Cuatro cositas sobre inteligencia artificial

Si la inteligencia es la capacidad de tomar decisiones en entornos cambiantes, basada en química y biología del carbono, la inteligencia artificial debería ser algo parecido, basado en química del silicio (aquello de lo que están hechos los transistores).

La inteligencia artificial (“IA” o “AI” en correcto inglés) debe ser algo así como un algoritmo programado por un humano que puede automodificarse en base a un aprendizaje en múltiples situaciones de un entorno determinado.

Por ejemplo, en base a “ver” caras, sin establecer patrones previos, poder reconocer caras humanas e incluso diferenciar caras individuales;  en base a “ver” situaciones reales de movimiento de vehículos,  tomar decisiones de conducción automática;  en base a “ver” imágenes médicas de “normalidades” y de patologías, diagnosticar patologías;  en base a “ver” software analítico de interacciones de partículas, “decidir” si una interacción se debe a colisión de materia oscura.

Me ahorro la inteligencia artificial en redes sociales, algoritmos aprendiendo de comportamientos humanos, no solo estadísticos, sino aplicados individualmente. Pueden preguntar a Google, a Facebook o a Amazon. Los descreidos pueden revisar como google maps les hace propuestas del recorrido. O facebook de contactos. O Amazon de productos.

¿Quien es el rey? Obviamente no las compañías “over the top” que “sólo” buscan ganar dinero con publicidad dirigida, o con la venta de tus datos a compañías de publicidad dirigida, sino los Gobiernos, tanto el gobierno “democrático” de los USA (pregunten a Snowden), como el gobierno tecnocrático de China (no hace falta que pregunten). Gana China.

Por cierto, China ya ha despertado, y va por delante de los USA en “IA” y en “quantum computing”. Si alguien quiere ir al futuro, que vaya a China.

¿Qué tiene la IA?

Mucha potencia de cálculo, que durará 10 años más hasta que la ley de Moore colapse.

Un mercado creciente.

Mucho consumo de energía.

¿Qué le falta a la IA?

Primero, darle eficiencia al aprendizaje, que se parezca más al aprendizaje natural, el de los niños. Vamos, mejorar el “deep learning”.

Segundo, que el aprendizaje no se limite a las situaciones actuales, si no, se perpetúan los prejuicios (la IA sale racista y machista).

Tercero, que el entorno de aprendizaje no sea cerrado, si no, se “aprende” sólo un entorno y la inteligencia “debería” ser tranversal.

Cuarto, que se incluya  en la ecuación “la parte derecha del cerebro”, aquella (dicen) de las emociones, las intuiciones, el arte.

Y que “los dioses”, los antiguos (aunque no sabemos de que elemento químico están hechos), nos cojan confesados. Los dioses nuevos están llegando.

Ramon Palacio

Ingeniero

Junio de 2019

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