La Inteligencia Artificial es la ciencia del momento. Hoy mismo, repasando tan solo dos diarios de tirada nacional, nos podemos encontrar con tres noticias relacionadas con ella. La primera es una entrevista a Sonia Contera, experta en nanotecnología de la Universidad de Oxford, la otra es sobre una herramienta de inteligencia artificial que restaura códices y textos antiguos y, la última, es una noticia política en la que la ministra de trabajo anuncia la puesta en marcha de un algoritmo que controle las horas extras de los trabajadores. Estas noticias nos van a servir de pretexto para hacer una revisión crítica de la IA en la actualidad.
En la entrevista de El País a Sonia Contera aparecen aspectos relativos a la transparencia de los desarrolladores de las herramientas de Inteligencia Artificial. La científica advierte de los peligros de dejar estos nuevos desarrollos en manos de empresas tecnológicas sin que la sociedad pueda intervenir en su control. Le preocupa que los científicos no reflexionen sobre la ciencia y que la mayor parte de los conocimientos científicos no sean transferidos a la sociedad y esta no pueda entenderlos y tomar decisiones sobre ellos. También habla de lo caro que es el desarrollo de las redes neuronales por la cantidad de espacio que consumen y de lo difícil que es recrear la intuición en una máquina, uno de los retos a los que se enfrenta los nuevos desarrollos de aprendizaje profundo. En esta entrevista se menciona también a Deep Mind, la herramienta que ha pasado de aprender por sí sola a jugar a videojuegos a que, gracias a una mejora introducida en su algoritmo, tenga en cuenta la historia evolutiva de las proteínas y pueda así predecir su forma. Esto es algo muy complejo ya que hasta ahora solo se conocía de unas pocas. Contera avisa de que los desarrollos en IA tienen la capacidad de cambiar nuestras vidas y nuestra identidad como humanos por lo que tenemos que reflexionar sobre ello ya que la responsabilidad es muy grande y es necesario que las decisiones que se tomen en estos campos sean las correctas.
El segundo artículo que he encontrado hoy también tiene que ver con la empresa Deep Mind pero el tono hacia las redes neuronales profundas es bastante más esperanzador y positivo. Se trata de una herramienta desarrollada por esta empresa para estudios de epigrafía. La herramienta se llama Ithaca y ayuda a restaurar y datar textos históricos. Es una herramienta colaborativa que por sí sola llega a tener una precisión del 62% pero que unida a la colaboración de un paleógrafo profesional puede llegar al 72%. En este desarrollo, el problema de interpretación de jerarquías de las redes y el de falta de conocimientos previos se ven suplidos por el factor humano que es quien decide finalmente la restauración del texto y su datación. La máquina proporciona hipótesis y las personas eligen la más plausible. Ithaca abre la puerta a la reconstrucción de idiomas antiguos hoy perdidos de los que solo se conservan algunos fragmentos de texto. Sería una nueva piedra Rosetta que serviría para conseguir cubrir los huecos de la historia de la humanidad desde que existe la escritura y también, por qué no, para conservar idiomas en peligro de extinción por la desaparición de sus hablantes.
En la tercera noticia, el Ministerio de Trabajo anuncia que va a crear un algoritmo para fiscalizar las horas extras de los trabajadores y controlar a los empresarios para que las paguen. Entendemos que lo que va a hace el ministerio es desplegar herramientas de minería de datos con las que va a extraer conocimiento de los registros de jornadas de las distintas empresas y, al separarlos de los datos irrelevantes, logrará inferir patrones implícitos que nos lleven a la conclusión de si se hacen demasiadas horas extras o no. Es un uso práctico de la Ciencia de Datos transformándolos en información útil y relevante, algo que va más allá de un simple desarrollo de algoritmo de minería.
Tal y como se puede observar en estos tres artículos, la Inteligencia Artificial es un tema candente y que impregna ya todas las capas de la sociedad. La ciudadanía no está lo suficientemente formada e informada sobre qué es la IA y cómo ayuda en sus vidas y la mayor parte de mensajes que le llegan es que puede ser peligrosa si se desarrolla sin control. A esto yo lo he denominado el fenómeno Terminator: las máquinas arrasarán con la humanidad si seguimos haciéndolas inteligentes, algo que parece bastante peligroso. También es recurrente la evocación al control que sobre nosotros pueden ejercer los algoritmos y esto se manifiesta claramente en la última noticia que, aunque en un primer momento puede ser vista como beneficiosa para los trabajadores, la sombra de la conspiración y del control por parte de los gobiernos o grandes corporaciones a través de los algoritmos también se asoma en ella.
A problemas intrínsecos de la propia IA y sobre todo de las redes de aprendizaje profundo como la falta de adaptabilidad de algunos sistemas, el coste de almacenamiento de esa ingente cantidad de datos que maneja, el desarrollo más rápido de las herramientas que aprenden que nos puede llevar a no saber cómo lo hacen, se une también la necesaria reflexión epistemológica de esta nueva ciencia. Este aspecto es fundamental ya que los desarrollos de IA están presentes ya en la mayoría de las ciencias, incluso en las sociales y en todos los campos de la economía y todas las implicaciones que tiene no deben ignorarse. Unido a este aspecto, es necesario que se realice una transferencia mayor de información sobre estos temas a la ciudadanía para evitar suspicacias sobre ellos. La buena divulgación y la educación puede hacer que la reflexión sobre la Inteligencia Artificial sea algo más que el "nos están controlando por el móvil" y ayudará a quitar miedos, evitar teorías de la conspiración, y favorecerá el desarrollo de la propia ciencia para hacerla verdaderamente útil.
¿Qué es la Ciencia de Datos, Minería de Datos y Big Data? Alberto Prieto
Heaven, W.D. TR10: La IA de plegamiento de proteinas. 28 de febrero de 2022 MIT tecnology review
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