De acuerdo con Carlos Gershenson, “es difícil escaparse de esta tecnología, porque está en todas partes. Cada vez más confiamos en las máquinas, cada vez más los gobiernos confían en los algoritmos, en principio nos ayudan a tomar mejores decisiones. Al hacernos más dependientes, en muchos casos se disuelve la responsabilidad”

“La inteligencia artificial nos ayuda a tomar mejores decisiones. La tecnología permite procesar grandes cantidades de datos que la cabeza no tiene capacidad”, afirmó el ingeniero en computación Carlos Gershenson, al participar en la conferencia Inteligencia artificial: cómo transformar la información en conocimiento, coordinada por los colegiados Pablo Rudomin y Claudio Lomnitz y transmitida en vivo el 12 de octubre, a través de las plataformas digitales de El Colegio Nacional.

En la sesión, participaron el investigador del Instituto de Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, quien habló sobre El pasado, presente y futuro de la inteligencia artificial; y Saiph Savage, del Khoury College of Computer Science at Northeastern University de Boston, quien dictó la ponencia Inteligencia artificial y redes sociales para crear nuevas fuentes de trabajo. Además, estuvo presente como invitado Ranier Gutiérrez, investigador del CINVESTAV.

En su ponencia, Carlos Gershenson sostuvo que se pueden identificar tres grandes revoluciones en la historia de la especie humana: la revolución de la agricultura, la industrial y la de la información. La primera trató del dominio de la materia; la segunda, del dominio de la energía, y la tercera, del dominio de la información. Comentó que, a falta de una definición de inteligencia, se puede considerar este concepto como el procesamiento y transformación de información en conocimiento con un fin particular.

Aseguró que los robots se han vuelto prevalentes en la cultura y que la palabra se introdujo por primera vez en 1920, en la obra R. U. R (Rossum´s Universal Robots), de Karel Capek. “Fue después de la Segunda Guerra Mundial que se construyeron las primeras computadoras universales, que podían calcular cualquier tipo de problemas gracias al matemático Alan Turing, quien decía: si queremos que las máquinas no cometan errores, eso no es compatible con la inteligencia. En otras palabras, un requisito de la inteligencia es poder equivocarse y aprender de los errores, pero si esperamos que las máquinas sean perfectas eso no les va a permitir ser inteligentes.”

De acuerdo con el experto en sistemas complejos de inteligencia y vida artificial, fue en 1956, en una conferencia en Dartmouth College, que se acuñó el término inteligencia artificial y se empezaron a proponer líneas de investigación como el razonamiento automatizado, la prueba de teoremas, los juegos, el procesamiento de lenguaje natural o los robots.

Recordó los dos inviernos por los que ha atravesado este concepto, el primero en la década de los setentas debido a que se generaron demasiadas expectativas y las máquinas no pudieron hacer lo de los humanos en el tiempo planeado. El segundo fue en los 90 por razones parecidas.

“En el siglo XXI vivimos una tercera ola de entusiasmo, llegó el aprendizaje automatizado, se llegó a una tercera versión de redes neuronales profundas y muchas compañías hicieron inversiones masivas. Por ejemplo, China anunció que su inversión sería de 100 mil millones de dólares hasta el 2030 con el fin de ser el líder mundial. A diferencia de las anteriores olas, la inteligencia artificial ya es prevalente en nuestra vida cotidiana, en las interfaces, en los automóviles o en los sitios web, todo lo recomendado por Amazon o Netflix es inteligencia artificial.”

En palabras del especialista, algo útil de la inteligencia artificial es su método sintético que ayuda a entender la inteligencia en general. El método consiste en los siguientes pasos: la observación de un fenómeno, la construcción de un sistema inspirado en esa observación, la vigilancia del comportamiento del sistema y la verificación de la teoría. “La mejor manera de entender la inteligencia es construyéndola, y después podemos utilizarla para entender mejor la inteligencia natural. Para entender cómo pensamos la inteligencia artificial puede ser útil.”

A la pregunta de si ¿es buena o mala para la sociedad?, el investigador respondió que dependerá del uso, de quién controle los datos que se generen y de qué tan abiertos o participativos sean los sistemas. “Ahora sabemos que Instagram, Facebook y Twitter tienen efectos en la psicología de sus usuarios. Si tenemos capacidad como ciudadanos de decidir y opinar de estos organismos, de saber cómo funcionan, entonces probablemente podamos decidir el uso positivo de esta tecnología. Mientras más opaco sea, las compañías se beneficiarán de sus usos.”

Puntualizó que la inteligencia artificial ayuda a tomar mejores decisiones y los beneficios se encuentran en lo que ahora se puede hacer que antes no. Sin embargo, el riesgo es que cada vez se confía más en esta tecnología. “La pregunta es ¿qué tan sana será la relación con la inteligencia artificial o qué tan enfermiza? Desafortunadamente el gobierno no le da la relevancia que podría tener, inicialmente tendrá que ser una labor más ciudadana y académica que de gobierno. Esto es algo que debería tener más relevancia en CONACYT y a nivel federal.”

El experto también hizo referencia a los proyectos que ha desarrollado con esta herramienta tecnológica, uno de ellos para detectar evasión fiscal en el Servicio de Administración Tributaria (SAT), en el que utilizó datos de cerca de 7 mil millones de transacciones realizadas durante cuatro años, y un sistema inspirado en redes neuronales para generar propiedades que le permitieron obtener una lista de sospechosos. Otra iniciativa fue hacer estudios de velocidades de viento, “necesarios para las energías renovables que el gobierno actual no está apoyando”.

Comentó que entre las perspectivas de la inteligencia artificial se puede suponer que llega otro invierno, pero a diferencia de los anteriores, en este sí hay resultados. “Con esta tecnología, como muchas nuevas, habrá empleos que se volverán obsoletos, pero eso no quiere decir que las personas que pierdan su trabajo no puedan encontrar otro.”

“Es difícil escaparse de esta tecnología, porque está en todas partes. Cada vez más confiamos en las máquinas, cada vez más los gobiernos confían en los algoritmos, en principio nos ayudan a tomar mejores decisiones, pero también tienen sesgos que nosotros tenemos. Al hacernos más dependientes, en muchos casos se disuelve la responsabilidad.”

Agregó que otra implicación es el potencial de tener un incremento cognitivo. No es que las máquinas reemplacen a los humanos, sino que haya una simbiosis complementaria y no de competencia. “Toda la inteligencia artificial que se ha desarrollado es específica, quiere decir que sólo es buena para realizar una tarea. Lo que se conoce como inteligencia artificial general todavía sigue siendo un sueño y no está claro que se vaya a poder alcanzar”, finalizó.

Por su parte, el colegiado Claudio Lomnitz comentó que es claro que la inteligencia artificial está aquí, independientemente de cuáles sean las angustias al respecto. “El humano fusionado con la tecnología que ha creado no es una peculiaridad de la inteligencia artificial o de las computadoras, eso sucedía con los palos y las hachas o cualquier otra herramienta. El humano se acopla a sus herramientas y éstas lo extienden y también lo dominan. Es un poco ridículo que la gente quiera insistir en una visión del humano completamente separado de la tecnología.”

Agregó que hay una entrega involuntaria de datos a cambio de una operación que las personas no controlan en lo más mínimo. “Hay una mentalidad un poco rentista del control de la materia prima, pero no hay una reflexión de lo que implica el sistema de inteligencia artificial para el sistema educativo básico, por ejemplo. Si ya estamos en un mundo con esta herramienta, esto significa que los maestros tienen que enseñar a los alumnos a usarla.”

Inteligencia artificial y redes sociales para crear nuevas fuentes de trabajo

Al tomar la palabra, la investigadora Saiph Savage habló de cómo crear inteligencia artificial para construir nuevas fuentes de trabajo. Aseguró que esta tecnología ha creado realidades futuristas, en donde existen asistentes de voz como Alexa, que puede entender casi todo, así como coches autónomos que empiezan a entender el mundo alrededor.

Comentó que, aunque es cierto que la inteligencia artificial ha estado desplazando algunos obreros de sus trabajos, también ha estado creando millones de nuevos. “Estos trabajos se concentran en que los empleados completen las tareas que son difíciles para la inteligencia artificial. Por ejemplo, que los obreros etiqueten imágenes porque las computadoras y máquinas no tienen la capacidad de elegirlas.”

De acuerdo con la investigadora del Khoury College of Computer Science at Northeastern University de Boston, otra tarea de obreros que ayudan a la inteligencia artificial es la transcripción de audio y categorización de contenido. “Este tipo de trabajo está al alza, se espera que para el año 2035, el 60 % de la fuerza de trabajo de Estados Unidos esté laborando con la inteligencia artificial.”

Agregó que esta tecnología también ha creado una nueva clase social baja, porque los obreros que trabajan de cerca con ella están recibiendo menos del salario mínimo y pocas oportunidades de crecimiento. “Para poder crear inteligencia artificial que produzca trabajos justos tenemos que entender, por un lado, los diferentes valores y necesidades que existen, y por el otro, cuál es el problema social al que te enfrentas.”

Explicó que, con ayuda de la Teoría parcial de justicia de Nussbaum se concentra en diseñar inteligencia artificial para que los obreros incrementen sus habilidades y salarios. “Entonces, encuentro una red social de obreros que han triunfado, los identifico y los guío computacionalmente para que compartan sus estrategias para poder desarrollarse y poder alcanzar mejores oportunidades de empleo. Después, esas estrategias las comparto con otros trabajadores para que puedan seguirlas.”

La investigadora propone el uso de la inteligencia artificial de aprendizaje reforzado, que permitiría conocer las mejores estrategias de los obreros para desarrollar sus habilidades y poder incrementar sus salarios. “Lo siguiente podría ser crear una plataforma de trabajo donde pongamos nuestra inteligencia y poblarla.”

Saiph Savage modificó con inteligencia artificial las plataformas sociales existentes de grandes empresas para convertirlas en espacios más justos. “Lo que identifiqué es que, con mi herramienta, los obreros eran más rápidos y mejoraban la calidad de su trabajo. Logramos incrementar su salario.”

“También hicimos una aplicación en donde la inteligencia artificial ayudaba a los jefes a ser más justos con los obreros. Es decir, donde se consideran evaluaciones de los trabajadores. Por ejemplo, con un conductor de UBER que haya recibido una mala calificación, porque el usuario estaba molesto con el tráfico, pero el tráfico no es culpa del conductor y le afecta considerablemente esa mala calificación en su ingreso. Lo que hace es evaluar según las circunstancias para que el trabajador no pierda sus ingresos.”

De acuerdo con la especialista, este tipo de inteligencia artificial también se ha utilizado para promover la creatividad en el trabajo. “Se ha trabajado con distintas dependencias gubernamentales como la Secretaría de Relaciones Exteriores para ofrecer mejores servicios a los ciudadanos y a sus empleados, a través de la creación de asistentes inteligentes para que los trabajadores de gobierno puedan concentrarse en tareas más complejas y creativas.”

Savage también ha colaborado con la Secretaría de las Mujeres de la Ciudad de México, donde diseñó interfaces inteligentes que permiten a los empleados del gobierno atender mejor a las mujeres víctimas de violencia doméstica. “Hay oportunidad de diseñar inteligencia artificial que esté enfocada a poblaciones vulnerables en Latinoamérica. La mayoría de las herramientas que existen se concentran en necesidades de primer mundo, pero hay muchos huecos de oportunidades”, finalizó.

Fuente: El Colegio Nacional

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