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La inteligencia artificial vs la inteligencia humana (y 3)

5. La Inteligencia Artificial necesita regularidad

Los sistemas de inteligencia artificial necesitan estar montados de una manera muy concreta para poder ejecutar órdenes y hacer que la información pase de un lugar a otro de la manera correcta. Los cerebros,en cambio, son únicos en cada uno de nosotros. Al lado del entramado de aproximadamente 100.000.000.000 de neuronas que sostienen nuestro pensamiento,las huellas digitales que sirven para identificarnos en algunos contextos parecen ser todas iguales. Además, nuestro cerebro está cambiando constantemente, incluso mientras dormimos. La gran virtud de nuestro cerebro es que puede funcionar bien en todo momento a pesar de estar sujeto a constantes alteraciones imprevisibles: de ahí que haya sido definido como el sistema más complejo que existe.

6. Su origen es distinto

Cualquier sistema de inteligencia artificial ha sido construido por uno o más agentes intencionales: científicos, programadores, etc. Nuestros cerebros, sin embargo, han sido tallados por la evolución. Eso significa que, mientras que la inteligencia artificial se erige sobre maneras determinadas de codificar la información siguiendo unos patrones y unas operaciones lógicas, nuestro cerebro tiene que apañárselas con un conjunto de células nerviosas que hacen cosas propias de las células nerviosas (valga la redundancia). Si una máquina funciona a partir de instrucciones, el funcionamiento de nuestro cerebro se fundamente en el juego de interacciones que se dan entre neuronas.

7. Somos seres más emocionales que racionales

Puede que esta sea una afirmación precipitada (a fin de cuentas, ¿cómo se mide lo racional y lo irracional?) pero, sin embargo, sí se puede decir que el pensamiento lógico y sistemático está.

Reducido sólo a ciertas situaciones y momentos de nuestro día a día. Mientras que las máquinas dotadas de inteligencia artificial sólo pueden trabajar a partir de argumentos y premisas, en nuestro caso lo normal es saltarse a la torera este paso.

Date cuenta, por ejemplo, de todo lo que estás haciendo ahora. ¿Responde la postura en la que te has sentado a criterios racionales, como la necesidad de mantener la espalda en una posición que no la dañe? ¿O en algún momento has decidido que por encima de tu salud lo que prima es evitar el esfuerzo de mantener la espalda erguida? Es más: ¿has llegado a plantearte alguna vez este tema? Lo cierto es que, aunque el pensamiento racional y la lógica hayan aparecido recientemente en nuestra historia evolutiva, nuestro cerebro sigue siendo más o menos el mismo desde hace 200.000 años.

John Searle ((2014)), discute los argumentos de tipo semántico relacionados con la Inteligencia Artificial, el concepto Inteligencia Artificial. Aclaro a continuación los diversos sentidos en que se puede entender este concepto son:

a) De un modo general, todo lo relacionado con la investigación en ordenadores.

b) En un sentido más restringido, una disciplina concreta, que a veces se opone a la Simulación, y en la que se distinguen dos versiones, la fuerte y la débil (así lo hace el propio Searle).

c) En un sentido más laxo, se puede decir: “John Searle niega la inteligencia artificial”, debiéndose entender con ello que Searle niega que las máquinas, los artefactos creados por el ser humano, puedan ser, o llegar a ser, inteligentes (o a tener mentes, como él prefiere decir).

Sea cual sea el sentido en que se emplee el término,con mayúsculas o minúsculas (“inteligencia artificial” frente a “Inteligencia Artificial”), el contexto permitirá identificarlo sin dificultad. En la bibliografía incluyo todos aquellos libros que he utilizado directamente. Todo aquello que no esté puntualmente referenciado puede considerarse opinión mía,al margen de que sea sostenida por otros autores que no he considerado necesario mencionar (o cuya coincidencia con mis opiniones ignoro). Cuando me he visto obligado a añadir notas de contenido las he puesto a pie de página,para facilitar su lectura.

Conclusiones

El futuro de la experiencia del cliente depende de la combinación de estas dos, diferentes pero complementarias, herramientas.Necesitamos separar los hechos de la ficción, cuando se trata del uso que podemos dar a la IA.

La revista Time escribió recientemente que la Inteligencia Artificial (IA) «es uno de los avances tecnológicos más populares, menos comprendidos y debatidos en los tiempos modernos» y puedo comprender por qué. Por un lado, la IA ya es parte de nuestra vida cotidiana deformas que quizá ni siquiera conocemos (piensen en asistentes digitales como Apple Siri o el Asistente de Google, datos de sensores en automóviles para ayudar con la conducción y el estacionamiento, cámaras de tráfico, etc.)

El co-fundador de Intel, Gordon Moore, predijo en 1965 que el número de transistores por pulgada en los circuitos integrados se duplicaría cada 18 meses y que esa tendencia continuaría al menos durante dos décadas. Hoy, la Ley de Moore sigue vigente y se espera que continúe estándolo con el desarrollo de nuevas tecnologías que permitan fabricar chips de cinco nanómetros. Así, hasta que la miniaturización de los componentes alcance su límite. Cuando Moore hizo sus declaraciones, el chip más complejo contaba con 64 transistores. Hoy, un Pentium IV tiene 55 millones.

La informática ha avanzado enormemente desde sus inicios hace 70 años. La potencia de cálculo se ha estado multiplicando por dos cada 18 meses, siguiendo la ley de Moore. Se cree que, si la ley de Moore se sigue cumpliendo, para el año 2030 la capacidad de cálculo de un procesador corresponderá a la de una persona.

A su vez, la cantidad de información almacenada digitalmente en la actualidad es enorme. Los buscadores como Google almacenan millones de copias de las páginas web existentes, y los servicios de correo delas compañías acumulan por millones nuestros mensajes. Las redes sociales registran cuáles son nuestros intereses y nuestras amistades. Las compañías guardan cualquier información, por insignificante que pueda ser, por si en el futuro les puede ser de alguna utilidad.

Naturalmente, un aumento de la velocidad de computación y una mayor capacidad de almacenaje implicará que los sistemas dispongan de más recursos para tomar decisiones y que estas decisiones se realicen de manera más informada y, a su vez, de manera más personalizada.

La inteligencia artificial está llamada a ser la gran revolución tecnológica de los próximos años no solo en el mundo de la empresa,sino también en el ámbito social, con aplicaciones que van desde la detección precoz del cáncer hasta la lucha contra la deforestación del Amazonas.

Una de las grandes empresas tecnológicas que están apostando con más fuerza por esta tecnología es Google, que recientemente anunció que destinará US$25 M.M millones de dólares a ayudar a organizaciones que usen la inteligencia artificial para “solucionar problemas sociales,humanitarios y medioambientales”.

McDonald, Bob (2018), asegura que una de esas  grandes empresas tecnológicas que están apostando con más fuerza por esta tecnología es Google, que recientemente anunció que destinará 25 millones de dólares a ayudar a organizaciones que usen la inteligencia artificial para “solucionar problemas sociales, humanitarios y medioambientales”.

Mcdonald (2018) Asegura que una de estas aplicaciones,promovida desde dentro mismo de la compañía, es el uso de aprendizaje automático (“machine learning”, en inglés) en un microscopio para ayudar a detectar el cáncer. “Usamos una cámara que recibe las mismas imágenes que el investigador a través del microscopio. Esas imágenes llegan a un ordenador que ha ‘aprendido’ a predecir dónde se encuentran las células del cáncer encaso de que las haya”, indicó McDonald (2018). De esta manera, la máquina se encarga de llevar a cabo una tarea repetitiva y con un elevado coste de tiempo como el análisis de muestras y, en caso de hallar indicios de cáncer, alerta aun investigador humano. Según los responsables del proyecto, la inteligencia artificial puede ser hasta el doble de rápida que el ojo humano, e incluso algo más exacta en la detección de tumores pequeños (micrometástasis).

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

Adarraga, Pablo; Zaccagnini, José Luis (1994). Psicología e Inteligencia Artificial. Madrid: Trotta.

Google: La Inteligencia artificial es salida a muchos problemas .Publicado el: 1 noviembre, 2018, diario Hoy (República Dominicana)

López Takeyas, Bruno. «Introducción a la Inteligencia Artificial. Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo, Tamaulipas México.

Johnson-Laird,Philip N (1993). Human and Machine Thinking (Distinguished Lecture Series). LEA,Inc. 

Mazlish Bruce (1995) La Cuarta Discontinuidad La Coevaluación De Hombres Y Maquinas. Alianza Editorial, Madrid España.

McCarthy, John (2007). «What Is Artificial Intelligence»11 de noviembre de 1956 el seminario de Dartmouth College en Hanover (Estados Unidos).

One Hundred Year Study on Articial Intelligence (AI100),”Stanford University. https://ai100.stanford.edu.

Pinker, S. (2001) Language as an adaptation to the cognitive niche. In M. Christiansen & S. Kirby (Eds.), Language evolution: States of the Art. New York: Oxford University Press. Reforma Sur 2007, C.P. 88250, Nuevo Laredo, Tamps. México.

Salazar-Ceballos, Alexander Universidad del Magdalena. Santa Marta, Colombia.

Searle, J.(1980). Minds, Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences Vol (3), 417-457.

Searle, John (2014). Creando el mundo social: La estructura de la civilización humana. Grupo Planeta España.

Triglia, Adrián (1988) Inteligencia Artificial vs Inteligencia Humana: 7 diferencias. Psicología y Mente.

Acerca del autor

Frank A. Peña Valdes

Profesor adjunto Escuela de Psicología, Facultad de Humanidades y Escuela de Orientación Educativa, Facultad de Ciencias de la Educación Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD. Licenciatura en Psicología, Maestría en Metodología de la Investigación Científica. Especialidad en Psicología del Desarrollo, Maestría en Desarrollo Humano, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Postgrado en Educación Superior, Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC). Estudios Doctorales en Psicología Social, Universidad Central de Madrid (UCM).

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