Guillermo Altares,  Ramón López de Mantaras, director del Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC) y Lorena Jaume-Palasí, directora ejecutiva de AlgorithmWatch.
Guillermo Altares, Ramón López de Mantaras, director del Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC) y Lorena Jaume-Palasí, directora ejecutiva de AlgorithmWatch.

La inteligencia artificial no tiene nada que ver con el pensamiento humano

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están destinados a marcar la transformación digital en los próximos años. Así opinan los expertos citados en RetinaLTD

Los pájaros no hacen lo mismo que los aviones. La naturaleza resuelve los problemas por unos caminos que no tienen que ser los mismos que los artificiales”, ilustró Ramón López de Mantaras, director del Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC) durante el espacio dedicado al Machine Learning (ML) y sus derivados. Una parte sustancial de este bloque se concentró en la desambiguación del término que últimamente está en boca de todos: imitar al cerebro no es un requisito imprescindible para lograr la inteligencia artificial.

Según explicó Emmanuel Mogenet, líder del European Google Research, podemos entender el Machine Learning como una parte de la inteligencia artificial y el Deep Learning como un subconjunto del ML que –ahora sí- intenta imitar el modo en que funciona el cerebro. Más allá de este punto, cualquier parecido con la realidad lo que ocurre en nuestras cabezas es pura coincidencia. “Creo que es erróneo el uso de semánticas como ‘inteligencia’ o ‘aprendizaje’. Suponen la antropomorfización de una herramienta que nada tiene que ver con los procesos humanos”, precisó Lorena Jaume-Palasí, Directora ejecutiva de AlgorithmWatch.

Entonces, ¿para qué la estamos usando? Según Mogenet, lo que para Google empezó como una manera de mejorar la puntería de las búsquedas de información en un internet cada vez más complicado es ya un objetivo global de "organizar la información del mundo y hacerla accesible y útil". En el cumplimiento de esta misión se ha derramado Machine Learning sobre cada nueva funcionalidad desarrollada por el titán. "Lo estamos utilizando para hacer traducción automática, reconocimiento de voz e imágenes, recomendaciones personalizadas, predicciones sobre series temporales y comprensión del lenguaje natural", añade Mogenet.

  • Todo sobre todo lo que pasa en tu pantalla

Para José Luis Florez, director ejecutivo de Dive, y sus compañeros el objetivo era llevar la inteligencia artificial a los salones de las casas: "Que nuestras madres y abuelas supieran por fin a qué nos dedicamos". Y para esto, qué mejor que la televisión.

La idea es sencilla. Dive capta todo lo que está pasando en la pantalla y pone al alcance del espectador toda la información asociada a ello. ¿Quién es ese actor? ¿Qué lleva puesto? ¿Cómo puedo comprarlo? ¿Dónde se ha rodado esa escena? "Convertimos un medio unidireccional en uno que nos brinda las oportunidades de los medios digitales y pone al espectador en el centro".

También se está despegando ya el potencial de la inteligencia artificial en el entorno sanitario, con la mejora en los diagnósticos, las terapias y los protocolos de los profesionales. Sin embargo, queda mucho por recorrer, debido al alto grado de contextualización que requiere cualquier tarea. "En el contexto clínico se están dando cuenta de que no hemos llegado a la situación de determinar si un paciente está sufriendo o riendo o si se le está dando un vaso de agua roto, por ejemplo", explica Jaume-Palasí.

Estamos muy lejos de la idea de un robot que conquista el mundo

  • ¿Quién dijo miedo?

En este contexto, el temor a un potencial lado oscuro de estas herramientas sigue siendo infundado. “Estamos muy lejos de la idea de un robot que conquista el mundo”, comentó Jaume-Palasí. Lo que sí conviene es aplicar los procesos de automatización con cierta cautela, para evitar que su potencial subjetividad impacte en la sociedad. "Las películas lo han hecho muy bien, nos han transmitido una imagen muy alejada de lo que realmente ocurre. La única área de la inteligencia artificial que funciona es el Machine Learning y todavía necesita mucha supervisión e intervención humana", argumentó Francisco Martín, consejero delegado de BigML.

No podemos, entonces, hablar de una inteligencia artificial como la de las películas, pero sí de sistemas expertos en tareas súper específicas que según López de Mantaras no son tan amenazantes para el futuro laboral: “La gran mayoría de los puestos de trabajo verán aparecer binomios persona-máquina en los que el conjunto de ambos será cualquiera de los dos por separado. Esto hará peligrar muchos menos puestos de trabajo de los que pensamos”.

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22/01/2019
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