Sin miedo a la exageración o la grandilocuencia podemos asegurar que estamos viviendo un momento histórico en la era de la información.
La inteligencia artificial (AI), la informática, la robótica y la electrónica son sectores de una interdependencia tan clara como crítica, de crecimientos exponenciales y de una importancia de tan difícil evaluación por lo que significará en nuestro propio futuro como lo fue en su tiempo la electricidad, las computadoras, el descubrimiento del ADN o la construcción del World Wide Web.
En pocos sectores, el tiempo se convierte en una unidad de medida tan relativa. El ritmo en la innovación y los avances que trae consigo, hacen que la equivalencia de un solo año sea la de un siglo de antaño y la de una década, la noche de los tiempos.
Hemos pasado de la concepción clásica de programar un ordenador para que fuese capaz de hacer determinada tarea, a que ellas (las máquinas) puedan aprender de la experiencia.
En mi artículo anterior ya me refería a este “aprendizaje automático" y hacía referencia al nuevo Smartphone S8 de Samsung y a Bixby su asistente artificial. Un nuevo paso para entender hacia dónde nos llevará la tecnología y hacia dónde vamos como sociedad postindustrial.
Ya convivimos con herramientas de este tipo en nuestro día a día. Desde las recomendaciones que nos hacen Netflix o Amazon hasta la capacidad de Facebook para “identificar” las caras de nuestros amigos, o la que utiliza nuestra aplicación favorita de “dating”. Todos son los primeros ejemplos del aprendizaje automático.
Pero, el verdadero caso paradigmático es el del coche “autodirigido” de Google.
"Un automóvil autodirigido no está programado para conducirse a sí mismo", asegura Pedro Domingos, científico de la Universidad de Washington y autor de "El algoritmo maestro: cómo la búsqueda de la última máquina de aprendizaje va a rehacer nuestro mundo".
El coche de Google aprendió a conducir, conduciendo millones de kilómetros, en pruebas, y observando al resto de conductores cómo se enfrentaban a diferentes situaciones (variables).
"Nadie sabe cómo programar un coche para conducir". Por eso, la clave es el aprendizaje automático. Dicho en otras palabras, consiste en permitir que los algoritmos aprendan a través de la experiencia.
Hace algo más de un año, en marzo de 2016, y de nuevo Google hizo historia en la inteligencia artificial cuando a través de un algoritmo, el programa AlphaGo, fue capaz de ganar a un humano, Lee Sedol, en un juego llamado Go. Un juego tradicional chino de una complejidad tal, que las diferentes configuraciones de su tablero son equivalentes a los átomos que hay en todo el universo.
Pero, ¿cómo Google pudo ganar?
La respuesta comienza con la forma de afrontar el problema. Google no “construyó” un programa con las reglas del juego sino que desarrolló un algoritmo muy sofisticado con el que procesar todos los juegos de Go disponibles de los últimos 80 años y, aprender por patrones, en qué se parecen los mejores movimientos.
Es la “autoprogramación” por la búsqueda de datos. Tal vez por eso, Eric Schmidt de Google dice que “cada gran arranque en los próximos cinco años tendrá una cosa en común: el aprendizaje automático”.
Pero, como es de imaginar, no sólo Google está trabajando en este campo. Partiendo del aprendizaje automático existen múltiples experiencias de enorme interés.
Mike Sagar, está empeñado en construir un ordenador que aprenda como lo hace un niño. Quiere desarrollar un “cerebro” que aprenda a través de la interacción social, de las emociones y de sí mismo. Una evidente emulación de nuestro propio proceso de aprendizaje.
Para ello, ha utilizado su experiencia como constructor de simulaciones detalladas de partes del cuerpo humano, en películas como Avatar o King Kong y lo combina con modelos biológicos hiperrealistas junto a programas de inteligencia artificial en un intento de simular la conciencia humana.
El “bebé ordenador” es capaz de reconocer a las personas que interactúan con él, mediante una aplicación de reconocimiento facial. Y de nuevo, no se le programa para que responda a determinadas preguntas, sino que se le enseña cómo responder. En un video,(http://www.businessinsider.com/mike-sagar-realistic-ai-baby-2016-3?utm_content=buffer47454&utm_medium=social&utm_source=pinterest.com&utm_campaign=Pinterest+Phil+via+Buffer), , los instructores o mentores le enseñan un dibujo realista y le preguntan qué es. Su respuesta: “Puppy” (perrito/cachorro).
Parece, casi, ciencia ficción. Pero no es. En un juego de palabras, casi podríamos decir que la ficción es no querer darse cuenta de hasta dónde nos lleva la ciencia.
El segundo ejemplo que me gustaría compartir es la de una compañía española. Si, española. Aquí también contamos con desarrollos de inteligencia artificial y, a diferencia de los anteriores, en muy pocas semanas estará disponible y al alcance de cualquiera de nosotros.
Se trata de Aisoy Robotics, que hace muy poco ha presentado el Aisoy1 KiK, la sexta generación del Aisoy1. Un robot emocional y educativo cuyo nombre es ya una auténtica declaración de principios (SOY INTELIGENCIA ARTIFICIAL).
Aprende de su propia experiencia, de la interacción social con niños y mayores e incluye un motor emocional y un motor de diálogo con el que desarrollar pequeñas charlas para aprender él mismo (captura de datos) y con la ayuda de lo que la marca denomina “Mentor”, favorecer el desarrollo de las distintas “inteligencias” del niño.
Un pequeño, sólo en tamaño, robot social y emocional que es capaz de aprender para adaptarse a las preferencias del usuario. Según sea el comportamiento del niño, Aisoy desarrollará su propio estado de ánimo y un comportamiento único (decisiones y forma de reaccionar).
Pero lo que, personalmente, me parece más prometedor es su capacidad de aprendizaje colectivo. Estos robots podrán conectarse entre sí, a través de la nube, y toda la información (aprendida como la proporcionada por los programas que sus dueños les carguen) será compartida con las demás unidades activas.
El Aisoy1 KiK está basado en la
Raspberry Pi 3, la más potente hasta ahora. Aunque su lanzamiento comercial
será esta primavera, ya se puede reservar en su web por 249€ y 299€, según sea
la autonomía (2h/ 4h) y su capacidad de almacenamiento (8GB/ 16GB) (https://www.aisoy.es/aisoy1.html)
Por todo lo comentado y porque en los últimos años se ha producido un rápido progreso exponencial en la investigación de la inteligencia artificial, existen razones para pensar que ahora estamos muy cerca de un verdadero avance disruptivo.
Este consistiría es que las máquinas “sientan” como lo hacemos nosotros. Según lo comentado por una de las personas que más saben en este campo, Alexi Samsonovich del departamento de cibernética de la Universidad Nacional de Investigación Nuclear de Moscú (MEPhl), "esto implica, principalmente, demostrar que una máquina es capaz de sentir emociones humanas y mostrar una inteligencia socialmente emocional en una variedad de ambientes", pero dejando claro que esto no implica, necesariamente, que lleve aparejado el concepto de conciencia.
La clave está en el desarrollo de sistemas de aprendizaje profundo o redes neuronales.
Dicho de otra forma, programas que simulan procesos de pensamiento/razonamiento similares a los humanos, a través, de un enorme conjunto de datos en el que poder observar similitudes y diferencias en múltiples niveles de organización.
Estas máquinas emocionalmente inteligentes que se están desarrollando en diferentes partes del mundo, se harán realidad en los próximos años.
De hecho, el propio Samsonovich junto a su equipo quiere que su “AI Virtual Actor” sea capaz de crear y fijar metas, hacer planes y construir relaciones sociales de manera autónoma.
Pero antes de que eso suceda, ¿estaremos preparados como individuos y como sociedad?, ¿a qué tipo de barreras nos deberemos enfrentar?, ¿serán psicológicas o tecnológicas?
Lo único seguro es que un nuevo paradigma nos espera y, detrás de él, una gran cantidad de poder computacional para manejar enormes cantidades de datos bajo restricciones de tiempo extremadamente estrictas.
Artículo realizado por Javier Espina Hellín CEO QLC SLP y doctor en Ingeniería de Sistemas de Información