Hacer algo espontáneo, entretenido e inesperado es tan natural, que no le prestamos la atención, debida, enumeramos tres acciones, que proceden de cualidades humanas, que los robots aún no logran emular. Y es que, para lograrlo, deberían tener inteligencia general natural, la inteligencia qué, aún con nuestra imperfección, nos permite relacionar conocimientos, inventar, imaginar y usar, en el momento, apropiado lo que hemos aprendido y que está almacenado en algún sitio de nuestro cerebro.
Así de fantásticos somos, máquinas con una programación y recursos que no utilizamos en su totalidad, pero lo olvidamos y le atribuimos características de semidioses a los algoritmos y robots.
La inteligencia artificial ha logrado perfeccionar comportamientos siguiendo patrones, esos patrones son o fueron creados por cerebros humanos capaces de imaginar que una máquina, a través de algoritmos, sea capaz de entregar mejores resultados, más precisos que los que podemos entregar nosotros.
Esa capacidad para imaginar y proyectar una idea en el futuro, dar los pasos que se requieren, colocar cada pieza en su lugar para que pase, esa es una de las habilidades que están vedadas a los robots actualmente.
Afrontar problemas desde diversos ángulos
Si el algoritmo está programado o diseñado con unos límites precisos, es improbable que se salga de ellos, es casi imposible que sea capaz de buscar nuevas alternativas o perspectivas desde las cuales afrontar el problema.
Es más, no puede, tal como usted si lo haría, despertar a media noche con una idea que se relaciona con el problema, anotarla, volver a dormir y retomarla al día siguiente, es uno de esos comportamientos que solo un humano manifiesta.
En tiempos de tecnología, disrupción y cambios, aunque lo quisieran sus creadores, los robots no son capaces de anticipar nuevas tendencias, comprender empáticamente las necesidades de los usuarios, actuales o futuras para proponer alguna acción que de forma inesperada solucione un problema que ni siquiera la audiencia sabe que tiene.
Imaginar, imaginar, imaginar
Otro tema común para nosotros. En cuantas ocasiones nos han dicho: imagínate que … y nuestra mente coloca esos elementos faltantes, y el interlocutor no duda que hemos podido recrear “sin elementos físicos” esa idea que el nos comunicó con palabras.
Los algoritmos no están diseñados para imaginar, para crear escenarios hipotéticos que ellos mismos puedan comprender y vivenciar .
Al ser tan espontáneos, los humanos, llevamos a cabo acciones inesperadas, inclusive para nosotros mismos, en lenguaje coloquial “nos salimos del guión” e improvisamos, haciendo uso de la experiencia y los conocimientos adquiridos previamente.
Hemos mencionado solo tres de las habilidades humanas que los robots no son capaces de emular y que nos permiten comprender porque es necesario trabajar en colaboración humano-máquina para obtener mejores resultados.
“La inteligencia artificial hará a los ricos más ricos y a los pobres más pobres”
― Kai-Fu Lee
¡Preocupante! Es el calificativo que merece una aseveración como la que ha hecho uno de los expertos en inteligencia artificial más grandes del mundo.
Si los que toman las decisiones de negocios, política y economía no encuentran una solución a la desigualdad y la distribución de las riquezas, la sociedad se verá afectada en proporciones de alcance mundial porque la IA responde a quien la tenga en su control.
Al momento en que el mercado laboral mundial se encamina a integrar más soluciones inteligentes cada uno de nosotros, como sociedad, estamos a merced de cambios que nos afectarán directamente, porque querámoslo o no, la tecnología tiene implicaciones de carácter subjetivo, es decir, responde a los objetivos e intereses de quien la utilice, conlleva el buen uso de los valores de sus propulsores y usuarios.
Herramienta que resuelve problemas
Si bien es cierto, la inteligencia artificial se desarrolla para darle respuesta a problemas, lo que nadie pone en duda es el poderío que asume quien se hace del “capital intelectual” , es decir, quien contrate o pueda pagar los servicios de ingenieros, investigadores, desarrolladores y estudiosos de tecnología ostenta un poder cada vez mayor, poder que con el paso del tiempo trae como resultado potencias tecnológicas en las manos de personas que no necesariamente están pendientes del bien de la sociedad.
El ejemplo más claro lo es el Valle del Silicio, quien haya leído su historia o estado hace cincuenta años no dudaría en mencionar que era, en sus inicios una vasta zona sin utilizar que le pertenecía a la Universidad de Stanford. Fue precisamente, Frederick Terman, profesor quien tuvo la idea de utilizar la propiedad para el desarrollo inmobiliario e intelectual, por lo que estableció un programa para incentivar a los estudiantes egresados a quedarse allí, proveyéndoles de capital riesgo. De inicio contó con William Hewlett y David Packard, quienes conformarían la empresa Hewlett-Packard y así comenzó la historia de éxito de una serie de pequeños edificios industriales alquilados a muy bajo costo a compañías técnicas y emprendimientos de egresados de la universidad.
Con datos, información y profesionales que posean el conocimiento, las compañías dominaran no solo el mercado, dominaran en el ámbito social, ya el económico lo tendrán, así que les resta el poder político y con estos tres poderes trabajando para ciertos intereses hay que prestar atención a lo que puede suceder.
La inteligencia artificial y la cadena de desigualdad
Con la absorción de tareas manuales, si la mano de obra que realizaba este trabajo no se prepara para hacer otro tipo de labores, tendremos mayor número de personas no solo desempleadas, ociosas, con un teléfono móvil en la mano y acostumbradas a que una máquina hace lo que antes tenían que realizar ellos.
Esta situación, hipotética, se transforma en un detonante de la brecha de clases, porque contrario a ellos, los hijos de los ricos, se harán de mayores conocimientos, podrán pagar por los talentos que están creando productos y servicios de IA que serán determinantes para generar más riquezas.
¿Cómo se puede mantener la neutralidad de la inteligencia artificial?
Desde hace algunos años, ciertas personas han advertido de la posible falla del panorama económico y social de la humanidad cuando se desarrollan tecnologías poderosísimas, pero a su vez, existen países y poblaciones que no tienen siquiera acceso a la red. De igual manera, existen aquellos que ven a la inteligencia artificial desde la visión de las películas de ciencia ficción y no creen que sea un tema que les atañe, solo piensan que es entretenido y que no les afectará.
Otras personas están decidas a divulgar, promover y propiciar un ambiente de conocimiento, discusión y análisis desde la óptica del bien común y los valores éticos para que esta revolución inteligente cumpla su cometido, ayudar a los humanos a vivir de la mejor manera posible, haciéndola accesible a todos.
El doctor Kai – Fu Lee ha presentado el libro (ensayo) «Superpotencias de la inteligencia artificial», libro que nos hace ver el papel clave de las dos superpotencias en IA China y Estados Unidos y cómo cada individuo debe hacerse responsable de su rol ante los cambios que se darán con la implantación masiva de soluciones de inteligencia artificial en cada aspecto de nuestras vidas.
Aprender, investigar e involucrarse son los elementos claves para hacerle frente al reto que supone la llegada de la IA al sector laboral y su consecuente cambio de paradigmas en las sociedades que hoy conocemos.
Saque sus propias conclusiones, pero no deje para después investigar y adentrarse al estudio de la inteligencia artificial en la gestión empresarial, verá con otra óptica el futuro que se avecina.
Temprano en la mañana de hoy, once de febrero, diseños de coloridas formas y letras esperaban por mí en la línea de tiempo del Instagram, y como sabemos que en las redes nada es fortuito, las imágenes estaban acorde con la fecha: Día de la Mujer y de la Niña en la ciencia.
Con fondo oscuro, siluetas y líneas en colores que parecían desafiar la gravedad, pude observar una tras otra las hazañas de mujeres conocidas, otras no tanto, que dejaron su huella en la ciencia.
Se trata de un libro único que lleva por título «Women in Science. 50 Fearless Pioneers who changed the world», de la autora e ilustradora Rachel Ignotosfsky.
Entre las figuras femeninas que encontramos en su interior tenemos a:
Rosalind Franklin descubridora de la estructura del ADN, química, biofísica y cristalógrafa.
Ada Lovelace a primera persona en el mundo que describió un lenguaje de programación de carácter general al interpretar las ideas de Babbage.
Katherine Johnson física, científica espacial y matemática estadounidense que contribuyó a la aeronáutica de los Estados Unidos y sus programas espaciales con la aplicación temprana de las computadoras electrónicas digitales en la NASA.
Rachel Carson, bióloga marina y conservacionista estadounidense que, a través de la publicación de “Primavera silenciosa” en 1962 y otros escritos, contribuyó a la puesta en marcha de la moderna conciencia ambiental.
Patricia Bath, oftalmóloga, inventora, humanista y académica estadounidense. Fue la primera mujer miembro del Instituto del ojo Jules Stein, fue a la vez, la primera mujer en dirigir un programa de posgrado en oftalmología, y primera mujer elegida empleada honoraria del Centro Médico UCLA.
Marie Curie, pionera científica y una de las mentes más brillantes del siglo XX, Premio Nobel de Física, primera mujer que daba clases en la Universidad de la Sorbona.
Hedy Lamar, Inventora autodidacta y una de las actrices más famosas en el Hollywood de su época, patentó la tecnología de «salto de frecuencia» que se emplea en móviles, el wifi o el Bluetooth. Recibió el premio de la Innovación concedido de la EFF por su contribución a la ciencia y la sociedad.
Mae Jemison, es una ingeniera, médico, física y astronauta de la NASA. Fue la primera mujer afroamericana en viajar al espacio.
Grace Hopper, conocida como Amazing Grace, fue la precursora del lenguaje COBOL (Common Business-Oriented Language). Un lenguaje de programación universal, e inédito en la época, capaz de ser usado por cualquier ordenador y que se ha utilizado principalmente en los negocios.
Junto a las mujeres mencionadas, están otras intrépidas pioneras que en total suman 50 perfiles en un solo libro, aunque en el mundo, en cada país hay muchas mujeres dejando un legado en las ciencias y la tecnología.
Ejemplos como estos siguen enseñándonos que no hay límites cuando se busca aportar valor a la humanidad. Visibilizar a las mujeres en la ciencia es asunto de todos y supera al calendario, un solo día no es suficiente para hacer el reconocimiento que se merecen.
Quizás se pregunte que tiene que ver esto con un blog de tecnología, la respuesta es: mucho, entre más mujeres y niñas se interesen por las ciencias se da un crecimiento sostenido y un equilibrio social que nos beneficia a todos.
Las empresas han despertado haciendo del ODS que persigue la equidad uno de sus mayores compromisos. Destacando y promoviendo la participación de mujeres en sus plantillas, en roles de liderazgo, tareas y posiciones que anteriormente no eran consideradas adecuadas para una fémina, pero aún falta más,
En nuestra vida diaria, todos tenemos a una niña o una mujer familiar o amiga, que pueden contribuir positivamente a la sociedad. No dejemos que se atemoricen pensando que la ciencia no es para ellas.
Únase a nuestra visión, trabajemos juntos por más niñas y mujeres en las ciencias, ¡todos los días!
La inteligencia artificial nos atrae, eso es indudable, aparece en titulares de los periódicos más importantes del mundo y, en las empresas, se proyecta como uno de los temas obligados.
Son muchos los que ya comparan su impacto con el que produjo la incorporación de la energía eléctrica en la industria, hace pensar seriamente a los inversionistas.
En nuestro entorno inmediato da la impresión que continua cercana, pero solo en aplicaciones de los teléfonos celulares, cuando accedemos a la red y la usamos en el buscador o con uno que otro artilugio tecnológico que promete sorprendernos.
Ni sorpresiva ni lejana
Lo que para muchos es lejano, ya está aquí. Mientras escribo estas líneas se lleva a cabo en Massachussets Institute of Technology el primer AI LATIN SUMMIT | Cumbre de Inteligencia Artificial de América Latina, que busca guiar la implementación y ser guía para el largo camino que tiene por recorrer la inteligencia artificial en América Latina.
Del 21 al 23 de enero de 2020, expertos, académicos, estudiosos, estudiantes e interesados por la inteligencia artificial se dan cita para hablar del tema que les interesa a todos.
La oferta temática aborda diferentes sectores de la economía y de la sociedad, entre ellos:
¿Cómo se puede usar la IA para promover y monitorear el desarrollo en América Latina?
Inteligencia Artificial y creatividad en Google Brain.
Aspectos esenciales para lograr la adopción de la IA en América Latina
Empoderando a niños con educación en inteligencia artificial
¿Qué pueden aprender las máquinas y que significa esto para ocupaciones y las economías?
Uno de los temas que más interés generó es la investigación que lleva a cabo Randi Williams Ph. D. Student at Personal Robots | MIT Media Lab
Randi trabaja en una investigación con niños “How to Train Your Robot” que busca empoderarlos con la incorporación de la Inteligencia Artificial en la educación de infantes, para ello ha desarrollado un numero de proyectos incluyendo PopBots que es un robot socia que acompaña durante el proceso de aprendizaje a través de la interacción humano-agente artificial.
Randi Williams IA Pop Bots Project
Trabaja, de igual manera, con su grupo llevando una investigación sobre las relaciones y el comportamiento de los niños con los agentes artificiales inteligentes.
Con Randi, hemos entablado una conversación muy productiva, cuyo contenido será, en un futuro cercano, divulgado en un artículo de este blog.
De la Cumbre de la que hemos participado los dos primeros días destacamos el interés por traer a nuestra región los más altos estándares y el conocimiento de los líderes en la investigación, la integración y el relacionamiento de nuevas comunidades.
Una primera cumbre que MIT enfoca en América Latina y que de seguro nos da para pensar y preguntarnos ¿Por qué una universidad con este prestigio pone sus ojos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial en América Latina?
“Cada ser humano tiene una combinación única de inteligencia.”
―Howard Gardner
La inteligencia artificial busca emular a la inteligencia humana, algo que a primera vista parece sencillo, pero cuando lo revisamos con detenimiento confirmamos que no es tan fácil, porque para estudiar al ser humano se han tipificado, al menos, ocho tipos de inteligencias.
Según ha logrado estudiar y establecer el psicólogo Howard Gardner, catedrático de la Universidad de Howard, la inteligencia, esas acciones catalogadas inteligentes, se van modificando a lo largo de la historia, influida por el momento y el entorno.
“La inteligencia no es una sustancia en la cabeza como es el aceite en un tanque de aceite. Es una colección de potencialidades que se complementan.”
Veamos un ejemplo, durante el tiempo que los hombres vivían a la intemperie, el primero en construir un refugio con hojas y ramas actuó de manera inteligente, utilizó la inteligencia espacial, utilizó la inteligencia lógico matemática, la intrapersonal e interpersonal, seguramente. Esa misma acción en este siglo de casa inteligentes y aparatos conectados, salvo que la persona se encuentre en una isla desierta, no sería considerada inteligente.
¿Qué es la inteligencia? En su esencia más simple es la «capacidad humana de solucionar problemas o elaborar bienes valiosos».
Cuando se habla de inteligencia se piensa en la capacidad de resolver problemas matemáticos y hacerlo de forma rápida, pero si colocamos a esa misma persona frente a un lienzo en blanco, tal vez le sea imposible hacer un trazo artístico y no por ello, deja de ser inteligente. El tema es tan abarcador que, en un ejemplo hipotético, si esa persona con inteligencia matemática toma un curso y se dedica a aprender a pintar, es probable que lo haga en un periodo de tiempo prudente, o, tal vez, no le sea posible.
¿Cómo relacionamos este conocimiento con la inteligencia artificial y los humanos?
Para vivir y sobrevivir, para adaptarse socialmente y progresar cada persona requiere desarrollar y poner en práctica una mezcla de varios tipos de inteligencia durante toda su vida. Gardner desarrolló su teoría de las inteligencias múltiples observando el comportamiento humano.
“La irrupción de las nuevas tecnologías nos obliga a educar a los niños de forma distinta.” Gran parte del desarrollo y la manifestación de la inteligencia se da en el contexto de enseñanza-aprendizaje (no solo académica), por ello, en épocas de cambio de herramientas y formas de vivir donde la tecnología está en todas partes, es necesario replantearse modelos que han sido útiles en el pasado, pero que en su estado natural dejan de serlo en este momento.
Es prudente reconocer lo que debe aprenderse, para incorporarlo a un esquema que se potencie con las herramientas que tenemos a nuestro alcance.
No se trata de pensar que los conocimientos básicos, esos fundamentos de vida son obsoletos. Los valores, las humanidades, las normas de urbanidad y convivencia, el cuidado al medioambiente, las matemáticas y el lenguaje son tan necesarios como lo fueron antes, y mucho más en un siglo de agentes artificiales y algoritmos.
Afirmación que nos lleva a seleccionar del listado de las ocho inteligencias de la teoría “Garderniana” algunas inteligencias que son utilísimas y debemos fortalecer:
La Inteligencia lingüística, es fundamental, sin comunicación ni herramientas de comunicación, la red y la inteligencia artificial no pueden sobrevivir. Por ello, es importante, dominar el lenguaje y poder comunicarnos de manera eficaz, oral, gestual, mediante la escritura y otras. Al dominar esta capacidad de comunicar, las personas tienen una inteligencia lingüística superior que les permite comprender el entorno donde todo depende de un mensaje, de una comunicación en la red, de un dispositivo a otro.
Otra inteligencia requerida es la lógico-matemática que tiene que ver con la capacidad para el razonamiento lógico y la resolución de problemas matemáticos. La rapidez y la efectividad para solucionar problemas numéricos es indicador clave.
La inteligencia intrapersonal nos faculta para comprender y controlar el ámbito interno de uno mismo en lo que se refiere a la regulación de las emociones y en donde ponemos la atención. Nos ayuda a ser empáticos aún si estar presentes físicamente, algo valioso en una sociedad que mezcla lo virtual con lo físico. Con esta inteligencia nos damos cuenta, con nuestros sentidos, captamos comportamientos, interpretamos y reaccionamos. Utilísima para afrontar la presencia de robots en nuestro entorno y adaptarnos a trabajar rodeados de ellos.
En esta época todos trabajamos interrelacionados con otros, hacerlo correctamente es importantísimo, el dominio de esta competencia es lo que se llama inteligencia interpersonal. Trabajando en la red, así sea desde nuestra casa, les expone a miles de personas de forma indirecta y en caso que se encuentre solo, en algún momento trabajará con grupos de personas.
Si dominamos la inteligencia interpersonal y trabajamos con grupos numerosos, somos capaces de detectar, comprender circunstancias, problemas, circunstancias y oportunidades que a otros les cuesta. La inteligencia interpersonal actúa como un juez, brinda herramientas para desarrollar la capacidad para empatizar con otras personas en nuestros entornos.
Las inteligencias se fortalecen y entrelazan, a medida que maduramos se hacen más notorias, pero las inteligencias que desarrollamos por ser curiosos en las etapas de niñez y juventud nos permiten explorar el mundo y aprender por propia experiencia, es una simbiosis que ocurre dentro de cada persona por esa razón Gardner afirma que:
“Quizás la amalgama de juventud y madurez es una característica identificable del genio científico creativo.”
Howard Gardner
Con los diferentes tipos de inteligencias que existen, el humano promedio puede intercalar conocimientos, almacenarlos en su cerebro, recordarlos y usarlos en el momento que los requiere, es lo que se conoce como inteligencia general (incluyendo nuestros errores y fallos), en cambio las máquinas tienen inteligencias especializadas y no pueden intercalar esos conocimientos para tomar decisiones, tal cual lo hacemos nosotros.
En conclusión, las tecnologías inteligentes son producto de cerebros de personas inteligentes que intercalan y desarrollan sus diferentes tipos de inteligencia para brindarnos lo que toda tecnología brinda: mejoras a la vida en sociedad.
No debemos temerles, la forma más inteligente de hacerles frente es comprendiendo su razón de ser, su aplicación y la manera como nos beneficiamos al hacer uso de ellas.
Por mucho, usted siempre será más inteligente que un algoritmo porque tiene ocho tipos de inteligencia que puede desarrollar y potenciar. ¡Recuérdelo y póngalas en valor este 2020 que inicia! Seguro una de ellas le hará destacar en su área de elección.
“La amalgama de juventud y madurez es una característica identificable del genio científico creativo.”
Combinar dos o más algoritmos para solucionar un mismo problema y hacerlo acertando con la mejor o más conveniente respuesta o acción, es, en suma, lo que hace el humano promedio. A las máquinas les cuesta más emular este tipo de respuestas.
Imagine a una persona conduciendo una bicicleta, antes que nada, debió aprender a utilizar varios sentidos a la vez y lograr el equilibrio. Si añadimos a la conducción que lo haga escuchando música, evitando obstáculos, recordando la lista de compras del mercado, le añadimos al problema (conducir la bicicleta) varias acciones que requerirán que el conductor tome decisiones sobre la marcha y utilice sus conocimientos (banco de datos), habilidades e inteligencias múltiples para llevarlo a cabo.
Lo que acabamos de describir, con palabras, lo están haciendo en la actualidad. Un algoritmo híbrido desarrollado en China, logra dirigir una bicicleta, el conducir no es el gran asunto, lo que desean mostrar es la capacidad de su invento, para aspirar a emular lo que hacemos los humanos y a futuro construir inteligencias artificiales generales o fuertes (recordemos que la IA en la mayoría de los casos es especializada).
En este caso la bicicleta se conduce sola, utiliza una tecnología híbrida compatible con los enfoques de aprendizaje automático y circuitos reconfigurables que emulan el cerebro humano, alternando entre ambos modos, a requerimiento, dando como resultado que ambos tipos de algoritmos se comuniquen entre sí para responder sobre la marcha. Véalo usted mismo en el siguiente video:
La mayor limitación de las redes neuronales
Son incapaces de aprender sobre la marcha, eso que hacemos los humanos, que aprendemos por experiencia y utilizamos aprendizajes acumulados en la memoria para solucionar los problemas es la mayor limitante de las redes neuronales computacionales que dan vida a la inteligencia artificial.
Por otro lado, son muy eficientes a la hora de aprender tareas, más o menos complejas, mediante el análisis de Big Data. Es decir, son dependientes de los datos para reconocer patrones y hacer lo que hacen.
¿Qué es un algoritmo híbrido?
Es una secuencia de instrucciones secuenciales, que permite llevar a cabo ciertos procesos y dale respuesta a determinadas necesidades o decisiones. Mediante conjuntos ordenados y finitos de pasos, se permite resolver un problema o tomar una decisión.
Para que sea considerado hibrido es necesario que combine dos o más algoritmos que solucionan el mismo problema, ya sea escogiendo uno (a merced de los datos), o cambiando entre ellos sobre el curso del algoritmo.
Según leemos en Wikipedia los algoritmos híbridos se utilizan generalmente para combinar características deseadas de cada uno, a fin de que el algoritmo global sea mejor que los componentes individuales.
«Algoritmo híbrido» no se refiere a combinar algoritmos para resolver un problema–muchos algoritmos son las combinaciones de pedazos más simples–pero si combinar algoritmos que resuelven el mismo problema y que difieren en características particulares como el tiempo de ejecución.”
Algoritmos híbridos en tecnología
Los algoritmos híbridos son muy comunes en implementaciones del mundo real para optimizar algoritmos recursivos.
Nos admiraría saber que el dividir en partes pequeñas las tareas o problemas, lo que sugieren metodologías de gestión de proyecto, lo que nos enseñan cuando de pequeños aprendemos a comer, es una técnica algorítmica llamada coloquialmente “divide y vencerás” muy utilizada. En esencia, durante su aplicación se observa que el tamaño de los datos decrece a medida que la profundidad de la recursión aumenta.
Aplicaciones en computación
Durante nuestra búsqueda de ejemplos encontramos el desarrollo y uso de un algoritmo híbrido de aprendizaje computacional para la tarea de relleno de valores faltantes realizada durante la fase de preparación de datos.
“El algoritmo aborda el problema a resolver, el que está orientado al estudio y análisis de diferentes técnicas para el relleno de valores faltantes, con el fin de proponer una técnica híbrida como producto de esta investigación para dicha tarea y asociarla con la tecnología OLAP (Procesamiento Analítico en Línea).
Los investigadores plantean las pruebas de análisis y resultados con el fin de precisar su aplicabilidad en cuanto a efectividad y complejidad algorítmica se refiere.
Sus conclusiones demuestran que la técnica híbrida genera mejores resultados que las técnicas usadas por separado.”[1]
Los algoritmos híbridos aplicados a la inteligencia artificial, buscan emular cómo pensamos, respondemos y solucionamos problemas, será cuestión de tiempo confirmar que puedan lograrlo.
[1] Hernández García, Claudia Liliana, & Rodríguez Rodríguez, Jorge Enrique. (2016). Algoritmo híbrido basado en aprendizaje computacional para el manejo de datos faltantes en aplicaciones OLAP. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 24(4), 628-642. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052016000400008
Según datos de Smart Insights un 48% de los consumidores comienza una investigación de compra con una búsqueda desde el móvil.
El teléfono móvil y las aplicaciones más populares utilizan los llamados “tracking de comportamiento de compra, de lectura e intereses” para “conocernos mejor” y así, ofrecernos, las mejores experiencias de navegación y compra. Utilizan, con este propósito mecanismos que combinan inteligencia artificial y Big Data.
Suena inocente, pero lo cierto es que de no contar con mecanismos de protección y al desconocer lo que está detrás del análisis y la colección de datos, así como nuestros derechos de privacidad, estamos enfrentándonos a una industria que ya puede predecir lo que haremos y si no tienen controles éticos nos ofrecerán lo que jamás podremos pagar, pero sí, consumir.
En la actualidad muchos de los sistemas de inteligencia artificial permiten predecir en tiempo real patrones de comportamiento de los usuarios, apoyados en Big Data para el manejo y de cantidades ingentes de información que se recolectan de nuestros dispositivos móviles a diario.
¿Qué hay de malo en predecir lo que haremos?
Algunos dicen que les ahorra tiempo, que les gusta que una máquina piense por ellos, les ofrezca y sugiera, les muestre las noticias e informaciones que les interesan. Otros empiezan a preocuparse porque se han dado cuenta que no solo es un tema de ofrecerles la mejor opción, hay mercadólogos especializados en retail digital que configuran de tal manera los predictivos y la oferta que relacionan productos, conductas y casi que subliminalmente inducen a comprar.
“¿Por qué a los seres humanos contemporáneos les fascina comprar y consumir, y sin embargo sienten muy poco apego por lo que compran?”
― Erich Fromm
¡Exactamente! Ya no tiene libre albedrío, alguien le conoce tan bien que puede llevarle de forma casi mágica “como el flautista que llevaba las ratas fuera de la ciudad, hechizadas por su música, famoso en el cuento infantil”, a comprar lo que una empresa desee venderle, siempre y cuando conozca su patrón de conducta.
Nuestro cerebro a merced de un algoritmo
El cerebro humano obtiene conclusiones de patrones escondidos que se desarrollan con el tiempo, la experiencia y el aprendizaje. La inteligencia artificial obtiene conclusiones de patrones de millones de datos y lo hace en fracciones de tiempo, pero no solo eso, trabaja, sin quejarse, para quien la pueda pagar.
En este periodo de cambios y desarrollo de nuevas tecnologías no logramos terminar de aprender algo, cuando surge algo nuevo, le estamos proporcionando datos a las máquinas para que interpreten el cerebro y la conducta humana con diversos fines.
«Nunca pienses que lo sabes todo. Por muy alto que te valores, ten siempre el coraje de decirte a ti mismo: soy un ignorante.»
―Ivan Pavlov
Leyendo a Ivan Pavlov, fisiólogo ruso que contribuyó con la corriente psicológica del condicionamiento clásico que pertenece al “conductismo” nos damos cuenta de que, al dominar las claves de nuestra conducta, básicamente nos controlan y si para ello, se utiliza un agente artificial que nos supera en relacionar patrones y agilidad, estamos en desventaja.
Una nueva pirámide de jerarquización de las necesidades humanas
Especialistas en branding y comercialización comentan que las necesidades descritas por Maslow en su propuesta psicológica aún en el siglo XXI se respeta pero que las características sí varían.
Recordemos que Abraham Maslow es considerado el padre de la corriente psicológica llamada humanismo y es recordado por su teoría de las necesidades humanas: La Pirámide de Maslow
A esta pirámide algunos le han adaptado en la base un nuevo nivel jerárquico que incluye WiFi y acceso a carga o batería del dispositivo móvil. Planteamiento que es necesario considerar con cuidado, porque si nos hacen creer que dependemos (necesidad básica, vital) como seres humanos de una conexión a la red para vivir, nos estamos conformando con ser “autómatas dependientes de la conectividad” y dejamos de lado nuestra propia naturaleza individual humana.
Maslow dijo: “Supongo que es tentador tratar todo como si fuera un clavo, si la única herramienta que tienes es un martillo”, aplica perfectamente a la era digital, si vemos el móvil como la única herramienta haremos de ello el centro de nuestra conducta.
La ética en la gestión de datos y la implementación de programas que utilizan inteligencia artificial deben ser inamovibles de los planes estratégicos de las empresas que respetan los derechos fundamentales de los consumidores, porque al final del camino otros harán lo mismo con nuestros datos y conducta de compra, si no se reglamenta a tiempo el uso que se le da, y esto aplica a todos los ámbitos de nuestra vida.
“Lo que hay que hacer es poner a máquinas y humanos juntos, a trabajar colaborativamente, porque es la fórmula más eficaz”.
― Ramón López de Mántaras
Creatividad, aprendizaje automático y la capacidad de predecir comportamientos (centrada en patrones de millones de datos de usuarios) es la pócima que los alquimistas del marketing digital están tratando de perfeccionar de la mano de los expertos en inteligencia artificial.
Son las llamadas soluciones cuyo fundamento principal es el concepto de Data Driven Creative, que busca mejorar sustancialmente la industria de las comunicaciones, aspirando a crear mensajes personalizados para cada uno de los clientes potenciales que las marcas decidan abordar.
Un mensaje personalizado, exclusivo para usted
Los asistentes virtuales, el buscador más popular y otras aplicaciones de moda utilizan el nombre de pila del usuario para enviarnos mensajes que dan la impresión que son exclusivos para nosotros, hasta aquí nada novedoso. La gran diferencia radica en que los mensajes estarán preparados de acuerdo a sus gustos y preferencias, tipo de comunicación preferida y en un lenguaje con el que usted se sienta identificado. Tal cual, si un amigo o un allegado, que le conoce bien fuese el emisor.
Imagínelo, le llaman por su nombre, responden sus consultas hasta satisfacer sus inquietudes y le hace sugerencias enfocadas en gustos, presupuestos y estilo de vida. La tentación, la seducción del producto de esta forma será tan sencilla que prácticamente estaremos vencidos antes de siquiera analizar la viabilidad de la compra.
Optimización de los mensajes
Haciendo uso de tecnología predictiva será posible crear modelos de personalización publicitaria tan precisos que asustan, porque se basan en nuestra conducta y se mejorarán cada vez más, porque el algoritmo es capaz de aprender de forma automática como complacernos y seducirnos hasta que decidamos realizar la compra.
Los modelos predictivos, la automatización, la escalada de producción de contenidos generarán nuevos perfiles creativos en ambos espectros; la creatividad artística y la creatividad científica.
Aunque no están muy popularizados en nuestras latitudes, en otros mercados son objeto de investigación y desarrollo, siendo el campo de la publicidad y marketing inteligente un campo fértil donde se está invirtiendo muchísimo dinero para lograr, finalmente, conquistar la mente del consumidor.
¿Máquinas creativas?
Se escribe mucho sobre la capacidad de crear que tendrán las máquinas, crear en el sentido estricto de producir un resultado para el que un humano, requiere, obligatoriamente, ser altamente creativo. Por ejemplo, en la producción musical y artística.
Pierre Barreau es un músico que también es experto en aprendizaje automático y tiene un emprendimiento llamado AIVA.
Durante sus presentaciones en foros de Inteligencia Artificial el joven músico reta al público diciendo: «Escuchen estas dos melodías y adivinen cuál fue creada por un algoritmo y cuál por un humano.»
Aiva, es el primer compositor virtual basado en machine learning mundialmente aceptado.
Los sorprendentes resultados del emprendimiento de Pierre están abriendo una ventana que hasta hace poco se creía exclusiva para los humanos, la creación de pistas musicales, jingles comerciales y tono efecto de sonido posible para los e-games e industria del videojuego.
Destaca sobre manera que el algoritmo es capaz de crear, dependiendo del requerimiento, y de su complejidad, luego de tener los datos requeridos para establecer patrones y aprender, en poco tiempo la música que a un humano le toma días. Y evidentemente, esta situación, abarata costos y hace que los músicos se preocupen por ser “fácilmente desplazados” por una máquina.
Parece que la creatividad y el aprendizaje automático dejan de ser excluyentes para trabajar colaborativamente. Corresponde a los humanos, acercarse al conocimiento y la comprensión para utilizar a su favor la inteligencia artificial, que ya está aquí.
Talentos, en todas partes se habla de talento y a pesar de que muchos lo poseen no llegan a estar entre los candidatos «elegidos» para las plazas abiertas en el mercado. Una gran mayoría de personas talentosas están desempleadas en la región latinoamericana.
El desempleo es una condición que afecta los cimientos de la sociedad, a los individuos de forma individual les deja una sensación de poca valía. Todos los que, alguna vez, hemos estado desempleados, sabemos que son períodos de gran incertidumbre y de emociones encontradas.
¿Por qué sucede? ¿Cómo podemos afrontar esta situación?
La demanda y la oferta parecen no coincidir
Los profesionales que salen de las universidades, luego de cuatro años, no encuentran plazas porque se decidieron por carreras populares, muchas de ellas tradicionales y otras, aunque novedosas están muy saturadas.
Así, nos encontramos con farmacéuticos, contadores, mercadólogos, publicistas, arquitectos, abogados, administradores de empresas; todas estas carreras especializadas que son las que la inteligencia artificial y los modelos de negocios disruptivos pueden reemplazar con facilidad y eliminan de las plantillas con rapidez.
Los miles de empleos sin llenar tienen una característica común, están en el área tecnológica (porque la tecnología se integró al mundo empresarial de forma indivisible) y precisan de especialización en áreas afines a las ingenierías, tecnología, logística, matemáticas, cálculos, estadísticas, sociología, filosofía, computación, telecomunicaciones, mecatrónica, creatividad, filología, recursos hídricos, medioambiente, robótica, analítica e investigación.
Por esta razón, miles se gradúan y no acceden al mercado laboral, que ya tienen a profesionales de carrera y con experiencia trabajando en esas posiciones que son limitadas. Por la misma razón, se abren miles de posiciones que no se llenan porque pocos estudian lo que este nuevo ecosistema laboral requiere (en relación con la oferta).
La lógica parece indicar que la educación debe ir de la mano con las empresas, la sociedad y sus necesidades y en esa misma línea, la guía para que los estudiantes sepan cuales son las carreras más requeridas desde antes de graduarse. ¿Será posible hacerlas coincidir?
“Cuánto más sabes, más sabes que no sabes.”
―Aristóteles
Desplazamientos laborales por la Inteligencia Artificial
Negar que a medida que pasen los años se implementan sistemas y programas de inteligencia artificial que están realizando labores para las que antes se requerían a humanos es engañarnos.
El ejemplo clásico y más visible es el sector bancario, y su rápida adopción de tecnología para agilizar procesos. Con las tarjetas de débito para el manejo y la gestión de los pagos a los empleados inició una tendencia a disminuir y eliminar el uso del cheque como método de pago, método que requería que el empleado formase filas y hubiesen personas preparando cheques en las empresas, otros, en los bancos, revisando, tramitando y aprobando los procesos relativos a hacer efectivos estos documentos.
Actualmente, tenemos un método más ágil, rápido y sencillo de administrar nuestros salarios con una cuenta de pago, una tarjeta y una aplicación de banca en línea que nos libera de filas, que nos permite realizar transacciones en una fracción de tiempo, situación que trajo consigo la disminución de los puestos de caja y otros relacionados a ese proceso que ha sido reemplazado por las nuevas tecnologías.
Todas las revoluciones han traído consigo grandes movimientos socio económicos
Lo que vemos en la actualidad es el proceso de transición de una sociedad a otra, de individuos que están ajustando sus vidas a la convivencia con sistemas que los vigilan, los evalúan, acumulan y analizan sus datos y comportamientos.
Personas que van aprendiendo a relacionarse con los medios digitales, las redes sociales y que en su “ignorancia” por la novedad han olvidado prestarle atención a la confidencialidad, el valor de datos y las implicaciones éticas que tienen todos los avances tecnológicos.
Al ver las noticias nos encontramos con focos de protestas civiles en varios países del globo en simultáneo, otras que nos recuerdan la deuda social que acarrean consigo los modelos sociopolíticos imperantes.
Recuerde que las grandes revoluciones, los grandes descubrimientos trajeron cambios sociales y económicos, y por supuesto, políticos. ¿Será diferente con la Inteligencia Artificial? Sería iluso pensar así. Afecta la capacidad de manutención propia , dificulta, para muchos, generar ingresos y esa realidad provoca movimientos sociales de todo tipo.
Una sociedad con un gran número de inexpertos, haciendo uso de artilugios tecnológicos, que creen posible que “todo se le pregunte al buscador” para hallar la respuesta, que se han condicionado al facilismo y que, en su gran mayoría, han “dejado de dudar”, para creer que todo lo que aparece en la red es realidad, aunque desconozcan la fuente.
Menos trabajos rutinarios y más trabajos creativos
La inteligencia artificial facilitará procesos, encontrará respuestas al estudiar millones de datos y patrones en poco tiempo, desplazará a muchos trabajadores e igualmente creará nuevas áreas de investigación y estudio, surgen nuevos empleos que requieren de otro tipo de talentos, capaces de aprender y desaprender rápidamente, de cuestionar y analizar, de intuir y comprobar, de gestionar el cambio sin temores, de crear desde cero, de ser curiosos y estudiar para toda la vida. ¿Es usted uno de esos talentos?
“La información es el aceite del Siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión.”
– Peter Sondergaard
Los humanos pensamos y desarrollamos la capacidad de razonar. El razonamiento, propiamente dicho, es la manera lógica y reflexiva de pensar. Con esa capacidad tomamos decisiones y hacemos lo que hacemos a diario a partir de la información con la que contamos.
Es justamente, en esa línea de pensamiento que los autores de la investigación de RoboTurk han querido mostrar hasta donde es maravillosa esa facultad humana, aun cuando se nos limite el manejo de gran cantidad de datos, lo que sí hacen las máquinas de forma excepcional.
RoboTurk es una plataforma diseñada por investigadores del Stanford AI Lab para recopilar conjuntos de datos que personifican la inteligencia humana. Los datos contienen diversas estrategias de resolución de problemas y manipulación de objetos diestros, y son a gran escala.
Stanford AI Lab
Es el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL) que se ha destacado por ser un centro de excelencia para la investigación, enseñanza, teoría y práctica de la Inteligencia Artificial desde su fundación en 1962.
RoboTurk investiga sobre el razonamiento humano y la destreza para la creación de conjuntos de datos a gran escala. Sus resultados, recién divulgados, muestran que grandes conjuntos de datos facilitan la inteligencia del robot. Al recopilar diversos conjuntos de datos para tareas como el agarre y el apilamiento (agarrar como lo hacemos los humanos/apilar que implica un razonamiento, espacialidad, calculo inferido y sentido de orden), los robots pueden aprender de estos datos para captar y apilar objetos nuevos y desafiantes que no han visto antes.
En el paper científico advierten que “si bien estos resultados son impresionantes, todavía están limitados en aspectos críticos en comparación con la inteligencia humana.”
Sus resultados actuales dejan ver que “la inteligencia del robot es de mente estrecha: por lo general, solo encuentran una forma de resolver un problema. Por el contrario, los humanos son realmente buenos para razonar sobre formas creativas de resolver un problema y manipular físicamente los objetos para que suceda.”
¿Por qué somos buenos para razonar y resolver creativamente?
La creatividad es un rasgo del carácter en el que las personas se sitúan en algún punto de una línea que va desde la persona muy poco o nada creativa hasta la persona que es enormemente creativa, de manea que es algo que todos tenemos en mayor o menor medida.[1]
Flexibilidad cognitiva
Es la capacidad mental para cambiar de pensamiento alrededor de dos conceptos diferentes, y pensar en múltiples conceptos simultáneamente.
Las personas que son etiquetadas como “muy creativas” son flexibles cognitivamente, usualmente son independientes, poco conformes, no convencionales, polímatas (suelen tener muchos conocimientos, intereses y saberes), por naturaleza personal, son más abiertos experimentar y a asumir riesgos.
“Lógica: el arte de pensar y razonar en estricto acuerdo con las limitaciones e incapacidades de la incomprensión humana».
―Ambrose Bierce.
Comprender o no comprender nos permite hacer, responder a estímulos externos y actuar en correspondencia. Algo tan simple a nuestros sentidos como levantar y apilar objetos, y seguir una conversación a la vez, es más complejo para un agente artificial.
Tareas asignadas a RoboTurk
El estudio le asigno al agente artificial (brazo mecánico) tres tareas de manipulación, en forma de desafíos:
Búsqueda de objetos
Creación de torres
Diseño de lavandería
Un ser humano, lo hará a su manera, y a su vez, otras personas, solucionarán de formas diferentes, logrando al final, cumplir con el desafío o no hacerlo.
En el caso del experimento, las tareas admiten diversas soluciones y estrategias y requieren una manipulación hábil para resolverlas. Precisan de una capacidad de generalización significativa (recordemos que los humanos tenemos inteligencia natural general y los robots inteligencia artificial especializada) para que los robots resuelvan estas tareas debido a la gran variación en la instancia de la tarea.
A menudo nuestro cerebro racionaliza los pensamientos automáticos y los presenta como el fruto de un razonamiento elaborado. Pero son historias que nos inventamos para justificar decisiones que en realidad son fruto de nuestros prejuicios. Es una forma de engañarnos. ― Daniel Kahneman
¿Qué tipo de datos captura la inteligencia humana?
Recursivos: Somos muy buenos para resolver problemas en innumerables situaciones, pero los robots aún no pueden hacerlo.
Diversidad: Los datos deben ser diversos en los tipos de estrategias de resolución de problemas demostradas. Es sencillo para los humanos, a medida que aprendemos por imitación a recoger los objetos (Ejemplo un niño ordenando sus juguetes: por tamaño, por predilección, por cercanía, por repetición, etc.) también se desarrollan ideas sobre cuándo deberíamos hacer o no algo, de acuerdo a la situación específica.
Destreza: Manipulamos con destreza, agarramos fuerte o delicadamente los objetos de acuerdo a su naturaleza, forma, importancia, etc. Siguiendo con el ejemplo de un niño aprendiendo, agarrará fuerte a un cachorrito, pero si el cachorro reacciona instintivamente, aprenderá a sostenerlo con más suavidad.
En el caso de RoboTurk la ventaja es el manejo de gran escala, con una gran cantidad de datos, a mayor cantidad de datos mayores probabilidades hay de que con el tiempo, los agentes artificiales adquieran la capacidad general de resolución de problemas.
RoboTurk es una plataforma que permite a los usuarios remotos teleoperar robots simulados y reales en tiempo real con solo un teléfono inteligente y un navegador web. Permite recopilar grandes cantidades de datos en cuestión de horas.
Los adelantos de la inteligencia artificial y las investigaciones siguen dando resultados maravillosos, en conjunto con nuestras fortalezas humanas y con objetivos para mejorar a la sociedad la combinación de ambos tipos de inteligencia parecen ser insuperables.
