Ópera e Inteligencia Artificial: ópera del futuro en el presente

“La reacción de la gente la primera vez que ve una ópera es espectacular, o les encanta o les horroriza. Si les encanta es para siempre, y si no, pueden aprender a apreciarla, pero nunca les niega el corazón.”- Richard Gere

(en el papel de Edward Lewis en Pretty Woman 1990)

Imagínese esta escena: robots y personas ejecutando música, pero no cualquier tipo de música, es ópera, un género que fue elitista y en muchas ocasiones, y lugares, sigue alejado de las grandes masas consumidoras de productos culturales y artísticos. Volviendo a la escena, podría decirle que no está frente a una película ni está leyendo una de las frases más recordadas de las comedias románticas.  La escena se está haciendo más usual en países donde el género musical teatral es cultivado, estudiado y se busca hacerla atractiva a otros públicos.

Para ponernos en contexto, leamos la definición de ópera, según la aplicación móvil del Diccionario de la lengua española 2018 es «una obra dramática musical cuyo texto, se canta, total o parcialmente, con acompañamiento de orquesta.» Y según Wikipedia la Ópera (del italiano opera, ‘obra musical’) forma parte de la tradición de la música clásica europea y occidental. Por tanto, se justifica, de alguna manera, que muchas personas de la región centroamericana no hayan tenido un encuentro con la ópera.

La curiosidad humana, junto al deseo por manifestar sus emociones a través del arte y de la investigación ha dado como resultado que personas de sectores distintos hagan fusiones interesantes. Utilizando Inteligencia Artificial y de la mano de profesionales de las artes, tecnología y ciencias, encontramos proyectos en diferentes países que buscan responder preguntas sobre la capacidad de los agentes artificiales para ejecutar ópera.

El video que antecede este párrafo muestra la opera con la IA en acción. Esta investigación del MIT sobre Ópera e Inteligencia Artificial es dirigida por uno de los más grandes exponentes e investigadores Tod Machover, profesor de música y medios de Muriel R. Cooper y director del grupo Opera of the Future de Media Lab. Llamado «visionario musical» por The New York Times y «El compositor más conectado de Estados Unidos» por The Los Angeles Times, Machover es un compositor e inventor influyente, alabado por crear música que rompe los límites artísticos y culturales tradicionales y por desarrollar tecnologías que expanden la música, desarrollando mayor potencial para todos, desde virtuosos celebrados hasta músicos de todas las habilidades.

Citado por BBVA Tod Machover[1] dice “La música —y la mayoría de las artes— se ha alejado mucho de esta ecología saludable, y esto es lo que tenemos que reinventar. La tecnología puede ser de utilidad, sirviendo de puente para cada uno de nosotros de acuerdo con nuestra formación y experiencia, aprovechando nuestras habilidades y compensando nuestras limitaciones. Y —lo que es más importante— tenemos  que establecer una asociación prácticamente nueva entre todos los posibles participantes en nuestra cultura musical, como los artistas individuales, todas las partes involucradas en el negocio de la música, la tecnología, el estilo de vida, las organizaciones sanitarias y sociales, las entidades dedicadas a la organización y difusión de acontecimientos musicales, las instituciones investigadoras, los artistas como pedagogos y —lo que no es menos importante— el público melómano. Solo de este modo podremos crear una cultura que permita a la música alcanzar todo su potencial de modelar y transformar nuestra experiencia. La música podría ejercer así su máxima influencia sobre la sociedad en general. «

Otro ejemplo interesante de esta búsqueda exploratoria de tecnología inteligente y la creatividad humana lo es Robot Opera (2015), ópera robótica escrita para ser interpretada por ocho ”artistas robot semiautónomos.” El trabajo ha sido realizado por Wade Marynowsky (artista robótico) en colaboración con Julian Knowles (música / sonido) y Branch Nebula (iluminación, dramaturgia). Informado por los campos subyacentes de la robótica creativa, el rendimiento mediatizado, la música y el arte multimedia interactivo, el proyecto combina conceptos algorítmicos / coreográficos dirigidos por artistas con una agencia dirigida por el público dentro de un espacio de interacción de rendimiento a gran escala 42 x 25 m.

 El proyecto reúne áreas centrales de investigación dentro de estas disciplinas al establecer un contexto performativo para explorar el concepto de agencia de desempeño robótica.  Pese a ser considerada una manifestación futurista Robot Opera se basa en una multitud de puntos de referencia históricos, visualmente el trabajo abarca la escultura minimalista y la estética de la máquina.

La partitura musical cuestiona la noción de ópera con referencia a la historia de la banda sonora de la película de ciencia ficción, el lenguaje sonoro de los robots en la cultura popular y la estética del sonido digital. En el contexto del performance destaca que el trabajo también se basa en las tradiciones de la música electrónica, el arte sonoro, el arte mediático y las culturas de artes escénicas experimentadas personalmente desde los años 90.

“Robot Opera busca repensar qué es y qué puede ser la ópera y el rendimiento.” Clic para tuitear

Al colocar robots no antropomórficos en lugar de artistas humanos, surge la pregunta, ¿en qué etapa o dentro de qué contextos se puede percibir que un robot «realiza» una agencia convincente? El proyecto fue producido con el apoyo del Consejo de las Artes de Australia y la Universidad Macquarie y presentado conjuntamente por Performance Space y Carriageworks.

 Ambos casos nos muestran como campos y sectores menos conocidos por las mayorías, han y están siendo reimaginados desde la Inteligencia Artificial. En poco tiempo será tan común verla en acción, tal como hoy se requiere el acceso a la red para la gran mayoría de las cosas que hacemos. 

No deje que la única experiencia que haya tenido con la ópera sea a través del cine o la televisión, atrévase a presenciar una puesta en escena. Sí aún no ha ido a un recital, porque no le llama la atención la ópera, permítase conocerla en su estado natural, antes que sea lo “normal” su versión integrada por máquinas y personas.

Referencias Consultadas:
https://www.media.mit.edu/people/tod/projects/
https://www.media.mit.edu/publications/death-and-the-powers-a-robotic-opera/
https://www.bbvaopenmind.com/wp-content/uploads/2011/02/BBVA-OpenMind-Opera-del-futuro-para-robots-y-tambien-para-personas-Tod-Machover.pdf.pdf

Imagen: Pixabay


[1] Machover estudió con Elliott Carter y Roger Sessions en The Juilliard School y fue el primer Director de Investigación Musical en el IRCAM de Pierre Boulez en París. Desde 2006, ha sido profesor visitante de composición en la Royal Academy of Music de Londres.

Msc. Irasema Rivas-González

Reimaginando la Inteligencia Artificial desde la humanidad

“Mi idea para reimaginar el mundo es verlo como uno donde todos nos convertimos en mejores creadores de oportunidades con y para los demás.” ― Kare Anderson

Un mundo sin Internet es difícil de imaginar, pero existió y quienes vivieron esos años subsistieron sin la red. De igual manera, una sociedad sin acceso a tecnología de punta, actualmente, es casi inaudita para la mayoría de las personas que viven en ciudades, pero es la realidad para otras en las periferias o en regiones donde no hay servicio de conectividad y red.

Cuando nos piden imaginar, usualmente nos animan a cerrar los ojos y permitir que la mente haga lo que sabe hacer bien: crear, conectar experiencias, vivencias, ideas, conocimientos adquiridos y emociones en una imagen que, aunque con elementos conocidos, suele ser diferente o novedosa.  El resultado de imaginar es propiedad de quien lo lleva a cabo, pero si lo imaginado se plasma o se lleva a la realidad impacta a otras personas.  

Producto de la imaginación de algunas mentes brillantes, hoy día, existen desarrollos de Inteligencia Artificial que generan interrogantes y son el centro de consideraciones de tipo ético y normativo.  Lo que parecía ser un campo exclusivo de los científicos e ingenieros traspasa las fronteras de la ciencia y la tecnología para llegar a las diversas manifestaciones del conocimiento e influir en la vida diaria de los ciudadanos.

Realidad que propicia que los trabajadores de IA se preocupen por comprender a los usuarios, ponerse en sus zapatos, ser empáticos y capaces de estudiar el mundo donde sus productos y servicios ofrecerán soluciones y propondrán nuevas maneras de hacer las cosas. Consideraciones que implican la convergencia en proyectos de personas que provienen de áreas diversas.

La tecnología es fuente de cambios, rompe paradigmas y propicia nuevos, nos permite llevar a cabo lo que hacíamos antes de forma tradicional de maneras distintas, generalmente más rápidas y eficientes.  Hasta cierto punto, diríamos que, “nos permite reimaginar el futuro.”

Desde que se dieron los primeros estudios e investigaciones, los conocedores han querido comparar y comprender la Inteligencia humana y la artificial, saber qué esconde la relación mente y máquina. Reimaginar la humanidad con tecnología de punta y reimaginar la tecnología con humanos optimizados para sacarle el mejor provecho. Para hacerlo bien, es necesario investigar y estudiar esas relaciones conflictivas que promueven todo tipo de consideraciones éticas, morales, legales, sociales y económicas.

Sony Stories : Aibo visita a diseñador visual futurista Sydney Jay Mead.

Preparados para convivir con máquinas

Todo cambio trae consigo ajustes y exige la preparación para afrontarlos. Lo usual es que las élites se enteran y preparan antes que las masas para hacer frente a los cambios.

Como ya hemos mencionado anteriormente la Inteligencia Artificial ―con sus implicaciones filosóficas y éticas― no es nada nuevo, como campo de investigación tiene cerca de 60 años de existencia y los primeros que previeron la necesidad de conocer más fueron los estudiosos y los empresarios. Evidentemente, la mejor manera de prepararse es estudiando y aprendiendo qué hacer frente a las preguntas que trae consigo una nueva tecnología.

En universidades de renombre se imparten cátedras que se enfocan en temáticas como lo son: Informática, Lingüística, Matemáticas, Filosofía, Psicología, Gestión de los Datos, Estadística, Diseño de tecnologías disruptivas, Inteligencia Artificial en la Sociedad, Gobernanza de IA, Innovación y Transformación Digital Ética.

Nos centraremos en uno de estos programas universitarios de élite, por su impacto en el mundo empresarial ¿Ha escuchado hablar de Symbolic Systems de Stanford University?

Es un programa a cuya reputación es conocida en Silicon Valley por ser uno de los programas más difíciles de superar y por la calidad de sus egresados. El pensum académico se enfoca en estudios de filosofía, psicología, informática y lingüística.

Con un grado de «SymSys», los egresados apuestan a: Reimaginar la humanidad y la tecnología. Enfocarse en comprender la Inteligencia humana y la artificial, así como sus interrelaciones, a estudiar la mente humana y la programación de las máquinas. Se dice en pasillos de empresas tecnológicas que un exalumno de este grado puede hacer prácticamente cualquier cosa desde inventar, innovar, investigar, enseñar, dirigir e influir en el futuro del mundo.

Las materias se enfocan en la capacitación técnica práctica y a la comprensión profunda de cómo las personas piensan y se comunican. La inversión es costosísima, pero quienes invierten están convencidos de que el ROI lo vale. Los resultados hablan por sí solos, son precisamente los líderes de las gigantes tecnológicas, gran parte de sus egresados más conocidos.
A continuación, presentamos un listado de algunos de sus egresados, seguramente reconocerá a más de uno:

  • Brian Rakowski (egresado del programa de sistemas simbólicos en 2002 y cursó en el mismo instituto una maestría en psicología), vicepresidente de administración de productos de Google para Android, formó parte del lanzamiento de Chrome.
  • Reid Hoffman (graduado del programa en 1989) es el cofundador y presidente de LinkedIn. Licenciatura en sistemas simbólicos y ciencias cognitivas.
  • Marissa Mayer, exdirectora ejecutiva de Yahoo (graduada del programa de sistemas simbólicos en 1997). Lideró los productos de búsqueda y mapas de Google.
  • Mike Krieger (Licenciatura y maestría en sistemas simbólicos), es el cofundador de Instagram adquirido por Facebook por $ 1 mil millones.
  • Scott Forstall (Egresado de sistemas simbólicos), exejecutivo de Apple, creador del software iOS. Fue asesor de Snapchat.
  • Chris Cox (Egresado de Sistemas Simbolicos en 2004), director de producto y jefe de personal de Facebook. Al frente del marketing y productos de la compañía.
  • Yul Kwon, subdirector de privacidad de Facebook, trabajó para Google y para McKinsey.
  • Gentry Underwood (graduado en 1999 con una concentración en la interacción computador-humano), cofundador de Mailbox, comprada por Dropbox por $ 100 millones.
  • Josh Elman (egresado de Sistemas simbólicos), inversor en Greylock Partners. Trabajó por 15 años en ingeniería de productos para Twitter, Facebook y LinkedIn.
  • Elaine Wherry (egresada de Sistemas simbólicos), cofundadora de Meebo, la plataforma de redes sociales comprada por Google por $ 100 millones.

Sistemas simbólicos-Stanford sigue graduando a líderes que dominan las altas esferas de las empresas de tecnología ¿Por qué?  La respuesta la tenemos al observar que las áreas de concentración más populares son: Ciencia cognitiva, inteligencia humana, lenguajes naturales, el cerebro y los procesos computacionales, Inteligencia artificial enfatizando en la comprensión y conducta humana, interacción persona-ordenador. Su educación es amplia e interdisciplinaria, son duchos en lingüística, psicología, conducta humana, ciencias de la computación, y una profunda concentración en temas filosóficos. Con esas fortalezas académicas no es cuestionable que sean capaces de influir en el mundo desde sus empresas y con sus desarrollos tecnológicos.

¿Qué podemos hacer los que no pertenecemos a esas élites? Hacer uso de nuestras capacidades, investigar y establecer un “plan de carrera profesional o reinvención profesional” que contemple esas áreas. Aunque realmente se antoja adaptar el modelo y crear, en nuestros países, instituciones que se enfoquen en las mismas áreas de estudios para formar más profesionales de primer nivel.

Imagen: Pixabay

Referencias Consultadas:
https://symsys.stanford.edu/
https://symsys.stanford.edu/about/alumni

Bioética e Inteligencia Artificial van de la mano

«La inteligencia artificial afecta a todos los aspectos de la vida de las personas, se hace urgente entender cómo piensan las personas y como deciden hacer o no algo.» ― Charalampos Tsourakakis

Hace más de sesenta años dio inició el estudio y desarrollo de lo que hoy es una de las tecnologías más comentadas y menos conocidas a detalle. No es raro observar una marcada tendencia a hablar del tema y que sea una carrera profesional que está haciéndose cada vez más popular en el ámbito académico y de la investigación corporativa.  ¡Nos atrae todo aquello que tenga un “dejo” tecnológico y de futuro! Al ser curiosos por naturaleza nos interesa saber más.

Somos capaces de relacionarnos con programas y aplicaciones inteligentes con el mismo interés como lo haríamos con un humano. Si lo duda, recuerde cuando le pide a Siri, Alexa, AURA (Telefónica) que busquen o hagan algo, fíjese en los comerciales de AIBO y la reacción de las personas. Observe cuando escribe a un chatbot y entabla un diálogo digital. Y sí desea convencerse aún más conozca a LIKU el robot de compañía koreano producido por TOROOC que reconoce las expresiones de emoción de sus amigos humanos. Tenemos el teléfono inteligente a nuestro lado durante horas y casi nos sentimos desprotegidos al dejarlo en casa. ¿Qué nos hace actuar así?  ¿Qué hay detrás de ese comportamiento?  ¿Por qué es posible manifestar simpatía por algo que en sentido completo es un ser inanimado? ¿Cómo podemos hablarle sabiendo que no lo hará de vuelta? ¿Por qué nos agrada en lugar de asustarnos?

Con un background comercial, estudios en gerencia de proyectos y humanismo, y tras mucha investigación sobre mis dilemas éticos con la tecnología de los siglos XX y XXI me encontré con una brújula que no es nueva, surgió en el siglo VII antes de Cristo en Grecia y tiene por objeto responder las grandes interrogantes que cautivan al hombre (nuestros orígenes, lo orígenes de la tierra, del universo) con la finalidad de lograr eso que llaman sabiduría. Me encontré con el estudio de la filosofía, la verdadera, esa que académicamente es muy distinta a lo que se supone estudiamos en la escuela secundaria.

Filosofía para comprender la tecnología

Las empresas de tecnología, cada vez son más conscientes de su rol e influencia en la vida de las personas. Y algunas de ellas, han pasado el límite bioético cuando dopan a los usuarios desde su punto más sensitivo, su mente y emociones. La ética empresarial se refiere a los principios éticos a la hora de hacer negocios, con la bioética abordamos la forma en que afectamos a los seres vivos con la investigación, con la tecnología y viceversa. Con la Roboética estamos frente a la aplicación de esos principios a los desarrollos y acciones -de y con- los agentes inteligentes.  Allí, radica la importancia del tema ético en todo el proceso de cambios que estamos viviendo.

¿Sabe que es CPO? CPO son las siglas de Chief Philosophy Officer, un ejecutivo de alta jerarquía que lidera la ética en las grandes corporaciones tecnológicas. El jefe mundial de Filosofía en cada empresa de Silicon Valley responde a un reclamo para que las empresas de tecnología contraten a filósofos para que trabajen en sus oficinas a tiempo completo y hagan preguntas molestas sobre lo que se está llevando al mercado.

Un mundo que cruza de lo real a lo virtual y viceversa debe comprenderse, debe estudiarse tanto, cómo se intenta comprender la manera en que viven las personas, qué hacen y por qué lo hacen, cómo los valores éticos influyen en sus decisiones y acciones diarias.

«La filosofía puede ayudar a establecer unos propósitos y una dirección. Es importante a la hora de responder a las preguntas sobre cómo convivimos y cómo tratamos a los demás».

– Kenneth Taylor, profesor de filosofía de Stanford y director del Programa de Sistemas Simbólicos.

¡Actualícese! Estudie algo más que informática

Si está interesado en hacer un grado, un MOOC o una especialización en Inteligencia Artificial le sugiero hacer una investigación y tomar en paralelo cursos de ética, bioética porque son necesarios. En caso de tener un grado en tecnología compensaría grandemente la parte técnica con estudios en filosofía y es el momento para hacerlo.  Nada descabellado cuando observamos que grandes universidades de tecnología están incluyendo cada vez más materias humanísticas en el pénsum y si observa que tecnólogos con especialización en filosofía están liderando exitosas empresas en Silicon Valley ¿Por qué? Porque saben pensar, pueden comprender como actuamos y razonamos los humanos y buscan respuestas a las preguntas más esenciales. En este momento estudio ambos, IA y ética en la tecnología y no dejo de sorprenderme de todo lo que involucra.

Tecnólogos – filósofos

Hay una lista cada vez más larga de expertos en tecnología, líderes de empresas tecnológicas con grados en filosofía. Entre los más conocidos está Reid Hoffman de Linkedin, que se licenció en filosofía en la Universidad de Oxford. Otro es su Peter Thiel fundador de PayPal, Edward Grefenstette de DeepMind con estudios en informática, física y filosofía, Paul Graham, el fundador de Y Combinator estudió filosofía, Scott Berkun, un antiguo ejecutivo de Microsoft es licenciado en Filosofía y lo es el Dr. Charalampos Tsourakakis que estuvo en Google.

Filósofos prominentes en Silicon Valley

El conocimiento y dominio de la ética dentro de las esferas de la tecnología ya es un requisito para obtener y competir por ciertos trabajos y encajar en perfiles muy especializados. Se contratan a filósofos en las unidades de investigación de Google, Facebook, Linkedin, DeepMind y otras. En sus oficinas se discuten implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

Los grandes empresarios y líderes políticos del mundo saben que quienquiera que gane en Inteligencia Artificial dominará tanto la economía mundial como todas las esferas sociales.  Recordemos que hace poco el presidente de los Estados Unidos firmó una orden que ejecutiva que exige que los datos federales y los recursos informáticos sean más accesibles para los investigadores, y que las agencias del gobierno federal utilicen becas y programas de capacitación para preparar a los trabajadores para operar en puestos que utilizan inteligencia artificial.

 “Cualquier conocimiento, si se separa de la justicia y de la virtud, es visto como astucia y no como sabiduría.” ― Platón Clic para tuitear

Al interesarnos por la bioética en un mundo de tecnología estamos buscando un balance y regresar al principio básico de la tecnología: Resolver problemas concretos, mediante un conjunto de conocimientos científicamente ordenados, para diseñar y crear bienes o servicios que faciliten la adaptación al medio ambiente, la satisfacción de las necesidades esenciales y los deseos de la humanidad. Por tal motivo, entre otros, si decide estudiar Inteligencia Artificial no deje por fuera los estudios en filosofía.

Referencias Consultadas:

Artículo original de © israelnoticias.com | https://israelnoticias.com/editorial/estados-unidos-china-inteligencia-artificial/

https://www.bbc.com/mundo/noticias-49551605
https://www.elmundo.es/pap/todologia/2017/03/30/58db9331ca4741193b8b461c.html
https://www.voanoticias.com/a/trump-firmar%C3%A1-la-orden-de-inteligencia-artificial/4781445.html
https://www.hoy.es/tecnologia/facebook-google-reunen-20190905110313-ntrc.html
Fuente: https://concepto.de/que-es-la-filosofia/#ixzz5yrDfn4Tl
Fuente: https://concepto.de/que-es-la-filosofia/#ixzz5yrDCgmNE

Imagen: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Inteligencia Artificial: amenaza u oportunidad

«La tecnología es siempre un arma de doble filo. Traerá muchos beneficios, pero también muchos desastres.»-Alan Moore

Muchos le temen a un sistema que interpreta correctamente datos externos, que es capaz de aprender y emplear el conocimiento adquirido de esos datos para llevar a cabo tareas concretas a través de la adaptación flexible, le temen a la Inteligencia Artificial. Otros, los menos, alaban sus ventajas y son miopes frente a las cuestiones que hay que solucionar para que funcione por el bien de todos y para todos. Y un reducido número que la comprende, la produce y trabaja para hacerla crecer sabe exactamente qué es y a qué nos estamos enfrentando. NADA, nada es 100% bueno o malo en tecnología, TODO depende de las intenciones pre y post producción de cada invento.

La ciencia ficción se encargó de popularizar la imagen de robots bípedos (humanoides) capaces de desarrollar autonomía y revelarse frente a los humanos. Máquinas que superan en capacidad y rapidez a las personas, que usualmente tienen intereses y fines contrarios a los que la sociedad acepta como correctos. Todos, en algún momento, hemos visto una película que nos ha llevado a cuestionarnos sobre el futuro y la posibilidad de que sea como se muestra en los guiones cinematográficos.  

¿Usamos Inteligencia Artificial a diario?

Lo cierto es que, actualmente utilizamos más IA que antes y no somos conscientes de ello, recuerde que al utilizar un teléfono inteligente, está haciendo uso de programas que tienen la capacidad de interpretar los datos y ejecutar esas funciones que nos facilitan procesos (mejoran fotografías, sugieren rutas para evitar congestionamientos, responden a nuestras búsquedas de información, nos sugieren y corrigen palabras al escribir en un ordenador, traducen automáticamente los textos en segundos, reconocen su huella dactilar, su iris, su voz y ajustan la luminosidad de la pantalla, por mencionar solo algunos).

Wikipedia indica que la inteligencia artificial (IA), es “la inteligencia llevada a cabo por máquinas (pueden ser de diferentes apariencias físicas e inclusive no tener una apariencia física percibible). En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.”

Estamos frente a Inteligencia artificial cuando una máquina de uso diario o especializado imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como, por ejemplo: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas»

Inteligencia Artificial y Robótica ¿Sinónimos?

Recordemos que la robótica es la rama de la ingeniería mecánica, de la ingeniería eléctrica, de la ingeniería electrónica, de la ingeniería biomédica, y de las ciencias de la computación, que se ocupa del diseño, construcción, operación, estructura, manufactura, y aplicación de los robots. Combina disciplinas como: la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial, la ingeniería de control y la física (áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables, la animatrónica y las máquinas de estados.)

Podríamos decir que la IA está presente en la robótica, pero la Inteligencia Artificial no siempre es sinónimo de robótica, tal cual nos lo ha hecho creer la cinematografía (humanoides, robots sociales, etc.), recordemos los ejemplos, cuando usted está utilizando las funciones que trae el programa Microsoft Windows que mejora sus presentaciones de Power Point o hace búsquedas a palabras en Google al tiempo que usted escribe en Word, no hay ningún humanoide a su lado.

"La tecnología es un siervo útil, pero un amo peligroso."-Christian Lous Lange. Clic para tuitear

Al interactuar tan de cerca con las funcionalidades producto de los desarrollos de Inteligencia Artificial nos vemos frente ventajas y riesgos. No hay manera de eximirlos, están allí, con ella y cerca de nosotros.

Riesgos y Ventajas

Todo desarrollo que tiene origen humano llevará en su esencia los conocimientos, las experiencias, los sesgos y la interpretación que tenga de un tema en particular el equipo o la persona que lo creó. De igual manera, toda información o datos de los que se alimente una máquina que busque emular a humanos, estará condicionado a la calidad y validez de los datos que se hayan escogido para alimentar su sistema de aprendizaje. Aunque se haga de buena fe, los sesgos están implícitos.

“El verdadero peligro no es que las computadoras comenzarán a pensar como los hombres, sino que los hombres comenzarán a pensar como las computadoras.”-Sydney J. Harris.

Si los datos tienen contenidos excluyentes en cuanto a edades, sexo, religión, clase social la máquina hará procesos cuyos resultados serán discriminatorios, aún cuando quien la creo no apoye esta conducta.

Las máquinas nos ofrecen tanta facilidad que es posible que dejemos de llevar a cabo funciones de pensamiento crítico por comodidad, acostumbrándonos a modelos sin objetar.

Contrario a ello, si nos oponemos a utilizar la tecnología, corremos el riesgo de retrasar el crecimiento y el desarrollo que se supone debemos adquirir para vivir en una sociedad abocada a la innovación y el cambio.

La discusión sobre las ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial es un asunto que nos obliga a mirar hacia la tecnología y participar. No podemos dejar que el futuro se decida sin que nos preguntemos ¿Hacia a dónde nos llevan? ¿Qué rol tomará?

Aunque no hay respuestas ni conceptos aceptados por todos, con el advenimiento de los avances tecnológicos nuestro paradigma de aprendizaje cambió. Ahora, debemos aprender de forma constante y mantenernos actualizados, porque inclusive con cada actualización de la aplicación o red social de moda, todos nos vemos afectados.

Pasos sencillos para afrontar la IA

  • Leer e investigar acerca del significado de la Inteligencia Artificial y su influencia. 
  • Imaginar y dimensionar en que aspectos impactará su vida y la de tu entorno.
  • Inscribirse en algún MOOC sobre principios básicos de la IA para aprender de los expertos.
  • Dejar de repetir sin conocimiento de causa que nos hará perder el empleo sin tomar acciones para reinventarse profesionalmente.
  • Prepararse para trabajar con ella o sin ella, en todo caso es bueno conocer al enemigo.
  • Aprender de los expertos en el sitio de trabajo
  • Inscribirse en programas formales de aprendizaje sobre IA.

Por cuenta propia, con conocimiento y criterio usted decidirá si le teme o la enfrenta con herramientas. Indistintamente de la industria a la que pertenezca o al sector económico donde labore nunca estará de más hacer un balance de la tecnología que le afecta y aprender sobre ella.

Imagen: Pixabay

Escrito por: Irasema Rivas-González

Inteligencia Artificial al servicio del arte contemporáneo

“El futuro del arte será hibrido. La Inteligencia Artificial cambiará al arte.”  ―Bartolomeo Pietromarchi

Obras artísticas que nos maravillan, humanos talentosos que son capaces de generar en nosotros sensaciones a través de su propuesta creativa. Máquinas que nos hacen creer que el resultado de sus procesos es un producto final hecho por un artista de carne y huesos.  Así descubrimos el ecosistema del arte actual, una mezcolanza de descubrimientos donde las fronteras hombre-máquina se cruzan demarcando el camino de eso que llamamos futuro.

Usando la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático artistas multidisciplinarios e ingenieros que cultivan una amplia gama de manifestaciones artísticas han dado vida a un movimiento que sigue creciendo. Una nueva manera de comprender al mundo y expresarlo desde diversos puntos de vistas.

La Inteligencia Artificial Expresiva

La han definido como un área de investigación de la IA que trata sobre el arte, una rama que estudia la posibilidad de que un sistema inteligente pueda crear obras de arte. Según explica Fernando Peña A, “su esencia es sustancialmente diferente a la de otros campos de investigación, ya que la capacidad artística no es algo sobre lo que se pueda definir un objetivo o una serie de reglas que digan si lo producido está bien o mal. La concepción del arte es algo puramente subjetivo, y resulta muy difícil pensar que algo que no puede ver ni comprender la existencia de lo representado pueda crear una obra de arte. Es este desafío el que ha llamado la atención de muchos artistas, que se han visto interesados en esta interacción entre la inteligencia artificial y el arte y ven una posibilidad de desarrollo del mundo artístico en la utilización de esta rama de la ciencia informática.”

Podemos estar a favor o en contra de la posición, pero lo cierto es que cada día aparecen nuevos estudios y FAB LABS (acrónimo del inglés Fabrication Laboratory/espacio de producción de objetos físicos a escala personal o local que agrupa máquinas controladas por ordenadores, capaces de fabricar casi cualquier cosa que imaginemos con una fuerte vinculación con la sociedad.) enfocados en la producción artística que nos demuestran que hay un interés genuino por integrar las tecnologías disruptivas al mundo del arte.

No olvidemos que los FAB LABS nacen y se gestionan alrededor de dos movimientos socio-tecnológicos, el DIY (do it yourself) o la autoproducción y el open source o el libre flujo de información y conocimiento, por lo que encajan perfectamente con la visión libre de los creadores de arte.

Arte e Inteligencia Artificial

Desde el Espacio Fundación Telefónica se hacen esfuerzos constantes por educar a la población y abordar entre los conocedores el tema de la simbiosis arte-tecnología.

En su sitio web leemos: “La entrada de la Inteligencia Artificial en el mundo del arte abre un abanico inmenso de posibilidades en el sector de la creación contemporánea. Los avances tecnológicos son una novedosa herramienta al servicio de los artistas que exploran la versatilidad del lenguaje contemporáneo al incorporar nuevos métodos y técnicas a sus creaciones. El impacto de esos cambios requiere, a su vez, una adaptación de las prácticas tradicionales del mercado del arte, poco habituado a tratar con obras complejas en las que la vertiente tecnológica tiene un peso esencial. Cuestiones como la autoría, la cesión de derechos de autor, la conservación, la adquisición, la certificación… pueden presentar dudas a las que agentes y amantes del arte han de dar respuesta.”

El 5 de junio de 2019 llevaron a cabo una mesa redonda, en colaboración de la Asociación de Derecho del Arte donde se abordó la relación entre arte e inteligencia artificial. En el evento sobre ‘Arte e inteligencia artificial, reunieron a un grupo de profesionales vinculados directamente con la temática para dilucidar algunas cuestiones con una visión práctica y realista desde la perspectiva del mercado.

Iniciativas destacadas de Arte e IA

El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) creó Shelley, la primera inteligencia artificial escritora de cuentos de terror. Shelley ha leído 140.000 cuentos de horror publicados por escritores amateurs en un foro de literatura en internet.  Llama la atención que Shelley escribe en Twitter, la encuentras como @shelley_ai ‏ y se explica que colabora con humanos en la creación de sus cuentos de terror.

Sotheby’s, la famosa casa de subastas fue la encargada de subastar, por primera vez, una obra de arte generada con IA, el precio de salida fue de 34.000 euros. El autor de la obra ‘Memories of Passerby I’ es Mario Klingemann.  Es una instalación formada por un mueble de madera que contiene un ordenador dotado con inteligencia artificial y dos pantallas enmarcadas. En estas pantallas, se visualizan los retratos creados en tiempo real por la máquina (rostros de hombre y mujer), cabe destacar que el producto final no fue supervisado por humanos, siendo la primera obra de inteligencia artificial completamente autónoma.

Intel desarrolla performance con drones danzantes para acompañar presentaciones de artistas, para lanzamiento de películas cinematográficas, en estos desarrollos creativos se fusiona tecnología con música ejecutada por humanos y danzada por drones iluminados que se aprecian en el firmamento.

Existe una larga lista de productos creativos que son productos de la acción mancomunada entre máquinas y personas. Para albergar esas nuevas tendencias de arte contemporáneo se creó el MAXXI, que es el primer museo nacional italiano dedicado a la creatividad contemporánea. El museo es en sí una gran obra de arte de la arquitectura, producto de la creatividad de la de formas innovadoras y espectaculares, de la siempre recordada arquitecta Zaha Hadid.

La Inteligencia Artificial, la creatividad computacional y todo el desarrollo que se realiza en la actualidad apuntan a potenciar la capacidad creadora artística nata del humano con herramientas que superan cada día las barreras conocidas.

Referencias consultadas:

https://www.bbva.com/es/inteligencia-artificial-llega-literatura/

https://www.eluniversal.com.mx/cultura/la-inteligencia-artificial-cambiara-el-arte

Imagen: Pixabay

Creatividad Computacional ¿la Inteligencia Artificial puede ser creativa?

“La creatividad es el poder de conectar lo aparentemente inconexo.” William  Plomer

Robots que hacen arte, algoritmos que escriben, humanoides danzantes. Los titulares de las noticias cada vez son más llamativos, nos alertan sobre la existencia de máquinas capaces de pintar obras maestras simulando el estilo de un artista reconocido, aptas para componer o terminar sinfonías inconclusas de los grandes maestros, con sistemas desarrollados para reconocer el estilo de escritura de un autor y simularlo, otros pueden pintar cuadros, tal cual lo harían los grandes genios. ¿Qué está aconteciendo allá afuera? ¿Dejó de ser la creatividad un talento exclusivamente humano? ¿Qué es la Creatividad Computacional y por qué debe interesarnos? Antes de responder repasemos los inicios

Creatividad Humana

Según Ramón López de Mántaras “La creatividad parece algo misterioso porque cuando tenemos ideas creativas es muy difícil explicar cómo las hemos tenido y a menudo recurrimos a conceptos imprecisos como «inspiración» e «intuición». El hecho de que no seamos conscientes de cómo se manifiesta una idea creativa no implica necesariamente que no exista una explicación científica. Lo cierto es que no somos conscientes de cómo desempeñamos otras actividades como comprensión del lenguaje, reconocimiento de patrones, etcétera, y sin embargo tenemos técnicas cada vez mejores de inteligencia artificial para replicarlas.”

De la mano de la Psicología y de la Pedagogía, se comienza a utilizar el término creatividad en los albores del siglo XX, cuando se desea conocer cómo es el proceso de producción de ideas y solución de problemas, saber cómo a los humanos se nos ocurre crear algo. Y aunque no existe una definición aceptada por todos, lo que se acepta es que la innovación y lo novedoso está presente en el resultado.

Los humanos somos capaces de establecer conexiones nuevas entre ideas ya existentes, fundamentándonos en el pensamiento creativo. Este pensamiento a su vez, según indica el autor Edward Bono (1998) se presenta en dos opciones. El pensamiento lineal que, a través de la metodología tradicional, del proceso lógico, nos permite razonar las cosas, comprenderlas para solucionarlas. Y el pensamiento lateral que desorganiza la secuencia lógica y la metodología tradicional del pensamiento permitiendo que desde otros ángulos se llegue a encontrar una solución.

Dentro de la dinámica del proceso creativo ambos tipos de pensamientos son necesarios, con el pensamiento lateral creamos ideas (diríamos que es el que no tiene limitantes, está abierto a probar e intentar) y con el pensamiento lineal (es el que da orden y estructura) le damos forma, seleccionando, desarrollando, procesando y organizando la secuencia de esas ideas.

Creatividad Computacional

Creatividad computacional es un esfuerzo multidisciplinario que está localizado en la intersección de los campos de inteligencia artificial, psicología cognitiva, filosofía, y las artes.

En el artículo titulado “La inteligencia y las artes. Hacia una creatividad computacional”, encontramos esta definición: «La creatividad computacional es el estudio del desarrollo de software que presenta un comportamiento que sería considerado creativo en seres humanos.” Este software creativo puede usarse en tareas anónimas, como inventar teorías matemáticas, escribir poesía, pintar cuadros y componer música. Sin embargo, la creatividad computacional también permite comprender cómo funciona la creatividad humana y reproducir programas para su uso por parte de creadores donde el software actúa como colaborador creativo y no como mera herramienta. Históricamente ha sido difícil para las sociedades reconciliarse con las máquinas que pretenden ser inteligentes, y aún más admitir que puedan ser creativas. Incluso en el ámbito de la informática sigue habiendo escepticismo respecto al potencial creador del software. Una afirmación típica de los detractores de la creatividad computacional es que «simular técnicas artísticas equivale a simular el pensamiento y el razonamiento humanos, en especial el pensamiento creativo. Es imposible hacer esto usando algoritmos o sistemas de procesamiento de información»

«Se trata de participar en la creación de artefactos computacionales con el objetivo de desarrollarse como pensadores del futuro» Clic para tuitear
Aplicaciones de la Creatividad Computacional

En la creación artística, en las esferas del arte tales como la plástica, la música, la literatura. Mediante el estudio y la simulación del comportamiento creativo natural de los humanos y a través de programas desarrollados para que agentes artificiales se dan los resultados que nos admiran cuando vemos a las máquinas recreando la creatividad humana. 

Siempre habría que preguntarse si ese proceso de creación es autónomo o aprendido de un humano. Hecho por programas de aprendizaje automático o programas que requieren de la participación humana. Aunque si nos vamos al origen real tal cual dijo Jack Ma durante el Foro Económico Mundial “Los hombres fuimos quienes inventamos los ordenadores, pero aún no he visto a un ordenador inventar a un ser humano.”

En diversos laboratorios del mundo se entiende la recreación de la creatividad humana mediante herramientas de generación, para ser utilizadas como herramientas de apoyo a la creatividad humana en sus diversas manifestaciones: creatividad plástica, creatividad fluente, creatividad filosófica, creatividad social y creatividad inventiva.  Utilizan Inteligencia Artificial para llevar a cabo experimentos y desarrollos de generación artística sobre todo en la generación musical con sistemas multiagentes, algoritmos bioinspirados, organizaciones virtuales, realidad aumentada, simulación de entornos, modelado y animación, entornos binaurales.

La Creatividad Computacional procura modelar, simular la creatividad utilizando un ordenador logrando: Entender más claramente como se da el proceso de creatividad humana y a raíz de ello, formular una perspectiva algorítmica del comportamiento creativo humano. Construir un programa u ordenador capaz de alcanzar el nivel de creatividad humano. Diseñar programas que potencien la creatividad humana, sin ser necesariamente creativos.

Es un área que sigue desarrollándose, buscando aprovechar los conceptos, prácticas y enfoques de diferentes disciplinas y contextos para ofrecer soluciones creativas emulando lo que hacemos de forma natural los humanos.

Bibliografía Consultada:
https://es.wikipedia.org/wiki/Creatividad_computacional
https://www.accioncultural.es/media/2018/ebook/Anuario/7PabloGervas.pdf
https://bisite.usal.es/es/investigacion/lineas-investigacion/creatividad-computacional

Imágenes: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Olvido catastrófico: hasta allí llega la Inteligencia Artificial

“El límite de la IA es el olvido catastrófico.” ―Ramón López de Mántaras

La primera vez que escuché el término “olvido catastrófico” fue reveladora, de inmediato ese maravilloso sistema de procesamiento e investigación natural, que poseemos los humanos, se activó y me hizo desear saber más.  Justo tal y como supongo, usted recordó o se ha interesado en el concepto, con tan solo leer el titular de este artículo.

Con cada duda, con cada nueva idea las preguntas arriban a nuestro centro de procesamiento de datos, el cerebro trabaja inmediatamente. Comencé a formular preguntas ¿Cómo es posible que nosotros podamos aprender nuevas cosas sin olvidar aquellas que ya sabemos? ¿Por qué si a una red neuronal se le entrena para algo nuevo pierde la capacidad para la que se le había entrenado anteriormente? Dicen que andar en bicicleta es una de esas habilidades que aprendemos y aunque no las practiquemos, una vez lo hacemos, simplemente la retomamos, no se olvidan. Bueno, no es así con las Inteligencias Artificiales, lo que me hizo pensar que no son tan inteligentes como nos las han vendido las películas de ciencia ficción.

De hecho, el ingeniero que mencionó ese día el “olvido catastrófico”, lo hizo porque me explicaba que el perro robot (robot social) que tenía conmigo y cualquier otra red entrenada para realizar una función específica, no guardaría su conocimiento o habilidad si la entrenaba con otra finalidad.   Parece un trabalenguas, lo que me explicaba es que, si le da una tarea nueva, el sistema luego de unas pocas interaciones procede a borrar su tarea anterior para dedicarse a la nueva.  Un humano en su lugar, aprende lo nuevo y recuerda lo que ya había aprendido, y muchas veces lo utiliza para mejorar o potenciar el nuevo aprendizaje.

El sistema neuronal inteligente al que se le trata de entrenar en una nueva tarea, no lo hace, indica mediante un mensaje: “No necesito esa información” y la sobrescribe. Se pierde así, todo lo que antes se había aprendido. Sí, coloquialmente, en la jerga de los no conocedores de tecnología, se queda en blanco, se queda en cero.

Contrario a ello, los humanos contamos con un cerebro que puede adquirir conocimientos sin eliminar recuerdos anteriores de forma natural, por eso seguimos aprendiendo. Es por ello, que la idea del “aprendizaje para toda la vida” que se promueve con la llegada de las nuevas tecnologías y los cambios en el entorno laboral, se fundamentan en nuestras capacidades, casi infinitas, de usar las mismas neuronas para múltiples tareas o nuevas neuronas cuando así se requiera.  Con razón, es tan difícil desarrollar inteligencias artificiales que emulen a la perfección a los humanos.

Las redes neuronales entrenadas olvidan

En efecto, las redes neuronales artificiales sufren de “olvido catastrófico”, que, explicado en palabras sencillas, se refiere a la limitación o dificultad que presenta al intentar enseñar a un sistema a realizar nuevas habilidades sin que pierda las funciones aprendidas previamente.

“Si le muestra a una red neuronal entrenada una nueva tarea, se olvidará completamente de la tarea anterior.” ―Gregory Grant Clic para tuitear

Leyendo lo anterior, pudiésemos preguntarnos ¿Cómo es posible que sistemas artificiales capaces de resolver tareas complejas casi a la perfección no puedan aprender y reaprender varias tareas?

La explicación que nos dan los expertos en la materia es que a pesar que puedan repetir, seguir patrones y procesar millones de datos en corto tiempo, mejor de lo que lo hacemos los humanos, esos agentes artificiales no poseen conciencia de lo que hacen, ni de los conceptos básicos lógicos de lo que están realizando.

Un amigo doctor en Inteligencia Artificial me dijo algo que siempre recuerdo: “Definitivamente hay que desmitificar la tecnología. La tecnología hoy en día está mitificada por una suma de dos factores: una falta de religiosidad de espiritualidad, estamos perdiendo esa religiosidad, la tecnología es un gran desconocido. Los antiguos misterios de la religión se mitificaban, lo mismo sucede con la tecnología, pensamos que oh Dios mío que con el Big Data lo va a controlar todo, lo van a hacer todo. En realidad, cuando estás metido en el mundo de la tecnológico cuando estás cerca te das cuenta de que “un ordenador es un tonto muy rápido” capaz de hacer ciertas cosas, pero aún muy lejos de sustituir al ser humano en los aspectos más complejos.  Por lo cual, desde mi punto de vista hay que desmitificar, a la tecnología, simplemente ser conscientes de que nos puede ayudar en muchas labores tediosas, pero la creatividad y el arte siguen siendo alimento único para el ser humano.

“Un ordenador es un tonto muy rápido capaz de hacer ciertas cosas, pero aún muy lejos de sustituir al ser humano en los aspectos más complejos.”

―  PhD. Borja Manero Iglesias

Algo similar comentó durante el lanzamiento del libro undécimo de la colección OpenMind de BBVA el doctor Ramón López de Mántaras, sitio en el que explicó que aun cuando existen Inteligencias Artificiales capaces de realizar y leer pruebas médicas mejor que los propios doctores, no pueden ayudar al paciente en el contacto físico, con empatía, son incapaces de comprender y hacer cosas que a un humano le parecen de lo más fáciles porque las hacemos por propia naturaleza, de forma innata. Para este experto la tecnología y el humano se complementan a perfección.

“El binomio persona-máquina es mejor que los resultados de ambos por separado, sin lugar a dudas.” ― Ramón López de Mántaras

Olvidar no es una limitante humana que nos paralice, tenemos capacidad de aprender y hacerlo de forma reiterativa, nuestra capacidad para memorizar de forma natural es la epitome de cualquier ingeniero especializado en Inteligencia Artificial. Aprovechemos esa capacidad para hacer del aprendizaje para toda la vida el motto que nos guié durante este proceso de cambios asombrosos para la humanidad.

Bibliografía Consultada:
https://www.pnas.org/content/115/44/E10467
https://www.abc.es/ciencia/abci-olvido-catastrofico-perdicion-inteligencia-artificial-201905281851_noticia.html

 Imagen: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Dilemas éticos de la Inteligencia Artificial

No existe coraje sin dilema ni carácter que no esté forjado por las elecciones más aún que por las victorias. «― Muriel Barbery

Con la presencia de la Inteligencia Artificial en diversas áreas del quehacer humano todos nos enfrentaremos a dilemas éticos. Y es que en la vida todo humano tiene y tendrá que hacer frente a dilemas éticos.  ¿Qué aceptamos y qué no aceptamos? ¿Qué nos impide aceptar algunas situaciones y otras no? Son preguntas a las que indudablemente nos enfrentaremos con la IA muy pronto.

Pese a que existen valores universales y derechos humanos universalmente conocidos, lo que se acepta en algunas sociedades en otras no es bien visto. Lo que acepta usted tal vez, sea inapropiado para otros. Dependiendo de la situación, de nuestro sistema de valores y creencias, conocimientos, del entorno socio-cultural y de otros factores, respondemos a esas dicotomías que nos hacen cuestionarnos.  

Los dilemas éticos que se enmarcan en cuestiones tecnológicas no son estáticos, van cambiando en la medida en que las ciencias, investigaciones y las sociedades avanzan, rompen paradigmas y se acogen a nuevos. Es un tema amplio que da para estudiar y seguir investigando, aunque lo cierto es que, al enfrentarse a una cuestión ética posiblemente la mayor limitante que tengamos sea el tiempo, hemos de decidir en un espacio limitado de tiempo y probablemente la decisión que tomemos hoy, sea muy distinta a la que tomaríamos en un futuro, con mayor criterio y con otro marco circunstancial.

Comprendiendo los dilemas éticos

Son considerados dilemas éticos o paradojas éticas esos problemas de toma de decisiones entre dos imperativos ético-morales posibles, ninguno de los cuales es inequívocamente aceptable o preferible. La complejidad surge del conflicto situacional en el que obrar de acuerdo a uno podría resultar en transgredir al otro.[1]

En situaciones particulares algunas «paradojas éticas» en la filosofía moral (la rama que estudia la conducta humana desde lo correcto o lo incorrecto, lo bueno y malo, lo moral y amoral), se pueden invocar dilemas éticos para refutar un sistema ético o un código moral, o para mejorarlo y resolver la paradoja.

La tecnología y sus usos, desde su aparición, llevan consigo dilemas éticos porque se relaciona en el espectro con el conjunto organizado de reglas, valores, deberes y normas que regulan la coexistencia entre los hombres, con la moral, que determina la forma en que los hombres se relacionan entre sí. Estos valores y normas (morales) se aceptarán como correctos o adecuados, según el momento histórico y grupo social en que se viva.

El utilizar o aplicar las nuevas tecnologías disruptivas trae implícito enfrentarse a dilemas éticos porque afectan de forma directa temas tan sensibles como: el derecho al trabajo, la existencia de otras inteligencias, el uso de la tecnología en temas sensitivos moralmente, el uso de los datos de las personas, relación  vigilancia sin consentimiento expreso, reconocimiento biométrico sin autorización, uso de tecnologías para control y castigo a la población, privacidad en temas médicos, convivencia hombre-máquina, derechos humanos, regulaciones de las tecnologías, responsabilidades sobre tecnologías autónomas, derechos de propiedad, biotecnología, derecho a la vida, derecho a Internet y otros.

¿Necesitamos ética para la Inteligencia Artificial?

La ética o la filosofía moral es una guía para los humanos, nos permite tomar decisiones, discernir entre lo que es correcto y lo que no lo es desde el punto de vista ético. Con esa guía podemos afrontar los dilemas éticos.  Se rige por valores en el contexto de la ley natural que rige lo que es conveniente para los seres humanos según el momento histórico en que viva la sociedad.

En este momento histórico de robots, de inteligencias artificiales, de programas y datos por doquier es ineludible cuestionar la ética aplicada desde que se concibe la idea hasta que nace una solución o un producto digital. Es necesario preguntarnos si quienes están desarrollando han sido preparados suficientemente en temas éticos, en Bioética, Roboética, son empáticos, pero aún más es prioridad de cada usuario conocer sus derechos, sus deberes, poseer los conocimientos necesarios para decantarse por una opción en caso de enfrentarse a dilemas éticos.

Lo cierto es que, a parte del gran ruido en medios y redes con las frases de moda “Transformación Digital” e Inteligencia Artificial, si la persona no está relacionada con la investigación o el campo tecnológico poco conocen sobre los dilemas que presenta decidir que hacer frente a un auto que se conduce solo y atropella a una persona, qué hacer cuando lo vigilan sin su consentimiento, ser capaz de entender que su huella digital en la red también puede ser elemento violatorio de la privacidad de otros, conocer que a pesar de generar simpatías los agentes artificiales―robots sociales/humanoides―no son capaces de hacerlo de la misma manera. ¿Qué haremos cuando se nos pida insertar cables al cerebro para modificarnos, mejorarnos con soluciones de Inteligencia Artificial? ¿Está mal poner barreras a la investigación científica por valores éticos?  

“En la naturaleza humana subyace al mismo tiempo la voluntad de conciliar los contrarios y encaminarnos a lo que algunos llaman armonía.”[2]

Ela Urriola

Humanos en contradicción

“Los seres humanos están marcados por la contradicción, por esa capacidad de construir o destruir, de crear o creer, de ser actores o espectadores de sus días. Son capaces de reconocerse o de anularse en un instante, no solo físicamente, pues la negación de su propia naturaleza posee artilugios para colocarse en las situaciones cotidianas logrando, como agujeros negros, absorber su esperanza y su humanidad.” Las palabras de la Doctora en Filosofía Sistemática e Investigadora de la Universidad de Panamá Ela Urriola, nos brindan un panorama real del humano, ahora imaginemos a ese humano con tecnología que le supera y con la que puede dominar o lograr imponer sus criterios e ideas colonizando intelectualmente a otros humanos. Realmente, la relación hombre- máquina merece un tratamiento ético transparente y libre de las influencias del poder político, económico y social, todo un reto para esta sociedad.

La Revista Telos indica que “El mundo científico, con el decidido apoyo del mundo jurídico, tiene que hacerse más cercano al ciudadano y promover una divulgación mediática más constante y más comprometida sobre los efectos de sus investigaciones y descubrimientos.”[3]

Los dilemas éticos estarán con nosotros a medida que la Inteligencia Artificial avanza y se integra a nuestra cotidianeidad, corresponde a cada persona hacerse de herramientas en forma de conocimiento para afrontarlos y superar el reto que supone tomar las decisiones frente a ella.

Referencias Consultadas:
https://www.bbvaopenmind.com/articulos/el-futuro-de-la-ia-hacia-inteligencias-artificiales-realmente-inteligentes/


[1] Dispnble en: Wikipedia

[2] Revista Ellas, noviembre 2014.

[3] Disponible en: https://telos.fundaciontelefonica.com/telos-109-cuaderno-central-tecnoetica-dilemas-eticos-y-juridicos-de-la-nueva-era/

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Boot Camps: disrupción, formación intensiva para seguir transformando talentos

“La falta de talento digital se solventa con la digitalización de la educación” ― Isabel Celaá

Los titulares son poco alentadores, parece que no tenemos suficientes profesionales para afrontar el proceso de transformación en diversos sectores de la economía. En un mundo hiperconectado esta afirmación nos llena de temores y coloca a los cazadores de talento en una competencia por reclutar el mejor y “poco” talento “disponible”

Cada vez que hago una búsqueda sobre talento digital estos son algunos de los miles de los titulares que aparecen: “La escasez de talento digital un problema lejos de solucionarse”, “La brecha de talento digital se extiende entre el ámbito formativo y el laboral”, “La falta de talento especializado en transformación digital”, “CEO´s preocupados por la escasez de talento digital” “La falta de talento digital un lastre para la ciberseguridad” ,“Falta de talento digital: entre el reto y la oportunidad de empleo”, “Las empresas tienen cada vez más dificultad para encontrar talento digital”. Todos provienen de medios digitales cuya reputación no se cuestiona.

Leyendo los artículos empiezo a cuestionar los contenidos y a referirme a pruebas, es el método científico para validar una afirmación y me pregunto ¿Qué alternativas tenemos para solventar? ¿Qué están haciendo las empresas? ¿Qué hacen los gobiernos? ¿Qué hace la academia? Pero sobre todo ¿Qué hacemos a título personal?  ¿Podremos revertir esta situación? Lo lógico sería aprovecharla para ser uno de esos talentos que tanto se requieren, que se buscan como un diamante y que “deberían remunerarse en consecuencia.”

Transformación rápida y disruptiva

Isabel Celaá, experta en temas de educación y ministra española en funciones propone: “involucrar a las empresas (de forma generalizada) en los procesos de diseño de programas educativos, análisis y evaluación de la formación profesional, porque las compañías “saben lo que necesitan.” Es una buena propuesta que tomará tiempo, se requieren al menos seis años (tiempo promedio de los ciclos de educación formal―primaria, secundaria y universitaria― tomando como ejemplo a países de Centroamérica) para ver resultados de la implementación de proyectos siguiendo los formatos tradicionales que impacten la educación. ¿Y qué hacemos en el ínterin? La tecnología no se detiene porque estamos a un ritmo más lento que ella.

Aunque escuchar a los empresarios y que participen está bien, el balance es necesario, no puede perderse la visión humanística de la educación (la que brinda la academia) porque ya sabemos que los intereses comerciales no pueden privar sobre el beneficio de las mayorías (la sociedad) y menos cuando el poder tecnológico está de por medio, bien administrada la tecnología es una herramienta para cerrar brechas sociales (aquí el gobierno juega un papel fundamental).

Es prudente trabajar la formación desde todos los campos posibles y con metodologías que permitan optimizar tiempos y fortalecer la deficiencia en conocimiento digital de las personas sin olvidar que el aprendizaje y la alfabetización son derechos de los individuos.

Una empresa que no puede esperar ( porque pierde competitividad), deberá invertir y asegurarse de formar a sus plantillas para afrontar los cambios del mercado.  Frente a esta realidad surgen los Boot Camps como alternativas para capacitar en poco tiempo a profesionales que requieren reinventarse, actualizarse o asumir nuevas responsabilidades en el ecosistema digital.

El Instituto Tecnológico Telefónica apuesta por la formación de calidad para preparar a nuevos profesionales que puedan cubrir algunas de las profesiones más demandadas por el mercado laboral.

El Instituto Tecnológico Telefónica quiere contribuir a cerrar la brecha existente entre la demanda de empleo y las profesiones digitales ofreciendo formación oficial, innovadora y de calidad. La oferta académica incluye:
Desarrollo de aplicaciones multiplataforma | DAM
Desarrollo de aplicaciones web | DAW
Programa Superior en BIG DATA
Aprende a programar aplicaciones web
Programa Superior en BLOCKCHAIN

De estar interesado solo visite la página del Instituto Tecnológico Telefónica, seguro encontrará un programa a su medida.

De la milicia a las empresas

Copiando el modelo de los ejércitos y milicias de élite para entrenar a sus tropas en uso de nuevas armas, supervivencia, desarrollo físico y mental (Campos de entrenamiento) en períodos relativamente cortos, surgen los programas intensivos de entrenamientos que conocemos popularmente como Boot camps, formatos que buscan enseñar y desarrollar habilidades en tiempos cortos (tratando de cubrir conocimientos cuyo aprendizaje formal tomaría años de estudios). La promesa de valor es que en pocos meses el asistente puede adquirir los conocimientos y ponerlos en práctica en el mercado laboral casi de inmediato.

Existen variaciones, los hay de casi todo tipo (Salud, bajar de peso, disciplina de adolescentes, de empoderamiento femenino, orientado a comunidades vulnerables y más) y con formatos mixtos―presenciales, online, semi presenciales― que brindan flexibilidad y son opciones viables para quien desee aprender. En este artículo nos referiremos a los que están orientados a temas de digitalización, tecnología e innovación.

¿Cómo son los boot camps de tecnología?

Se les describe como entrenamientos intensivos en tecnología de tres a seis meses de duración, que a través de metodologías prácticas y ágiles para evolucionar se plantean como un acelerador para la formación y adquisición de habilidades digitales.

Según datos del BID el crecimiento de los Boot Camps de tecnología en la última década sigue aumentando “de solo unos pocos proveedores en el año 2011, en 2018 han pasado a ser más de 300, con ingresos estimados de US$ 240 millones.” Cifras que muestran que es un mercado interesante para generar recursos y formar a aquellos que requiere el ecosistema empresarial volcado hacia la transformación digital. Invertir en ellos es ganar por partida doble si se hace desde la empresa con una visión de empresa emergente emprendedora.

La misma fuente nos indica que la oferta en la región de Centroamérica y el Caribe es aún limitada, sugiriendo qué promoverlos es una estrategia para impulsar la transformación digital. Adicionalmente, informan que el crecimiento en la región puede requerir políticas públicas claves desde la triple hélice (empresa, academia, gobierno).

Son en suma La disrupción del talento

Los Boot Camps de programación están entre los más buscados y populares. Estos campos de entrenamiento se han convertido en una alternativa rápida para abordar la escasez de talento digital en muchas industrias, pero hace falta hacer más. Como sucede con toda solución tiene detractores y seguidores, sus pros y contras, le corresponde a cada persona evaluar desde su realidad lo acertado que es participar, una opción para las personas que desean adquirir conocimientos necesarios para desempeñar con habilidad un determinado trabajo en el sector tecnológico en un tiempo corto. Lograr ser un profesional a carta cabal en temas de tecnología, desarrollo de aplicaciones y plataformas, luego de un entrenamiento intensivo le exige al estudiante seguir aprendinedo y perfeccionándose con la practica en su área.

Techbeacom.com indica que: «Según el Informe de dimensionamiento del mercado de Coding Bootcamp, el mercado de trabajo para desarrolladores está inundado de graduados de Boot Camps, y eso dificulta que los graduados individuales se destaquen. Las revisiones negativas muestran patrones de insatisfacción con los maestros y volatilidad en los programas. Y la reacción violenta de «no aprender a codificar» del movimiento de aprender a codificar también ha frenado la fiesta del campamento.»

Actualmente, los profesionales deben seguir aprendiendo porque el tejido laboral sigue cambiando e integrando más tecnología en su quehacer diario. El modelo de campos de entrenamientos tecnológicos es una opción para todos aquellos que requieren reinventar sus carreras o fortalecer sus competencias digitales para la empleabilidad.

Referencias Consultadas:

https://techbeacon.com/app-dev-testing/bootcamps-wont-make-you-coder-heres-what-will
http://edu4.me/los-bootcamps-una-modalidad-de-aprendizaje-en-crecimiento/
https://www.iadb.org/es/noticias/el-bid-anuncia-las-propuestas-seleccionadas-de-bootcamps-para-fans-de-la-tecnologia
https://cloud.mail.iadb.org/Bootcamps-talento-para-la-innovacion https://www.eldiario.es/tecnologia/talento-digital-solventa-digitalizacion-educacion_0_909209327.html

Imágenes: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Inteligencia Artificial: hombre-máquina y corpus lingüístico

“El punto de partida de cualquier proyecto de PLN es el corpus, un conjunto de textos, ordenados o no, que sirven de base para cualquier análisis lingüístico o estadístico.” ― Carmen Torrijos Caruda

Las aplicaciones web que gestionan el diálogo entre hombre y máquina (agentes conversacionales) abundan. Gracias al trabajo conjunto de expertos en lingüística, lingüistas computacionales, psicólogos conductivistas y desarrolladores de Inteligencia Artificial podemos consultar y solucionar problemas con el banco a cualquier hora, 365 días al año; comprar en línea lo que queramos y traducir al idioma que deseemos, todo esto sin preocuparnos de que nos comprendan. ¿Quién está respondiendo nuestras consultas? ¿Por qué nos comprenden?  ¿Conversamos siempre con otros humanos en la red?   

Hace unas horas un mensaje me impedía entrar a la banca en línea desde el teléfono móvil, era de noche y aunque en principio pensé hacer la consulta al día siguiente, me animé a hacerla vía mensajería en ese mismo instante. Recibí un mensaje de vuelta justo al teclear la última letra de mi consulta.
“Estimado Cliente: Gracias por contactarnos. Bienvenido a nuestro servicio de atención por WhatsApp. Estamos presentando un alto volumen de interacciones, por lo cual el tiempo de espera es mayor de lo habitual. Agradecemos su paciencia y comprensión.” Había consultas y debía esperar. Pasaron unos minutos y me asignaron a un agente (dieron su nombre), volví a escribir y en lo que terminé de consultar, ya tenía dos opciones para elegir la solución, solicitud de confirmación de mis datos para comprobar que en efecto fuese la titular de la cuenta y una conversación que podía pasar (para personas no relacionadas con IA) la prueba de Turing. De no haber sido porque al concluir la interacción se despidió solicitando que respondiera a unas preguntas y al responder algo distinto apareció un mensaje en la pantalla que decía: “Disculpa, no he entendido eso. Por favor selecciona alguna de las siguientes opciones”, cualquiera pensaría que era una persona la que atiende. Un chatbot resolvió mi consulta.

Los agentes conversacionales existen desde los años 70, pero gracias a la inclusión de un modelo lingüístico formal les ha permitido simular la comprensión durante el diálogo con humanos. Lo que se conoce como la Teoría Sentido-Texto.[1] Pensando en voz alta podríamos inferir que para lograr comunicarse en dos vías (emisor-receptor) las máquinas requieren de muchísima información (datos), estos a su vez, deben ser de calidad, lo más exactos y precisos posibles para ser comprendidos por los humanos.

“Una máquina podrá comunicarse a través de modelos de lenguaje natural, solo cuando tenga la información necesaria ―corpus―para hacerlo.” Clic para tuitear

La Teoría Sentido-Texto

Al mencionarla nos referimos al marco teórico lingüístico creado por Aleksandr Žolkovskij e Igor Mel’čuk, para la construcción de modelos de lenguaje natural. Es una fuente que proporciona una base extensa y elaborada para la descripción lingüística y, debido a su carácter formal, se adapta a la perfección a las aplicaciones informáticas. La teoría reconoce que los elementos del léxico (unidades léxicas) en una lengua pueden relacionarse entre sí en un sentido semántico abstracto ( lo que significa, lo que decodificamos, por ejemplo: connotaciones, metáforas, analogías, dobles sentidos, etc.) Estas relaciones se representan mediante funciones léxicas. Dicho de manera sencilla, si no tiene sentido lo que nos dicen ―dado que para nosotros lo abstracto convive con lo real y lo procesamos de forma natural― con las palabras que conocemos (guardadas en nuestro cerebro/nuestro léxico), la comunicación no se da, porque el humano busca coherencia en el mensaje que recibe y transmite, para continuar el proceso de intercambio, para que haya comunicación tal como la conocemos.

A medida que vamos aprendiendo un idioma (desde pequeños en el caso de la lengua materna/académica o experiencialmente, en otros casos.) guardamos en el cerebro una cantidad grande de palabras, imágenes, significados, reglas gramaticales, sonidos que asociamos para comprender lo que nos dicen y para comunicarnos. Este proceso es natural e imperceptible, tan natural que lo damos por hecho. Para una máquina es mucho más complejo, requiere realizar una función que emule a la máquina más perfecta que ha sido creada (el cerebro humano) lo más rápido y precisamente posible lo que implica muchísima información tanto especifica del tema como de forma para expresarla (para que pueda ser comprendida).

La Inteligencia artificial utilizada con fines conversacionales y de interacción con humanos requiere de un corpus lingüístico. Al llegar a este punto, lo más seguro es que tenga más sentido para el lector la participación de la lingüística en todo lo que a IA se refiere. Pero aún hay más temas involucrados, por ello, creemos que el futuro es tan multidisciplinar como lo somos los humanos.

Corpus lingüístico, no solo textos

La definición más aceptada de un corpus lingüístico nos dice que es “un conjunto amplio y estructurado de ejemplos reales de uso de la lengua. Estos ejemplos pueden ser textos (los más comunes), o muestras orales (generalmente transcritas) ​. Un corpus lingüístico es un conjunto de textos relativamente grande, creado independientemente de sus posibles formas o usos. Es decir, en cuanto a su estructura, variedad y complejidad, un corpus debe reflejar una lengua, o su modalidad, de la forma más exacta posible; en cuanto a su uso, preocuparse de que su representación sea real. Los corpus​ tienen similitudes con los textos porque están compuestos por ellos, por otro lado, no son textos en sí, porque a diferencia de los mismos, no tiene sentido analizarlos en su totalidad. [Un texto tiene un principio y un fin, y es cohesivo y coherente en mayor o menor grado, mientras que un corpus carece de tales características por no poseer una estructura, sino sólo una composición. Por esta razón conviene analizar un corpus recurriendo a herramientas y metodología propias.]”-Wikipedia

La necesidad de trabajar las muestras recogidas de forma eficaz da lugar al nacimiento de la lingüística computacional.

Lingüística computacional

En la actualidad se están formando en las más prestigiosas universidades lingüistas que saben codificar. Los encontramos también en los centros de investigación y desarrollo, así como en las empresas que comercializan aplicaciones para modelar el lenguaje. Otra de esas profesiones que «se cree» pasada de moda y que son vitales para los desarrollos de Inteligencia Artificial. Su estudio abre un mundo de posibilidades de empleo con alta demanda en el mundo tecnológico.

Los expertos como Carmen Torrijos, citada al inicio de este artículo describen a la lingüística computacional como “un campo interdisciplinario que se ocupa del desarrollo de formalismos descriptivos del funcionamiento del lenguaje natural, tales que puedan ser transformados en programas ejecutables para un ordenador. Dicho desarrollo se sitúa entre el modelado basado en reglas y el modelado estadístico del lenguaje natural desde una perspectiva computacional, y en él participan lingüistas e informáticos especializados en inteligencia artificial, psicólogos cognoscitivos y expertos en lógica, entre otros.”[2]

La lingüística computacional, disciplina encargada de entender cómo representar y procesar el lenguaje natural individual usando ordenadores, surge en los EE. UU. en los años 1950 en los laboratorios de estudiosos que buscaban desarrollar computadoras capaces de traducir textos automáticamente de lenguas extranjeras al inglés, particularmente de revistas científicas rusas. Surgió como resultado de las aseveraciones de Warren Weaver, quien veía en la traducción una forma de descifrado y fue el encargado de escribir la introducción para “el público no especializado” del libro The Mathematical Theory of Communication.

Con la llegada de la Inteligencia Artificial en los años sesenta, la lingüística computacional se integra como una rama de la IA, para gestionar el nivel de comprensión humano y la producción de los lenguajes naturales.

¿Cuán complejo es traducir un idioma? En la red parece fácil

La traducción que vemos aparecer de manera casi instantánea es mucho más compleja de lo que siquiera imaginamos, para traducir de un lenguaje a otro la máquina debe entender la sintaxis de ambos lenguajes, su morfología (la sintaxis de las palabras) y las frases enteras. Para entender la sintaxis, es necesario que comprenda la semántica del vocabulario y la pragmática del lenguaje. Toda una agrupación de procesos y conocimientos que toman tiempo y recursos.

La lingüística de corpus surge por la necesidad que existía de poder traducir lenguajes, involucra diversas de estudio, entre ellas: Corpus lingüístico asistido por ordenador. Diseño de analizadores sintácticos (parser), para lenguajes naturales. Diseño de etiquetadores o lematizadores, tales como el POS-tagger. Definición de lógicas especializadas que sirvan como fuente para el Procesamiento de Lenguajes Naturales. Estudio de la posible relación entre lenguajes formales y naturales y la traducción automática.

Un ejemplo práctico de la multidisciplinariedad requerida y de lo importante de la lingüística en toda esta explosión de Inteligencia Artificial lo tenemos en un proyecto que se llevó a cabo en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento y el Instituto Cervantes en la Universidad de Harvard (Observatorio de la lengua española y las culturas hispánicas en los Estados Unidos) desarrollaron durante el 2016, un programa de investigación destinado a la aplicación de la tecnología informática y de la lingüística de corpus a las redes sociales con el fin de identificar y documentar anglicismos que estén surgiendo y desarrollándose en el español que se utiliza en los Estados Unidos. Una parte esencial de esa metodología consiste en proporcionar el contexto de uso de los anglicismos, con información sobre el perfil de los hablantes y la geolocalización del mensaje.

Los corpus de referencia son necesarios para desarrollar IA. Las lenguas en peligro de extinción se ven más afectadas con la digitalización y el uso de nuevas tecnologías. Por ello, las lenguas que no tienen una representación en la red están en gran desventaja, sin un corpus digital es muy difícil que puedan dar el paso a la IA, lo que es preocupante. Otra razón de peso, para valorar la lengua que hablamos y comprender cuan importante es el lenguaje para el cambio de era que estamos experimentando.

Entre los corpus más confiables que existen, a los que acuden los desarrolladores de tecnología de Inteligencia Artificial para crear sus soluciones, podemos mencionar:

  • CORPES: Según la Real Academia de la Lengua es el corpus lingüístico del español del siglo XXI y sucesor natural de sus corpus antecesores CREA y CORDES. El proyecto CORPES está en construcción actualmente.
  • CREANET: Corpus de referencia del portugués .
  • BNC: Corpus lingüístico especializado en inglés.

Las palabras y su estudio están presentes en el desarrollo de Inteligencia Artificial. Quien desee desarrollar productos de excelencia debe ser consciente de que el modelado del lenguaje no se toma a la ligera.

Bots, chatbots, agentes conversacionales con imprecisiones de lenguaje son el producto de obviar la presencia de expertos en lingüística en el equipo de desarrollo. ¿Se están corriendo el riesgo en su empresa? Debería tomarlo muy en serio. ¿Quién dirige la creación de contenido de sus productos? ¿Un arquitecto de infraestructuras sin formación en lingüística? podría salir muy caro.

En el caso de la Lengua Española existe una oportunidad de oro para aquellos que dominen la lingüística computacional, podrán ser parte del desarrollo de nuevas tecnologías en un mundo cambiante y exigente.

Casi podríamos aseverar que sin corpus lingüístico no hay IA que pueda conversar con los humanos.

Imagen: Pixabay

Recursos Consultados:
https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-09342018000300382
https://retina.elpais.com/retina/2019/01/15/tendencias/1547545169_410011.html
http://www.llf.cnrs.fr/sites/llf.cnrs.fr/files/biblio/Ling%C3%BC%C3%ADstica%20espa%C3%B1ola%20e%20I.A_Oscar_Garcia_Marchena.pdf


[1] García Marchena, Óscar: “Lingüística española e Inteligencia Artificial: Aplicación informática de gramáticas de restricciones para la confección de agentes de diálogo” en Interlingüística, nº 18, (2007)

[2] Torrijos Caruda, Carmen: “La lingüística computacional, el campo donde se unen las ciencias y las letras” en Retina El Pais. (2019)

Escrito por : Msc. irasema Rivas-González