la Máquina Universal, conocida después como Máquina de Turing, que demostró la viabilidad para simular la lógica de cualquier algoritmo de computador. Por esa razón a Turing se le considera el padre de la ciencia de la computación. También él fue quien en 1950 elaboró el Test de Turing, el cual sigue siendo el referente estándar para determinar si una máquina tiene la habilidad de comportarse con inteligencia indistinguible de un ser humano.

Sello postal rememorando el match entre Kasparov y la supercomputadora Deep Blue

Hasta la fecha no ha sido posible desarrollar una máquina con IA de tipo general (que emule al 100% la capacidad de un ser humano) sino que más bien se han concentrado en prototipos del tipo especializado, es decir, capaces de imitar al ser humano ejerciendo una tarea o función determinada.  Es así como surgen los “Sistemas Expertos”, que son capaces de tomar las decisiones de un ser humano experto en una función determinada. Por ejemplo, en 1997 la supercomputadora Deep Blue fue capaz de vencer en una partida al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov; o el caso de la supercomputadora Watson diseñada por IBM en 2011, que venció en tres juegos seguidos a los dos máximos ganadores del popular concurso de TV sobre preguntas y respuestas, Jeopardy!

Es importante aclarar que funcionalidades que hace 50 años eran concebidas posibles solamente como parte del contexto de la IA, el desarrollo tecnológico de las últimas décadas lo ha convertido en tecnología común y corriente, como es el caso del reconocimiento de caracteres (OCR por sus siglas en inglés) o la conectividad inalámbrica.

Conciencia y emociones en la Inteligencia Artificial

En la actualidad, una vez logrados niveles de IA que han permitido imitar habilidades humanas en el campo industrial, comercial y deportivo, la ciencia se centra en poder reproducir en las máquinas dos cualidades muy inherentes al ser humano: La conciencia y las emociones.

Ya se han empezado a utilizar robots para ayudar a pacientes con autismo

En términos generales, es universalmente aceptada la definición de consciencia como el conocimiento que un ser tiene de sí mismo y de su entorno. El dotarle a las máquinas de consciencia crea, por supuesto, todo un debate moral que todavía no ha encontrado consenso en la comunidad científica, política y filosófica. Sin embargo, no menos cierto es que lograr dotar de “consciencia” a los robots, abre campos muy interesantes donde podría ser de utilidad, como es el caso de tratamientos de rehabilitación para pacientes que sufren de enfermedades mentales. Está documentado que, por ejemplo, los autistas son más empáticos con las máquinas que con otros seres humanos, por lo que un robot dotado de inteligencia y conciencia artificial podría obtener muchos mejores resultados en su tratamiento, como afirma Antonio Chella[1].

Opportunity es un ejemplo de robot utilizado en Marte en el 2004

Otro campo de aplicación de las máquinas con consciencia artificial es la exploración espacial, por lo que se ha vuelto en una de las prioridades de la NASA[2]. En la medida en que la humanidad amplíe el alcance de sus aventuras espaciales, siempre será más práctica enviar robots dotados de IA para realizar las tareas más complejas y riesgosas, hasta que el nivel de riesgo sea lo suficientemente bajo como para enviar seres humanos. Además, cuánto más lejos se envíen los robots, más difícil será la comunicación en tiempo real con él, por lo que se hace imprescindible que esté dotado de una “consciencia” que le permita tomar decisiones por sí mismo, asegurando los objetivos de la misión y su propia subsistencia.

Interfaz con el que se comunica el chatbot Eugene Goostman

Es importante señalar que ninguna máquina diseñada por el hombre ha podido pasar el Test de Turing, aunque hay que resaltar que en el 2014 un bot conversacional (chatbot) bautizado como Eugene Goostman logró que un 30% del jurado del Premio Loebner[3] pensara que era humano.

Otro desafío de la IA es desarrollar “emociones” en las máquinas. Las emociones son definidas R.W. Levenson[4] como “reacciones psicofisiológicas que representan modos de adaptación a ciertos estímulos del individuo cuando percibe un objeto, persona, lugar, suceso o recuerdo importante”. Por tanto, para poder diseñar una máquina que pueda emular 100% al ser humano, debe ser capaz de sentir y actuar como él. Es decir, debe ser capaz tanto de pensar como de sentir.

En el contexto del IA, ¿por qué es tan importante desarrollar “emociones” en las máquinas? Como decía Blaise Pascal, “El corazón tiene sus razones por las cuales la razón no tiene la menor idea”. Eso significa que no todas las decisiones humanas obedecen a un proceso de razonamiento puro, muchas veces las acciones que tomamos obedecen más a los sentimientos que tenemos. Para la IA, el dotar a los robots de “emociones” puede ser particularmente útil. Un robot que pueda “sentir” hambre, puede interrumpir procesos de alto nivel para proceder a recargar su bajo nivel de carga; incorporarle sensores de “dolor” permitiría que pueda detectar por sí mismo un mal funcionamiento y evitar realizar acciones que comprometan su propia integridad.

Como menciona el Dr. Tomás de Andrés Tripero[5], el desarrollar componentes afectivo-emocionales a los robots permitirá que sean más eficientes en su interacción con los humanos. Los robots humanoides, llamados “androides” cuando tienen forma masculina y “ginoides” cuando es femenina, se estarían programando con algo parecido a lo que conocemos como Inteligencia Emocional. De esa forma, la máquina podrá cambiar su comportamiento en función de si detecta que su interlocutor humano se siente “triste”, “feliz” o “enojado”. De esa forma podrá incentivar esa “felicidad”, consolar esa “tristeza” o disipar ese “enojo”.

Aplicaciones y usos de la Inteligencia Artificial

El mercado de la tecnología de IA está en pleno auge. Sus usos van desde apoyo para las tareas domésticas, como para fines comerciales, industriales o militares. Según Narrative Science[6], en el 2016 el 38% de las empresas en Estados Unidos utilizaban IA y pronostican que será un 62% para el 2018. Esto es debido a que cada vez más empresas están integrando la tecnología de IA para hacer crecer sus negocios.

Robot policía en las calles de Dubai, Emiratos Árabes Unidos

Estas son las áreas de aplicación principales para la Inteligencia Artificial:

1. Exploración espacial: Ya no será necesario arriesgar vidas humanas para explorar lugares muy hostiles en el espacio (carentes de oxígeno, altas temperaturas, atmósfera tóxica, altas radiaciones, etc.).
2. Minería: En un futuro cercano la excavación de minas y depósitos de combustibles (uno de los trabajos más peligrosos del mundo) será asumido 100% por robots.
3. Industria: Uno de los primeros usos de la IA fue en la industria, como parte del proceso de automatización de la cadena de producción. Es el ejemplo de la industria automotriz japonesa y coreana, la cual está automatizada una gran parte por robots que se encargan de ensamblar las piezas.
4. Investigación: Cada vez es más frecuente el uso de robots para realizar experimentos de laboratorio altamente peligrosos, como aquellos realizados con material radiactivo o componentes biológicos altamente contagiosos.
5. Negocios: La IA ofrece soluciones variadas para distintos procesos inherentes al mundo de los negocios. Es el caso de la atención al cliente, que a través de los chat bots reproducir el lenguaje humano cada vez con mayor precisión. En el ámbito de las ventas y marketing, ya existen varias soluciones para realizar pronósticos de ventas y optimización de inventarios.
6. Seguridad Ciudadana: Ya empiezan a salir al mercado soluciones para incrementar la seguridad en las calles. Tal es el caso de Dubai, en los Emiratos Árabes Unidos, que acaban de poner en operación su primer policía robot, modelo REEM, fabricado por la empresa española PAL Robotics, el cual puede identificar sospechosos, recoger pruebas y vigilar las calles a través de sus cámaras integradas. Incluso, los ciudadanos pueden interactuar con él para realizar denuncias o gestionar multas.
7. Tareas domésticas: Es uno de los campos de acción donde mayor cantidad de soluciones existen en el mercado. Desde robots que limpian el piso, hasta los que podan, riegan el jardín o alimentan a las mascotas.  Incluso la empresa Aldebaran Robotics ya ha lanzado al mercado un robot para hacer compañía a las personas con capacidad de detectar emociones y de tener una gran interacción con humanos.
8. Militar: Desde la 2da Guerra Mundial empezaron los primeros diseños automatizados de armamento, tanto por los norteamericanos, como por los alemanes y soviéticos. Modernamente, hay una gran cantidad de equipamiento robótico en servicio que van desde drones para vigilancia y bombardeo (como el Predator RQ-1), hasta unidades de combate terrestres (como la Plataforma M del ejército ruso) o centinelas fronterizos como el Samsung SGR-A1 del ejército de Corea del Sur.  Otro de los usos más populares en las unidades militares es para el peligroso proceso de desminado.

Robot de combate Plataforma M de Rusia

Herramientas de Inteligencia Artificial más populares

Según el Tech Radar de Forrester[7], estas son las tecnologías más utilizadas actualmente por la IA:

1. Generación de Lenguaje Natural (NLG por sus siglas en inglés): Es la creación de texto a partir de datos obtenidos. Muy utilizado en servicio al cliente, generación de reportes y análisis del mercado. Se destacan los productos de Attivio, Narrative Science, SAS, Yseop, etc.
2. Reconocimiento de Voz: Es el reconocimiento del lenguaje humano para su traducción a formatos útiles para ser procesados por computadoras. Sirí de Apple, Google Now o Cortana son algunas de las aplicaciones más conocidas.
3. Agentes virtuales (Chatbots): Es una computadora capaz de interactuar con humanos, principalmente en el campo de servicio al cliente y en la administración de casas inteligentes o Smart Homes. Amazon, Apple, Google, Microsoft, entre otros, tienen importantes soluciones actualmente en el mercado.
4. Plataformas Machine Learning: Son herramientas que permiten a las computadoras aprender. Utilizan algoritmos, APIs (Interfases de Programación de Aplicaciones) y análisis en tiempo real de Big Data[8]. Está el ejemplo de la plataforma ADEXT que analiza millones de datos de agencias de publicidad digital en todo el mundo.
5. Hardware optimizado con IA: Es la creación de unidades de procesamiento de gráficos y dispositivos diseñados especialmente para ejecutar tareas vinculadas al IA. Tal es el caso de productos diseñados para tales fines por Intel, Nvidia, etc.
6. Manejo de Decisiones: Son componentes que se insertan a los sistemas inteligentes para automatizar la toma de decisiones. ADEXT es un ejemplo también porque automatiza la decisión de inversión en publicidad en función de la información aprendida a través del análisis del Big Data. Advanced Systems Concepts, Pegasystem, UiPath son otros ejemplos de empresas que desarrollan este tipo de herramientas.
7. Plataformas de Aprendizaje Profundo: Es un tipo de Machine Learning que incorpora circuitos neuronales artificiales que elevan los niveles de abstracción. Algunos ejemplos son los productos de Deep Instinct y Ersatz Labs.
8. Biométricas: Son herramientas para la identificación, medición y análisis de las características físicas y de comportamiento de las personas. Esto permite interacciones más naturales entre máquinas y personas. 3VR y Affectiva son ejemplos de empresas que se dedican al desarrollo de este tipo de tecnología.
9. Automatización de Procesos Robóticos: Es la integración de scripts[9] y otros métodos para imitar y automatizar tareas humanas. Se implementa en aquellos procesos donde la intervención humana es costosa o riesgosa. Automation Anywhere y Blue Prism son empresas dedicadas a este segmento.
10. Analíticas de Texto y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés): Son herramientas para facilitar el entendimiento estructural de los enunciados, al igual que su entonación, significación y el sentido que se le quiere dar, en función de análisis estadísticos y machine learning. Se utiliza en sistemas de seguridad y detección de fraudes. Están de ejemplo los productos lanzados por Coveo y Expert System.

Robot más avanzados según T3Tech, canal de tecnología de Eslovenia

Críticas a la Inteligencia Artificial

Así como la IA es una de las tendencias tecnológicas del momento, muchos ven en ella una amenaza en muchos sentidos. Veamos los principales argumentos:

• Pérdida de empleos: Como muchos Think Tanks han planteado, el desarrollo de la automatización y la IA terminará eliminando muchos puestos de trabajo, como en efecto ha ocurrido desde la Revolución Industrial. Ya no solamente están en riesgo los puestos operarios que requieren escasa formación, sino también puestos administrativos y del sector servicios.
• Explosión de la Inteligencia: Término acuñado por Irving John Good en 1965, advierte sobre el peligro latente de que con el Machine Learning, mediante algoritmos autocorregibles, aunado al crecimiento exponencial de la capacidad de almacenamiento y procesamiento de las computadoras, y a la proliferación de sensores en todas partes, la IA llegue a unos niveles de inteligencia sobrehumana. Este argumento también lo esgrimen pesos pesados del área tecnológica, como el propio Elon Musk[10], que advierte sobre el peligro para la humanidad del vertiginoso avance de la IA.
• Industria Armamentista con Inteligencia Artificial: En el año 2017, 115 científicos ligados a la IA, incluido Musk, firmaron una carta dirigida a la ONU para que se prohíba el uso de la IA en la carrera armamentista, para evitar el riesgo de que máquinas autónomas e inteligentes inicien una conflagración mundial que busque exterminar a los seres humanos. Advierten que el peligro no solamente se limita a que se pueda llegar a ese extremo, sino que también armas de destrucción masiva con capacidad de autonomía puedan caer en manos de hackers y terroristas. Parece paranoico, pero se basa en información concreta.

Sin lugar a dudas la Inteligencia Artificial es uno de los principales signos de nuestro tiempo. Un mundo inundado por robots prestando servicios al cliente, en las fábricas, decidiendo con algoritmos el rumbo de los negocios, transportando personas, es algo previsible en el mediano plazo.

Muchos empleos están en peligro, es cierto. Pero es algo propio del desarrollo tecnológico. Desde la 1ra Revolución Industrial inició el proceso de transformación que eliminaba empleos, pero que generaba otros. Así como a principios del siglo XX inició la desaparición de caballerizas y de la necesidad de tener herreros, surgió por otro lado la demanda de bombas de combustible y talleres de reparación de los vehículos que empezaban a proliferar en las ciudades.  De la misma forma, los empleos que hoy se ven amenazados con el desarrollo de la IA, fruto de la nueva realidad surgirá la demanda de nuevos oficios, cada vez más desafiantes y algunos todavía no imaginados.  El ser humano simplemente es insustituible, y la inteligencia de las máquinas, por más avanzada que sea, seguirá siendo artificial.

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[1] Profesor de robótica de la Universidad de Palermo (Italia) y director de la publicación International Journal of Machine Conciousness.

[2] Agencia Nacional Aeroespacial de los Estados Unidos

[3] Es un concurso que se celebra anualmente en Estados Unidos donde se reconoce las máquinas o programas computacionales que demuestren un avanzado nivel de Inteligencia Artificial. Se basa en el Test de Turing y fue entregado por primera vez en 1990.

[4] R.W. Levenson (1994): Human Emotion. A Funtional View. Oxford University Press

[5] Profesor del Depto. de Psicología del Desarrollo y Educación, y director del proyecto eInnova de la Universidad Complutense de Madrid

[6] Empresa de tecnología de IA especializada en Generación Natural de Lenguaje (NLG por sus siglas en inglés)

[7] Empresa internacional de consultoría e investigación especializada en negocios y tecnología

[8] Se refiere a un conjunto de datos de alto volumen que con herramientas tradicionales es imposible de procesar.

[9] Es un programa simple o guión de comandos que es almacenado regularmente en un archivo plano o de texto.

[10] Elon Musk es un inventor, inversor y empresario sudafricano, reconocido por ser el fundador de Pay Pal, Tesla Motors, Solar City  y SpaceX, entre otras iniciativas. Es considerada una de las personas más influyentes del mundo.