Dos debates sobre la inteligencia artificial

Como dijo el antiguo jefe de datos de Facebook, Jeff Hammerbacher: ¡°Las mejores mentes de mi generaci¨®n se dedican a pensar c¨®mo hacer que la gente pinche anuncios. Es un asco¡±. La frase puede ser producto de un berrinche, pero tambi¨¦n describe con exactitud una tendencia agobiante del desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Quienes mandan aqu¨ª son las mismas tecnol¨®gicas de Silicon Valley que controlan todo lo dem¨¢s: las omnipresentes GAFA (Google, Amazon, Facebook y Apple) junto a las no menos ubicuas IBM y Microsoft est¨¢n monopolizando el campo de la inteligencia artificial, y decidiendo casi por entero la direcci¨®n de las investigaciones en el sector. Lee en Materia c¨®mo estos gigantes tecnol¨®gicos contratan a los mejores cerebros de los departamentos universitarios, compran las startups en cuanto asoman la cabeza con una idea nueva y dirigen el desarrollo del campo, como es l¨®gico, a la satisfacci¨®n de sus intereses comerciales. Sea un asco o no, es lo que hay.

Un segundo debate, causado tambi¨¦n por el flujo masivo de cient¨ªficos de todas las ¨¢reas al desarrollo industrial de la inteligencia artificial, es el uso solvente de estas tecnolog¨ªas. Aunque los gigantes tecnol¨®gicos no destacan precisamente por su transparencia, algunos de sus expertos comparten de vez en cuando con la comunidad cient¨ªfica un destilado de su arte. Es el caso de Patrick Riley, cient¨ªfico de la computaci¨®n de Google, que aboga en Nature por la adopci¨®n de unos est¨¢ndares internacionales en la investigaci¨®n en IA y la manera adecuada de informar sobre ella.

Aqu¨ª no estamos hablando de pinchar anuncios ni de ninguna otra cosa que d¨¦ asco, sino de una tecnolog¨ªa que empieza a resultar muy valiosa en el dise?o de f¨¢rmacos y otras mol¨¦culas, en la mejora del diagn¨®stico m¨¦dico y en aspectos tan b¨¢sicos de la ciencia como el descubrimiento de nuevas part¨ªculas elementales. Un problema central es la ¡°caja negra¡± de los algoritmos. Hemos conocido en estos a?os unos sistemas de aprendizaje autom¨¢tico (machine learning) verdaderamente asombrosos, como AlphaGo Zero, que no solo aprendi¨® a jugar al Go por s¨ª solo, sino que descubri¨® unas estrategias abstractas de alto nivel que se les hab¨ªan escapado a los grandes maestros durante siglos. La paradoja es que no sabemos bien c¨®mo funcionan estos algoritmos, que se comportan en este sentido como cajas opacas a nuestro entendimiento.

¡°Muchos de los algoritmos son tan complicados¡±, dice Riley, ¡°que es imposible inspeccionar todos los par¨¢metros o razonar sobre la forma exacta en que los inputs se han manipulado¡±. Este cient¨ªfico de Google prev¨¦ que, a medida que estos algoritmos se extienden a cada vez m¨¢s sectores cient¨ªficos e industriales, aumentar¨¢n las conclusiones err¨®neas y las interpretaciones sesgadas, y buena parte de los esfuerzos de investigaci¨®n acabar¨¢n en un callej¨®n sin salida.

He aqu¨ª dos grandes debates sobre la inteligencia artificial que recorren el mundo. Es importante que te sumerjas en ellos.

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