Una de las grandes preguntas que todos nos hacemos sobre inteligencia artificial es: ¿Hacia dónde se dirige la humanidad y cuál será el papel de la IA en nuestro día a día? Pero hay otra pregunta que compite en relevancia, y trata sobre las aplicaciones que están teniendo lugar en la actualidad. Cuando uno piensa en Black Mirror (serie de la que ya hemos hablado y dedicado un film discussion), se da cuenta que no estamos ante ciencia ficción, sino ante una realidad no muy lejana. Muchas de las tecnologías que podemos ver ya existen o se están desarrollando o investigando, y es cuestión de tiempo que sean parte de nuestras vidas.
Éste fue sólo uno de los temas que se pusieron sobre la mesa en el Human-Tech El lado oscuro de los algoritmos el pasado 9 de junio en The Place, el espacio de tecnología experimental promovido por The Valley. En él, se abrió debate sobre muchos otros temas como Cambridge Analytica, el cambio que necesita la educación pública, casos de marketing político como Trump o Macron, el uso de los datos por parte de los gobiernos, la diferencia entre la inteligencia humana y la artificial o las aplicaciones en IA actuales y la ética que hay detrás. Para ello, se reunió entorno a una mesa a tres expertos como Ramón López de Mántaras, director del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial del CSIC, Raúl Arrabales, cofundador de Serendeepia y Phil Yim, fundador de Philumen. Moderaba la mesa Natalia Martos, quien daba paso a las cuestiones que más inquietan a la población.
Inteligencia Artificial, ¿evolución o amenaza?
El debate estaba servido, y los invitados exponían sus argumentos desde distintos puntos de vista, haciendo que el debate bailase entre explicaciones técnicas y filosóficas, pasando por usos reales y escenarios futuros, algunos más inciertos que otros, pero todos posibles.
Una jornada que ayudó a los presentes a entender el alcance de la inteligencia artificial y de cómo impactará en nuestro futuro. Algo que quedó patente es que debemos, desde ya, educarnos y formarnos al respecto para poder entender qué es, cómo funciona, y cómo usarla en nuestro beneficio. Estos fueron tres de los temas más relevantes sobre los que se debatió:
Adquisición de datos
Éste es uno de los puntos críticos que tiene en el punto de mira a empresas y gobiernos. Los datos son el nuevo petróleo y, los grandes protagonistas del sector tecnológico lo saben. Por eso ofrecen servicios de gran valor y con un coste de desarrollo y mantenimiento gigantesco, a cambio de tus datos. Hasta aquí todo bien, ¿no? Pero, ¿qué hacen con ellos? Aquí entra en juego la ética y la moral por parte de unos, y la educación y concienciación ciudadana por parte de otros. Así como la transparencia sobre el uso de datos y nuestra privacidad. Hay algoritmos capaces de detectar la orientación sexual de una persona a través de sus conexiones de Facebook, de triangular tu posición dentro de un centro comercial a través de la conexión WiFi y de comprender el tono de comunicación más efectivo para ti según tu forma de escribir.
Algoritmos de Machine Learning
Los algoritmos de Machine Learning, que pueden ser de aprendizaje supervisado o no supervisado basan su funcionamiento en la predicción de escenarios a través de los datos obtenidos.
- A través del entrenamiento supervisado, es el humano quien validará las predicciones de la máquina, ayudándola a que con cada nuevos datos y validaciones, su predicción de escenarios (o aprendizaje) sea cada vez más tercero. ¿Te suena el introducir un código Captcha o el decidir en qué imágenes aparece una señal de tráfico o un coche? Tú estás entrenando a la máquina para validar sus predicciones y que en un futuro los vehículos detecten y actúen de forma efectiva en la mayor cantidad de escenarios posibles.
- En el caso del aprendizaje no supervisado, haciendo uso de una capacidad computacional enorme, es la máquina quien, a través de algoritmos mucho más potentes y tratando de replicar el funcionamiento de un cerebro a través de redes neuronales (Deep Learning), es capaz de «aprender por sí misma». O mejor dicho, nutrirse a sí misma a través de los resultados de otros algoritmos para llegar a «suponer» y hacer sus propias validaciones. Aplicaciones avanzadas en este campo podrían ser clave en la detección y prevención de enfermedades o desastres naturales, y en la auto mejora sin límite de la «inteligencia» de los algoritmos.
El ser humano
Los tres expertos coincidían en que en ninguno de los casos el humano debe ser eliminado de la toma de decisiones, a pesar de que no haya consenso sobre si las máquinas podrían llegar a tener una inteligencia igual o superior a la nuestra. Es el punto más difícil de los tres, ya que del mismo modo que sí tenemos una teoría de la aerodinámica que explica el movimiento, no tenemos una teoría general de la inteligencia. Por tanto, si ni siquiera sabemos qué es nuestra propia inteligencia, ¿cómo podemos crear o prever una inteligencia artificial genuina? Lo que está claro es que el software y los algoritmos no tienen iniciativa propia, y que todo depende de lo que hagamos nosotros. Por lo que está en nuestras manos la forma que le daremos al futuro.
Un debate alrededor de las luces y las sombras del ser humano y su constante evolución gracias a la tecnología. Un ágora donde vislumbrar hacia dónde se dirige nuestra sociedad. Porque no nos olvidemos, la inteligencia artificial puede representar un salto evolutivo y un cambio de paradigma de la magnitud que supuso la invención de la electricidad.
Si quieres anticiparte al futuro y descubrir de la mano de personalidades de renombre nacional e internacional, cómo ésta y otras tecnologías disruptivas están cambiando nuestro mundo, el Club The Place está hecho para ti. Únete y accede a toda la programación para ser protagonista de la transformación a través de la tecnología, la innovación y el conocimiento.
Autor: Juanma Varo, Marketing Expert en The Valley
