• Más allá del espectáculo de un ordenador derrotando a un humano al go o al ajedrez, la inteligencia artificial es ya una realidad que además plantea algunas cuestiones éticas

Isaac Asimov publicó en 1950 su libro Yo, robot, cuando la inteligencia artificial estaba algo más que en pañales. Aquí formuló Asimov, por primera vez, sus tres leyes fundamentales de la robótica. El libro de Asimov también abrió la veda para que los amantes de lo apocalíptico fantasearan con un mundo dominado por las máquinas.

Julio Prada es el director para Europa de Inbenta, una empresa española con presencia en Europa, Brasil y Estados Unidos, que se dedica a desarrollar call centers –por ejemplo para Vueling o Movistar– basados en inteligencia artificial. “La inteligencia humana se basa en el aprendizaje, que es algo que llevamos en el ADN. Las máquinas no tienen ADN, tienencódigo y de momento nadie ha sido capaz de escribir un programa que se reescriba a si mismo. Mientras eso no suceda, y ahora, la intervención humana siempre será necesaria”, dice Prada. Por su lado, el catedrático de la UPC e investigador del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), Jordi Torres cree que sí que hay “sistemas que se autoajustan y eso está muy cerca de la autoprogramación”.

Sea como sea y a pesar de que científicos prestigiosos como el físico británico Stephen Hawking, a finales de 2014, manifestaba su temor de que con el tiempo “el desarrollo de una inteligencia artificial completa puede poner fin a la raza humana” parece que hay poco que temer, y menos si tenemos en cuenta los últimos precedentes.

AlphaGo, desarrollado por Deep­Mind, compañía propiedad de Google, acaba de derrotar de forma apabullante (4 victorias a 1) al campeón del mundo de go, el surcoreano Lee Se-dol, y en opinión de Prada ha sido “un gran logro, porque lo han conseguido a la primera”. Para Jordi Torres, la gran diferencia en este caso ha sido “la gran cantidad de datos que han tenido disponibles para poder entrenar al ordenador, lo que se conoce como big data”. Para Torres, en cualquier caso, la mejor noticia es que Lee Se-dol fuera capaz de ganar una partida: “El científico lo que quiere es tener la máquina más potente posible, y si siempre ganas, entonces, ¿cómo te superas?”.

Antes de AlphaGo, IBM desarrolló Deep Blue, un superordenador que gracias a su enorme capacidad de procesamiento –“el hardware es el punto fuerte de IBM”, dice Prada– y a lo que le enseñaron sus creadores también logró derrotar, en 1997, a Gari Kaspárov, entonces campeón del mundo de ajedrez. La diferencia con lo que ha sucedido con AlphaGo, según Prada, es que no fue a la primera –en 1996 Kasparov había derrotado a Deep Blue–, que la victoria no fue tan clara y que además estuvo rodeada de cierta polémica, pues se sabe que en algunos momentos la máquina recibió asistencia.

Un poco lo mismo que sucedió con el segundo paso que dio, de nuevo, IBM cuando creó Watson, que en 2011 participó en Jeopardy, el popular concurso de preguntas tipo Trivial de la televisión estadounidense. Watson venció pero no convenció, pues ni acertó todas las preguntas y una vez más, necesitó de asistencia humana para alzarse con el triunfo. Según Torres, el gran logro de Watson fue que “por primera vez una máquina entendía lo que le decían mediante el lenguaje natural”. Más allá del espectáculo, Watson sí ha tenido un desarrollo posterior e IBM lo ha convertido en una herramienta que puede “facilitar la vida, por ejemplo, a los médicos o los biólogos, y ofrecerles la información más relevante sobre una determinada proteína, dado el caso ”, dice Jordi Torres.

Pero AlphaGo, Watson y Deep Blue han sido máquinas creadas para una tarea específica, jugar y tratar de derrotar a un humano, lo que puede resultar mediático, pero en ningún caso representan ni el objetivo ni toda la foto de lo que es la inteligencia artificial ni del objetivo que persiguen todos los que trabajan en este campo. Es un poco lo mismo que sucede con la Fórmula 1 y lo que se aprende con estos desarrollos, luego se aplica a otras cosas.

Este objetivo no es otro que lo que se conoce como NPL ( natural language processing): poder hablar con las máquinas con el mismo nivel de interacción, la misma eficacia y la misma eficiencia con la que lo hacemos entre nosotros.

Según Julio Prada, a nivel tecnológico, “hemos evolucionado mucho en procesamiento matemático y los procesadores de hoy en día superan en mucho la capacidad humana de procesar datos matemáticos, pero aún nos queda mucho por hacer en lo relativo al procesamiento lingüístico”, aunque Torres opina que este ya es un campo en el que se han hecho grandes progresos.

Para el responsable de los negocios en Europa de Inbentia, dotar a las máquinas de inteligencia lingüística, desde el punto de vista del negocio, es lo más interesante, ya que cree que es un nicho de mercado que crecerá “en billones de euros, en los próximos cuatro años”.

El objetivo es “poder hablar con las máquinas, pedirles y preguntarles cosas y obtener respuestas no en función de unas palabras clave, sino que las máquinas comprendan el significado de lo que les hemos pedido o preguntado”, dice Prada. Es el futuro más próximo: el llamado internet de las cosas, y lo que ya está aquí, los wearables o, por ejemplo, Siri y sus semejantes, los asistentes por reconocimiento de voz, que incorporan muchos smartphones hoy en día. Este último caso es un tipo de inteligencia artificial que se conoce como AIML ( Artificial inteligence mark-up language), un sistema de programación que simula mantener una conversación con una persona al proveer respuestas automáticas a demandas hechas por un usuario.

Pero desde que el psicólogo estadounidense Howard Gardner elaborara su teoría de las inteligencias múltiples, en la que definía 8 tipos de inteligencia distintos, lo que define a una persona como inteligente es mucho más que su “capacidad de solucionar problemas o elaborar bienes valiosos”, y pasará lo mismo con las máquinas. Es el futuro que está por venir, y en el que el reto consistirá “en dotar a la tecnología de sentidos como el oído y la vista”, según palabras de Julio Prada. Mejorar el reconocimiento de voz e introducir y mejorar el reconocimiento facial y visual. “Imaginemos que hemos comprado un mueble y no sabemos cómo montarlo porque no tenemos las instrucciones. La idea es poderle mostrar el mueble a un ordenador, sin tenerle que dar la descripción del mueble, y que él nos proporcione las instrucciones de cómo montarlo”, explica Prada. Para Jordi Torres, el futuro es que estas máquinas sean capaces de generar contenidos por ellas mismas. La revista Forbes tiene un redactor que se llama Quill y que escribe sobre finanzas. Quill es un programa de inteligencia artificial de la empresa Narrative Science.

Aunque un mundo dominado por robots inteligentes no sea algo que nos deba preocupar, eso no quiere decir que no haya cuestiones éticas alrededor de la inteligencia artificial. Jordi Torres lo explica con un ejemplo: “Un coche que circula sólo, tendremos que decidir, quizás, si le decimos que en caso de accidente trate de que en el impacto el menos perjudicado sea el ocupante del vehículo, o que procure por los otros coches y los peatones. Estas son el tipo de cosas con las que tenemos que ir con cuidado a partir de ahora”.

Por Albert Molins Renter

Fuente: lavanguardia.com

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