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lunes, 30 de enero de 2023

ChatGPT y otras herramientas de IA Generativa: ¿Es una amenaza para la Academia y la producción intelectual?

 


La Inteligencia Artificial (IA), como tecnología emergente, convergente y exponencial[1], se ha ido consolidando como uno de los principales disruptores de la sociedad actual, como la verdadera motora de la 4ta Revolución Industrial.

En los últimos años hemos sido testigos de los grandes avances logrados en IA[2] y de cómo éstos se han ido acelerando de forma exponencial. Desde 1997 cuando la computadora autónoma Deep Blue le ganó por primera vez una partida de ajedrez a un campeón mundial (Gary Kasparov), el mundo observó atónito la inminencia de la Singularidad Tecnológica[3] que tantos divulgadores científicos alertaban desde hacía décadas.

Competencia entre Gary Kasparov y Deep Blue en 1997

Desde el desarrollo de Sistemas Expertos, dedicados a tareas muy específicas para competir con las destrezas humanas (sistemas para jugar ajedrez o automatizar tramos de una cadena de montaje), hasta chatbots que atienden las consultas y requerimientos que hacen los clientes de cualquier empresa, asistentes virtuales que nos colaboran en tareas cotidianas en el hogar u oficina (como Alexa, Google Assitant o Sirí) o algoritmos que en cualquier cámara de vigilancia doméstica sabe diferenciar la silueta de una persona y de un animal doméstico para disparar una alarma por detección de movimiento; la Inteligencia Artificial está irrumpiendo en casi todos los aspectos de la vida humana.

Pero las nuevas herramientas que se han lanzado en los últimos meses han empezado a cambiar incluso las reglas de juego en algunos sectores.

Inteligencia Artificial Generativa

Se trata de un tipo de IA que, a través de métodos de aprendizaje automático y profundo (Deep Learning), es capaz de generar nuevos contenidos sin intervención humana, sean estos imágenes, videos, música o texto. El resultado es totalmente original y convincente, de forma tal que la mayoría de las personas no son capaces de distinguir que fueron generados por una máquina.

Su surgimiento ha planteado serios desafíos para personas que se dedican a ciertos oficios y profesiones, dado que sus servicios podrían ser sustituidos por los ofrecidos por un software. Iguales retos ofrece a la labor académica, toda vez que a los estudiantes se les facilita presentar trabajos que les han asignado sin haber hecho el mínimo esfuerzo para elaborarlos.

Ensayo de elaborado por ChatGPT sobre impacto de las ideas de Benito Juarez

Es el caso de la aplicación ChatGPT, chatbot desarrollado por la empresa OpenAI, que fue lanzado en noviembre 2022 y que ha llamado poderosamente la atención del público por su capacidad de dar respuestas bien articuladas y redactadas en pocos segundos, al punto que es capaz de escribir ensayos sobre un tema y hasta componer poesía…en varios idiomas. Incluso, puede en segundos reelaborar el texto si el usuario pide que se redacte en forma diferente. ChatGPT fue perfeccionado mediante el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo, utilizando entrenadores humanos para mejorar su desempeño. Su principal limitación es que comete muchas imprecisiones en los datos fácticos, además de que no domina temas relacionados a hechos o personajes surgidos después del 2021.

El impacto de ChatGPT ha sido tal, que Google ha adelantado el lanzamiento de su herramienta Sparrow[4] con el que pretende competir ofreciendo generación de contenido más exacto y con la capacidad de citar fuentes, y como respuesta al anuncio de Microsoft de que incorporaría ChatGPT a su buscador Bing.

Imágenes creadas por DALL-E


Otra herramienta de IA Generativa es DALL-E, también de OpenAI. Es capaz de generar imágenes a partir de un texto descriptivo. Es capaz de interpretar el lenguaje natural y crear dibujos de objetos tanto realistas como imaginarios, poniendo en manos del mercado un instrumento creativo que podría poner en riesgo el trabajo de los diseñadores gráficos.

Otros productos de OpenAI son Whisper, que puede transcribir al inglés cualquier discurso, conversación o letra de una canción en cualquier idioma; y CLIP, capaz de describir una imagen dada.

Existen otras herramientas desarrolladas por otras empresas que son dignas de ser mencionadas. Por ejemplo, para generar música, está el caso de SoundDraw, que genera hasta 5 minutos de melodías en la que el usuario puede mezclar distintos estilos y tempos; ; también MuseNet puede componer 4 minutos de una pieza musical con hasta 10 instrumentos musicales diferentes, mezclando diferentes estilos.

También están Runwayml, que ofrece edición de imágenes y videos en tiempo real, con múltiples herramientas muy avanzadas; igual ClipDrop permite manipular imágenes de forma muy profesional y el caso de Stable Diffusion que está causando sensación con las impresionantes imágenes que es capaz de producir.


Cortometraje The Crow, elaborado mediante IA, ganador del Festival de Cannes 2022

Para la redacción, existen varias herramientas: Sudowrite se enfoca en literatura y ayuda a los escritores a expresarse sobre un tema; Explainpaper ayuda a los investigadores a resumir y ampliar la lectura de papers académicos; y Otter redacta la minuta de reuniones de trabajo, sin importar si son presenciales o virtuales.

También la codificación de programas está siendo impactada por la IA: Ghostwriter y GitHub Copilot son ejemplos de herramientas de programación que funcionan con instrucciones dadas en lenguaje natural.

Existen igualmente herramientas de IA para convertir texto a discurso, donde un mismo guion puede ser leído con voces diferentes y distintos idiomas: Murf.ai y Wellsaid permiten hacerlo sin ningún problema. También, Resemble.ai puede clonar tu voz y con la misma reproducir cualquier guion.

En fin, son ya miles de aplicaciones que están disponibles (y cada día perfeccionándose o emergiendo más) que ponen a un click las tareas más disímiles realizados por Inteligencia Artificial, muchas de ellas reservadas hasta hace poco para personas con talentos especializados.

El siguiente gráfico muestra el ya complejo ecosistema de aplicaciones y modelos de IA que están actualmente disponibles:

Imagen cortesía de Uncharted Territories


Oficios amenazados por la IA Generativa

Como se ha estado alertando desde hace algunos años, la 4ta Revolución Industrial traerá antes de finalizar esta década muchos oficios innovadores[5], muchos de los cuales actualmente ni siquiera existen. Sin embargo, por igual representará (y de hecho ya representa) una amenaza para muchos trabajos que actualmente son realizados por los seres humanos. En el caso de la Inteligencia Artificial, mucho de esos trabajos en riesgo están vinculados a la recopilación, análisis, procesamiento, distribución y generación de información.

Por la naturaleza de las herramientas de IA que hemos descrito más arriba, por lo pronto los periodistas, diseñadores gráficos, ilustradores, artistas plásticos, escritores, traductores, compositores, productores de videos y películas, y un sinnúmero de profesionales y técnicos más, se verán seriamente impactados.

De hecho, ya hay reconocidas empresas que han anunciado despidos por incorporar la IA en los procesos de generación de contenido, como es el caso de BuzzFeed, que recientemente informó del despido de 180 empleados coincidiendo con la noticia de que utilizarían ChatGPT para generar contenido en sus portales[6].

Desafío para la Academia y herramientas para detectar plagios de IA

El lanzamiento de ChatGPT disparó las alarmas en el mundo académico. La gran calidad de sus redacciones han puesto contra la pared a las universidades que no pueden diferenciar fácilmente las solicitudes de admisión redactadas por IA o por los humanos. Igual ocurre con los trabajos de investigación y ensayos que se asignan en escuelas secundarias y universidades.

Incluso, entidades académicas han empezado a prohibir el uso de ChatGPT en sus instalaciones[7], lo cual podría extenderse a otras herramientas según vayan perfeccionándose.

Por suerte, han empezado a salir al mercado herramientas para detectar plagios de redacciones realizadas por IA. Es el caso de GPT-2 Output Detector Demo, GPTZero, entre otras. También se está trabajando en el desarrollo de una función criptográfica para generar una “marca de agua” en cualquier texto elaborado por IA, de forma que sea fácil detectar su autoría. Sin dudas, los mecanismos de certificación de origen y control de plagios será una de las funcionalidades a incorporar en las versiones futuras de las herramientas de IA Generativa, antes de que produzcan una catástrofe en el sector educativo.

Propiedad intelectual de los contenidos generados por IA

Todavía se debate sobre la interrogante de que si una máquina puede tener derechos de autor. La propia Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI) no se pronuncia al respecto, dado que no especifica en sus normas los casos de contenidos generados por Inteligencia Artificial. De hecho, el solo contemplarlo para muchos plantea un riesgo.

Aunque la mayoría de los sistemas de IA que existen actualmente son “entrenados” por seres humanos, al parecer ese hecho no es causal suficiente como para contemplar el otorgamiento de derechos de autor a una creación proveniente de un sistema de Inteligencia Artificial Generativa. Además, otorgar derechos de autor a una creación de IA, podría limitar su futuro desarrollo, por lo que muchos sugieren precaución en este aspecto[8].

Estamos siendo testigos de uno de los más disruptivos escalones de la ya disruptiva Era Digital. Donde un mundo de nuevas posibilidades y de aceleración de la velocidad de generación, compilación, análisis y distribución de información y contenidos se abre con el perfeccionamiento de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa.

Si bien estos avances generarán nuevos oficios y profesiones, desde ya ponen en riesgo muchos otros que se verán desplazados, al menos parcialmente, debido a la proliferación de herramientas de IA. La rapidez de estos cambios obligan a actuar en consecuencia, creando mecanismos que, aprovechando las ventajas de las nuevas tecnologías, al mismo tiempo protejan la calidad de la educación, mejoren sustancialmente la generación de contenidos y gestionen apropiadamente la transición, desarrollando nuevas competencias.

Aunque la IA produzca nuevos contenidos con mucho menor (o ningún) esfuerzo humano, siempre una persona será la que entrene los modelos de IA, la que “comunique” con precisión el requerimiento a la máquina (los denominados “prompts”) o que seleccione y pula el resultado final a presentar. Y ni hablar de los nuevos servicios que se podrán ofrecer a clientes basados en insumos generados por IA.

No necesariamente es el fin. Lo más probable es que apenas este es el principio de un nuevo ciclo de desarrollo humano.

www.reysonl.blogspot.com

Sígueme en Twitter: @ReysonLizardo

 

 

 



[1] Se denomina tecnología emergente a aquellas que son innovadoras y que aun están en fase de desarrollo, por lo que todavía están expandiendo su potencial. Las convergentes son aquellas que, habiendo surgido en décadas diferentes, tienden a desarrollar características similares o la capacidad de integrarse (como el caso de la robótica y la Inteligencia Artificial). Se denominan también exponenciales a aquellas tecnologías que, al converger, multiplican exponencialmente su alcance y capacidad (como el caso del Internet y los dispositivos electrónicos). Los tres conceptos, si bien no son exactamente sinónimos, tienden a ser complementarios en la Era Digital.

domingo, 20 de enero de 2019

Singularidad Tecnológica: ¿evolución tecnológica o mito apocalíptico...beneficiosa o perjudicial?




En las últimas décadas la literatura de ciencia ficción y, con ella, la cinematografía se han volcado hacia un futuro escatológico o apocalíptico donde la Humanidad es exterminada por las máquinas, las cuales habrán adquirido una capacidad de razonamiento, organización y autogobierno que les habrá permitido dominar el mundo y perseguir a su principal rival: los seres humanos.

Pero, ¿eso es posible? En este artículo haremos un breve recuento sobre esta perspectiva que ha fascinado a pensadores desde hace varios siglos.

Antecedentes
A finales del siglo XVIII, en pleno auge de la 1ra Revolución Industrial donde los hilares mecanizados eliminaban en masa la demanda de hilanderos artesanales, el filósofo, matemático y revolucionario francés Nicolás de Condorcet decía:

La naturaleza no ha establecido un plazo para la perfección de las facultades humanas; que la perfectibilidad del hombre es verdaderamente indefinida; y que el progreso de esta perfectibilidad, de ahora en adelante es independiente de cualquier poder que pudiera desear detenerla, no tiene otro límite que la duración del mundo en los que la naturaleza nos ha echado[1]

Ya en 1863 Samuel Butler[2] escribía en un artículo:

“Los puntos de vista de la maquinaria que estamos de este modo débilmente indicando sugerirán la solución de una de las grandes y misteriosas preguntas de la actualidad. Nos referimos a la pregunta: ¿qué clase de criatura es probable que sea la sucesora del hombre en la supremacía de la Tierra? Hemos escuchado este debate con frecuencia; pero nos parece que estamos creando nuestros propios sucesores; estamos a diario contribuyendo a la belleza y delicadeza de su organización física; estamos diariamente otorgándoles más poder y suministrándoles a través de artificios ingeniosos ese poder de autoregulación y de autonomía que será para ellos lo que el intelecto ha sido para la raza humana”

A partir de ahí muchos autores han hecho profundas reflexiones sobre el exponencial desarrollo de la inteligencia y capacidad de las máquinas. Tal fue el caso del historiador Henry Adams, a principios del siglo XX con su “Ley de Aceleración del Pensamiento” y Alan Turing[3] en 1951 con su predicción de que “las máquinas tomarán eventualmente el control”.

Pero es en 1957 que se utiliza por primera vez la palabra “Singularidad” por el matemático húngaro John von Neumann y es a partir de entonces que el término cobra relevancia y eventualmente se populariza en manos de pensadores como Ray Kurzweil, Vernor Vinge, Ray Solomonoff, Hans Moravec y muchos otros. Incluso, autores futuristas de la talla de Isaac Asimov llegaron a abordar el tema de la Singularidad, pero enfocando a la Inteligencia Artificial como una herramienta desarrollada para beneficiar a la Humanidad. Es el caso de sus Tres Leyes de la Robótica[4]:
  • Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.
  • Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.
  • Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.
Portada del libro Runaround, de Isaac Asimov

Definición de Singularidad Tecnológica
Así se le denomina al advenimiento de la Inteligencia Artificial General[5], donde la capacidad intelectual de las máquinas supere a la inteligencia humana. Eso significa que las computadoras, robots y redes informáticas son capaces de auto mejorarse y expandir cada vez más por sí mismas su capacidad y alcance.

Vernor Vinge, uno de los principales defensores de la Singularidad Tecnológica

La mayoría de los autores ubican la llegada de la Singularidad Tecnológica entre el año 2030 y 2045, y según Vinge[6] ésta podrá ocurrir de cuatro formas posibles:
  • El desarrollo de equipos que alcanzan la consciencia ("despiertan") y poseen inteligencia sobrehumana.
  • Las grandes redes de ordenadores (y sus usuarios asociados) pueden "despertar" como una entidad sobrehumana inteligente.
  • Interfaces humano/computadoras pueden llegar a ser tan íntimas que los usuarios razonablemente pueden considerarse sobrehumanamente inteligentes.
  • La ciencia biológica puede encontrar maneras de mejorar el intelecto humano natural.

Según la óptica de Vinge, la biotecnología cobra vital importancia en este tema ante la posibilidad de la integración del cuerpo con la Inteligencia Artificial, de forma que nuestra especie llegue pronto a desarrollar capacidades sobrehumanas.

Por supuesto, para muchos podría parecer ciencia-ficción la Singularidad Tecnológica al tiempo que la consideran muy improbable. Sin embargo, diversos autores establecen la total verosimilitud de esta teoría, sobre la base de estos preceptos:

Aplicación de la Ley de Moore en la capacidad de los transistores

  • Ley de Moore[7] o Crecimiento Exponencial, en la que se establece que el cambio tecnológico aumenta de forma exponencial. El surgimiento de nuevas tecnologías como la nanotecnología y el descubrimiento del grafeno han hecho pensar que la aplicabilidad de la Ley de Moore se sostendrá por muchas décadas más.
  • Cambio Acelerado, que establece la inevitabilidad de la Inteligencia Artificial General ante los acelerados cambios que se registran en la historia humana. Autores como Kurzweil[8] indican que cada vez transcurren menos años para producirse grandes cambios o invenciones disruptivas. Transcurrieron decenas de miles de años para descubrirse el fuego, las piedras afiladas y la rueda; miles de años más para descubrirse la imprenta y de ahí se ha ido reduciendo a cientos de años para otros descubrimientos importantes antes del siglo XX (máquina de vapor, electricidad, motor de combustión, teléfono). Desde el siglo pasado estos lapsos se han ido reduciendo drásticamente con el tiempo.  
Utilización masiva de los inventos, gráfico elaborado por Kurzweil en 2001

Oposición y advertencias en contra
Sin embargo, hay otros autores, algunos de renombre, que se oponen totalmente a la posibilidad de alcanzar la Singularidad Tecnológica, basados en los siguientes argumentos:
  • El psicólogo canadiense Steven Pinker ha criticado que muchas predicciones hechas hace décadas no han podido materializarse, como es el caso las ciudades abovedadas, viajes interplanetarios e interestelares, ciudades bajo el agua, edificios de millas de alto, vehículos voladores de transporte intraurbano e interurbano, etc.
  • Existe un enfoque económico que establece que la masiva automatización traerá pronto un aumento importante del desempleo y una caída de la demanda mundial, por lo que la inversión en tecnología podría verse afectada y con ello el alcance de la Singularidad Tecnológica. Este ha sido el postulado de autores como Martin Ford, Jaron Lanier, William Nordhaus y Andrew Kennedy.
  • Otros autores establecen que el ritmo actual de explotación de los recursos naturales conllevarán a un retraso tecnológico. A esto se le suma que supuestamente la Ley de Moore ha llegado a su tope y ya no es posible concentrar más transistores en un microprocesador por el exceso de calor generado, por lo que entienden que el ritmo de crecimiento tecnológico se desacelerará. También argumentan que mientras más complejas son las sociedades se hace más difícil lograr progresos adicionales. Así piensan Jared Diamond, Paul Allen y otros.
Para algunos autores, la Singularidad representará una amenaza (en la foto escena de la película Terminator)

Por otro lado, hay otros pensadores que hacen graves advertencias sobre las posibles consecuencias de alcanzar la Singularidad Tecnológica, por lo que recomiendan no celebrarla como una buena noticia.  Según ellos, entre los que se encuentra el fundador de Sun Microsystems, Bill Joy, es muy difícil predecir qué sucederá de llegarse a alcanzar la Inteligencia Artificial General y cómo se comportarán las máquinas una vez esto suceda, y que incluso podrían significar una amenaza existencial para la Humanidad.

La Singularidad Tecnológica bajo la lupa
Ante las múltiples evidencias sobre la factibilidad de la Singularidad Tecnológica, a pesar de algunas voces en contra de esta posibilidad, cada vez son más las organizaciones que surgen para dedicarse exclusivamente a investigar sobre este tema.

Es el caso del Future of Humanity Institute (Instituto del Futuro de la Humanidad), fundado por la Universidad de Oxford, que tiene como uno de sus puntos focales la investigación sobre la Seguridad de la Inteligencia Artificial y sobre cuán importante es tener un control sobre el diseño e implementación del programa de Inteligencia Artificial para asegurar que sea seguro y beneficioso para los seres humanos.

Igual misión tiene el Machine Intelligence Research Institute (Instituto de Investigación sobre Inteligencia de las Máquinas), establecido en Berkeley, California, que se centra en analizar con profundidad los algoritmos que son incorporados a la Inteligencia Artificial de forma que solamente se les dé a las máquinas “las capacidades que realmente queremos que tengan” y evitar el peligro de concederles “capacidades que no queremos” por no saber expresar correctamente las que queremos, antes de que sea demasiado tarde.

Para ambas entidades la Singularidad Tecnológica no es un tema de si ocurrirá o no, sino de cuándo.
Indudablemente nos encontramos en un momento cumbre de la historia. La convergencia tecnológica, el desarrollo acelerado de nuevas tecnologías y capacidades, y la masificación del Internet están acercando cada vez más el momento en que las computadoras empiecen a lograr niveles de autodeterminación, primero de forma limitada, pero luego se irá incrementando gradualmente, que acercará la Inteligencia Artificial a la Singularidad Tecnológica.

OceanOne, el robot buceador para grandes profundidades de la Universidad de Stanford

¿Debemos tener miedo a ello? Sí y no. Toda disrupción tecnológica trae riesgos y grandes cambios, a veces drásticos. La clave es la adaptación.

Cuando surgió la mecanización industrial a través de la 1ra Revolución Industrial, llegaron los proletarios, las huelgas, el sabotaje y un nuevo orden. Desde entonces el crecimiento no ha dejado de parar. En términos generales ha incrementado la productividad y el nivel de vida de las personas, aunque por supuesto con episodios a veces traumáticos.

Cuando se inventó la electricidad se levantaron todo tipo de alertas sobre el riesgo que significaba electrificar las casas. Sin embargo hoy es una realidad. Vivimos más y mejor.

Todo invento o creación disruptiva puede ser dañina si no se sabe utilizar, si no se establecen protocolos de implementación y uso que garanticen la seguridad de los usuarios. Igual pasó con la sustitución de los caballos por vehículos de motor, la llegada del televisor y la computadora, y más recientemente el Internet.

Sí las máquinas inteligentes se desarrollan cada vez más, se construyen con estrictos protocolos de comportamiento y las dedicamos a hacer los trabajos más peligrosos y riesgosos, solamente tenemos que implementar modelos de gestión del cambio que garanticen la creación de nuevas plazas de trabajo para los humanos, eso sí, con otras competencias que debemos empezar a desarrollar masivamente, porque el modelo económico habrá cambiado.

Y que el ser humano se dedique a generar más conocimiento, a los deportes, a las bellas artes y la cultura, a cultivar los valores, en fin, a cosas que difícilmente se puedan dedicar las computadoras. Oponerse a la Singularidad Tecnológica es un absurdo que cada vez carece más de sentido. La Inteligencia Artificial simplemente nos permitirá hacer mucho más y llegar cada vez más lejos como especie.








[1] Extracto de su obra “Esquisse d’un tableau historique des progrès de l’esprit humain” o “Esbozo de un cuadro histórico de los progresos del espíritu humano”, escrita en 1794
[2] Escritor inglés autor de la célebre novela “Erewhon”. El artículo al que aquí hacemos referencia lo tituló “Darwin entre las máquinas” y fue publicado ese año en el periódico The Press de Nueva Zelanda.
[3] Matemático y científico de la computación británico, denominado el “Padre de la Computación”.
[4] Normas establecidas en su obra “Círculo Vicioso” o “Runaround” en 1942
[5] Conocida también con IA fuerte o Strong AI
[6] Vernor Vinge es un matemático y escritor estadounidense. Es uno de los principales teóricos sobre la Singularidad Tecnológica y el primero en definir el concepto “Ciberespacio” en su novela “True Names” publicada en 1981.
[7] Establecida por Gordon Moore en 1965, indica que cada dos años se duplica la cantidad de transistores en un microprocesador. Todavía hoy en día se cumple dicha ley.
[8] Raymond Kurzweil es un inventor y futurista estadounidense, inventor del OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y del primer sintetizador de texto-voz.

miércoles, 31 de enero de 2018

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.
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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.






[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.