IA y la Singularidad. Junio 15 de 2017. Asociación colombiana de ingenieros de sistemas – ACIS- Bogotá.

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La conferencia aportó información importante para entender qué es la inteligencia artificial – IA-, sus antecedentes históricos, la clasificación de los tipos de IA, las tecnologías emergentes que empujan la IA, la aplicación del test de Turing, la revisión del concepto de la singularidad y por qué hay que prepararse para los cambios que vendrán con ocasión del advenimiento de la Cuarta revolución industrial. Esta información es un buen insumo para la definición de IA y para describir el estado del arte. A continuación un resumen de los aspectos más destacados tratados en la conferencia del Ingeniero Cesar Sanchez.

1. Para comenzar la IA ha dejado de ser ciencia ficción para convertirse en realidad. En sus inicios la IA hizo parte de los mitos al insuflar inteligencia a los objetos inanimados. Desde Roma (Galatea y Pigmalion) hasta la edad media con el famosos Golem, la IA se concibió como “colocar la mente en la materia”. Posteriormente, los autómatas ( AI Jazari) reprodujera el ser humano y el los sucesivos años la investigación científica comenzó a dar los primeros pasos en la consolidación de ese sueño ( Big Dream).

Entre 1952-1956  se celebraron las primeras conferencias sobre el aprendizaje y las características de la IA que permitieron que la máquina pudiera simular la inteligencia humana. Los años dorados de la IA se ubican entre los años 1956 y 1974; el invierno de la IA se da entre los años 1974 al 1980 cuando el interés disminuye y se reducen considerablemente los recursos para su investigación. Por ejemplo, durante la guerra fría la investigación sobre las redes neuronales no lograron mayores resultados, de ahí que prácticamente por diez años el tema quedó en el olvido.

Posteriormente los “perceptrones” o algoritmos, que tuvieron como propósito facilitar el aprendizaje, fueron clasificados y su gran capacidad predictiva se mantiene hasta el día de hoy. Entre 1980 a 1987 los sistemas expertos buscaban responder a la resolución de problemas mediante el uso de un conocimiento especializado; sin embargo estos sistemas se quedaron cortos con la llegada del computador personal.

Entre los años 1996 y 1997 la IA demostró un importante avance cuando Deep Blue (IBM) le ganó una partida al ajedrecista Gary Kasparo.  Han pasado 50 años y hoy en día estamos presenciando una época de reverdecimiento de la IA, generando un impacto revolucionario en la forma en que trabajamos, nos relacionamos y vivimos. El avance significativo de la IA se da, entonces, entre los años 2011 al 2017, época igualmente en la que se advierten los riesgos por su uso y se proyectan reformas legales para definir la responsabilidad de las máquinas inteligentes.

2. La IA es “la inteligencia exhibida por la máquinas”. El ejemplo más cercano es el agente inteligente que es un dispositivo que percibe su entorno y toma acciones que maximizan sus posibilidades de éxito en una labor concreta. La IA es esencialmente un tema cognitivo. Muestra de ello es la búsqueda de información a través de motores de búsqueda o el uso de redes semánticas, como se usa actualmente Google. Igualmente la visión artificial o computarizada mediante el reconocimiento de la voz e imágenes, huellas digitales y facciones físicas de las personas y el procesamiento del lenguaje natural con miras a lograr mayor eficiencia en la comunicación entre el hombre y la máquina. Actualmente son varios los ejemplos (comodities) de IA: ALEXA de Amazon, G assistant, Siri de Apple, Watson de IBM, vehículos autónomos, etc.

3. Los tipos de IA son: i) IA débil o estrecha; ii) la IA fuerte; iii) la IA general; iv) la IA completa y v) la IA avanzada.  Las dos primeras ya existen, son sencillas y no hay manera de que la máquina tenga consciencia. En la tercera las máquinas realizan cualquier tarea intelectual. Corresponde a un nivel alto en el que la inteligencia de la máquina supera la inteligencia de la máquina. El robot Watson de IBM es el mejor ejemplo. La IA completa busca resolver problemas difíciles, es una máquina que no es programada y trabaja de forma autónoma. La IA avanzada está representada por una máquina que aprende por sí misma, se autoprograman y aprenden a partir de su experiencia de interacción con el hombre. Se construye a partir de información alojada en la Nube y su aprendizaje automático está soportada en sistemas de Machine Learning. Para que la máquina aprenda se proporciona una semántica de los humanos (metadatos), se etiquetan documentos y se genera una aprendizaje supervisado. Es el caso del aprendizaje para establecer la forma de cómo deciden los jueces. Para ello proceden herramientas de Deep Learning, ensemble learning y redes neuronales.

4. La prueba del test de Alan Turing es quizás el ejemplo más antiguo que busca demostrar que la habilidad de una máquina al exhibir un comportamiento humano resulta indistinguible del efectuado por la inteligencia del hombre. Este test ya ha sido superado y adicionalmente existen otros como por ejemplo: el de Steve Wozniak y Ben Goertzel.

5.- La singularidad tecnológica se originó en las investigaciones de John Von Neumann, quien acuñó el término para referirse al cambio tecnológico acelerado. También la singularidad hace referencia a la reacción en cadena.

6.- Los riesgos y los grandes debates  sobre el uso de la IA se originan en la peligrosidad de una tecnología que puede volverse en contra del ser humano. Por ejemplo en el caso del uso de la IA en fabricación de armas, en el abuso de la Internet de las cosas, en el desplazamiento de la labor humana por la labor de una máquina, el fin de algunas profesiones, además de otras.

Comentario y crítica: La conferencia me aportó información útil, desde el punto de vista de un técnico, para definir qué es la IA y para describir el estado del arte. Desde esa perspectiva queda claro que el tema central de la tesis debe incluir otras disciplinas (matemáticas, ingeniería, filosofía, lingüistas, etc.). De otra parte la mirada detenida del método, que puede utilizarse para mejorar la selección de las tutelas en la Corte, involucra otro aspecto adicional: Las implicaciones de su uso en términos prácticos del trabajo de jueces, magistrados, auxiliares judiciales y ciudadanos. el fin del abogado, como lo propone Richard Susskind (2008), recobra sentido. Desde el punto de vista del estado del arte los datos coinciden con el desarrollo legal que se inició a comienzos de los años noventa en los Estados Unidos y Europa con los trabajos de Edwina L. Rissland, Giovanni Sartor (1990) y Margaret Bodem (1990).

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