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La inteligencia artificial es un concepto más amplio y que abarca más que su primo pequeño: el 'machine learning'.
¿Estamos creando una burbuja en torno a la inteligencia artificial? Notorio es que tanto a empresas como a instituciones se les llena la boca con el término. Un reciente informe de la firma de capital riesgo MMC revelaba que el 40% de casi 3.000 startups europeas que presumían de esta tecnología, en realidad no realizaban ningún tipo de actividad relacionada con ella... Pero sus valores bursátiles se disparaban y se las financiaba un 50% más que a las otras. Por otro lado, el Gobierno español ha anunciado a todo bombo su estrategia en I+D para la IA, y su presidente ha señalado que "la inteligencia artificial es una oportunidad extraordinaria para avanzar en el conocimiento y la economía y mejorar las condiciones de vida". Por su parte, el ministro de Ciencia e Innovación ha apuntado que la inversión en la UE relacionada con esta tecnología supondrá 20.000 millones de euros anuales entre 2021 y 2030.
Por lo demás, baste una somera búsqueda de noticias recientes, y encontramos titulares sobre que la inteligencia artificial servirá para la detección del autismo, para medir raíces de plantas, cambiará la dermatología o reinventará la pintura o la música... entre otras soluciones mágicas y dulces sueños. ¿Se está abusando del marketing, vendiendo lo que no es?
Convendría no perder la perspectiva o, mejor dicho, recuperarla. La inteligencia artificial es un concepto más amplio y que abarca más que su primo pequeño: el machine learning. La primera, para ser considerada como tal, debería tener funciones cognitivas propias o cercanas a las de los humanos. La segunda es, en cambio, la capacidad que tienen las máquinas de tratar una cantidad significativa de datos y aprender por sí mismas, cambiando y ajustando el funcionamiento y los algoritmos a medida que procesan esta información. Podemos resumir la diferencia entre ambos conceptos en la capacidad de aplicar un "paso extra" al autoaprendizaje, con connotaciones humanas. Aplicándolo a aspectos no tan relacionados con la misión principal con la que estaba originariamente concebido. Incluyendo, por ejemplo, valores, ética, como lo haría el cerebro humano.
'MACHINE LEARNING'
Por lo tanto, la inteligencia artificial no existe todavía, salvo en bonitas presentaciones, pero el machine learning está en pleno auge. El ejemplo más ilustrativo de machine learning es la conducción autónoma y adaptativa de los vehículos, popularizada por Tesla en los últimos años. Pero si alguien, sea político o empresa, nos pretende vender algo pura y técnicamente basado en inteligencia artificial, está intentando timarnos. Se presenta en powerpoints muy bien trabajados e impactantes, en profusos libros blancos y con llamativos titulares... pero la realidad práctica es otra cosa.
Tenemos, sí, empresas que venden eficaces soluciones de automatización de procesos, de imitación y hasta suplantación de innumerables tareas humanas, y no sólo con una vocación repetitiva, sino con ciertas capacidades decisorias a partir de un intenso proceso de aprendizaje y de una programación exhaustiva. Pero la automatización no es nueva, viene siendo una prioridad industrial desde el siglo XIX. Lo que tenemos ahora son herramientas para hacerla más intensa, más inteligente -no racional- y abarcar un abanico más amplio de tareas.
También tenemos, y parece que lo hayamos olvidado, empresas que ofrecen soluciones de business intelligence, esto es, lo que siempre se entendió como aplicaciones y tecnologías para convertir los datos existentes dentro de una organización en información que ayude a tomar decisiones de negocio. Pero parece que algunas -o muchas- de esas firmas ahora lo revisten con la etiqueta de inteligencia artificial, cuando en realidad no están ofreciendo más que una evolución, quizás más sofisticada, de aquellas mismas soluciones.
FALSAS ILUSIONES
¿Tenemos hoy tecnologías disruptivas capaces de hacernos el trabajo y la vida mejor? Sin duda, pero gestionemos las expectativas, no vendamos falsas ilusiones y, simplemente, llamémoslas por su nombre. Por ejemplo, el machine learning sí que existe y está aplicado en actividades industriales y en servicios.
Al respecto, no puedo reprimir la sensación de que, al ser puestos en producción robots con algoritmos de autoaprendizaje, no se ha investigado lo suficiente como para que estén hoy a la orden del día la imposición de las tres leyes de Asimov sobre los robots (o sus algoritmos). De hecho, en diciembre de 2018, Amazon tuvo que equipar a sus empleados con chalecos interactivos para evitar accidentes, con robots implicados, que ocurrían en los almacenes logísticos de la firma. Una medida de seguridad oportuna, pero que demuestra que los algoritmos de los robots en cuestión gestionan producción y tareas determinadas, pero ninguna interacción "inteligente".
En definitiva, lo que tenemos hoy, de momento, son unos preciosos powerpoints que nos cuentan maravillas sobre un futuro hipotético de la inteligencia artificial. Honestamente, eran mejores las complejas neurosis de los cerebros positrónicos desenredados por la robo-psicóloga Susan Calvin de las novelas de Asimov (¡que no dejaré nunca de recomendar!).
Pierre Saisset
Director general de Eulerian Technologies para el Sur de Europa
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