IBM tiene una larga historia en el campo de la Inteligencia Artificial. De hecho, el inventor de la IA (junto con Marvin Minsky), John McCarthy, trabajó en IBM en el verano de 1955, y allí fue donde conoció a Nat Rochester (director de proyectos de investigación en IBM), al que le pidió ayuda para organizar el que hoy se considera el evento fundacional de la IA, el Workshop del Dartmouth College en 1956.
Inteligencia Artificial y Watson IBM
Desde entonces han sucedido muchas cosas. Vimos el auge y la caída sucesiva de este campo, lo que se dio en llamar el “Invierno de la Inteligencia Artificial”, y ahora (desde 2011, cuando IBM participa en el más famoso concurso de la televisión americana con su sistema Watson, y lo gana), estamos viendo un resurgimiento de la IA, debido fundamentalmente a las siguientes causas:
- Big Data: aparece el tratamiento masivo de datos que permite analizar cantidades ingentes de información de forma paralela
- Cloud: la informática ya no está en el ordenador, sino en la “nube”, de forma que muchas capacidades de IA se proporcionan en modo “servicio” (por ejemplo, Ud. puede aportar su usuario de twitter al servicio de Watson: Personality Insights, y éste le proporciona un análisis de su personalidad
- Potencia de cálculo: se sigue cumpliendo la Ley de Moore enunciada en 1965 (aunque el mismo Gordon Moore ha vaticinado que dejará de cumplirse en 2022 y será sustituida por otra tecnología) que dice que el número de transistores por unidad de superficie se duplica cada dos años. Esto provoca que tengamos más IA en nuestro teléfono móvil en 2019 que toda la que había en el mundo en 1956.
Sistemas Cognitivos
Pero ¿qué son exactamente los Sistemas Cognitivos? Han de tener las siguientes cuatro características:
- Entienden
Emulan los sentidos humanos, por ejemplo la vista. Ya está disponible en la web de Autoglass en Reino Unido la peritación de los daños del vehículo mediante las fotos subidas por el usuario a su sitio web
- Razonan
Aplicando técnicas de razonamiento inductivo y lógica de primer orden y órdenes superiores. Estos sistemas pueden extraer conclusiones de la los datos como lo haría una persona. Son las “reglas de negocio inteligentes”. En el Hospital Memorial Sloan Kettering usan Watson para aconsejar a los médicos en el tratamiento de 11 tipos de cáncer
- Interactúan
Son capaces de “conversar” con el usuario. Por ejemplo ya estamos viendo agentes automáticos en los call center: hablar con los usuarios en lenguaje natural para resolver sus dudas o realizar transacciones. El robot Pepper, de la empresa japonesa Softbank Robotics, interactua de manera empática con los humanos
- Aprenden
Los sistemas cognitivos se basan en técnicas de aprendizaje automático (machine learning) que imita la forma de aprendizaje del cerebro humano (por ejemplo las redes neuronales). En la empresa de explotación de plataformas petrolíferas y gasísticas Woodside usan Watson para almacenar el conocimiento de los ingenieros
Futuro de la Inteligencia Artificial
Un ejemplo de los nuevos avances de la inteligencia artificial es el “Project Debater” presentado por la unidad de Investigación de IBM (IBM Research). Este sistema debate sobre con los seres humanos sobre un tema sin tener conocimiento previo de éste, en lenguaje natural (de momento en inglés), de una forma tan convincente que no es descabellado pensar que pronto acaba sustituyendo a algún tertuliano en los programa de televisión o radio.
O el presentador de la televisión china que presenta las noticias como lo haría un humano, 24 horas al día sin cansarse nunca.
Pero no todo son luces en la IA. Hay científicos, como Ray Kurzweil, que predicen el advenimiento de la “Inteligencia Artificial General” o “Inteligencia Artificial Fuerte”. En su libro de 2005 “La Singularidad está cerca”. Predice que la fecha para la Singularidad Tecnológica, en la cual las máquinas se vuelven más inteligentes que los humanos y dominen el mundo, será 2045. Por eso IBM, en unión de otros gigantes tecnológicos como Amazon, Google, Facebook, Microsoft y Apple, han establecido la organización “Partnership on AI” cuyo objetivo es fomentar las mejores prácticas en Inteligencia artificial, específicamente:
- Safety critical AI: procurar que en campos especialmente críticos en seguridad como Salud y Transporte, la IA tenga unos elevados estándares de seguridad y ética.
- Fair, transparent and accountable AI: los sistemas de IA no deben tener sesgo ni discriminar injustamente a las personas, y deben poder explicar sus decisiones en formato de “caja blanca”
- AI, Labor and the economy. Los sistemas de IA deben ayudar a la economía y no destruir de forma neta el volumen total de puestos de trabajo.
- Collaborations between people and AI systems. Los sistemas de IA deben colaborar y empoderar a los seres humanos.
- Social and societal influence of AI. La Inteligencia Artificial no debe manipular la sociedad, sino ser beneficiosa para ella.
- AI and social good. La IA puede ayudar a las ONG, gobiernos y otras instituciones púbicas y privadas en el bien social.
En resumen, se esperan muchas cosas de la inteligencia artificial en un futuro próximo. Está en nuestras manos hacer que sean buenas para la humanidad y nuestros hijos. Trabajemos por ello.
Javier Díaz Diéguez lleva en el mundo de las Tecnologías de la Información más de 25 años. Es Ingeniero Industrial en Electrónica y Automática por la Escuela Superior de Madrid y diplomado en Administración de Empresas. Imparte clases de Inteligencia Artificial en el Master de Transformación Digital de la Universidad Católica de Ávila. Actualmente trabaja en la multinacional informática IBM: los Servicios Financieros y los Seguros. Javier es un apasionado de la Tecnología y los cambios que están produciendo en nuestro mundo. Está involucrado en diferentes proyectos de Innovación en sus clientes, con el objetivo tanto de transformar sus procesos, adecuándolos al mundo digital, como establecer nuevos modelos disruptivos de negocio.
