Inteligencia Artificial: ¿Está Skynet más cerca de lo que crees?

Estos últimos años los avances en Inteligencia Artificial (IA) han sido increíbles. El futuro del trabajo está a punto de cambiar y esto afectará a muchas personas. Esta publicación es mi contribución al debate.

Hasta ahora has leído las opiniones de expertos en el campo de la Inteligencia Artificial, pero ahora escucharás a alguien que está en primera línea; el fundador de la agencia de IA líder en el mundo, que recientemente se convirtió en la primera empresa de IA en ser reconocida por el gobierno de EE. UU. como una empresa comercial extranjera.

Es hora de pasar de la teoría a la práctica y ver cómo esta tecnología afectará nuestra vida cotidiana.

 

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

 

La Inteligencia Artificial es un tema amplio. Algunos expertos consideran el campo de la IA como parte de la informática, mientras que otros la ven como una rama del aprendizaje automático. Para que esta tecnología sea fácil de entender, hemos decidido centrarnos en dos áreas importantes: aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático es un área de la Inteligencia Artificial que se centra en brindar a las computadoras la capacidad de aprender cosas nuevas a través del análisis de datos. El aprendizaje automático es un proceso en el que un ordenador, basándose en información y datos previos, aprende a hacer predicciones.

El aprendizaje profundo es otra área de la Inteligencia Artificial que permite a las computadoras imitar la función del cerebro humano de una manera que los sistemas tradicionales no pueden. Funciona enseñando a una red neuronal la función del cerebro humano mediante la utilización de miles de millones de ejemplos de entrenamiento. Pueden ser tan simples como la imagen de un gato y la función de un gato. La red neuronal aprende la función de los ejemplos y luego puede usarse para aprender de las nuevas imágenes que se le presentan.

En un artículo publicado por la Universidad de Oxford y la Universidad de Edimburgo, los investigadores han demostrado un enfoque completamente nuevo del aprendizaje profundo, conocido como aprendizaje por refuerzo profundo.

Los investigadores desarrollaron una red neuronal que podía aprender a jugar a un videojuego viendo una grabación de vídeo de un humano haciendo lo mismo. El vídeo era una recopilación de imágenes de un humano que intentaba sortear una serie de obstáculos que la red tuvo que aprender a reconocer.

«Nuestro modelo puede aprender a resolver un juego desafiante de Atari sin conocimiento previo de los juegos de esta casa y sin conocimiento previo de cómo jugar», dijo el investigador principal, Michael Bowling, de la Universidad de Stanford: «Puede utilizar información visual para controlar un robot simulado en un entorno de juego complejo al aprender a ver y actuar».

El programa informático aprendió a resolver un problema y lo hizo haciendo repetidamente parte del trabajo. Simplemente utilizó los calculos necesarios para dar con la respuesta correcta. Esto se denomina solución de fuerza bruta y es una de las formas más importantes en las que pueden funcionar las máquinas. El problema que la máquina estaba tratando de resolver era encontrar la secuencia más corta de operaciones que dejara una computadora la pantalla en blanco.

¿Y cómo va a cambiar todo esto la forma en la que trabajamos? La Inteligencia Artificial eliminará la necesidad de que la persona promedio administre cualquier cosa excepto su propia vida. Serás el CEO de tu propia empresa.

Piensa en esto por un minuto. Tendrás tu propio robot que limpiará tu casa, cocinará, conducirá tu coche y hará la copra. Todo lo que necesitas hacer es decirle lo que quieres.

 

¿Cómo es esto posible?

 

La respuesta es doble. La primera, es mediante el uso de la misma tecnología que ya existe en la actualidad. Ya tenemos la capacidad de fabricar robots que son tan inteligentes como un ser humano. Usarás esto en el futuropor muchas razones, una de las cuales es que puedes automatizar muchas de las tareas mundanas de tu vida. Tu automóvil se conducirá solo, tendremos coches voladores y los robots nos harán a todos muy productivos. En segundo lugar, los robots no pueden ser propiedad de nadie, por lo que habrá un campo de juego mucho más uniforme y podrás hacer uso de una selección mucho más amplia de tecnología robótica. Esto se debe a que los robots, al igual que los humanos, están abiertos para que todos aprendan, construyan y se desarrollen.

Sin embargo, existen algunas limitaciones para el uso de robots en el mundo actual. La primera es que un robot no es capaz de «leer» o interpretar el mundo visual que encuentra. Para que un robot sea eficaz, debe poder tomar decisiones sobre si una imagen determinada es de interés o no. En un mundo poblado de imágenes, esto puede ser un desafío.

El segundo problema al que se enfrentan los robots actualmente es la cantidad de datos de entrenamiento necesarios para enseñarles sobre el mundo visual. Si alguna vez has utilizado Inteligencia Artificial para hacer una predicción, es probable que hayas visto algunos de los ejemplos de entrenamiento que se utilizaron para crear ese modelo. Si bien esto es increíblemente útil, puede dificultar la realización de nuevas predicciones utilizando ese mismo modelo. Cuando creamos nuevos pronósticos, necesitamos saber qué modelos anteriores han predicho bien y cuáles no. Esto es un problema porque no podemos simplemente reutilizar nuestros mejores modelos.

Lo que realmente nos gustaría hacer es utilizar todos los pronósticos anteriores juntos y aprender de todo nuestro conjunto de datos. Desafortunadamente, este es un problema no trivial. Queremos poder calcular la probabilidad de que un pronóstico dado sea correcto, dados todos los modelos y pronósticos anteriores.

 

¿Esto nos acerca a Skynet?

 

El futuro representado en las películas de ciencia ficción está más cerca de lo que pensamos. Este artículo ha sido escrito por una Inteligencia Artificial y traducido por otra y no creo que te hayas dado cuenta.

El futuro que vemos en las películas es más que a menudo el futuro de una raza de seres que están un poco más cerca de nosotros de lo que pensamos. A menudo imaginamos que su tecnología y la nuestra es tan diferente como el abismo que existe entre los dos, pero lo cierto es que tenemos en común una gran cantidad de conceptos que ellos no tuvieron en su historia, y algunos de sus métodos para lograrlo. Los resultados fueron similares a los que tenemos.

Sobre este Autor

Administrador de Sistemas en Sarenet.

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