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Obtener lo mejor de la IA, pero evitando los riesgos
La inteligencia artificial abre una era de descubrimientos y nuevas perspectivas, al tiempo que exige conciencia crítica
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TRENQUE LAUQUEN
¿Alguna vez contemplaste el cielo estrellado en una zona alejada de las luces de la ciudad? Es un espectáculo imponente, que nos hace reflexionar sobre nosotros mismos y pensar que quizá la ambición última de la ciencia es, como dice Jaques Monod en El azar y la necesidad, “fundamentalmente dilucidar la relación del hombre con el universo”.
Esta búsqueda tiene sus comienzos en la Grecia antigua, donde los fenómenos naturales se adjudicaban al capricho de los dioses, hasta que Tales de Mileto sugirió que cualquier explicación sobre cómo funcionaba el mundo debía estar basada en una cadena de argumentos lógicos. A partir de Tales, la ciencia comenzó un largo camino, pero quiero detenerme en el Renacimiento, cuna de la ciencia moderna.
La Inteligencia Artificial también tiene el potencial de producir cambios en la estructura social tan profundos como los ya experimentados con otras tecnologías, como la imprenta”
Tycho Brahe fue un astrónomo extraordinario que vivió en el siglo XVI. Era capaz de medir las posiciones de los astros sin telescopio, que todavía no se había inventado. Reunió enorme cantidad de datos, aunque no fue capaz de sacar una conclusión general de ellos. Otro gran astrónomo, Johannes Kepler, analizó estos datos y los resumió en un modelo matemático que explicaba y predecía los movimientos de los astros del sistema solar.
Hoy, 400 años más tarde, la tarea de los científicos de datos es similar a la de Kepler: modelan el mundo utilizando datos. Sin duda, estamos en la era de la digitalización. Pero ¿qué significa digitalizar? Es representar algún aspecto o comportamiento del mundo en una tabla de números que se almacenan en una computadora. Por ejemplo, la temperatura puede representarse en una tabla que indica un valor para cada instante, lo mismo que la humedad y el viento. Una imagen puede digitalizarse separando pequeñas porciones de la misma (pixeles) y asignando un valor a cada una que indican el color y el brillo. Un video es una sucesión de imágenes. El sonido es una vibración que también puede representarse mediante números ordenados en el tiempo.
En algunos casos, la digitalización es un proceso directo; por ejemplo, las conversaciones en las redes sociales. En otros, se utilizan sensores que capturan lo que se desea y lo convierten en números. Casi cualquier cosa que se nos ocurra puede digitalizarse, y debido a que los costos de la electrónica se han reducido enormemente, una gran parte del mundo se está digitalizando a una velocidad asombrosa. Estamos creando gemelos digitales de nuestro mundo.
¿Y ahora qué? ¿Qué hacemos con tanta cantidad de datos? Los datos no son como el buen vino que mejora con el tiempo. Para sacarles el mayor provecho hay que analizarlos lo antes posible. La Inteligencia Artificial (IA) viene al rescate.
Los orígenes de la IA se remontan a la década del 50, y evolucionó con grandes altibajos, pasando por períodos de enormes expectativas para luego caer en grandes depresiones. Hoy parece que ha pasado un punto de inflexión sin retorno. Muchas aplicaciones de IA se basan en una simulación muy simple de cómo funciona el cerebro, al menos lo que se conoce hasta ahora. Constan de miles o millones de neuronas artificiales conectadas para crear una red neuronal. Esta estrategia permitió desarrollar programas que son capaces de aprender de los datos y dar respuestas acertadas a cuestiones muy complejas.
Por ejemplo, una red neuronal podría aprender a distinguir diferentes comportamientos de los usuarios de una red social, y más aún, predecir qué harán según su historia reciente de navegación.
Facebook tiene casi 3000 millones de usuarios activos. Le sigue YouTube con 2500. ¿Cómo moderar el contenido de semejante cantidad de personas si no es mediante algoritmos de IA automáticos?
Dos conocidos programas que juegan al ajedrez, Deep Blue de IBM y las primeras versiones de Stockfish, se basan, entre otras estrategias, en la experiencia humana en forma de miles de reglas. A fines de 2017, la empresa DeepMind desarrolló AlphaZero, que adoptó un enfoque diferente: en vez de basarse en reglas codificadas manualmente, utilizó una red neuronal alimentada inicialmente con las reglas básicas del juego. Luego se la instruyó para que jugara contra sí misma millones de veces, con el objetivo de ganar cada partida. El resultado fue asombroso, no solo batió a los anteriores campeones del mundo, humanos y máquinas, sino que encontró estrategias de juego completamente novedosas. Por ejemplo, mover el rey al centro del tablero, que no parece a priori una buena decisión, y aún así ganar. Ser autodidacta lo liberó de las estrategias convencionales del juego y le permitió explorar otras que resultaron más exitosas.
La guerra contra las bacterias también está siendo asistida por la IA. Investigadores del MIT, dirigidos por el biólogo Jim Collins, desarrollaron una red neuronal que aprendió a detectar moléculas que inhiben el crecimiento de la bacteria Escherichia coli sin necesidad de conocer cómo funcionan otros medicamentos.
Estos ejemplos nos anticipan que estamos entrando en una nueva era de descubrimientos y perspectivas de cómo percibir y experimentar la realidad. También plantea nuevos interrogantes. ¿Existe un límite de la mente humana para entender el mundo? ¿Serán capaces las máquinas de acceder a la complejidad del universo más allá de nuestro entendimiento?
La Inteligencia Artificial también tiene el potencial de producir cambios en la estructura social tan profundos como los ya experimentados con otras tecnologías, como la imprenta.
La revolución digital potenciada por la Inteligencia Artificial está comenzando a transformar la sociedad, ofreciendo contenidos especialmente seleccionados para cada perfil, pero generando al mismo tiempo experiencias virtuales demasiado estrechas.
A medida que interactuamos con las aplicaciones, muchas de las cuales incorporan algoritmos de IA, estas van aprendiendo de nuestros movimientos y van construyendo un modelo que luego puede usarse para predecir nuestro comportamiento. Esto ya pasó con Cambridge Analytica cuando fue acusada de manipular psicológicamente a los votantes en las elecciones de EE.UU. de 2016, en las que Donald Trump resultó electo presidente.
GPT-3 es una inteligencia artificial capaz de escribir un artículo completo sobre cualquier tema basado en un párrafo inicial. Si bien aún está en su fase inicial, esta tecnología va mejorando con el tiempo y pronto podría usarse para diseminar noticias falsas a través de internet. Por esta razón, incorporar el pensamiento crítico en los programas de educación, y en la sociedad en general, ya no es una opción, es una necesidad.
Es difícil predecir cómo se verá el futuro moldeado con tecnologías impulsadas por algoritmos de Inteligencia Artificial. Lo que sí es seguro es que cada día estaremos más expuestos a aplicaciones de IA que le dan forma a la realidad de nuestra vida cotidiana de manera sutil y a veces sin que lo percibamos.
Podemos ignorarlas, restringirlas o trabajar con ellas. La última opción parece la más provechosa, sobre todo si hacemos un esfuerzo entre todos, gobiernos, instituciones y empresas privadas, para obtener lo mejor a la vez de evitar los riesgos.
Subsecretario de Modernización, Ciencia y Tecnología de la municipalidad de Trenque Lauquen
