La inteligencia artificial y sus problemas de comprensión
Por Enrique Dans*
El principal problema que, en pleno 2018, afecta a la inteligencia artificial (AI) es que la gran mayoría de los que hablan de ella no tiene ni maldita idea de lo que están hablando. Esa es la premisa, en gran medida correcta, de un buen artículo en Futurism titulado “You have no idea what artificial intelligence really does“ con el que empaticé rápidamente debido a que comienza reflexionando sobre Sophia, el robot creado por Hanson Robotics con el que tuve la oportunidad de interaccionar a principios de este año, para encontrarme con lo que esperaba: un fantástico trabajo de interfaz, brillante en términos de comunicación, pero que nada tenía que ver con ese supuesto robot que supuestamente procesaba y entendía unas conversaciones que, en realidad, eran simplemente guiones gestionados por una persona desde un ordenador portátil.
Según encuestas recientes, el 42% de los directivos actuales creen que la AI tendrá una importancia crítica para sus compañías en los próximos dos años. Lo primero que sientes al ver una cifra así es pena y conmiseración por el 58% por ciento de directivos restante que no lo cree, porque muy posiblemente perderán su empleo o sufrirán la tragedia de la desactualización, como todo aquel que ignora a su propio riesgo una revolución . Pero la segunda derivada también es inmediata: muchos de los que creen que la IA será importante lo creen, en realidad, llevados por el hype, por los miles de artículos que hablan del tema – en modo “si tanto hablan de ello, algo debe tener” – o por los rumores de “mi competidor ha conseguido esto o aquello mediante AI”, pero sin saber en realidad de qué diablos están hablando.
Parte de la responsabilidad la tiene el propio término, inteligencia artificial: una denominación vaga, amplísima, que se compone de una amplia variedad de tecnologías que, cuando alcanzan un mínimo grado de desarrollo, huyen del término y se establecen como disciplinas propias. En la práctica, terminamos llamando AI a prácticamente cualquier cosa, y además, lo ilustramos con la fotografía de un Terminator y elucubramos sobre la posibilidad de que pronto estemos rodeados de robots con capacidades humanas capaces de trascender su condición de robots, tomar conciencia de sí mismos, y destruir a la raza humana.
¿Qué es lo que un directivo tiene que entender sobre AI o sobre sus componentes para ser capaz de valorar su importancia? Básicamente, que hablamos de tecnologías capaces de tomar unos datos y, tras transformarlos adecuadamente – una tarea que no debe ser minusvalorada y que, de hecho, se lleva una enorme parte del esfuerzo y los medios invertidos en cualquier proyecto de este tipo – es capaz de clasificar esos datos, asignarles una serie de etiquetas, y procesarlos de manera que sea capaz de derivar reglas, algunas de las cuales pueden ser muy interesantes. ¿Qué se está diciendo cuando se afirma que “tu próxima cita con el médico podría ser con una inteligencia artificial“? Sencillamente, que tenemos ya tecnologías razonablemente maduras capaces de tomar una serie de elementos diagnósticos – muchos de los cuales estoy convencido de que vendrán de sencillos wearables que muchos llevamos ya encima habitualmente – y utilizarlos como elementos para, por ejemplo, llamar la atención sobre una posibilidad determinada. En efecto, un algoritmo es ya más fiable que una persona, por ejemplo, detectando tumores en las imágenes médicas, como puede serlo analizando datos de frecuencia cardíaca o ecografías del corazón, y además, puede hacerlo analizando esos datos de manera constante, incansable, sin distraerse, mucho más allá de lo que una persona podría llegar a pensar en hacer incluso si de verdad lo intentase. ¿Tiene esto algo que ver con que lleguemos a la consulta y sea un robot el que nos ausculte? No, nada que ver. Lo primero son tecnologías reales y existentes, lo segundo es sensacionalismo barato y una posibilidad absurda. Pero no deja de ser importante, y sobre todo, potencialmente trascendente a la hora de definir muchos de los escenarios que viviremos en el futuro.
¿Puede Atlas, el robot de Boston Dynamics, hacer parkour? Sí, puede, demostrando una agilidad y unas capacidades que yo mismo, generalmente, estoy lejos de tener. Pero de ahí a imaginarnos un robot capaz de procesar lo que le rodea y tener capacidades amplias homologables a los robots de las películas, va un trecho. Cada capacidad nueva que se plantea añadir a Atlas es un desarrollo nuevo, complejo y no relacionado con el anterior. La idea de criaturas dotadas de algo mínimamente similar a una inteligencia general no solo está lejos, sino que es un planteamiento a estas alturas absurdo e infantil.
Lo que sí es real, y mucho, es que puedas utilizar una tecnología para analizar enormes cantidades de datos – o posiblemente, no tantos – y derivar de ellos, tras un complejo proceso de transformación, indicadores de posibles patrones anómalos, de valor potencial de determinados clientes, de análisis de patrones con trascendencia financiera, de analítica de determinados eventos en series temporales, de reconocimiento de imágenes, de detección de eventos que requieran mantenimiento, de hacer predicciones de muchos tipos… y eso son simplemente algunas de las posibilidades dentro de un conjunto que se parece más a un conjunto abierto a la imaginación del directivo en el que “the sky is the limit” que al menú de un restaurante. Con sus limitaciones, como toda tecnología, pero también con su potencial. Si quieres entender lo que implica el deep learning, por ejemplo, echa un vistazo a este artículo. Si te parece interesante visualizar la trascendencia y el potencial del aprendizaje no supervisado, o aprender a diferenciar sus casos de uso, léete este otro. Y hay, obviamente, muchos más. No sustituyen a lo que supone adquirir una formación sólida en este ámbito, pero al menos te servirán para ser algo más consciente de lo que estamos hablando y para no imaginarte robots Terminator saliendo de detrás de cada esquina o robándote el trabajo. Te ayudará para darte cuenta de su potencial, para asesorarte, y para poner los datos generados por tu compañía en las manos adecuadas, y aventurarte en lo que son los proyectos de este tipo. Un potencial que no es poco, que posiblemente tenga un impacto tan trascendente como el que ha tenido internet sobre todos los aspectos del mundo, y que es enormemente importante que seas capaz de visualizar. O que seas de los que lo visualizan, y no de “los otros”. Que como decía la película, “están muertos, pero no lo saben”.
*Texto íntegro, publicado gracias a licencias Creative Commons
