Oye Siri, ¿qué es Inteligencia Artificial?

Es posible que alguna vez le hayas pedido a Siri que guarde en tu calendario una reunión para mañana. Seguro que llevas mucho sin leer mensajes de spam en tu correo porque lo filtra solo. También podría ser que la última llamada al servicio técnico de tu proveedor de Internet haya sido atendida enteramente por una máquina.

Parece que cuando oímos las palabras “Inteligencia Artificial”, el imaginario que aparece en la cabeza de mucha gente es el de robots humanoides que piensan por sí mismos, realizan el trabajo que desempeñamos actualmente, o que se rebelan contra nosotros (gracias Hollywood por alimentar esta imagen). Pero la verdad es que la inteligencia artificial no es ninguna utopía futurista, sino que está muy integrada en nuestra vida diaria, aunque no nos hayamos dado casi ni cuenta.

Hay muchas definiciones de Inteligencia Artificial, pero una de las más precisas dice lo siguiente: “Inteligencia Artificial responde a la teoría y al desarrollo de sistemas informáticos capaces de llevar a cabo tareas que normalmente requieren capacidades humanas, como percepción visual, reconocimiento de lenguaje, toma de decisiones y traducción de idiomas.” Así pues, Siri es un sistema de reconocimiento de lenguaje, los filtros de correo son un método de toma de decisiones, y los bots de atención al cliente son una mezcla de los dos anteriores, todos dentro del paraguas de lo que engloba la Inteligencia Artificial.

Estas aplicaciones entran dentro de la categoría conocida como Inteligencia Artificial Débil, aquella que está basada en la programación supervisada. Este tipo de IA (que es la que hemos sido capaces de desarrollar hasta la fecha) consiste en el uso de sistemas informáticos para la ejecución de tareas repetitivas y la resolución de conflictos asociados a dichas tareas. De esta forma, un ordenador puede aprender, después de ver miles de imágenes de un objeto, a reconocer ese objeto en una imagen nueva que no le ha sido mostrada.

Por otro lado, y acercándose más a la perspectiva cinematográfica de la IA, encontramos la Inteligencia Artificial Fuerte. Esta consiste en que los robots tengan pensamientos propios y aprendan por sí solos, por lo que, de momento, no contamos con ningún ejemplo más allá de nuestra propia imaginación.

Es muy fácil creer que la Inteligencia Artificial es solo un campo de ciencia y robótica, o que ha aparecido en los últimos años, pero sus bases se sustentan en una multitud de disciplinas, entre las que se encuentran la filosofía, las matemáticas, la economía, la neurociencia, la psicología, la teoría de control y, por supuesto, la ingeniería informática y la cibernética. Todas éstas han influenciado en mayor o menor medida lo que históricamente se ha entendido por Inteligencia Artificial.

Si bien la primera mención del término fue en 1956, los primeros avances en la materia se atribuyen a Alan Turing. De hecho, la idea que soporta la teoría de la Inteligencia Artificial Fuerte es que un ordenador sea capaz de superar el test de Turing; una máquina aprobará dicho test cuando un humano no sepa discernir de sus respuestas que han sido contestadas por una máquina, es decir, cuando la máquina actúe completamente como lo haría un ser humano.

La Inteligencia Artificial como disciplina ha pasado por periodos de desaliento, en los que parecía estancada o una utopía totalmente remota. No obstante, en la última década, los esfuerzos en investigación y los avances tecnológicos han hecho posible, entre otras muchas cosas, que un ordenador supere el test de Turing, o que gane al campeón mundial de Go, el milenario juego de estrategia.

Estos hechos pueden parecer anecdóticos, pero sirven para darnos cuenta que la Inteligencia Artificial avanza a pasos agigantados con un objetivo: hacernos la vida más fácil. Los asistentes personales son ya una realidad, pero hay muchísimas aplicaciones que se están estudiando, en campos tan diferentes como las finanzas o la medicina, que van a suponer una verdadera revolución.

Imaginemos las implicaciones que podría tener una capa de IA capaz de diagnosticar enfermedades; otra que fuera capaz de identificar cuándo una pieza cae de una cinta de producción y debe parar la máquina; una que fuera capaz de dictar sentencias judiciales basándose en todos los precedentes anteriores; o algo más cercano, un coche que conduce solo sin ninguna otra preocupación que la que debe tener, conducir.

¿Qué se está haciendo para llegar a esto? El presente de la Inteligencia Artificial se personaliza en una palabra: Learning. Las máquinas son capaces de aprender a realizar tareas a partir de algoritmos que cotejan enormes cantidades de datos que se repiten. Las corrientes principales son dos: Machine Learning (Aprendizaje Automático) y Deep Learning (Aprendizaje Profundo).

• El Machine Learning es el desarrollo de algoritmos para que las máquinas puedan aprender de los datos y posteriormente hacer predicciones o sugerencias. Gracias al Machine Learning los ordenadores son capaces de predecir el tráfico, cuál es la mejor hora para hacer publicaciones en redes sociales, o incluso, cuáles de nuestros seguidores son más propensos a comprar nuestro producto.
• El Deep Learning es una rama del Machine Learning que va más allá: en este caso, en vez de darle al ordenador una serie de patrones para realizar una tarea, se le enseña un modelo para que pueda extraer ejemplos; progresivamente, la máquina va aprendiendo como corregir las desviaciones en el modelo, convirtiéndose en extremadamente precisos.

Es en el campo del Deep Learning donde las investigaciones están avanzando más. Las grandes empresas tecnológicas están centrando sus esfuerzos en Inteligencia Artificial dentro de esta disciplina. Google ha creado la plataforma Google AI, una página web que sirve de encuentro para todos aquellos interesados por la Inteligencia Artificial. Con herramientas como el Google Cloud Platform, que provee servicios de Machine Learning para empresas, o TensorFlow, una biblioteca open source de investigación, el gigante ha apostado fuerte por esta tecnología, para generar innovaciones e integrarlas en sus productos. Amazon ha hecho lo mismo con AWS, y Elon Musk está detrás de Open AI, una plataforma que lleva una investigación a largo plazo para conseguir una Inteligencia Artificial segura.

Los esfuerzos de estas compañías han conseguido que haya mejoras en muchos campos. Hemos mencionado al principio de este artículo los asistentes personales inteligentes, como Siri, Alexa o Cortana; o los chatbots para la atención al cliente. Incluso sectores tradicionalmente poco digitales como la agricultura y la logística se han rendido a las mejoras de la Inteligencia Artificial,. En el caso de la primera, hay capas de IA que predicen el mejor momento para sembrar, cosechar y qué productos utilizar; en el caso de la segunda, la conducción autónoma y la gestión de stocks mejorarán tiempos de entrega, incrementando la productividad.

No solo los negocios se beneficiarán de estas mejoras; a nivel individual la Inteligencia Artificial también promete ser un antes y un después en la sociedad. En medicina, la tecnología se está desarrollando para que máquinas sean capaces de mejorar prediagnósticos y hacer seguimientos de los tratamientos.

Como cualquier revolución tecnológica, la Inteligencia Artificial puede provocar desconocimiento y miedo. Han salido múltiples noticias y artículos hablando de la posible pérdida de empleo que generará la implementación de muchas de estas aplicaciones.

Schumpeter popularizó en 1942 el concepto creado por el sociólogo alemán Werner Sombart de Destrucción Creativa. Este concepto parte de la base que cada vez que hay una innovación, los nuevos modelos de negocio que se generan sustituyen a aquellos que han quedado obsoletos. La destrucción de empleo, por tanto, no sería ninguna novedad ligada a la Inteligencia Artificial; ya ha pasado anteriormente. Además, se crean nuevos trabajos en base a las necesidades que generan las nuevas tecnologías.

Decía Kevin Kelly a principios de año en una charla de Ted que cualquier destrucción creativa implicaba dudas, pero que siempre acaba por hacer avanzar a la sociedad. Lo mismo dice de la revolución de la Inteligencia Artificial. Kelly propone un modelo de colaboración mano a mano de humanos y máquinas: el diagnóstico perfecto no será el de un ordenador, sino el de la combinación de ordenador + médico.

La pérdida de empleo no es la única sombra de duda que planea sobre la evolución de la Inteligencia Artificial. A nivel social, otras voces se alzan preguntando acerca de la privacidad de los datos que se gestionan con las capas de IA; algunos se cuestionan si los ciudadanos están preparados para convivir con esta tecnología. Los más críticos argumentan que algo inherente al ser humano es la conciencia, y que es algo que las máquinas no pueden tener en consideración, eliminando así la inteligencia emocional de la balanza.

No obstante, esas dudas parecen lejanas si consideramos que están más relacionados con la Inteligencia Artificial Fuerte. Para seguir avanzando, no obstante, los investigadores se encuentran con obstáculos más técnicos: el primero, que la capacidad de procesamiento de las redes neuronales debe aumentar para poder realizar las operaciones con la rapidez y la agilidad precisas; el segundo, la optimización del uso de cantidades ingentes de datos para poder extraer modelos.

Está claro que nos acabamos de poner de pie y estamos dando los primeros pasos en el campo de la Inteligencia Artificial; ahora mismo ni siquiera somos capaces de decir cómo será la sociedad de aquí veinte años. Si hay una cosa clara, no obstante, es que por muchas dudas que tengamos, siempre podremos recurrir a Siri para que nos las conteste.