/ DREAMSTIME / EXPANSION
La inteligencia artificial es un concepto más amplio y
que abarca más que su primo pequeño: el 'machine learning'.
¿Estamos creando una burbuja en torno a la
inteligencia artificial? Notorio es que tanto a empresas como a
instituciones se les llena la boca con el término. Un reciente informe de la
firma de capital riesgo MMC revelaba que el 40% de casi 3.000 startups europeas
que presumían de esta tecnología, en realidad no realizaban ningún tipo de
actividad relacionada con ella... Pero sus valores bursátiles se disparaban y
se las financiaba un 50% más que a las otras. Por otro lado, el Gobierno
español ha anunciado a todo bombo su estrategia en I+D para la IA, y su
presidente ha señalado que "la inteligencia artificial es una oportunidad
extraordinaria para avanzar en el conocimiento y la economía y mejorar las
condiciones de vida". Por su parte, el ministro de Ciencia e Innovación ha
apuntado que la inversión en la UE relacionada con esta tecnología supondrá
20.000 millones de euros anuales entre 2021 y 2030.
Por lo demás, baste una somera búsqueda de noticias
recientes, y encontramos titulares sobre que la inteligencia artificial servirá
para la detección del autismo, para medir raíces de plantas, cambiará la
dermatología o reinventará la pintura o la música... entre otras soluciones
mágicas y dulces sueños. ¿Se está abusando del marketing, vendiendo lo que no
es?
Convendría no perder la perspectiva o, mejor dicho,
recuperarla. La inteligencia artificial es un concepto más amplio y que abarca
más que su primo pequeño: el machine learning. La primera, para ser
considerada como tal, debería tener funciones cognitivas propias o cercanas a
las de los humanos. La segunda es, en cambio, la capacidad que tienen
las máquinas de tratar una cantidad significativa de datos y aprender por sí
mismas, cambiando y ajustando el funcionamiento y los algoritmos a medida
que procesan esta información. Podemos resumir la diferencia entre ambos
conceptos en la capacidad de aplicar un "paso extra" al
autoaprendizaje, con connotaciones humanas. Aplicándolo a aspectos no tan
relacionados con la misión principal con la que estaba originariamente
concebido. Incluyendo, por ejemplo, valores, ética, como lo haría el cerebro
humano.
'MACHINE LEARNING'
Por lo tanto, la inteligencia artificial no existe todavía,
salvo en bonitas presentaciones, pero el machine learning está
en pleno auge. El ejemplo más ilustrativo de machine learning es
la conducción autónoma y adaptativa de los vehículos, popularizada por Tesla en
los últimos años. Pero si alguien, sea político o empresa, nos pretende vender
algo pura y técnicamente basado en inteligencia artificial, está intentando
timarnos. Se presenta en powerpoints muy bien trabajados e
impactantes, en profusos libros blancos y con llamativos titulares... pero la
realidad práctica es otra cosa.
Tenemos, sí, empresas que venden eficaces soluciones
de automatización de procesos, de imitación y hasta suplantación de
innumerables tareas humanas, y no sólo con una vocación repetitiva, sino con
ciertas capacidades decisorias a partir de un intenso proceso de aprendizaje y
de una programación exhaustiva. Pero la automatización no es nueva, viene
siendo una prioridad industrial desde el siglo XIX. Lo que tenemos ahora son
herramientas para hacerla más intensa, más inteligente -no racional- y abarcar
un abanico más amplio de tareas.
También tenemos, y parece que lo hayamos olvidado, empresas
que ofrecen soluciones de business intelligence, esto es, lo que
siempre se entendió como aplicaciones y tecnologías para convertir los datos
existentes dentro de una organización en información que ayude a tomar
decisiones de negocio. Pero parece que algunas -o muchas- de esas firmas ahora
lo revisten con la etiqueta de inteligencia artificial, cuando en realidad no
están ofreciendo más que una evolución, quizás más sofisticada, de aquellas
mismas soluciones.
FALSAS ILUSIONES
¿Tenemos hoy tecnologías disruptivas capaces de hacernos el
trabajo y la vida mejor? Sin duda, pero gestionemos las expectativas, no
vendamos falsas ilusiones y, simplemente, llamémoslas por su nombre.
Por ejemplo, el machine learning sí que existe y está aplicado
en actividades industriales y en servicios.
Al respecto, no puedo reprimir la sensación de que, al ser
puestos en producción robots con algoritmos de autoaprendizaje, no se ha
investigado lo suficiente como para que estén hoy a la orden del día la
imposición de las tres leyes de Asimov sobre los robots (o sus algoritmos). De
hecho, en diciembre de 2018, Amazon tuvo que equipar a sus empleados con
chalecos interactivos para evitar accidentes, con robots implicados, que
ocurrían en los almacenes logísticos de la firma. Una medida de seguridad
oportuna, pero que demuestra que los algoritmos de los robots en cuestión
gestionan producción y tareas determinadas, pero ninguna interacción
"inteligente".
En definitiva, lo que tenemos hoy, de momento, son unos
preciosos powerpoints que nos cuentan maravillas sobre un futuro hipotético de
la inteligencia artificial. Honestamente, eran mejores las complejas neurosis
de los cerebros positrónicos desenredados por la robo-psicóloga Susan Calvin de
las novelas de Asimov (¡que no dejaré nunca de recomendar!).
Pierre Saisset, director general de Eulerian
Technologies para el Sur de Europa
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