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La burbuja de la Inteligencia Artificial

Hace ya tiempo que comento con personas cercanas a mi entorno que veo «mucho bombo y platillo» en temas como el Big Data y la Inteligencia Artificial (I.A.) y justo hace unos días leí un artículo en el que investigadores de primera fila lo decían también. Y os preguntaréis ¿cómo una data scientist dice eso si se supone que vive de ello? Porque hace falta poner los pies en la tierra. La I.A. nos ayuda mucho y muy bien pero el marketing está generando una burbuja de falsas expectativas y otra de detractores, el termino I.A. ha sido secuestrado por publicistas.

No se ha avanzado en I.A. en los últimos 30 años

Para quienes no me conozcáis mi background es Astrofísica (mecánica cuántica, dinámica de fluidos, física estelar… y muchas matemáticas con su parte computacional) , mucha formación en matemáticas y simulaciones con unos cuantos años de experiencia a la espalda. Pues bien, en temas de computación, ya sea de I.A., simulaciones de dinámica de fluidos, etc, al final de todo hay una función que quieres que se aproxime lo máximo a 0 por el método que sea. La gran mayoría de estos métodos existen desde hace más de 30 años, es decir, que en I.A. no se ha avanzado nada (o casi nada) en los últimos 30 años. En lo que sí se ha avanzado es en infraestructura y datos. Tenemos mayor capacidad de cálculo y almacenamiento de datos con los que alimentar los algoritmos. Este avance está permitiendo crear aplicaciones más interesantes que antes no eran posibles.

Cuidado con el puro marketing

Otro tema ligado a la publicidad es que hay quienes están diciendo verdades a medias, aplican I.A. pero es estadística. En la I.A. existen dos ramas: la I.A. convencional (que es análisis formal y estadístico) y la computacional (donde se encuentran las herramientas que permiten comportamientos inteligentes) (si quieres saber más mira nuestra infografía).

I.A. no es inteligente

Como ya he comentado antes hay unos métodos para resolver estos problemas y se tienen que programar. Por lo que inteligente es el que lo programa, la I.A. no es inteligente como un humano.
La I.A. no equivale a la mente humana. Las máquinas se centran en cosas concretas y las llegan a hacer muy bien, pero el ser humano tiene muchas habilidades y sabe cómo combinarlas. La I.A. es para optimizar procesos concretos y contextualizados. Por ejemplo el reconocimiento de voz ha sido un gran avance pero no significa que la máquina comprenda el mensaje, sólo hace una transcripción. También puede ayudarnos en la gestión de una empresa («Impacto económico de la I.A. en las pymes»), pero no significa que sepa gestionar una empresa.

Actualmente la I.A. es limitada y débil

Actualmente estamos lejos de una verdadera I.A. general y fuerte. El problema que presenta ahora mismo la I.A. es conocido como el “olvido catastrófico”: la máquina aprende una tarea pero si después le haces aprender otra se olvida de la anterior. Puede que en unos años veamos sistemas que aprendan a hacer varias cosas a la vez y muy bien pero seguirá estando lejos de la verdadera I.A. o inteligencia humana.

El apocalípsis no vendrá con la I.A.

No podemos terminar un post como éste sin hablar del miedo a la sublevación de las máquinas. Hay a quien le gusta hablar de que la I.A. puede avanzar hasta conseguir automejorarse y superar a los humanos, entonces nosotros perderíamos el control. Pues bien… no es posible. Tal proceso de mejora es muy, pero que muy lento y de forma muy especializada.

En conclusión, la I.A. es una herramienta que existe desde hace muchos años, ahora es cuando se le está sacando partido porque tenemos procesadores potentes y muchos datos, nos ayuda y muy bien con tareas concretas pero no supera al ser humano, lo complementa y le ayuda a hacer mejor sus tareas. Como bien dijo Turing “sus habilidades son humildes y nos hacen reevaluar la excepcionalidad humana”.

En el próximo post os hablaremos de las expectativas reales de la I.A. actual, con ejemplos prácticos de aplicaciones donde se pueden obtener resultados sorprendentes.

 

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