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Las personas que hemos vivido cinco o más décadas sobre este planeta hemos atestiguado la revolución tecnológica que desembocó en lo que hoy se conoce como Inteligencia Artificial (la IA). Cuando yo era niño lo más sofisticado que teníamos (o que yo conocí) eran las calculadoras Texas Instrument que, además de hacer las operaciones aritméticas básicas, también podían programarse para resolver polinomios de hasta tercer grado utilizando unas tarjetitas magnéticas que se introducían en una rendija de la calculadora. Las máquinas de escribir eran mecánicas (se trababan las teclas si uno escribía demasiado rápido). Después salieron las máquinas de escribir eléctricas y todos los chiquillos de la escuela veíamos con admiración y respeto al compañero que tenía una. Ninguno de nosotros en aquella época hubiéramos podido predecir o siquiera imaginar los avances tecnológicos que se obtendrían en las siguientes cuatro décadas.

Ahora tenemos en nuestros teléfonos celulares aplicaciones como Google Maps, ChatGPT, Meta, Alexa, Duolingo, PhotoLab, Spotify, YouTube, Twitter y un sinfín de aplicaciones que fueron desarrolladas para hacernos la vida más fácil y agradable. Nuestros jóvenes no imaginan el mundo sin estas aplicaciones que utilizan la IA, aunque no sepan exactamente bien qué es o cómo funciona. De hecho, a casi nadie le importa cómo opera un teléfono celular por dentro. Lo importante es la funcionalidad que nos puede brindar. Es precisamente por este desconocimiento que se han formulado teorías conspirativas respecto a la dominación de la humanidad por parte de las máquinas. Pero dejando de lado las teorías conspirativas, existen obras de ciencia ficción clásicas como el libro “Yo Robot” de Isaac Asimov, la película “Terminator” o la serie de televisión rusa “Mejores que Nosotros”, donde se aborda el tema de que las máquinas se hacen más inteligentes que los humanos y terminan por dominarnos. ¿Será?

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El desarrollo de la IA comenzó en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts inventaron un modelo de red neuronal cuyo objetivo era reproducir, de forma simplificada, el funcionamiento de las neuronas en el cerebro. Sin embargo, los neurocientíficos de aquella época criticaron mucho este modelo argumentando que carecía de realidad biológica. Sin embargo, el modelo de McCulloch-Pitts era interesante en sí mismo y comenzó a ser estudiado por físicos, matemáticos y computólogos. Fue entonces cuando surgió el área de la ciencia conocida como “Redes Neuronales Artificiales” (ANN por sus siglas en inglés). A estas redes se les puso el adjetivo “Artificiales” para distinguirlas de las redes neuronales “reales” o biológicas. De esta manera los neurocientíficos ya no se enojarían por el hecho de que un puñado de físicos, matemáticos e ingenieros estaban estudiando las propiedades de un modelo que, según las neurociencias, no tenía nada que ver con el funcionamiento del cerebro.

Varias décadas después, en 1982 el físico John Hopfield llevó el estudio de las ANN a otro nivel, pues fue capaz de hacer que dichas redes pudieran reconocer imágenes. En un proceso conocido como “memoria asociativa”, Hopfield logró hacer que las ANN pudieran diferenciar la imagen de un perro de la de un niño o de la de una botella de refresco. Había sólo un paso muy pequeño para hacer que las ANN no solo reconocieran imágenes de perros o de botellas, sino el significado del lenguaje (o de cualquier otro tipo de patrón digitalizable).

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Jeoffrey Hinton fue quien dio ese paso en el año 2006 al inventar el “aprendizaje profundo” de las redes neuronales, lo cual significa conectar varias capas de redes de Hopfield para aumentar la capacidad de procesamiento de la red neuronal completa, haciendo posible el reconocimiento de cualquier tipo de patrón (incluyendo el significado del lenguaje). El modelo de Hinton fue implementado por primera vez en el año 2012 de manera espectacular en el programa computacional AlexNet para el reconocimiento de imágenes. Un año antes, utilizando algoritmos no muy diferentes, el programa computacional “Watson” (desarrollado por IBM) ganó el concurso “Jeopardy”, el cual consiste en contestar preguntas que son formuladas de manera rebuscada. Watson compitió contra dos humanos expertos en contestar este tipo de preguntas y les ganó de manera aplastante.

Hace un par de semanas se anunció que John Hopfield y Jeoffrey Hinton fueron galardonados con el Premio Nobel por sus contribuciones a la Inteligencia Artificial. Es un premio muy merecido pues durante la última década la IA ha cambiado nuestras vidas cotidianas. Hinton, quien trabajó muchos años para Google desarrollando programas que utilizan la IA, renunció a esta compañía para advertir al mundo sobre los peligros de esta tecnología. Sin embargo, Hinton no se refería a que las máquinas algún día puedan dominar a la humanidad, sino al hecho de que dicha tecnología pueda ser utilizada por “gente mala” para manipular y someter a otras personas.

Actualmente, la IA fundamentalmente consiste en que las redes neuronales artificiales pueden reconocer imágenes, sonido, lenguaje, y muchos otros tipos de patrones digitales. Además, con base en este reconocimiento pueden tomar decisiones que han sido programadas por los desarrolladores del programa. Hasta el momento, ninguna máquina ha sido capaz de tomar decisiones que no hayan sido explícitamente introducidas por el programador. Es difícil predecir qué va a pasar con el desarrollo de la IA en los próximos años (así como hace cuatro décadas ni siquiera imaginábamos que Google Maps existiría). Dudo mucho que las máquinas nos puedan dominar en el futuro. Pero el hecho de que los gobiernos o grupos criminales utilicen la IA para manipular y someter a la gente, sin lugar a duda está ocurriendo y va a seguir ocurriendo cada vez con mayor intensidad. Esa es la advertencia que Hinton ha querido transmitir al mundo.

*Instituto de Ciencias Físicas, UNAM / Centro de Ciencias de la Complejidad, UNAM.

Imagen generada ´por el autor con ChatGPT

 

 

Maximino Aldana