Inteligencia artificial: ¿qué significa?

Por Antonio Maza Pereda

La inteligencia artificial se ha vuelto el tema de moda, no únicamente en términos empresariales, económicos y tecnológicos, sino también en aspectos sociales. Podría verse la inteligencia artificial como una reacción ante lo que muchos llaman la era de la confusión, causada porque la creación de información se ha acelerado de tal manera que mucha no llega a ser aplicada y ni siquiera es reconocida como útil, ya que su absorción y utilización no sigue el ritmo de la innovación.

Claramente, estamos hablando de un gran negocio, con un fuerte impacto: el McKinsey Global Institute calcula que para el año 2030 la inteligencia artificial agregará a la economía mundial 13 billones (millones de millones) de dólares. Para ponerlo en perspectiva, eso equivale a que cada 2 años se agregue a la economía mundial el equivalente a un país como Estados Unidos. O el equivalente de 10 economías como la de México cada año. Un asunto enorme.

Tan importante que hasta el Papa Francisco hecho una profunda reflexión sobre el tema. En su mensaje anual para la Jornada de las Comunicaciones Sociales, habla de las luces y sombras de este desarrollo, reconociendo que pueden esperarse grandes beneficios, pero también el riesgo de llegar a una sociedad rica en tecnología y pobre en humanidad. Para lo cual, el Papa afirma que es necesario recuperar la sabiduría del corazón, que de alguna manera se pone en riesgo.

Claro, habría que empezar por aclarar de qué tipo de inteligencia estamos hablando. Y es que, de acuerdo con algunos especialistas, existen varios tipos de inteligencia: lógico-matemática, lingüística, espacial, musical, kinestésico-corporal, intrapersonal, interpersonal y naturalista. De las cuales, al parecer, la llamada inteligencia artificial es mayormente de tipo lógico-matemático. Tampoco se habla mucho de que la inteligencia artificial se aplique a los conceptos de inteligencia emocional.

El tema de crear una inteligencia basada en computación no es algo nuevo: ya IBM en el año 2006 generó una computadora llamada Watson que es capaz de jugar al ajedrez y que en algún momento derrotó a algunos de los maestros mundiales en este deporte-ciencia. Pero claramente tenía una aplicación sumamente limitada. Más recientemente se le han encontrado algunos usos en temas como la abogacía y la medicina. En general, se le conoció como un sistema de toma de decisiones apoyado en computadora. También existe desde 1970 el concepto de inteligencia de negocios (business intelligence), muy publicitado. Pero que tiene una falla fundamental: supone que, para tener una toma de decisiones correcta, solamente basta tener capturada y sistematizada la información interna de la empresa, sin considerar información de los competidores, los proveedores y la tecnología. Con lo cual no se logra lo que se prometía.

Habría también que estar de acuerdo en qué entendemos por inteligencia. Para algunos estudiosos, podemos hablar de diferentes modos de agregarle valor a la información. Partimos de datos, muchos en cantidad, pero de poco valor. Cuando se les agrega un sistema, podemos recuperarlos a voluntad y se les llama información. Una vez validados y analizados, se les llama conocimiento. Con proyección de su impacto y sus tendencias, se les llama inteligencia. Todavía hay otro nivel: el de la sabiduría, que pocos realmente alcanzan. Hay pocos sistemas de computo que llegan a un nivel realmente inteligente. Y, por supuesto, es muy posible que tengamos información antigua, poco conocida y que no se ha considerado digna de ser digitalizada. Y también se dan retrasos: en algunas aplicaciones populares de Inteligencia artificial, hay preguntas que te responden diciendo: “Solo tenemos datos hasta el 2021”.

Hay otro tema: nos hablan de algoritmos que analizan la información, la agrupan de manera lógica, ven las frecuencias, las correlaciones y generan conclusiones. Pero nadie nos habla de algoritmos que tengan la capacidad de tener curiosidad. Y la ciencia avanza precisamente saliendo de lo conocido, encontrando campos donde las correlaciones no explican los fenómenos, encontrando discontinuidades en el razonamiento y en los datos.

Posiblemente, el gran riesgo de la inteligencia artificial es que lleve a un crecimiento del conocimiento, pero al mismo tiempo de una homogeneización del mismo, donde solo se opine sobre los aspectos en donde hay una gran cantidad de datos. Con lo cual, después de ese crecimiento del conocimiento, vendría un estancamiento. Claramente, hay muchos más impactos y vale la pena analizarlos con más detalle. Por lo cual habrá que tratarlo en otra ocasión.

La opinión emitida en este artículo es responsabilidad del autor y no necesariamente refleja la postura de Siete24.mx