{"id":35216,"date":"2016-07-26T09:16:52","date_gmt":"2016-07-26T07:16:52","guid":{"rendered":"https:\/\/nabarralde.eus\/la-inteligencia-artificial-y-la-nueva-especie-humana\/"},"modified":"2016-07-26T09:16:52","modified_gmt":"2016-07-26T07:16:52","slug":"la-inteligencia-artificial-y-la-nueva-especie-humana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nabarralde.eus\/es\/la-inteligencia-artificial-y-la-nueva-especie-humana\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial y la nueva especie humana"},"content":{"rendered":"\n
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El fil\u00f3sofo Jos\u00e9 Antonio Marina propone apostar por la \u201ccolaboraci\u00f3n\u201d entre la inteligencia humana y la artificial<\/p>\n

La inteligencia artificial y la nueva especie humanaDios da vida a a era rob\u00f3tica (Getty)<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

Se disparan las alarmas<\/strong><\/p>\n

Divertidos por los trending topics, hemos dejado de interesarnos por lo que est\u00e1 realmente sucediendo. Nicholas Carr lo denunci\u00f3 en Superficiales. \u00bfQu\u00e9 est\u00e1 haciendo internet con nuestras mentes? (Taurus, 2011). El ef\u00edmero oleaje oculta el mar de fondo. Nuestro futuro se est\u00e1 dise\u00f1ando en laboratorios, universidades, centros de investigaci\u00f3n, empresas innovadoras. Pero seguimos pendientes del m\u00f3vil instant\u00e1neo, creyendo que as\u00ed estamos a la \u00faltima. Corremos el riesgo de no enterarnos de lo que sucede hasta que no lo vemos instalado en el escaparate de un gran almac\u00e9n. Este art\u00edculo trata de una de esas corrientes profundas que est\u00e1n determinando nuestro futuro, sin que seamos conscientes de ello. Me refiero a los prodigiosos avances en Inteligencia Artificial (IA). Su auge est\u00e1 provocando voces alarmadas. Stephen Hawking, el famoso f\u00edsico, piensa que su triunfo puede significar \u201cel fin de la especie humana\u201d. Elon Musk, creador de PayPal y otras empresas de alta tecnolog\u00eda, dijo en una conferencia en el MIT que con la inteligencia artificial estamos \u201csummoning the demon\u201d, invocando al diablo. Bill Gates ha afirmado que la gente deber\u00eda ser consciente de los riesgos que entra\u00f1a. Grandes compa\u00f1\u00edas han lanzado la iniciativa OpenAI para intentar que estos cambios, que consideran inevitables, se den dentro de un entorno democr\u00e1tico. Cuentan con un presupuesto inicial de mil millones de d\u00f3lares, lo que no es mal modo de empezar. Otros autores, como Ray Kurzweil, auguran que en el a\u00f1o 2040 emerger\u00e1 la singularidad, una nueva especie producida por la fusi\u00f3n del ser humano con la tecnolog\u00eda. Kurzweil no es un escritor de novelas de ciencia ficci\u00f3n, sino el director de investigaciones de Google. Un peso pesado. Cada vez se habla mas de transhumanismo. Luc Ferry, un conocido intelectual franc\u00e9s, exministro de educaci\u00f3n, acaba de publicar un voluminoso libro con ese t\u00edtulo. El n\u00facleo del transhumanismo es la \u201campliaci\u00f3n de la naturaleza humana\u201d en su aspecto biol\u00f3gico y su aspecto intelectual. La Inteligencia Artificial es la gran protagonista. Hemos entrado en la era de los algoritmos perfectos. Un algoritmo es una f\u00f3rmula exacta que dirige los procesos que resuelven un problema. Son mecanismos para conseguir autom\u00e1ticamente un objetivo, los que hacen, por ejemplo, que funcionen las aplicaciones de un m\u00f3vil. Esperamos que sean capaces de resolver todos nuestros problemas. Como ha se\u00f1alado Evgeny Morozov en su combativo libro La locura del solucionismo tecnol\u00f3gico (Katz, 2015), aspiramos a vivir de soluciones recibidas, que nos eviten tener que pensar en ellas. De hacerlo se encargar\u00e1 la Inteligencia Artificial. La inteligencia no radicar\u00e1 fundamentalmente en nuestras cabezas, sino en el gigantesco sistema al que estaremos conectados.<\/p>\n

El problema se plantea, sobre todo, cuando los sistemas de Inteligencia Artificial no se limitan a manejar datos, sino que toman decisiones. El 6 de mayo del 2010, la bolsa de Nueva York sufri\u00f3 lo que se denomina flash crash . Las cotizaciones hab\u00edan ca\u00eddo por la ma\u00f1ana un cuatro por ciento, por la preocupaci\u00f3n sobre la deuda europea. A las 2,32 de la tarde, se puso en marcha el algoritmo de venta de una gran instituci\u00f3n, para deshacerse de un gran n\u00famero de contratos de futuro vendi\u00e9ndolos a un ritmo controlado minuto a minuto por la liquidez de la bolsa. Esos futuros fueron comprados por compradores algor\u00edtmicos de alta frecuencia, programados para vend\u00e9rselos inmediatamente a otros programas. Esa velocidad llev\u00f3 al primer algoritmo vendedor a interpretar que la liquidez del mercado era enorme y a aumentar su velocidad de venta. Durante unos segundos, millones de d\u00f3lares se emplearon en operaciones disparatadas, que valoraban un activo err\u00e1ticamente de 0 a 100.000 d\u00f3lares. Afortunadamente, otros algoritmos de salvaguarda paralizaron el caos, lo que no impidi\u00f3 que el algoritmo que hab\u00eda desencadenado el proceso ganara en muy pocos minutos cuarenta millones de d\u00f3lares. Este suceso llam\u00f3 la atenci\u00f3n sobre los problemas que pod\u00eda causar la asociaci\u00f3n de programas individuales bien dise\u00f1ados pero que produc\u00edan fen\u00f3menos imprevistos. Ram\u00f3n L\u00f3pez de M\u00e1ntaras, uno de los pioneros de la IA en Espa\u00f1a, cree que deber\u00eda prohibirse que robots inteligentes operen aut\u00f3nomamente en bolsa, por ejemplo en las HFT (Negociaciones de Alta Frecuencia).<\/p>\n

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Pero \u00bfqu\u00e9 es la inteligencia artificial?<\/strong><\/p>\n

Antes de dejarnos llevar por el alarmismo de estos hechos y opiniones, me gustar\u00eda explicar en qu\u00e9 consiste la IA. Plagiando la expresi\u00f3n de Rafael Alberti (\u201cPerdonadme, yo he nacido con el cine\u201d) podr\u00eda decir que yo he nacido con la IA. En 1956, siendo yo un adolescente, la expresi\u00f3n apareci\u00f3 en la famosa Conferencia de Dartmouth . Allen Newell y Herbert Simon (que luego gan\u00f3 el premio Nobel de Econom\u00eda) presentaron un programa capaz de hacer por su cuenta demostraciones de teoremas de alta matem\u00e1tica. El pionero hab\u00eda sido Alan Turing, quien afirm\u00f3: \u201cExistir\u00e1 Inteligencia Artificial cuando en una conversaci\u00f3n a ciegas no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora\u201d. En Dartmouth se crey\u00f3 que se conseguir\u00eda en diez a\u00f1os. Ya entonces sonaron voces alarmistas: la supremac\u00eda de la inteligencia humana ten\u00eda sus horas contadas. Joseph Weizenbaum elabor\u00f3 un programa llamado Eliza que imitaba a una terapeuta. En realidad, era un conjunto muy sencillo de rutinas, pero que daban al usuario la impresi\u00f3n de haber encontrado por fin un psic\u00f3logo que le comprend\u00eda a la perfecci\u00f3n. Weizenbaum se asust\u00f3 de su creaci\u00f3n y recomend\u00f3 que no se prosiguiera con la IA. El consejo fue superfluo porque la IA se atasc\u00f3. Su \u00e9xito al producir pensamiento matem\u00e1tico, hizo pensar a sus creadores que utilizando sistemas de l\u00f3gica formal cada vez m\u00e1s potentes aumentar\u00edan la capacidad de la IA. Pero se empantanaron en actividades que los humanos hacemos sin ninguna dificultad y que para las m\u00e1quinas resultaban inaccesibles. Por ejemplo, reconocer patrones imprecisos, como la escritura a mano o la voz o los rostros.<\/p>\n

Las investigaciones sobre IA hicieron su primera traves\u00eda del desierto. El inter\u00e9s, y los fondos, decayeron, hasta que en los a\u00f1os ochenta Jap\u00f3n lanz\u00f3 su Proyecto de Sistemas de Quinta Generaci\u00f3n, una masiva arquitectura de computaci\u00f3n en paralelo, en la que pusieron grandes esperanzas. Tambi\u00e9n proliferaron los sistemas expertos, programas que intentaban copiar el modo de pensar de profesionales de un campo. Las expectativas no se cumplieron y la IA sufri\u00f3 su segunda traves\u00eda del desierto. Las cosas cambiaron en los a\u00f1os noventa. Se empez\u00f3 a investigar sobre redes neuronales similares a las del cerebro y sobre algoritmos gen\u00e9ticos. La aplicaci\u00f3n de potentes sistemas estad\u00edsticos, y del c\u00e1lculo de probabilidades, se concret\u00f3 en programas que eran capaces de aprender. Se denomina deep lear\u00adning a esta capacidad, que, a mi juicio, ha supuesto el gran salto en la IA. Por ejemplo, un ordenador puede aprender a reconocer expresiones orales por un proceso de entrenamiento, por ensayo y error. Un programa puede simular el proceso de aprendizaje de un beb\u00e9 e irse construyendo a s\u00ed mismo.<\/p>\n

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\u00bfPueden conocer los ordenadores?<\/strong><\/p>\n

Hasta hace poco tiempo, los ordenadores pod\u00edan manejar informaci\u00f3n, pero los datos reales s\u00f3lo pod\u00eda percibirlos la inteligencia humana. Los programas manejaban abstracciones, pero la capacidad de abstraer era una exclusiva nuestra.<\/p>\n

Intentar\u00e9 explicar este complejo asunto con sencillez. \u00bfRecuerdan ustedes la distinci\u00f3n entre significante y significado, que aprendieron en el bachillerato? Un significante \u2013en el caso del ordenador una secuencia de ceros y unos\u2013 tiene un significado. Los ordenadores computan signos, sin saber lo que significan. Eso s\u00f3lo lo sabemos nosotros, los humanos, que construimos ordenadores y dise\u00f1amos programas. Bueno, habr\u00eda que poner esa frase en pasado. Los nuevos sistemas inform\u00e1ticos pueden crear significados. Ha sido la gran revoluci\u00f3n. En este momento, los investigadores est\u00e1n dise\u00f1ando programas para que los ordenadores adquieran los sentidos de la vista, el o\u00eddo o el tacto. Lo que hay en el fondo de estas habilidades es la capacidad de reconocer patrones. Escribo en mi jard\u00edn. Frente a m\u00ed tengo un conjunto de superficies verdes: el c\u00e9sped, los arbustos, los \u00e1rboles y una mesa verde. Puedo identificar los diferentes ob\u00adjetos. Antes, un ordenador pod\u00eda fotografiar el mismo paisaje que veo yo. Ahora el ordenador puede aprender a reconocer qu\u00e9 verde pertenece a un arbusto o al c\u00e9sped. Sabe reconocer los patrones que definen cada objeto, identificarlos, separarlos y manejarlos. No s\u00f3lo eso. Puede agrupar los patrones por sus semejanzas: \u00e1rboles, hierbas, mesas. En eso consiste la ca\u00adpacidad de abstraer. Y una vez que ha aislado los patrones perceptivos, puede unirlos ling\u00fc\u00edstica\u00admente en una descripci\u00f3n. Los ordenadores aprenden a narrar. En ese momento, \u00bfpodemos decir que el ordenador est\u00e1 conociendo el paisaje?<\/p>\n

El progreso ha sido acelerado sobre todo desde que los gigantes inform\u00e1ticos \u2013Facebook, Google, Amazon, Microsoft, Baidu, etc\u00e9\u00adtera\u00ad\u2013 han entrado en el negocio. Al comienzo de su historia, la IA aspiraba s\u00f3lo a imitar la inteligencia humana. Ahora, los nuevos sistemas pueden hacer operaciones que van m\u00e1s all\u00e1 de la capacidad humana y no s\u00f3lo por velocidad de c\u00e1lculo. Por ejemplo, pueden descubrir patrones en gigantescas masas de datos. Es lo que hace el data mining .<\/p>\n

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Realidad e inteligencia aumentada<\/strong><\/p>\n

Ya hab\u00edamos asumido que los robots iban a desplazar a los humanos de los trabajos mec\u00e1nicos, pero ahora aparece la posibilidad de que nos desplacen tambi\u00e9n de trabajos intelectuales. El profesor Andrew Ng, que trabaja en Baidu, cree que los programas de traducci\u00f3n vocal de la escritura permitir\u00e1n a millones de iletrados, por ejemplo en China, escuchar lo que est\u00e1 escrito en internet. En el 2014, Microsoft present\u00f3 un programa de ordenador capaz de traducir en tiempo real. Es decir, una persona habla en ingl\u00e9s, pero su interlocutor le escucha en alem\u00e1n. Google Translate (servicio de traducci\u00f3n inmediata en noventa lenguas) va a hacer innecesario el aprendizaje de idiomas, al traducir simult\u00e1neamente.<\/p>\n

El a\u00f1o pasado Google pag\u00f3 unos cuatrocientos millones de d\u00f3lares por DeepMind, una empresa inglesa que trabaja \u201cpara construir potentes algoritmos de aprendizaje de prop\u00f3sito general\u201d, es decir, para que las m\u00e1quinas puedan aprender cualquier cosa. Facebook tiene su propio laboratorio dirigido por Yann LeCun. Un programa como Narrative Science escribe autom\u00e1ticamente art\u00edculos informativos, y es utilizado por la revista Forbes. Kensho Technologies puede responder a preguntas sobre temas financieros revisando gigantescas masas de informaci\u00f3n y respondiendo en lenguaje natural a los pocos segundos. En el 2011, el programa Watson, de IBM, gan\u00f3 el concurso de televisi\u00f3n Jeopardy!, que mezcla conocimientos e ingenio. Ya se est\u00e1n comercializando programas de realidad aumentada, como las Google Glass o las Microsoft HoloLens. El portador recibe informaci\u00f3n simult\u00e1neamente a trav\u00e9s de dos canales. Uno, procede de su cerebro. El segundo, de poderosos bancos de datos inform\u00e1ticos. Este canal puede actuar de mediador con el mundo, transformando nuestra experiencia. Y esto no ha hecho m\u00e1s que empezar. Si no quiere enterarse, puede seguir pendiente del trending topics, de las batallitas pol\u00edticas, de los esl\u00f3ganes brillantes. Pero, se lo advierto, pueden acabar convirti\u00e9ndose en marionetas contentitas.<\/p>\n

La omnipresencia de la inteligencia artificial, la generalizaci\u00f3n de esa realidad aumentada, nos exige repensar muchas cosas. Entre ellas, nuestros sistemas educativos. Acorde con esos cambios, vamos a tener que desarrollar una inteligencia aumentada que sepa pensar hibridando procesos neuronales y procesos electr\u00f3nicos, y que tendremos que fomentar desde la escuela\u2026 cuando sepamos c\u00f3mo hacerlo. En un n\u00famero reciente de la revista The Economist, dedicado a la Inteligencia Artificial, se lee: \u201cAunque la Inteligencia \u00adArtificial total de la que habla Hawking est\u00e1 a\u00fan lejos, las sociedades deben prepararse para la aparici\u00f3n de seres aut\u00f3nomos no humanos\u201d.<\/p>\n

LA VANGUARDIA<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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