(Nota: Tarea 6 de la asignatura Introducción a la Inteligencia Artificial)
INTRODUCCIÓN. DEFINICIÓN DE IA
En primer lugar, hay que aclarar que no es fácil definir qué es exactamente la inteligencia artificial, ya que el concepto de inteligencia en sí mismo es muy amplio y no existe un consenso claro sobre él. La inteligencia englobaría varias capacidades como, la capacidad de razonar, la capacidad de adaptación al entorno, la capacidad de aprendizaje, conocimiento emocional, pensamiento crítico, creatividad, planificación, etc.,
Así, una primera conclusión que he establecido a lo largo de la asignatura es que estoy de acuerdo con que la definición más acertada de inteligencia artificial es la propuesta por el matemático y considerado uno de los padres de la inteligencia artificial, Marvin Minsky (1927-2016):
"Inteligencia artificial es la ciencia que crea máquinas que hacen cosas que, si fueran hechas por un ser humano, diríamos que este humano es inteligente"
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| Fuente: Wikipedia |
Podríamos por lo tanto definir la inteligencia artificial como la disciplina científica que trata de construir sistemas inteligentes, es decir, sistemas físicos o lógicos capaces de llevar a cabo tareas que, si fuera llevadas a cabo por seres humanos se diría que requieren de inteligencia.
Entonces, ¿qué tipo de tareas o problemas trata la IA?
Simplificando, podríamos decir que la IA busca resolver problemas cuya solución es inexacta o en los que no existe una fórmula matemática que plantee una solución analítica y problemas en los que a pesar de que sí existe un procedimiento de resolución bien definido, su coste computacional resultaría inviable.
Algunos ejemplos que pueden ilustrar este tipo de problemas y para los que la implementación de sistemas de inteligencia artificial han resultado un éxito son:
-Conducción automática
-Identificación de imágenes
-Desarrollo de algoritmos para juegos complejos como el ajedrez
-Desarrollo de vehículos autónomos para la exploración espacial
-Creación de sistemas de ayuda al diagnóstico médico
-Procesamiento del lenguaje natural (ChatGPT)
Como acabamos de comentar, la IA es utilizada para la resolución de problemas en los que no existe una respuesta precisa o un procedimiento concreto de resolución pudiendo deberse a la incertidumbre propia del mismo problema o por la gran cantidad y complejidad de datos.
Dado que la deducción humana se basa en imprecisiones, no se trata de eliminar la incertidumbre sino de tenerla en cuenta como parte del problema. En este punto, es la inteligencia computacional (una rama de la IA) la que propone la combinación de tres técnicas que proporcionarán respuestas aproximadas a estos problemas, siendo dichas técnicas:
- La Lógica difusa. Formulada por el matemático Lofti Zadeh en 1965, propone un modelo matemático a la imprecisión en el que los grados de verdad pueden ser cualquier número real entre 0 y 1.
- Las Redes neuronales artificiales. Imitan la estructura del sistema nervioso por medio de neuronas artificiales (perceptrón) capaces de aprender. Son la base del aprendizaje profundo o Deep learning utilizando el algoritmo A*. Algoritmo que se implementó en el ordenador Deep Blue, en 1997, y que consiguió vencer en el ajedrez al campeón del mundo Gary Kaspárov.
- La Computación evolutiva. Basada en algoritmos evolutivos que imitan los mecanismos de la evolución biológica para resolver problemas concretos.
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| De izquierda a derecha: Estructura general de una neurona y Esquema básico de una red neuronal artificial. Fuente: Temario asignatura |
Hay que tener en cuenta que ya que partimos de la imprecisión, las soluciones obtenidas también podrán ser poco específicas.
Para terminar, es importante hacer una distinción entre dos "ramas" de la IA que se deben diferenciar entre sí:
- La inteligencia artificial débil, que se podría definir como aquellos sistemas que han sido diseñados para la realización de una tarea específica, pero que no pueden "aprender" fuera de su programación, ni por supuesto, desarrollar emociones. Como ejemplos de inteligencia artificial débil tendríamos los comentados anteriormente como el reconocimiento de imágenes, los sistemas de conducción automática y los asistentes virtuales como "Siri".
- La inteligencia artificial fuerte. Ya que la definición completa de inteligencia (y la definición de IA de Minsky) recoge también las emociones humanas, surge así este concepto de inteligencia artificial fuerte para que el que la IA trataría de imitar las imitar emociones y los sentimientos humanos. Y éste es, a día de hoy, el gran obstáculo para el desarrollo de la IA, ya que no existe de momento ningún método para trasladarle al sistema esos sentimientos o emociones.
Sin embargo, a pesar de que todavía no se ha conseguido que las máquinas desarrollen emociones y no se ha alcanzado aún esa inteligencia artificial fuerte, sí hay ya sistemas capaces de aprender a partir de la información introducida, por un lado de forma muy exitosa, contribuyendo con la sociedad en múltiples aspectos, pero también por otro lado, presentando graves peligros que aún están por descubrir y por controlar.
IMPACTO EXITOSO EN LA SOCIEDAD. ¿CÓMO ESTÁ INFLUYENDO POSITIVAMENTE LA IA?
Como ya se ha comentado anteriormente, la IA está presente en multitud de aplicaciones diarias transformando la sociedad. En nuestra vida cotidiana, desde el uso de sistemas de entretenimiento hasta su utilización en el medio laboral y, en general, en prácticamente todos los sectores contribuyendo a su transformación de una forma u otra.
La consultora Knowmad Mood, destaca especialmente 6 sectores en los que la IA ha impactado especialmente.
Seguros y finanzas
Como método para la detección de fraudes y para obtener una mayor precisión en previsión financiera. Al poder tratar grandes volúmenes de datos puede identificar perfiles fraudulentos, realizar pronósticos sobre rentabilidades, así como evaluar riesgos a partir de modelos climáticos, de forma que sea posible estimar con mayor exactitud los costes de los seguros y posibles riesgos.
También se está implementando en la extracción automática de información de documentos, mejorando el proceso y liberando a los empleados de este tipo de tareas más automáticas.
Industria y energía
Industria 4.0
La automatización de procesos en busca de una mayor productividad, siendo ésta el planteamiento del concepto de Industria 4.0.
Rediseñando los procesos de producción industrial y combinando la robótica, los sensores y la inteligencia artificial se consiguen formar flujos de producción integrados, automatizados y optimizados lo que a su vez producirá una mayor eficiencia.
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| Esquema definitorio de la Industria 4.0. Fuente: Temario asignatura |
Estos tres grandes procesos derivan en múltiples procesos que se podrían resumir en la siguiente imagen:
Energía
Igualmente en la industria ya se ha adoptado esta tecnología para desarrollar una producción más eficiente y sostenible. La IA es capaz de optimizar los recursos energéticos, así como reducir costes de producción y mantenimiento. Anticipándose a fallos en la maquinaria, mediante la inspección automática de la calidad de los productos, así como mejorar la seguridad de las personas en los entornos industriales.
Educación y formación
Mediante herramientas interactivas que permiten aumentar la participación de los estudiantes, así como aplicaciones para los docentes que contribuyen con ellos en el análisis del rendimiento de los alumnos, en establecer patrones de aprendizaje y para identificar fortalezas y debilidades personalizadas a cada estudiante.
Seguridad y vigilancia
Mediante dispositivos de vigilancia que analizan imágenes, identifican patrones que junto con el análisis de datos y modelos predictivos son capaces de detectar comportamientos extraños para anticiparse a un delito y así alertar rápidamente en caso de una emergencia.
Un ejemplo de esto es la empresa española Neural Labs que ya ofrece soluciones para la vigilancia de la criminalidad y el control de tráfico mediante cámaras inteligentes.
Salud
La aplicación de la IA en el diagnóstico médico mediante patrones permite detectar y predecir enfermedades de una forma temprana, sobre todo en afecciones de difícil pronóstico. De esta forma, se contribuye con el profesional médico en la toma de decisiones además de poder proporcionar un tratamiento personalizado.
Otra aplicación de la IA en el campo de la medicina es la herramienta Autoscriber que registra en tiempo real la conversación entre el médico y el paciente.
Recursos humanos
En la optimización de los procesos de selección, la IA es capaz de analizar de una forma más eficiente los perfiles profesionales que más se ajusten al puesto de trabajo correspondiente.
CONCLUSIÓN FINAL. RIESGOS
Una vez concluida la asignatura y habiendo tenido un primer acercamiento de lo que es la IA y de lo que está suponiendo actualmente para la sociedad, no puedo solo aplaudir y valorar las mejoras y avances que supone y supondrá sin dejar también de verla con cierto recelo y cautela.
Ya se ha visto que los beneficios que implican para la industria, para los negocios, para la economía en general, son tan inmensos que sin duda contribuirá al desarrollo económico mundial. Pero esto es un arma de doble filo. Los intereses económicos ciegan a las personas y es necesaria una regulación para tratar de evitar que se produzcan desviaciones por los potenciales riesgos que pueden plantearse.
- La preservación de la ética. Es básica para garantizar que la IA aprenda de forma ética y apropiada para que no se produzcan discriminaciones de ningún tipo, siendo el principal causante de dichas discriminaciones, el sesgo de datos y la imprecisión que maneja.
- La responsabilidad. ¿Quién es responsable de lo que ha decidido la IA? ¿el programador o el dueño de la empresa?. Muy importante en todos los sectores, pero destacaría sobre todo su importancia en el sector de la salud y el de la seguridad.
- Utilización de datos privados. Siendo necesario garantizar su uso legítimo y su protección para impedir que sean utilizados con otros fines, incluso delictivos, por medio de las filtraciones de datos o por ataques informáticos.
- El desplazamiento de los recursos humanos a favor del uso de la IA lo que va a impactar de forma negativa en la producción de empleo, destruyendo muchos de los empleos habituales en la actualidad.
- Desarrollo de noticias falsas.
Concretando más, si analizamos los riesgos que pueden existir según el tipo de sector de los mencionados anteriormente:
Respecto a las contribuciones que está realizando en el sector financiero y de seguros, en el sector de la salud, y en el de los RRHH, el riesgo principal es proporcionar resultados inexactos que puedan afectar a las personas por la utilización de modelos predictivos y otro de los peligros sería la eliminación del factor humano, que en el caso de los procesos de selección de personal es, en mi opinión, clave para la toma de decisiones.
En temas de vigilancia, se habla de anticiparse al delito. No puedo dejar de acordarme, con sus obvias diferencias, de la película Minority Report. De nuevo, hay que garantizar que la información recogida por las cámaras se utilice de forma adecuada y por supuesto que garantice en todo momento los derechos humanos.
En el campo médico, se ha hablado de una aplicación que graba las conversaciones médico paciente. Del mismo modo, sería fatídico que conversaciones personales sobre temas de salud pudieran ser utilizadas con otros fines y /o solamente en medicina privada, no proporcionando en este último caso acceso a la sociedad en general a estos avances, como podría suceder también en materia de educación, concediéndose solamente en educación privada y produciendo brechas sociales.
Por todo esto, es necesaria una regulación. Algunas de las empresas tecnológicas más importantes, así como investigadores académicos, han participado en manifiestos y proyectos en los que plasman los peligros que presenta la IA y la necesidad de una imperiosa regulación. Así pues, ya existen iniciativas en el Parlamento Europeo para ello.