Sultan A. Alshaali es un ejecutivo experto en impulsar el crecimiento con 18 años de experiencia tanto en el sector público como en el privado, y en ONG sin fines de lucro que aprovechan las fortalezas organizacionales y los recursos disponibles.

  • El problema: hay tantos conceptos erróneos sobre la inteligencia artificial que glorifican a la IA como la solución definitiva a la mayoría de los problemas que enfrentamos en la era digital .
  • Por qué es importante: establece expectativas y premisas falsas e inexactas que pueden conducir a resultados catastróficos.
  • La solución: abordar los problemas subyacentes y los conceptos erróneos, así como prevenir los mitos que glorifican la inteligencia artificial.

Las empresas se posicionan como usuarios de tecnología de "vanguardia". Se identifican como pioneros y líderes, mejores que su competencia y mejores de lo que podría esperar encontrar en cualquier otro lugar. Todo es parte del juego.

Es casi seguro que los directores ejecutivos, los anunciantes y las divisiones de marketing que impulsan la inteligencia artificial (IA) no son tecnólogos aptos para identificar el esfuerzo más complejo en la historia de la humanidad.

Nos prometen que la IA:

  • Hacerte inmune a los piratas informáticos;
  • Mejorar el servicio al cliente;
  • Elimine tareas repetitivas, liberando al personal para ayudar a los clientes;
  • Mejorar el diseño del producto;
  • Predecir las necesidades y deseos de los clientes;
  • Haga evolucionar su negocio de local a internacional;
  • Aproveche su Big Data;
  • Publicidad uno a uno, personalizada para cada cliente.

Excepto que no es cierto.

Las máquinas no son ni benévolas ni malévolas, existen, y cualquier moralidad que tengan será la que programemos en ellas.

La IA no está impulsando nuestros avances tecnológicos; está sucediendo debido a la recopilación, clasificación y manipulación de datos con algoritmos, no con inteligencia artificial.

Estamos en la cúspide de una nueva era, pero todavía tenemos que determinar cuándo madurará. Los entusiastas imaginan las maravillas que nos esperan, como la breve lista anterior, pero incluso ellos subestiman severamente el potencial.

Otros, como Stephen Hawking (un genio matemático indiscutible), están saliendo de su campo de conocimiento como Elon Musk y muchos otros. Nos advierten sobre "La Singularidad", el Ascenso de las Máquinas, la Perdición de la Humanidad.

El famoso científico y escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió una vez " El complejo de Frankenstein " que impregnaba la ciencia ficción temprana. Existía la idea de que si la humanidad pisara los dedos de los pies de los dioses creando vida o investigando el universo, seríamos abofeteados y castigados por esta arrogancia. Dijo que era evidentemente tonto, y tenía razón.

Las únicas limitaciones impuestas a la humanidad son las que nosotros mismos ponemos. Las máquinas no son ni benévolas ni malévolas, existen, y cualquier moralidad que tengan será la que programemos en ellas.

Los fracasos conducen al éxito

En la Charla de Turing sobre IA de 2019 , un experto (el Dr. Krishna Gummadi) dijo que las máquinas no pueden manejar la inteligencia emocional. No hay indicios de que los productos no biológicos puedan respaldar emociones de ningún tipo.

Si es posible, es casi seguro que estamos a décadas (quizás siglos) de distancia de tal desarrollo. Los cerebros humanos tienen el tálamo y la amígdala enterrados en lo más profundo. Estos nos dicen lo que estamos sintiendo y cómo nos sentimos al respecto.

¿Pero se puede programar una computadora para que "sea feliz"? ¿Qué hay de los celos, la tristeza, la ira o la decepción? No hay una avalancha de productos químicos, como dentro de ti, para hacerte cerrar los puños y comenzar una pelea en un bar, aferrarte desesperadamente a un amante o llorar por la muerte de tu cachorro. No podemos hacer estas cosas para las máquinas, y no sería deseable en ningún caso.

En cambio, debemos entrenar a nuestros modelos con una ética pura e inmaculada. Eso es lo que requieren para funcionar, y funcionarán bien. La ciencia ficción de mala calidad nos haría temer que los módulos de inteligencia artificial se hicieran cargo o simplemente los encontraran irrelevantes. Tenemos curiosidad por saber si es posible hacer que se preocupen por nosotros, por ellos mismos o por cualquier otra cosa. Pero si los diseñamos para que sean éticos, ese problema desaparece.

La ética es un tema serio

En un vergonzoso experimento diseñado para eliminar el sesgo inherente del sistema de justicia de EE. UU. contra las personas de piel oscura, se diseñó un programa de IA para ayudar a los jueces a dictar sentencias más justas. Revisó miles de casos para aprender cómo funcionaba la sentencia, comprender las tasas de reincidencia y quién tenía más probabilidades de reincidir. Desafortunadamente, luego continuó recomendando sentencias inapropiadamente severas para las personas de piel oscura.

Los investigadores eliminaron las referencias raciales de los datos. Aún así, el algoritmo ya había sacado conclusiones sobre nombres y apellidos, bajos ingresos, vecindarios específicos, sexo y edad, y continuó dictando sentencias severas. En términos informáticos, lo llamamos GIGO, o Garbage In, Garbage Out.

Debes enseñar una IA con datos correctos. Si no lo hace, perpetuará el problema. Si el programa hubiera sido brillante, habría descubierto esto y eliminado el problema. Sin embargo, dado que la "IA" sigue siendo estúpida, todo lo que hizo fue descubrir cómo hacer lo que ya se estaba haciendo y continuar haciéndolo igual de mal.

La realidad se establece

Alguien puede tener una idea que permita una verdadera IA muy pronto, ¡pero es igualmente posible que tarde diez o veinte años! Estamos progresando, sin duda, acercándonos a este increíble objetivo, pero ni siquiera estamos a una fracción sustancial del camino hacia el logro de la inteligencia artificial . Toda la supuesta IA que experimenta actualmente es similar a un loro inteligente.

¿No pienses? ¿Estás convencido de que Alexa, Cortana, Siri y otras son ejemplos de Inteligencia Artificial real? ¿Crees que AMAZON™, Google™, eBay™ y otros están utilizando Inteligencia Artificial real? Lo siento, pero no, no lo son.

Cómo se logra la "humanidad"

El primer paso en ese proceso es usar una voz femenina de unos 30 años porque es lo suficientemente joven para sonar atractiva pero lo suficientemente mayor para generar sentimientos de madurez, confianza y respeto (es una voz de "mamá") y funciona bien. Para ambos, hombres y mujeres.

El segundo paso es la parte de programación pesada, donde los algoritmos reconocen palabras clave y sus relaciones. Finalmente, para la máquina, los resultados se colocan en un espectro de "exitoso" a "pobre" y se les asigna una probabilidad.

El programa encuentra la mejor coincidencia para su versión de la pregunta y repite la respuesta más probable, lo que puede suceder en milisegundos, creando la ilusión de una conversación significativa.

Sin inteligencia involucrada

No necesitamos a Alan Turing y su prueba de Turing para ver que todas las IA son profundamente "no humanas". Entonces, por ejemplo, pregúntale a Alexa: "¿Puedes pasar la prueba de Turing?" y su respuesta sería: "No necesito hacerlo, no estoy fingiendo ser un ser humano".

Hágale la misma pregunta al Asistente de Google, y "ella" dice: "No me importa si se da cuenta de que no soy humano. ¡Mientras sea útil, estoy bien!". Esta franqueza suena como algo que diría una persona natural, pero un ingeniero lo programó, no algo creado espontáneamente por la máquina. Incluso la supercomputadora WATSON de IBM, la máquina que venció a los campeones humanos del programa de juegos "Jeopardy!", no era inteligente ni mucho menos.

"WATSON era una base de datos asociativa costosa y laboriosa, cuidadosamente diseñada para interpretar las sutilezas de los juegos de palabras y las metáforas mixtas y el tema que reflejaba las "respuestas" típicas que brindaba el programa de juegos. Luego, la programación le dijo que convirtiera estas pistas en una "pregunta". que reveló la relación entre las pistas". La premisa era sencilla, aunque la ejecución costosa y compleja.

Aún así, fue un paso pequeño pero significativo para hacer posible la IA. Las versiones anteriores, como Deep Blue de IBM, eran máquinas sumadoras glorificadas, pero hicieron que el ajedrez fuera mucho más desafiante para los humanos y dieron como resultado programas de ajedrez en los estantes de las tiendas que podían vencer fácilmente a Deep Blue. Las "IA precursoras" posteriores, como ALPHA GO, han logrado avances en el aprendizaje automático que eventualmente ayudarán a alcanzar la verdadera IA.

donde estamos hoy

La verdad es que todas las empresas tienen Big Data , generalmente en forma de registros e información que no se utilizan porque no están organizados y se almacenan en demasiadas ubicaciones diversas.

Comenzamos con almacenes de datos rígidos que eran ordenados pero accesibles a través de herramientas como SQL (lenguaje de consulta secuencial). Sin embargo, era más fácil ver las relaciones si era muy hábil para formular las preguntas correctamente y tenía las bases de datos cooperativas disponibles cuando planteó la pregunta. Además, estaba obligado a consultar varias tablas para plantear una pregunta si esperaba una respuesta significativa.

Hadoop™ vino con el concepto de Data Lakes, agregando datos de muchas fuentes dispares, como registros de clientes y documentos electrónicos, pero agregó reconocimiento de imágenes, video, audio, web-scraping y mucho más. Era flexible en comparación con SQL, por lo que los datos se volvieron más útiles para consultas humanas. Sin embargo, sigue siendo inútil que la IA prescinda de un buen algoritmo de clasificación/interpretación.

Diseñados superficialmente para emular las redes neuronales biológicas que se encuentran en animales y humanos, estos sistemas pueden asociar datos dispares. Además, generalmente tienen muy pocas "reglas", por lo que el programa es libre de comparar cosas aparentemente no relacionadas.

Estas redes neuronales artificiales pueden encontrar relaciones sutiles porque no tienen restricciones. Es similar a un científico que sueña despierto con hacer un mejor desodorante para las axilas mientras juguetea con un bolígrafo y de repente piensa: "¿Qué pasa si hago un bolígrafo de gran tamaño con un rodillo grande?" inventando el desodorante roll-on (lo que sucedió en 1952 con Helen Barnett Diserens).

Ser libre de hacer asociaciones no convencionales hace que la IA sea un mejor sistema. Por ejemplo, una vez vinculado a la IA real, puede conectar el conocimiento de un veterinario en Polonia con un físico atómico en Francia y un buzo en Pakistán, para explicar cómo hacer posible Warp Drive . Cuando se le suministre la totalidad de nuestro conocimiento, la IA encontrará las respuestas antes que nosotros, pero los humanos solo pueden conectar algunas de las piezas.

Aprendizaje automático

Una vez, los investigadores configuraron un programa proto-IA para trabajar en un viejo videojuego de 8 bits sin instrucciones, excepto para operar los botones y acumular puntos. Lo dejaron toda la noche, y cuando regresaron por la mañana, había dominado el juego y era imbatible. Pero, por supuesto, no ganó; simplemente siguió sus instrucciones rudimentarias. Los investigadores descubrieron que podían hacer esto con casi cualquier juego.

la comida para llevar

A menos que esté programado para hacerlo, las IA nunca querrán "¡Matar a todos los humanos!" Salvo alguna innovación biomecánica fantástica, probablemente nunca "querrán" o "sentirán" nada. Pueden comportarse éticamente, pero solo si hacemos un esfuerzo por programarlos con estándares y paradigmas éticos puros e imparciales.

Muchas personas caracterizan la IA actual como un engaño. Pero, en realidad, es simplemente un reflejo de los científicos que hablan sobre el potencial, los entusiastas que extrapolan esas posibilidades y los medios ingenuos que informan estas predicciones como si fueran conclusiones inevitables.

No es malicia por parte de las empresas que intentan engañarlo para que use sus productos. Pero, desafortunadamente, necesitan estar más informados, ya que a menudo los promotores los engañan y se apropian indebidamente de la terminología y equiparan el aprendizaje automático con la IA.

A excepción de unos pocos científicos que realizan una investigación importante en el área, solo algunas personas entienden realmente qué es la IA. Ahora está un poco más informado que la persona promedio, así que corra la voz, y aunque es posible, probablemente sea mejor no esperar la aparición auténtica de los primeros signos básicos de la IA antes de 2030.

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(Crédito de la imagen: Unsplash)