{"id":14321,"date":"2019-03-04T09:31:10","date_gmt":"2019-03-04T15:31:10","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14321"},"modified":"2019-03-04T09:31:48","modified_gmt":"2019-03-04T15:31:48","slug":"inteligencia-artificial-las-maquinas-tambien-se-equivocan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/inteligencia-artificial-las-maquinas-tambien-se-equivocan\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial: las m\u00e1quinas tambi\u00e9n se equivocan"},"content":{"rendered":"

En junio de 2015 un usuario de Google Photos descubri\u00f3 que el programa etiquetaba a sus amigos negros como gorilas: la\u00a0<\/span>inteligencia artificial\u00a0<\/span>(IA) era incapaz de distinguir una tez oscura de otra. Despu\u00e9s de las disculpas, la compa\u00f1\u00eda de Silicon Valley mostr\u00f3 su soluci\u00f3n: quitar del buscador a los gorilas. Las explicaciones llegaron m\u00e1s tarde: los algoritmos hab\u00edan heredado los prejuicios que los programadores, una mayor\u00eda de hombres blancos, hab\u00edan filtrado en las bases de datos que alimentaba el servicio. Los argumentos detonaron una seguidilla de preguntas inquietantes. \u00bfQu\u00e9 pasar\u00eda si, ante un choque inminente, la IA de un auto no tripulado se viera forzada a elegir entre atropellar a una persona blanca o a una negra? La respuesta m\u00e1s probable escala el asunto a niveles insospechados.<\/p>\n

La irrupci\u00f3n masiva de la IA en la vida cotidiana empez\u00f3 a desnudar m\u00e1s dilemas inc\u00f3modos<\/b>. A principios del a\u00f1o pasado, una investigaci\u00f3n de la Universidad de Darmouth confirm\u00f3 el sesgo racista de Compas, el sistema que usan los jueces estadounidenses para apoyar sus decisiones y ya revis\u00f3 el historial de m\u00e1s de un mill\u00f3n de convictos. La conclusi\u00f3n es que Compas desaconsejaba la libertad de los negros \u2013a quienes adem\u00e1s perjudicaba con falsos positivos, pronosticando m\u00e1s reincidencias que las reales\u2013 con mayor frecuencia que la de los blancos, a quienes beneficiaba con falsos negativos. Una explicaci\u00f3n posible: el programa trabaja con bases de datos de la\u00a0<\/span>polic\u00eda, propensas a tratos diferenciados seg\u00fan el color de piel.<\/p>\n

\u201cLas fallas de los sistemas de IA se basan en el aprendizaje autom\u00e1tico: la capacidad de aprender qu\u00e9 acciones tomar a partir del uso de datos\u201d<\/b>, explica Viviana Cotik, docente e investigadora del Departamento de Computaci\u00f3n de la UBA. Cuando ese entrenamiento es sesgado, el sesgo se traslada al sistema. \u201cSi la estad\u00edstica dice que la mayor\u00eda de los acusados de un crimen son personas negras, el sistema asume que es m\u00e1s probable que los culpables sean negros\u201d, razona. Aunque la raza no sea una de las 137 variables que analiza Compas, datos como el barrio o el nivel educativo pueden llevar a conclusiones en esa l\u00ednea, acertadas o no. \u201cEn un sistema de caja negra no sabemos qu\u00e9 pasa adentro\u201d, reconoce Cotik. \u201cY es dif\u00edcil confiar si no se entiende la l\u00f3gica interna\u201d.<\/p>\n

La investigadora est\u00e1 inquieta con la omnipresencia de\u00a0<\/span>Google<\/a>, un emporio cuyo sistema operativo Android hace funcionar los tel\u00e9fonos de m\u00e1s de dos billones de usuarios.\u00a0<\/span>\u201cSabe d\u00f3nde est\u00e1s, de qu\u00e9 hablas, qu\u00e9 escribes, qu\u00e9 opinas y qu\u00e9 haces en la web\u201d<\/b>, advierte. Un ejemplo: las respuestas autom\u00e1ticas que propone Gmail. Nos lee, nos interpreta y nos sugiere tres opciones para seguir conversando.<\/p>\n

Respuesta autom\u00e1tica<\/span><\/p>\n

\u201cHace poco hac\u00eda el mismo camino para ir al trabajo y a la noche ve\u00eda la pel\u00edcula que se me ocurr\u00eda. Hoy le pregunto al celular la temperatura y la mejor opci\u00f3n para viajar. Tambi\u00e9n me recomienda pel\u00edculas, no s\u00e9 bien en funci\u00f3n de qu\u00e9\u201d, reconoce una fuente consultada y\u00a0<\/span>temerosa de los efectos colaterales \u2018estupidizantes\u2019<\/b>. Diego Fern\u00e1ndez Slezak, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada (Conicet-UBA), exculpa a las m\u00e1quinas: \u201cComo todo lo que se pone de moda, much\u00edsima gente empieza a utilizar la IA para cualquier cosa\u201d.
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\nLa democratizaci\u00f3n de la herramienta puede romper barreras \u00e9ticas y t\u00e9cnicas<\/b>. Es lo que pas\u00f3 cuando un funcionario argentino asegur\u00f3 que la gobernaci\u00f3n de la provincia de Salta (Argentina) usar\u00eda t\u00e9cnicas de IA para detectar qu\u00e9 ni\u00f1as estaban \u201cpredestinadas\u201d a quedar embarazadas. \u201cNo exist\u00edan preguntas sobre anticoncepci\u00f3n ni educaci\u00f3n sexual. Pero s\u00ed sobre edad, etnia, estudios, barrio de residencia, discapacidad, pa\u00eds de origen y abandono de estudios\u201d, escribi\u00f3 la periodista Natalia Zuazo en su blog Pol\u00edtica y Tecnolog\u00eda. El modelo replicaba prejuicios como asociar el embarazo con la pobreza o la promiscuidad con determinadas etnias y lugares.<\/p>\n

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Un ejemplo: las respuestas autom\u00e1ticas que propone Gmail. Nos lee, nos interpreta y nos sugiere tres opciones para seguir conversando<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

De vuelta a los carros, un informe firmado por cuatro universidades estadounidenses concluy\u00f3 en abril de 2018 que\u00a0<\/span>el 60 % de las veces los modelos no tripulados pasan de largo ante una se\u00f1al de \u2018pare\u2019 adulterada<\/b>. Como fueron entrenados para ver patrones, los desajusta un leve cambio de simetr\u00eda. \u201cUsan IA pero no se trata de un cerebro peque\u00f1o, como nos quieren hacer creer sus fabricantes\u201d, plantea Meredith Broussard, exprogramadora, periodista y profesora en la Universidad de Nueva York. \u201cSon sistemas de computaci\u00f3n que a veces no reconocen obst\u00e1culos comunes\u201d.<\/p>\n

Elon Musk, el creador de Tesla (una de las automotrices que promueven la autonom\u00eda), avisa que deber\u00edamos temer lo que viene. Por eso impuls\u00f3 con Stephen Hawking la fundaci\u00f3n Future of Life, que persigue el desarrollo responsable de las investigaciones sobre IA bajo principios como la transparencia de fondos, la fijaci\u00f3n de cl\u00e1usulas que prioricen \u201cel beneficio de la humanidad\u201d y que ninguna IA pueda decidir sobre una vida humana. Pero cualquier sistema inteligente podr\u00eda sacarnos de la ecuaci\u00f3n. \u00bfCu\u00e1n inteligentes son las inteligencias artificiales?<\/p>\n

Educar al robot<\/span><\/p>\n

En\u00a0<\/span>Londres,\u00a0<\/span>la polic\u00eda ya experimenta con tecnolog\u00edas de reconocimiento facial en vivo en la v\u00eda p\u00fablica<\/b>. M\u00e1s all\u00e1 de las cr\u00edticas por la intrusi\u00f3n, el sistema detecta un n\u00famero \u201casombroso\u201d de inocentes a los que define como sospechosos de cr\u00edmenes, incluyendo a manifestantes, hinchas de f\u00fatbol y personas con problemas de salud mental, seg\u00fan una investigaci\u00f3n de la organizaci\u00f3n Big Brother.<\/p>\n

Las regulaciones est\u00e1n en una fase germinal. En noviembre del a\u00f1o pasado, un comit\u00e9 de expertos aprovech\u00f3 un encuentro de alto nivel en Bruselas para recomendar al Parlamento Europeo que fomente una IA basada en decisiones \u00e9ticas. Tambi\u00e9n propuso\u00a0<\/span>crear una agencia continental que la supervise con un sistema similar al de los medicamentos.<\/b>\u00a0<\/span>\u201cUn sistema tiene que poder explicar por qu\u00e9 hace lo que hace en t\u00e9rminos que permitan entender las razones detr\u00e1s de las posibles elecciones\u201d, explica el doctor en Ciencias de la Computaci\u00f3n Guillermo Simari.<\/p>\n

En aquel encuentro, un grupo de ejecutivos de\u00a0<\/span>Facebook, Microsoft y Google levantaron algunos muros de defensa ante las cr\u00edticas por sus desastres en IA.\u00a0<\/span>\u201c\u00bfQueremos que los algoritmos reflejen la realidad o la corrijan?\u201d,<\/b>\u00a0<\/span>se defendi\u00f3 uno de ellos. Cotik propone una inteligencia que entienda el enfoque sobre el que act\u00faa y las variables que entran en juego en cada caso. \u201cNo tienen intuici\u00f3n \u2013recuerda Fern\u00e1ndez Slezak\u2013. La pregunta es c\u00f3mo hacemos los humanos que hacemos IA para que las IA modifiquen nuestros sesgos\u201d. En esa l\u00ednea imagina un ente regulador que lleve un registro de c\u00f3mo y con qu\u00e9 m\u00e9todos se entren\u00f3 cada una.\u00a0<\/span><\/p>\n

El doctor en Filosof\u00eda Diego Lawler se\u00f1ala una trampa en el juego de reducir la tecnolog\u00eda a un problema instrumental:\u00a0<\/span>\u201cEl ingeniero estar\u00eda en un lugar an\u00e1logo al que tiene la naturaleza en la evoluci\u00f3n; selecciona de manera neutral\u201d<\/b>. Pero ese mundo independiente de nuestras valoraciones y responsabilidades es una ilusi\u00f3n: \u201cProponer un dise\u00f1o tecnol\u00f3gico es haber ejercido un acto de libertad, creando uno y no otro. Quienes lo instrumentan son responsables de sus elecciones\u201d. En este escenario, ignorar la inteligencia detr\u00e1s del artificio es \u201cpor un lado, entregarse a un destino tecnol\u00f3gico que parece imponerse fatalmente; y por otro, naturalizar los polos de poder econ\u00f3mico y pol\u00edtico que subyacen a los sistemas que se proponen regimentar la vida social\u201d. Como subirse a un auto que, sin vacilar, puede llevarnos directo contra la pared.<\/p>\n

Control de da\u00f1os<\/span><\/p>\n

Todos hablamos de IA. Es sexi, dir\u00edan los estadounidenses. Pero la IA falla<\/b>. Y cuando falla, hace ruido. \u201cHay muchos investigadores haciendo sistemas de \u2018machine learning\u2019 porque son econ\u00f3micamente efectivos\u201d, plantea el doctor Simari. Pero tambi\u00e9n son muy fr\u00e1giles, algo que no preocupa al cient\u00edfico que dirige la divisi\u00f3n de IA de Facebook, Yann LeCun. En mayo del a\u00f1o pasado LeCun se mostr\u00f3 preocupado por la posibilidad de que las demandas crecientes por un mayor entendimiento de estos procesos frenen la innovaci\u00f3n y desalienten la adopci\u00f3n de IA. \u201cNo es alquimia, es ingenier\u00eda \u2013dijo a la revista \u2018Science\u2019\u2013. Y la ingenier\u00eda es desorganizada\u201d.\u00a0<\/span><\/p>\n

Los humanos sabemos improvisar. Entendemos el contexto mejor que un algoritmo alimentado a bases de datos<\/b>. La opacidad de la caja negra, en cambio, tiene secretos hasta para sus inventores. El programador conoce las bases y los algoritmos, pero las claves del proceso y del producto se le pueden escapar. Para Fern\u00e1ndez Slezak es un tema de capacitaci\u00f3n del Homo sapiens. La profesora y periodista Meredith Broussard, que escribi\u00f3 \u2018Artificial. Unintelligence\u2019 (algo as\u00ed como Estupidez artificial) opina que el entusiasmo por aplicar la tecnolog\u00eda computacional en cada aspecto de nuestras vidas deriv\u00f3 en una cantidad enorme de sistemas de IA mal dise\u00f1ados. \u201cTienen debilidades importantes. Imaginamos que son m\u00e1s poderosos de lo que son, y esa asunci\u00f3n es peligrosa\u201d, insiste.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otras predicciones suenan m\u00e1s plausibles. Con un poder de c\u00f3mputo muy superior, las computadoras tienen un potencial imbatible para lo espec\u00edfico y lo repetitivo. El Instituto Global McKinsey estima que 375 millones de personas (el 14 por ciento de la fuerza de trabajo global) podr\u00edan ver sus trabajos automatizados para 2030. Fern\u00e1ndez Slezak, que trabaja en una \u2018start up\u2019 para el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de resonancias, asegura que la IA no va a reemplazar a los m\u00e9dicos. \u201cNo tiene sentido competir desde el punto de vista de la eficiencia y la precisi\u00f3n de los resultados, pero la computadora no responde a lo afectivo\u201d. La investigadora Viviana Cotik desconf\u00eda: \u201cQuien desarrolla esos sistemas no necesariamente estudi\u00f3 medicina. \u00bfC\u00f3mo sabemos que el diagn\u00f3stico es acertado? Hacen falta comit\u00e9s de \u00e9tica y controles de calidad\u201d. Nuevas soluciones para nuevos problemas.<\/p>\n

Fuente: El Tiempo<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En junio de 2015 un usuario de Google Photos descubri\u00f3 que el programa etiquetaba a sus amigos negros como gorilas: la\u00a0inteligencia artificial\u00a0(IA) era incapaz de distinguir una tez oscura de otra. 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