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El aporte de Ada Lovelace al desarrollo de esta disciplina, los desafíos y limitaciones de este campo ante las complejidades que enfrentan las sociedades actuales, además de la importancia que tiene para las startups sumarla en sus procesos y servicios, fueron algunos de los temas abordados con el Dr. Claudio Gutiérrez, académico del DCC U. de Chile.
La inteligencia artificial (IA) es una disciplina con muchas subáreas y técnicas. Una de ellas, se conoce como «aprendizaje de máquinas» y se basa fundamentalmente en modelos de redes neuronales artificiales, es decir, un software que aprende con datos (experiencias) con una arquitectura muy particular. Estos programas logran muy buenos rendimientos para tareas específicas que simulan cosas que tradicionalmente se adscribían a la mente humana, a la «inteligencia humana».
El Dr. Claudio Gutiérrez, académico del Departamento de Ciencias de la Computación de la Casa de Bello, quien tiene entre sus líneas de investigación lenguajes, inteligencia, razonamiento y modelamiento y la administración y manejo de grandes volúmenes de datos e información, explica que en Chile hay buenos desarrollos de aplicaciones de las técnicas de IA en diferentes áreas, entre ellas, destacan las redes sociales, la banca, la industria, el comercio, la estadística social, la medicina, etc.
Respecto a las consideraciones que deberían tener los innovadores y startups a la hora de pensar soluciones tecnológicas que introduzcan la Inteligencia Artificial, el investigador enfatiza que “las herramientas de ‘Inteligencia Artificial’, y con esto me refiero a software y algoritmos sobre arquitecturas de redes neuronales artificiales que se refinan aprendiendo de datos masivos, es una tecnología que llegó para quedarse”.
Agregando que “el primer consejo es que hay que aprenderla, asimilarla e incorporarla. No es compleja y vale la pena tener expertos en el área”.
“Un segundo e inmediato consejo que yo daría a las y los innovadores, es que no se ‘mareen’ con la ‘IA’. Hay una tendencia -muy de nosotros en Chile- de entusiasmarnos (y cambiar con) cada nueva moda que aparece en el horizonte. Esto, sumado a la tendencia actual de irse donde hay más rentabilidad inmediata, produce una combinación muy mala en lo estratégico. Eso impide ir formando densidad e identidad propia en un área, know how estratégico, saber ponderar cuánto tomar y cuanto no, ser realmente innovador en vez de imitador o seguidor. Eso es lo fundamental. No olvidar que hay muchas otras tecnologías que siguen siendo esenciales para la innovación en el área de ingeniería, por nombrar algunas al azar: robótica (me refiero a su faceta de mecánica), nanotecnología, bioingeniería (que a algunos les parece que estuviera ‘pasando de moda’), neurobiología, sensores y comunicaciones, etc.”, indica.
Desafíos y limitaciones en la era digital
La IA es una herramienta imprescindible hoy en día, sin embargo, por si sola es incapaz de dar respuesta a una serie de desafíos que enfrentan las sociedades en la actualidad, tales como el calentamiento global, la crisis hídrica, la pérdida de la biodiversidad, entre otros escenarios complejos.
“Es como el computador hace 50 años, o la electricidad hace 100. Tecnologías imprescindibles que provocaron una revolución en las sociedades. Pero dicho esto, nadie sostendría que la electricidad o los computadores eran la respuesta a los problemas de las sociedades contemporáneas a su aparición”, resalta el académico de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.
Según el docente, quien también investiga sobre los alcances y límites de la Computación, la razón por la cual la IA ha adquirido tanta relevancia es que lleva el procesamiento de datos a otra dimensión en términos de masividad y velocidad. Pero no olvidemos que, como escribe Stuart Russell (1), lo que hace la IA es construir máquinas que son mejores para tomar decisiones dados ciertos datos. Esto es, dada una función de utilidad u objetivo, maximice sus espectativas. Por ello, siguen siendo crucial quienes conocen las respectivas áreas donde se aplicará la IA, esto es, quienes definen esos objetivos
“La IA es pobre sin datos, y los datos los obtienen quienes conocen las respectivas áreas; la IA no es nada sin desarrollo de software y manipulación de datos; la IA no es nada sin modelos que dirijan, guíen, sus algoritmos. Pero, sobre todo, la IA no es nada sin el desarrollo y expertise en las áreas a las que se va a aplicar. No es la IA la que resolverá la escasez hídrica. La IA a lo más apoyará la investigación en escasez hídrica, ayudará a formular mejores modelos y predicciones, pero los meteorólogos, hidráulicos y ecologistas son quienes tiene la primera palabra allí. Otro ejemplo (cercano a la IA): la estadística social es fundamental para diseñar políticas públicas. Pero es evidente que no es la estadística la que dará respuesta a los problemas de pobreza o conflictos sociales. A lo más ayudará a entenderlos”.
En esta misma línea, plantea que “la IA es una herramienta más, extraordinariamente poderosa, que se incorpora al maletín de (los humanos que son) quienes tienen la responsabilidad de enfrentar y resolver los actuales desafíos sociales”.
Por otra parte, ante el escenario de discriminación y desinformación potenciado por la aceleración de la digitalización durante el escenario de pandemia, causada por el coronavirus, el docente explica que son problemas sociales y políticos, no técnicos.
“La facilidad que tenemos hoy para capturar, integrar, procesar y comunicar datos, y lo que se ha denominado revolución digital, lleva a que fenómenos antiguos, como la desinformación o el racismo se difundan de manera masiva hoy. Las técnicas de IA pueden ayudar a diseñar y probar modelos para mitigar esos males sociales. Pero evidentemente son los humanos quienes deben determinar cómo usar la IA”, aclara.
Asimismo, considera relevante señalar la diferencia que tiene un objeto tecnológico con los humanos. Los primeros pueden superar a los humanos en muchos aspectos, pero una persona es quien define para qué se hace el software.
“La inteligencia artificial, ‘es más eficaz que la humana’ para casi cualquier ‘problema’ bien definido y circunscrito hoy. Pero solo los humanos son quienes determinan y definen cuáles son esos problemas que interesan hoy. Hay una discusión/especulación filosófica en curso sobre superinteligencia (máquinas con subjetividad humana) y su posibilidad. Probablemente en unas cuantas décadas más podamos conversar con datos duros en la mano sobre esto. Soy de los que piensan que se encontrarán limitaciones fundamentales allí”, expresa.
Ada Lovelace: una pionera de la IA
En el último número de la Revista Bits de Ciencia del DCC, junto a su colega Andrés Abeliuk, se refirió a los orígenes de este término y su evolución. Con nuestro equipo profundiza-en particular- sobre el rol de Ada Lovelace, hija del poeta Lord Byron, en el desarrollo de esta disciplina.
“Ada Lovelace fue una de las primeras personas que programó máquinas, en el sentido que hoy entendemos por programación. Entendió muy tempranamente que una vez que uno puede ‘dirigir’, ‘dar instrucciones’ a una máquina, se abría un mundo. Intentando entender cómo esto se relacionaba con la mente humana, intuyó un cálculo del sistema nervioso. Ada Lovelace mostró con su vida, en una Inglaterra Victoriana que prescribía roles muy serviles a la mujer, que una mujer puede romper ese marco, y ponerse a la cabeza de los desarrollos científicos y técnicos de una época”, agrega.
¿Cómo pudo hacer eso?
Según comenta el profesor gracias a “una madre que la educó como ser humano (esto es, sin sesgos de género), y le mostró cómo desarrollar sus sueños, su humanidad, cómo saltar los torniquetes de una sociedad que la condena(ba) por ser mujer a roles subordinados. Y luego ella, con un carácter y tesón envidiable, vivió su vida: estudió, escribió, creó, amó, se interesó por todo lo que pasaba a su alrededor, y pensó qué significa ser un humano. Como toda mujer que destacara en esos años, se la consideró una extravagante. Su vida es hoy un ejemplo (2), un ‘rol model’, para las jóvenes”.
(1) En: John Brockman. What to Think About Machines That Think. Harper, 2015. p. 359.
(2) https://mujeresconciencia.com/2018/07/10/ada-byron-condesa-de-lovelace-1815-1851/
Por Comunicaciones OpenBeauchef
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