{"id":16664,"date":"2019-06-25T08:46:44","date_gmt":"2019-06-25T14:46:44","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16664"},"modified":"2019-06-25T08:46:44","modified_gmt":"2019-06-25T14:46:44","slug":"la-gran-promesa-de-la-inteligencia-artificial-para-la-humanidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-gran-promesa-de-la-inteligencia-artificial-para-la-humanidad\/","title":{"rendered":"La gran promesa de la Inteligencia Artificial para la humanidad"},"content":{"rendered":"<p>No cabe ninguna duda de que la Inteligencia Artificial (IA) y, concretamente, el aprendizaje autom\u00e1tico (<em>machine learning<\/em>) va a cambiar no solo el mundo de los negocios, sino tambi\u00e9n la sociedad y la forma en que vivimos. Pero, al mismo tiempo, debemos rebajar unas expectativas demasiado elevadas, que no se corresponden con el estado de la ciencia en la actualidad.<!--more--><\/p>\n<p>Durante a\u00f1os, la ciencia-ficci\u00f3n nos present\u00f3 un futuro en que los robots eran inteligentes y los c\u00edborgs, mezcla de humano y m\u00e1quina, eran frecuentes. El ser humano es muy poco h\u00e1bil al proyectar el futuro; como dijo Bill Gates, tendemos a sobrevalorar el cambio a corto plazo, al tiempo que infravaloramos el cambio a largo plazo. Esta forma de proyectar al futuro, sumada a la tercera ley de Clark, seg\u00fan la cual cualquier tecnolog\u00eda suficientemente avanzada es indistinguible de la magia, nos hace tener una visi\u00f3n poco realista del futuro de la inteligencia artificial.<\/p>\n<p>La realidad es que la inteligencia artificial es una disciplina a\u00fan muy joven: solo tiene setenta a\u00f1os (es muy poco tiempo para el desarrollo de una ciencia con un objetivo tan ambicioso) y no ha conseguido realizar avances sustanciales en el plano cient\u00edfico en las \u00faltimas d\u00e9cadas. El cambio que estamos experimentando es debido a la disponibilidad de datos y a la capacidad de computaci\u00f3n, pero no al avance cient\u00edfico necesario para desarrollar una IA fuerte (<em>strong AI<\/em>), que sea equiparable a la inteligencia humana.<\/p>\n<p>Las m\u00e1quinas \u02ddinteligentes\u201d y los robots, en realidad, realizan tareas repetitivas y muy espec\u00edficas en un dominio muy concreto; estamos a\u00fan muy lejos de crear m\u00e1quinas emp\u00e1ticas, o de que las m\u00e1quinas desarrollen el sentido com\u00fan, comprendan o puedan experimentar la realidad. De momento, la inteligencia humana es demasiado compleja para ser dise\u00f1ada e implementada en una m\u00e1quina. Para llegar a la singularidad (ese punto en que las m\u00e1quinas tengan una capacidad cognitiva equiparable a la de los humanos), no basta con un incremento exponencial de la tecnolog\u00eda y los datos, sino que se requiere un paradigma cient\u00edfico completamente nuevo. Y, por suerte o por desgracia, somos muy lentos (lineales, pero no exponenciales) realizando descubrimientos cient\u00edficos de primer orden.<\/p>\n<p><strong>Tambi\u00e9n puedes leer:<span>\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.forbes.com.mx\/tu-empresa-esta-lista-para-la-inteligencia-artificial\/\">\u00bfTu empresa est\u00e1 lista para la inteligencia artificial?<\/a><\/strong><\/p>\n<p>Actualmente, las m\u00e1quinas pueden resolver problemas, completar una tarea o desempe\u00f1ar otras funciones cognitivas, aplicadas a un dominio muy restringido, pero ello est\u00e1 muy lejos de alcanzar la versatilidad y las caracter\u00edsticas de la mente humana ya que, para tener verdadera inteligencia humana, han de ser capaces de experimentar la conciencia y comprender el mundo que les rodea. Y, como dijo el fil\u00f3sofo y escritor estadounidense Daniel Dennett, estamos creando m\u00e1quinas muy competentes sin ninguna comprensi\u00f3n.<\/p>\n<p>Ello no quiere decir que la Cuarta Revoluci\u00f3n Industrial, basada en la digitalizaci\u00f3n y en la inteligencia artificial, sea poca cosa: genera disrupci\u00f3n en todas las industrias y sectores. Debe percibirse como una ventaja para la humanidad, como una oportunidad, puesto que nos empodera al convertirla en una herramienta para el desarrollo humano. Kasp\u00e1rov, campe\u00f3n de ajedrez, al ganar a una m\u00e1quina con la ayuda de otra menos potente, demostr\u00f3 que el binomio hombre-m\u00e1quina es el m\u00e1s poderoso. Las m\u00e1quinas no son ni ser\u00e1n una amenaza, sino una herramienta para hacer m\u00e1s y mejores cosas.<\/p>\n<p>En este sentido, los humanos delegaremos en las m\u00e1quinas aquellas tareas repetitivas que no a\u00f1adan demasiado valor humano a nuestras actividades y que puedan ser automatizadas (los robots pueden hacer este tipo de tarea de forma mucho m\u00e1s eficaz que las personas). Los profesionales tendr\u00e1n as\u00ed m\u00e1s recursos y podr\u00e1n dedicarse a otro tipo de tareas, m\u00e1s sofisticadas y creativas, y ello generar\u00e1 grandes cambios en el mercado laboral.<\/p>\n<p>Por ejemplo, el aprendizaje<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em>, que trata los datos y los convierte en conocimiento, permite crear nuevos modelos de negocio disruptivos, gracias al aprovechamiento de este conocimiento. La aplicabilidad de la inteligencia artificial se convierte en un aspecto clave, y por ello cada vez resulta m\u00e1s necesario que nos preguntemos c\u00f3mo y para qu\u00e9 aplicamos esta tecnolog\u00eda y este aprendizaje autom\u00e1tico. Un buen ejemplo de c\u00f3mo aplicar el<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<span>\u00a0<\/span><\/em>para mejorar el mundo es el programa \u201cAI for Good\u201d de las Naciones Unidas, que prev\u00e9 alcanzar los ODS en 2030 gracias a la implementaci\u00f3n de la inteligencia artificial.<\/p>\n<p>Y, al mismo tiempo, cabe mencionar que la aplicabilidad de la IA presenta varios desaf\u00edos. Por ejemplo, Eli Pariser, en su libro<span>\u00a0<\/span><em>El filtro burbuja<\/em>, explica que, tras la selecci\u00f3n de informaci\u00f3n mediante algoritmos de las grandes empresas de internet o de cualquier portal de noticias, los buscadores y las redes sociales se est\u00e1n convirtiendo en c\u00e1maras de resonancia. Ello, a su vez, genera otros efectos imprevistos en el comportamiento social de las personas. Cada vez estamos m\u00e1s localizados y rodeados del mismo tipo de informaci\u00f3n y de personas, lo cual tiene consecuencias negativas para nuestro desarrollo intelectual.<\/p>\n<p>Ello demuestra que necesitamos crear marcos reguladores para evitar los efectos m\u00e1s negativos de la IA, como amenazas relacionadas con la protecci\u00f3n de los datos, la poca o nula transparencia sobre el funcionamiento de los procesos de<span>\u00a0<\/span><em>machine learning<\/em><span>\u00a0<\/span>o las desigualdades sociales derivadas de una IV Revoluci\u00f3n Industrial que avanza a una velocidad nunca vista. Es el momento de plantearnos no tanto el desarrollo tecnol\u00f3gico, sino m\u00e1s bien para qu\u00e9 queremos este desarrollo. Sin duda, estamos ante una oportunidad hist\u00f3rica para hacer un mundo mejor para todos, pero el debate debe seguir existiendo.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Forbes<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>No cabe ninguna duda de que la Inteligencia Artificial (IA) y, concretamente, el aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) va a cambiar no solo el mundo de los negocios, sino tambi\u00e9n la sociedad y la forma en que vivimos. 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