{"id":17493,"date":"2019-08-05T08:53:10","date_gmt":"2019-08-05T14:53:10","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17493"},"modified":"2019-08-05T08:53:34","modified_gmt":"2019-08-05T14:53:34","slug":"los-limites-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-limites-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Los l\u00edmites de la IA"},"content":{"rendered":"

Tras a\u00f1os de silencioso letargo la Inteligencia Artificial despert\u00f3 y su impacto comenz\u00f3 a ser una realidad imposible de disimular. Si bien hubo mejoras en los algoritmos, el punto de inflexi\u00f3n se dio m\u00e1s por una maduraci\u00f3n de tecnolog\u00edas que por la aparici\u00f3n de un nuevo Einstein de los datos. No hubo un paradigma cient\u00edfico nuevo. Son las mismas tecnolog\u00edas basadas en ciencia estad\u00edstica aburrida que ya exist\u00edan en los 70 con algunas mejoras que hicieron la diferencia gracias al cloud y a la disponibilidad de capturar todo tipo de datos de formas m\u00e1s eficientes. Una combinaci\u00f3n del software y el hardware de nuestra \u00e9poca era lo que faltaba para formar el nido que haga eclosionar a los algoritmos de IA.<\/span><\/p>\n

Los diferentes sabores del machine learning y redes neuronales hoy pululan en soluciones de todo tipo. Los venture capitalist mueren por encontrar una startup de IA. Los triunfos de la IA se muestran por doquier pero no parec\u00eda pasar lo mismo con sus derrotas. Hasta que a IBM, al menos en lo medi\u00e1tico, el mayor precursor global en IA, se le ocurri\u00f3 intentar correr el riesgo de meterse en un juego cuyas reglas no son tan claras. Y perdi\u00f3. Pero vayamos al principio.<\/p>\n

Las victorias de IBM hab\u00edan sido claras y cada una hab\u00eda dado comienzo a una nueva era dentro de la IA. El primer batacazo lleg\u00f3 en 1997 cuando IBM Deep Blue derrot\u00f3 a Kasparov, culminando una l\u00ednea de IA abierta desde sus inicios en la d\u00e9cada del 50 y que ya ofrec\u00eda soluciones para el p\u00fablico general desde finales de los 70. En una transici\u00f3n de programas cada vez mas sofisticados se lleg\u00f3 a un match no objeto de pol\u00e9micas en el cual Kasparov hab\u00eda sido derrotado. El mismo Kasparov a pesar de objetar varias cosas del match se dio cuenta que s\u00f3lo era cuestion de tiempo y que m\u00e1s fuerza computacional necesariamente lo dejar\u00eda fuera del juego.<\/p>\n

Los sistemas de IA avanzaron tanto que pronto sistemas instalados en un simple smartphone eran superiores a cualquier jugador humano. Pero la IA sigui\u00f3 evolucionando por un nuevo camino que ya no usaba la experiencia humana sino el aprendizaje autom\u00e1tico. As\u00ed, el sistema de Google Alpha Go primero derrot\u00f3 al mejor jugador humano de Go. Poco tiempo despu\u00e9s a finales de 2017 sucedi\u00f3 algo notable: el sistema Alpha solo conociendo las reglas del ajedrez, sin tener ning\u00fan otro conocimiento adicional m\u00e1s que la experiencia acumulada de jugar contra s\u00ed mismo, se enfrent\u00f3 con stockfish, el sistema de IA m\u00e1s avanzado en ajedrez, muy superior a cualquier jugador viviente, y lo derrot\u00f3 de forma contundente. La IA empez\u00f3 a tener varios niveles y el aprendizaje autom\u00e1tico alcanz\u00f3 su momento de gloria independiz\u00e1ndose de cualquier experiencia humana anterior como pod\u00eda ser el conocimientos de aperturas que estaban embebidos en sistemas como stockfish.<\/span><\/p>\n

Frente a este panorama IBM se decidi\u00f3 por su mayor apuesta: ganarle un debate al mejor especialista en la materia. Ya 2012 hab\u00eda logrado con IBM Watson algo incre\u00edble al ganar Jeopardy, un juego donde hay que encontrar la pregunta correcta que mejor se corresponda con la descripci\u00f3n que se revela en el momento. Un juego que tiene ciertos grises y un alto nivel de sem\u00e1ntica. Pero donde la velocidad juega un papel importante. IBM compenz\u00f3 su falta de sem\u00e1ntica con su alta velocidad; defini\u00f3 muy bien su estrategia de cu\u00e1ndo y c\u00f3mo contestar primero. Y gan\u00f3 las partidas. Pero el caso del debate no era el mismo. Esta criatura era diferente. Si bien las reglas son claras y se pueden parecer a un juego, sea Jeopardy o un ajedrez, no son tan f\u00e1ciles los resultados ya que estos dependen de convencer al p\u00fablico. O sea es claro de qu\u00e9 se trata el juego pero ya no es tan claro c\u00f3mo se obtiene la victoria. Empatizar y convencer al p\u00fablico requiere de habilidades m\u00e1s complejas que jugar una partida de ajedrez o responder antes una consigna.<\/span><\/p>\n

Cuando el juego, sus reglas y los procesos de decisi\u00f3n y de c\u00f3mo se dan los resultados son claros estamos en las tierras de la IA. Ah\u00ed estamos sin l\u00edmites. La IA puede llegar a lugares que nosotros jam\u00e1s podremos so\u00f1ar. Pero muchas de las tierras que habitamos no son esas, y no tenerlo claro puede hacernos entrar en errores cuyas consecuencias ni siquiera sospechamos.<\/span><\/p>\n

Uno de los problemas m\u00e1s profundos que enfrentamos con la IA es que nos puede dar, como en el caso del ajedrez, el mejor resultado pero es completamente incapaz de explicarnos el porqu\u00e9. Nuestra capacidad anal\u00edtica se ve completamente opacada con la IA. No estamos acostumbrados a eso. Incluso lo mismo est\u00e1 pasando en ciencias. Stephen Wolfram muestra en su libro\u00a0<\/span>The New Kind of Sciencie<\/i>\u00a0que una variedad de c\u00f3mputo, los aut\u00f3matas celulares, que se definen por reglas sencillas, pero que al retroalimentar sus resultados producen comportamientos muy complejos pueden explicar fen\u00f3menos sin tener leyes, es decir sin conocer el aspecto anal\u00edtico de la ciencia. Tal fen\u00f3meno, por ejemplo el clima, es as\u00ed y uno podr\u00eda prededir que es as\u00ed con un aut\u00f3mata celular pero sin conocer las leyes cient\u00edficas subyacentes como el caso de la ley de la gravitaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

No poder entender a qu\u00e9 se debe el resultado que nos da la IA es ciertamente un l\u00edmite que hay que estar dispuesto a franquear. Es la confianza ciega de que la IA ve m\u00e1s que nosotros aunque no nos pueda explicar el porqu\u00e9 que tanto necesitamos.<\/span><\/p>\n

Pero tanto redes neuronales como machine learning requieren datos, en particular datos limpios. Y en el caso de las redes neuronales much\u00edsimos datos. Adem\u00e1s de por supuesto un buen tiempo de entrenamiento. Pero aun teniendo todo hay que entender que la IA requiere que se le defina bien el juego, que sepamos sus reglas y los procesos asociados. El debate de IBM fue toda una lecci\u00f3n en este sentido. Al humano, Harish Natarajan, le toc\u00f3 adem\u00e1s la consigna m\u00e1s dificil. Se trataba de convencer a la gente que el Estado no deb\u00eda destinar fondos p\u00fablicos a la educaci\u00f3n del jard\u00edn de infantes, casi un disparate. Algo indefedible. Es muy f\u00e1cil ya no solo para IBM sino para cualquiera buscar datos en la web y mostrar desde muchos puntos de vista la importancia de contar con una educaci\u00f3n inicial garantizada por el Estado. Es s\u00f3lo buscar datos para lo que la gente ya quiere oir. Y adem\u00e1s el propio sesgo cognitivo hace que uno ni escuche datos que refuten la propia idea que uno ya tiene. Pero IBM perdi\u00f3. Y perdi\u00f3 no s\u00f3lo por la genialidad de Natarajan. Perdi\u00f3 porque la regla de c\u00f3mo obtener el resultado no estaba escrita. Nadie sabe como convencer a los humanos y cuando alguien lo sabe y logra el ansiado hackeo del cerebro pasa un tiempo y los humanos se resetean y as\u00ed hemos ido cambiando de reyes y de pol\u00edticos y sus paradigmas.<\/span><\/p>\n

O sea IBM habr\u00e1 seguido un patron general, una regla conocida, por ej presentar de forma contundente los datos a favor y en contra. Pero el programa no puede encontrar la regla que no existe, no puede inventar una regla a condici\u00f3n de que eso ya fuera lo que buscara. Si las reglas de juego no est\u00e1n claras la inventiva humana, como se vio en el debate prevalece. Porque por ah\u00ed en este caso no hay que buscar tantos datos. Por ah\u00ed alcanza con dos o tres palabras. Por ahi alcanza s\u00f3lo con un ejemplo. Muchas veces simplemente no sabemos qu\u00e9 es lo que hay que hacer antes de que efectivamente nos encontremos frente al problema. Nosotros jugamos a juegos que muchas veces no conocemos. Son juegos que pueden cambiar de nombre y de reglas a medida que pasan. No son como el ajedrez cuyas leyes no mutan. Porque si hay algo de lo que no podemos deshacernos es del tiempo y su entrop\u00eda, ese aumento del desorden que padece el universo. No sabemos c\u00f3mo ser\u00e1 el ma\u00f1ana.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ciertamente hay aspectos automatizables. La luna por ejemplo da vueltas alrededor de la tierra. Pero si lo estudiamos en detalle, la luna se va alejando unos cent\u00edmetros cada a\u00f1o y llegar\u00e1 el dia que nos abandone y ah\u00ed nacer\u00e1 el caos de lo impredecible. Todos esos juegos que no podemos definir hasta que suceden. Esa reglas que cambian apenas aparecen. Eso que en definitiva es la esencia de la vida misma no pertenece a las tierras del IA. Olvidar, algo justamente contrario a lo que hacen los sistemas de IA, es una condici\u00f3n, como dice mi amigo Alejandro Malpartida, para la inteligencia humana. Porque en el olvido est\u00e1 nuestro acondicionamiento al nuevo entorno. Delegar entonces la inteligencia en sistemas de IA de lo automatizable tiene sentido en una organizaci\u00f3n, pero eso no quiere decir que debamos esclavizarnos ante los sesgos de la IA. Afortunadamente, los impresionantes \u00e9xitos de la IA que veremos en los pr\u00f3ximos a\u00f1os nos ayudar\u00e1n a entendernos mejor. Y para mi la conclusi\u00f3n ya esta clara: no somos computables.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

CanalAR. (2019, 2 agosto). Los l\u00edmites de la IA. Recuperado 5 agosto, 2019, de https:\/\/www.canal-ar.com.ar\/28098-Los-limites-de-la-IA.html<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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