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21/02/2017 | Análisis: Los miedos sobre la inteligencia artificial

De Nuestra Redacción

La industria de la tecnología se enfrenta a las ramificaciones que sacuden al mundo de la inteligencia artificial. Ahora hay un reconocimiento de que la IA modificará el funcionamiento de las sociedades, desde la educación y el empleo hasta cómo se recopilarán datos sobre las personas.

 

El aprendizaje automático, una forma de reconocimiento avanzado de patrones que permite a las máquinas hacer juicios analizando grandes volúmenes de datos, podría complementar en gran medida al pensamiento humano. Pero estas crecientes capacidades han provocado temores casi parecidos a Frankenstein sobre si los desarrolladores pueden controlar sus creaciones.

Los fracasos de los sistemas autónomos -como la muerte el año pasado de un automovilista estadounidense en un automóvil parcialmente self-driving de Tesla Motors- han llevado a un enfoque de la seguridad, dijo Stuart Russell, profesor de computación y experto en IA en la Universidad de California, Berkeley. "Ese tipo de evento puede retrasar a la industria un largo camino, por lo que hay un interés económico muy directo aquí", dijo.

Junto a la inmigración y la globalización, los temores de la automatización impulsada por la IA alimentan la ansiedad pública por la desigualdad y la seguridad en el empleo. La elección de Donald Trump como presidente de Estados Unidos y el voto del Reino Unido para abandonar la UE fueron motivados en parte por tales preocupaciones, se lee en Financial Times. Mientras algunos políticos afirmas que las políticas proteccionistas ayudarán a los trabajadores, muchos expertos de la industria dicen que la mayoría de las pérdidas de puestos de trabajo son causadas por el cambio tecnológico, en gran medida la automatización.

Las elites globales -aquellas con altos ingresos y niveles educativos, que viven en ciudades capitales- son considerablemente más entusiasmadas con la innovación que la población en general, según la encuesta FT/Qualcomm Essential Future. Esta brecha, a menos que sea abordada, continuará causando fricción política.

Vivek Wadhwa, un empresario y académico estadounidense que escribe sobre la ética y la tecnología, cree que la nueva ola de automatización tiene implicaciones geopolíticas: "las empresas de tecnología deben aceptar la responsabilidad de lo que están creando y trabajar con los usuarios y los responsables políticos para mitigar los riesgos y los impactos negativos. Deben hacer que su gente pase tanto tiempo pensando en lo que podría salir mal como lo hacen los productos hyping”.

La industria se está preparando para una reacción negativa. Los avances en IA y robótica han llevado a la automatización a áreas de trabajo white-collar, como el papeleo legal y el análisis de datos financieros. Un 45% del tiempo de trabajo de los empleados estadounidenses se dedica a tareas que podrían automatizarse con las tecnologías existentes, según el estudio McKinsey.

Se han creado iniciativas industriales y académicas para asegurar que la IA funcione para ayudar a las personas. Estos incluyen el Partnership on AI to Benefit People and Society, establecido por empresas como IBM, y un esfuerzo de 27 millones de dólares en Harvard y Massachusetts Institute of Technology. Grupos como Open AI, apoyado por Elon Musk y Google, han avanzado, dijo el Prof. Russell: "Hemos visto papers...que abordan el problema técnico de la seguridad".

Hay ecos de esfuerzos pasados para tratar las complicaciones de una nueva tecnología. Satya Nadella, directora ejecutiva de Microsoft, lo compara con 15 años atrás cuando Bill Gates reunió a los desarrolladores de su compañía para combatir el malware informático. Su iniciativa de "computación confiable" fue un momento decisivo. En una entrevista, Nadella dijo que esperaba hacer algo similar para asegurar que la IA trabaje en beneficio de los humanos.

Al presenta algunos problemas espinosos, sin embargo. Los sistemas de aprendizaje automático derivan de grandes cantidades de datos. Eric Horvitz, director ejecutivo de Microsoft, dijo a una audiencia del Senado de Estados Unidos a finales del año pasado que estos conjuntos de datos pueden estar sesgados. “Muchos de nuestros conjuntos de datos han sido recopilados...Con suposiciones que no podemos entender profundamente, y no queremos que nuestras aplicaciones machine-learned...amplifiquen los sesgos culturales", dijo.

El año pasado, una investigación de la organización ProPublica encontró que un algoritmo usado por el sistema de justicia de Estados Unidos para determinar si los acusados criminales eran propensos a reincidir, tenía un sesgo racial. Los acusados negros con un bajo riesgo de reincidencia eran más propensos que los blancos a ser etiquetados como de alto riesgo.

Una mayor transparencia es un camino a seguir, por ejemplo, dejando claro qué información han utilizado los sistemas de IA. Pero los "procesos de pensamiento" de los sistemas de aprendizaje profundo no son fáciles de auditar. Horvitz dice que tales sistemas son difíciles de entender para los humanos. "Necesitamos entender cómo justificar [sus] decisiones y cómo es hecho el pensamiento". Como la IA llega a influir en más decisiones gubernamentales y empresariales, las ramificaciones serán generalizadas. "¿Cómo podemos asegurarnos de que las máquinas que entrenamos no perpetúan y amplifican los mismos sesgos humanos que asolan a la sociedad?", pregunta Joi Ito, director del Media Lab del MIT.

Ejecutivos como Nadella creen que la mezcla de supervisión del gobierno -incluyendo, por implicación, la regulación de los algoritmos- y la acción de la industria será la respuesta. Él planea crear una junta de ética en Microsoft para hacer frente a cualquier pregunta difícil lanzada por IA. Él dijo: "Yo quiero...una junta de ética que dice: si vamos a usar IA en el contexto de cualquier cosa que esté haciendo predicción, eso puede tener impacto social...que no vienen con algún sesgo construido".

Asegurar que los sistemas de IA beneficien a los humanos sin consecuencias no deseadas es difícil. La sociedad humana es incapaz de definir lo que quiere, dice el profesor Russell, por lo que las máquinas de programación para maximizar la felicidad del mayor número de personas son problemáticas. Este es el llamado "problema de control" de IA: el riesgo que las máquinas inteligentes busquen objetivos arbitrarios de manera única incluso cuando no sea deseables. "La máquina tiene que permitir la incertidumbre acerca de lo que realmente quiere el ser humano", dijo Russell.

Sin embargo, los comités de ética no resolverán las preocupaciones acerca de la IA de tomar los puestos de trabajo. Los temores de una reacción violenta fueron evidentes en el Foro Económico Mundial de este año en Davosxfhds, mientras los ejecutivos agonizaban sobre cómo presentar la IA. La respuesta común fue decir que las máquinas harán que muchos trabajos sean más satisfactorios, aunque otros trabajos podrían ser reemplazados.

Las cinco tecnologías disruptivas

1-Biotecnología. Desde principios de los años 2000, el costo de secuenciación de un genoma humano -la determinación del orden preciso de los nucleótidos dentro de las moléculas de ADN que define quiénes somos -ha disminuido drásticamente. Un genoma que costó 100 millones de dólares para la secuencia en 2001 puede ser secuenciado por aproximadamente de 1.000 dólares.

Este desplome de costos, junto con los plazos más cortos para la secuenciación del ADN, ha llevado a una revolución de la biotecnología: el hacking de genes, o la capacidad de activar y desactivar genes y manipular la biología a nuestro favor. La rama más radical de esta nueva tecnología es la "edición de genes"- un proceso mediante el cual nuestro código de ADN se puede cortar y pegar usando "tijeras" moleculares para una variedad de aplicaciones, incluyendo curar enfermedades como los cánceres y HIV. Hasta hace poco, intercambiar el código era un proceso arduo. Una nueva herramienta de cut-and-paste de ADN conocida como Crispr ha hecho que el proceso sea inesperadamente simple. Crispr se ha utilizado para crear cepas de trigo y arroz resistentes a la enfermedad, alterar la levadura para producir biocombustibles y revertir la ceguera en animales. EN última instancia, podría ser utilizado para editar defectos de los embriones humanos.

 

2. Inteligencia artificial. La inteligencia artificial no es ciencia ficción: ya está incrustada en los productos que usamos todos los días. El asistente Siri de Apple, las recomendaciones de libros de Amazon, el feed de noticias de Facebook y la lista de descubrimientos de música de Spotify son ejemplos de servicios impulsados por algoritmos de aprendizaje automático. Esta ciencia de décadas de antigüedad está disfrutando de un renacimiento hoy debido a la avalancha de datos creados por los smart phones y sensores, y el poder de la supercomputación que está disponible para obtener datos. Según la firma de investigación de tecnología Tractica, el mercado de IA crecerá de 643.7 millones de dólares en 2016 a 36.8 billones de dólares para 2025.

Las técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales supuestamente imitan el cerebro humano: detectan patrones amplios en enormes conjuntos de datos con el fin de etiquetar imágenes, reconocer voces y tomar decisiones. El siguiente paso es la inteligencia general artificial: un algoritmo que no tendrá que ser enseñado una habilidad específica, como una partida de ajedrez o un nuevo idioma, pero adquirirá a través de ensayo y error, al igual que lo hace un niño. Compañías como DeepMind, con sede en Londres, propiedad de Google, y otras empresas están trabajando para que esto sea una realidad.

 

3. Energía renovable. Esto tiene como objetivo mantener la temperatura media global de subir más de 2C por encima de los niveles pre-industriales e intentar mantener el aumento de 1.5C. Mantener esa promesa requerirá más investigación sobre la energía renovable durante la próxima década. En energía, los investigadores están tratando de construir un reactor de fusión nuclear que aproveche el mismo proceso que hace que el sol emita luz y calor para crear una fuente de energía limpia. Una asociación intergubernamental está construyendo un reactor de fusión de 19 billones de dólares, ITER, en Francia. Otras innovaciones incluyen la fotosíntesis artificial para hacer hidrocarburos en los laboratorios a los autos de energía, y la energía eólica de high-altitude que implica cometas y global de aire caliente que actúan como aerogeneradores aéreos.

Islandia está invirtiendo en tecnología geotérmica, perforando subterráneamente para obtener energía del calor. Hace treinta años comenzó usando recursos geotérmicos para calentar pueblos y ciudades. Ahora, los sistemas de electricidad y calefacción de todo el país se alimentan casi en su totalidad con energía renovable, incluida la geotérmica y la hidroeléctrica.

 

4-Conectividad. El WiFi -un staple de los hogares que los niños modernos dan por sentado- cumplió 25 años el pasado mes de septiembre. A medida que más objetos se conectan a la "Internet de las cosas" -unos 50 billones de ellos para 2020, según las estimaciones de la empresa de tecnología Cisco. El futuro del WiFi se encuentra en la reducción de la electricidad que drena los dispositivos habilitados para internet.

Una innovación, inventada por los estudiantes de la Universidad de Washington en Seattle, es conocida como "WiFi pasivo", que según sus inventores consume 10.000 veces menos energía. Actualmente es más lento que la banda ancha doméstica normal, pero funcionaría bien para aplicaciones como los termostatos inteligentes o bombillas. La comunidad WiFi también está buscando desarrollar bandas de mayor frecuencia que se utilizarían en un rango limitado, como en una casa o en un automóvil. En última instancia, el WiFi mismo podría ser reemplazado por una nueva alternativa súper rápida llamada Li-Fi, que utiliza la luz para transmitir información a través del aire, en lugar de las ondas de radio. Las bombillas de luz actuarían como enrutadores para esta tecnología. Un estudio piloto a principios de este año encontró que un prototipo Li-Fi podrían enviar datos a 100 veces más rápido que el Wi-Fi, permitiendo que docenas de películas se descarguen en minutos.

5-Aplicaciones inteligentes. Casi dos tercios de la población humana está conectada a internet a través de teléfonos inteligentes, pero estos dispositivos no son el único portal a la web. En 2016, había 6.400 millones de cosas conectadas -excluidos PC, teléfonos y tablets- en uso en todo el mundo, un 30% más que el año anterior, según el analista tecnológico Gartner. El internet de las cosas, como se sabe, es este universo de objetos, desde los automóviles hasta las impresoras, bombillas a termostatos, que ya no son "dumb", cosas estáticas: pueden aprender sus hábitos y ser controlados remotamente usando una aplicación.

La aplicación inteligente estereotipada es el refrigerador auto-almacenado que repone automáticamente tu leche. Esta innovación reemplazará mucho más que la prueba del olfato. Los autos ahora son computadoras, ejecutando más líneas de código que la nave espacial Apolo 11 en su camino a la luna. A medida que estas computadoras se vuelven más inteligentes, los automóviles se conducirán, reduciendo potencialmente las muertes relacionadas con el tráfico. Los sensores inteligentes también pueden transformar la industria, por ejemplo, mediante el monitoreo de mercancías durante el transporte, ayudando a las empresas utility a medir el uso de energía y a las empresas de logística para realizar el seguimiento de los vehículos a largas distancias.

Offnews.info (Argentina)

 



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