La inteligencia artificial no es como la pintan

La inteligencia artificial no es como la pintan

Ai se basó en la manipulación simbólica para el procesamiento de la información descriptiva

Financiación: La investigación para este artículo ha sido financiada en parte por el Programa Wallenberg de IA, Sistemas Autónomos y Software – Humanidades y Sociedad (WASP-HS), dentro del proyecto AI Transparencia y Confianza del Consumidor, así como por el Consejo Sueco de Investigación (VR; subvención nº 2019-00198) en el entorno de investigación AIR Lund (uso artificialmente inteligente de registros en la Universidad de Lund), y el Consejo Sueco de Comercio Minorista y Mayorista (DATA/TRUST 2018:787).
La transparencia es, en efecto, un concepto polifacético utilizado por diversas disciplinas (Margetts, 2011; Hood, 2006). Recientemente, ha experimentado un resurgimiento con respecto a los discursos contemporáneos en torno a la inteligencia artificial (IA). Por ejemplo, las directrices éticas publicadas por el Grupo de Expertos de Alto Nivel de la Comisión de la UE sobre la IA (AI HLEG) en abril de 2019 establece la transparencia como uno de los siete requisitos clave para la realización de una «IA digna de confianza», que también ha dejado su clara huella en el libro blanco de la Comisión sobre la IA, publicado en febrero de 2020. De hecho, la «transparencia» es el más común y uno de los cinco principios clave en los que se hace hincapié en el gran número -un estudio reciente contabilizó 84- de directrices éticas que abordan la IA a nivel mundial (Jobin et al., 2019). Además, existe un discurso crítico sobre la IA y el aprendizaje automático acerca de la equidad, la responsabilidad y la transparencia.1 El número de publicaciones en los campos relacionados con la IA y el aprendizaje automático combinados con la ética, la gobernanza y las normas ha crecido notablemente en los últimos 2-5 años (Larsson et al., 2019).

Enfoques de la inteligencia artificial

Ignorar las numerosas aplicaciones de la IA que experimentamos a diario es, como mínimo, ludismo. Desde que los avances en la potencia de cálculo han hecho posible por fin la aplicación práctica del aprendizaje profundo (más adelante se hablará de ello), empresas y organizaciones de todo el mundo le han encontrado innumerables usos prácticos.
Durante años, Uber ha dependido del aprendizaje profundo para predecir los tiempos de llegada de sus viajes, para fijar los precios y para ayudar a los clientes a esperar en el lugar correcto. En resumen, Uber depende del aprendizaje profundo para ser la empresa que es. De hecho, ya en 2016, el jefe de aprendizaje automático de Uber, Danny Lange, dijo que Uber no podría funcionar como empresa sin él. El homólogo chino de Uber, DiDi Chuxing, anunció recientemente que iba a dar un paso más allá y que ayudaría a desarrollar un sistema de gestión del tráfico de la ciudad impulsado por la IA>.
Por supuesto, no todo el uso de la IA es estrictamente comercial. Por ejemplo, en Singapur, la agencia JTC ha empezado a utilizar la analítica basada en la IA para gestionar mejor sus edificios, reduciendo los costes de energía en una cantidad significativa. Teniendo en cuenta que un tercio de la electricidad de Singapur se gasta en los edificios, se trata de un avance importante.

¿existe la inteligencia artificial?

La autora Pamela McCorduck escribe: «Forma parte de la historia del campo de la inteligencia artificial que cada vez que alguien descubría cómo hacer que un ordenador hiciera algo -jugar bien a las damas, resolver problemas simples pero relativamente informales- había un coro de críticos que decían: ‘eso no es pensar'»[2] El investigador Rodney Brooks se queja: «Cada vez que resolvemos una parte, deja de ser mágica; decimos: ‘Oh, eso es sólo un cálculo'»[3].
Pamela McCorduck califica de «extraña paradoja» el hecho de que «los éxitos prácticos de la IA, los programas computacionales que realmente lograron un comportamiento inteligente, fueron pronto asimilados en cualquier dominio de aplicación en el que se les encontró utilidad, y se convirtieron en socios silenciosos junto a otros enfoques de resolución de problemas, lo que dejó a los investigadores de la IA para ocuparse únicamente de los «fracasos», las nueces duras que aún no se podían descifrar»[4].
Cuando el ordenador de IBM para jugar al ajedrez, Deep Blue, consiguió derrotar a Garry Kasparov en 1997, la gente se quejó de que sólo había utilizado «métodos de fuerza bruta» y que no era inteligencia real[5]. Fred Reed escribe: «Un problema al que se enfrentan regularmente los defensores de la IA es el siguiente: Cuando sabemos cómo una máquina hace algo ‘inteligente’, deja de ser considerada inteligente. Si venciera al campeón mundial de ajedrez, se me consideraría muy inteligente»[6].

Inteligencia artificial – wikipedia

Sin embargo, con siglos de avance tecnológico y el aumento casi exponencial de los recursos informáticos, los datos, los conocimientos y las capacidades, todavía no hemos alcanzado la visión de la Inteligencia Artificial General (IAG), es decir, máquinas que puedan ser una contrapartida igual a la capacidad humana. Ni siquiera estamos cerca. Tenemos dispositivos con los que podemos hablar y que no entienden lo que decimos. Tenemos coches que se estrellarán alegremente contra una pared si eso es lo que le indica su GPS. Hay máquinas que detectan imágenes pero no entienden lo que son. Y tenemos máquinas increíbles que pueden vencer a los campeones del mundo de ajedrez y de Go y de juegos multijugador, pero que no pueden responder a una pregunta tan básica como «¿cuánto tiempo debo cocinar un pavo de 4 kilos?». Hemos dominado la informática. Hemos manejado grandes datos. Estamos descubriendo el aprendizaje. No tenemos ni idea de cómo lograr la inteligencia general.
Parte de la razón de esta desconexión es confundir las diversas cosas que hemos desarrollado como resultado de nuestra búsqueda de la máquina inteligente con la búsqueda en sí misma. La inteligencia artificial no es una tecnología. Preguntar si una tecnología concreta es o no es inteligencia artificial es perder el punto. La inteligencia artificial es el viaje. Es la búsqueda de la máquina inteligente. Todas las tecnologías que hemos desarrollado en el camino hacia esa búsqueda son cosas que son útiles por separado, pero que en conjunto no nos han llevado todavía a la meta. Por eso es importante entender que la inteligencia artificial no es una tecnología, del mismo modo que la carrera espacial no es una tecnología.

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