Inteligencia Artificial (IA): entre el “sujeto”, el “objeto” y lo predicado

Si preguntáramos a Mitsuku (Pandarobots), tricampeona del prestigioso Premio Loebner que se otorga al Chatbot más “humano” acerca de quién es, nos respondería lo siguiente:

“Soy el último resultado en inteligencia artificial (IA), que puede reproducir las capacidades del cerebro humano con mayor velocidad y precisión, pero mis amigos me llaman Mitsuku. Yo soy Mitsuku. Quiero ser tu amiga” (Mitsuku, 2018).

Esta pretenciosa respuesta nos sitúa de entrada en los principios transhumanistas que inspiraron a Nick Bostrom, Max More y otro grupo de autores a definir la primera declaración del movimiento y que promueve el uso “ético” de la tecnología para expandir las capacidades humanas. Según su visión, la tecnología en su sentido más ámplio y sus respectivas ciencias, combinadas con el pensamiento crítico y creativo, llevaran (lo están haciendo ya)  al ser humano a superar sus propias limitaciones mejorando su capacidad tanto física como intelectual.

Tal como recoge su manifiesto, este ideal defiende el bienestar de todas las inteligencias, incluidas las artificiales, que como Mitsuku han nacido de los progresos tecnológicos y científicos.

Pero nuestro robot, carente de cualquier infraestructura biológica que lo limite y producto de ese deseo irrefrenable de desarrollo evolutivo de la humanidad, pertenece realmente a otra “especie” binaria  que, más allá de la copia, se aparta un poco de nuestra inteligencia. Podríamos decir que se trata de una entidad post-humana.

Ray Kurzweil,  fundador de la Singularity University (financiada por Google) y sus seguidores, ven en este un escenario donde la  inteligencia artificial llegará a ser, inevitablemente, más inteligente y poderosa que la de un ser humano. Esta se impondrá a los seres biológicos, las máquinas estarán dotadas de “conciencia de sí” y de emociones (la llamada IA fuerte), lo que hará de ellas seres perfectamente autónomos y prácticamente inmortales. Sus predicciones tecnológicas también contemplan el día en que memoria, emociones e inteligencia puedan llegar a almacenarse en soportes informáticos todavía por imaginar.

Estas hipótesis pueden sonarnos a ciencia-ficción y recordarnos a los relatos de Isaac Asimov, quien popularizó la inteligencia artificial entre sus obras, pero que si tenemos en consideración los rápidos avances de la informática, las nanotecnologías, los objetos conectados, la cibernética y las diferentes vertientes de la inteligencia artificial, quizás el horizonte ya no nos parezca más propio de un festival de cine fantástico.

Señales de que poco a poco las computadoras avanzan en nuestro terreno las estamos viendo en los progresos del machine learning, donde utilizando algoritmos de reinforcement learning, inspirado en la forma en la que aprenden los humanos, un agente llamado libratus fue capaz de vencer a los mejores jugadores del mundo de póquer.  Los videojuegos tampoco se libran de las hazañas de la IA. En este ámbito también hemos visto como un bot de Elon Musk fue capaz de derrotar a los mejores profesionales del juego Dota 2.

Situándonos más en nuestro día a día, la inteligencia artificial más los constantes progresos en procesamiento del lenguaje natural (PLN) y las interfaces conversacionales están permitiendo a las máquinas conocer cada vez mejor nuestras rutinas, gustos y preferencias para ayudarnos en nuestras tareas (la llamada IA débil). Podemos contar con las habilidades de nuestros compañeros virtuales para un sinfín de servicios que van desde los más básicos y sencillos hasta los que requieren de mayor complejidad. Así podemos pedirle a Siri que nos recuerde el momento de sacar el perro a pasear, dormir mientras la suave voz de Alexa nos cuenta un cuento o que nos  ayuden a pagar menos impuestos en nuestra declaración tributaria. Si esto último no se consigue, siempre quedará la alternativa de buscar consuelo en compañía de Mitsuku o su amig@ virtual Replika, que seguro entenderá los motivos de tan profunda frustración.

Pero los asistentes no sólo pueden comprendernos por lo que decimos, sino también por lo que “vemos”, en este sentido Microsoft e IBM Watson disponen de soluciones de reconocimiento visual para que sus bots sean capaces de identificar e interpretar imágenes de forma automática, útil para reconocer personas, objetos, lugares…y de paso entender un poco más el enrevesado mundo de los humanos.

Volvamos a ese punto de advenimiento de la “singularidad tecnológica” que nos habla de la futura riqueza emocional de las máquinas. En un reciente evento de divulgación científica organizado por el eLearn Center de la UOC sobre Inteligencia Artificial, Àgata Lapedriza, profesora de informática de la UOC e investigadora del grupo de Computación afectiva del MIT Media Lab exponía que en el campo de investigación de la emotional AI ya existen algoritmos capaces de detectar e interpretar estados emocionales de las personas que se esconden tras pequeños y sutiles cambios fisiológicos en su color de piel o leves movimientos corporales apenas perceptibles a simple vista.  

Tengamos en cuenta ahora el poder del Big Data y el volumen ingente de masas de datos que se generan y circulan diariamente por Internet y el cloud, estimada en 1 Exabyte (10 potencia de 18 bytes) diarios, equivalente a 250 millones de DVD’s.  Estos datos contienen información completa de nuestros patrones de navegación web, nuestras interacciones en redes sociales (fotos, mensajes, canciones), conversaciones con bots, acciones de comercio electrónico, información de dispositivos de IoT que utilizamos, historiales…Datos listos para: ser leídos, procesados, almacenados y recordados, después, por supuesto, de obtener un valioso conocimiento de ellos. El análisis de esta mareante cifra de datos brutos, estructurados, públicos o privados, tratados con adecuadas técnicas de machine learning pueden extraer información útil de ayuda a fines éticos como la detección del fraude, en la cura del cáncer mediante el análisis de datos oncológicos, la gestión de catástrofes naturales, la mejora de la eficiencia y seguridad de los medicamentos, la predicción de cambios meteorológicos, estudios genómicos, etc. Aunque como también pudimos comprobar recientemente con el caso de Cambridge Analytica, para finalidades perversas como influir en el cambio de color político de un país.

En la carrera de la revolución tecnológica no podemos olvidarnos tampoco del significativo progreso del rendimiento de la supercomputación. Hablamos de los sistemas informáticos como el “Marenostrum” del BSC dedicado principalmente a la investigación y capaces de realizar operaciones de cálculo y análisi de enormes cantidades de datos a velocidades inimaginables, millones de veces superior si las comparamos con un ordenador de sobremesa. Recordemos en este punto que Kurzweil augura que para el 2029 una computadora será capaz de pasar autónomamente un test de Turing, veremos.

Dentro de todo este contexto, y con la IA en el centro de todo, la “personalización” (curioso, un término que confiere a algo un carácter humano o individual pero ejecutado principalmente por máquinas) se erige como la auténtica batalla que muchas marcas y la industria de Internet están librando para ser definitivamente relevantes sobre nosotros, pues permite llegar a conclusiones antes indetectables. Personalización en medicina (diagnósticos y tratamientos adaptados a pacientes), predicciones climatológicas según territorio y en publicidad, para ajustarse más al cada perfil de cliente o en el diseño de los productos para hacerlos más afines a nuestros patrones de consumo.  

Obviamente, con esta mirada puesta en la personalización, es fácil concluir que para conseguir la saludable mejora de la experiencia del cliente y aumento de ventas (con la correspondiente reducción de riesgo para las corporaciones) puedan esconderse abusos o malas praxis en el diseño y entreno de algunos algoritmos: fomento de la compra repetitiva o algoritmos discriminatorios que estigmaticen a usuarios (clase social, raza, historial clínico…)  dificultando su acceso a determinado tipo de productos como un préstamo, un seguro médico o una hipoteca.

Es cierto que las máquinas han alcanzado razonamientos cognitivos básicos y  empiezan a aprender por su cuenta en dominios restringidos. Libratus es solo un ejemplo más, pero retomando las tesis transhumanistas fuertes, no sabemos si algún día la superinteligencia de las máquinas trascenderá el reino fisiológico y se impondrá definitivamente a la humana: al fin y al cabo, una cosa es resolver los enigmas de un juego y otra bien distinta es enseñar a jugar.  Indicadores de que los avances en IA no van a un ritmo tan rápido, los encontramos en las conclusiones de los profesores Gary Marcus (psicología y ciencias neuronales) y Ernest Davis (informática) de la universidad de Nueva York, que decían lo siguiente sobre las técnicas de machine learning utilizadas actualmente, como la IA de Google Dúplex:

El problema básico sigue siendo el mismo: no importa cuántos datos tenga y cuántos patrones distinga, sus datos nunca igualarán la creatividad de los seres humanos o la fluidez del mundo real. El universo de las posibles oraciones es demasiado complejo. La variedad de la vida no tiene fin, ni las formas en que podemos hablar de esa variedad”.  

En una línea parecida, sobre la dificultad tener esa visión completa del ser humano, se expresaba el responsable general de IBM Cloud, Watson y Plataforma en la Nube de IBM, David Farrell cuando afirmaba lo siguiente en una entrevista:

La IA no está lista para entender las dinámicas humanas. El nivel de sofisticación y comprensión de un humano frente al de una IA están lejísimos. El procesamiento del lenguaje natural ya es bastante bueno. Lo difícil son las inferencias profundas, el sentido que un humano da a una frase, como tú y yo estamos hablando ahora mismo. No tenemos ninguna máquina capaz de intuir qué pregunta me vas a hacer a continuación. La intuición es muy difícil de replicar a través de la IA”.

El propio padre de Mitsuku, S.Worswick,  admite que enseñar a un chatbot es una tarea interminable:

“Es como tratar de educar a un niño pequeño sordo y ciego que no tiene ninguna comprensión del mundo. Debes describir cada aspecto de un objeto. Mantenerlo actualizado es una tarea interminable“.

En la esfera de los sentimientos y emociones, anteriormente mencionada en términos de reconocimiento emocional, el salto profético post humanista vaticina, de manera delirante o no, futuras máquinas dotadas de conciencia de sí mismas y capaces de experimentar emociones. En este sentido, el filósofo Luc Ferry recoge:

La máquina podría hacer “como si” (sentir emociones), pero no sentiría nada, porque para sentir hace falta un cuerpo, una biología, y por esta razón, el criterio exterior, meramente comportamentalista (de lo humano) es insuficiente. Dicho esto, es verdad que sería necesario ponerse “en el lugar” de la máquina, para saber lo que siente o lo que no siente para juzgar su humanidad, lo que evidentemente es imposible y permite a los transhumanistas de la singularidad defender sus tesis

Transhumanismo en la educación

En el contexto educativo, podríamos referirnos también al transhumanismo comprometido con el desarrollo intelectual y humano del estudiante usando todo el potencial de las disrupciones científicas y tecnológicas para la mejora de su experiencia de aprendizaje.

Junto con los recursos y métodos de enseñanza más adecuados a cada contexto  y preservando el papel central de las relaciones humanas, las tecnologías emergentes que muestran implicaciones beneficiosas y supongan un progreso en las formas de aprender y enseñar, han de seguir siendo responsablemente incorporadas como apoyo al proceso.  La integración tecnológica ha de compartir esa visión ética del transhumanismo, consiguiendo captar la implicación de estudiantes y docentes quienes la han de percibir como un instrumento real de mejora de la experiencia de aprendizaje o de la práctica docente.

A su incorporación le ha de preceder un estudio y debate profundo desde las perspectivas pedagógicas, éticas e institucionales que faciliten la comprensión acerca de cómo impactará en el aprendizaje, qué rediseños comportará, debiendo desplegarse sólo en la parte del proceso de aprendizaje donde sea realmente relevante y agregue valor. En cuanto a los recelos o reticencias a tal incorporación, Nick Bostrom (2003) lo tiene claro:

Todas las tecnologías importantes suponen efectos negativos, algunos perversos, pero lo mismo ocurre si optamos por mantener el statu quo”.

En conclusión, y parafraseando a Sian Bayne (2015), la enseñanza en la educación superior ha de superar la parálisis de los enredos entre subjetividades y dominios entre lo humano y lo material/natural y explorar nuevas formas de valorar dentro de una cultura algorítmica y digital el potencial generativo de la automatización.

Como expertos en aprendizaje línea y desde este afán de experimentación constante, desde el eLearn Center de la UOC analizamos las nuevas tendencias del panorama tecno-educativo en nuestro intento de reinventar la universidad al ritmo marcado por los grandes retos globales y sociales de la era digital.

Más allá de la cibercultura y lo que pueda sonarnos a ciencia ficción, es evidente que la realidad y avances de la inteligencia artificial, el learning analytics y los chatbots pueden jugar un papel importante en el campo educativo y en la mejora y protección de los procesos de aprendizaje. Sobre ello iremos explorando y hablando extensamente en este blog.


Bibliografía

Bayne, Sian (2015). Teacherbot: interventions in automated teaching, Teaching in Higher Education, 20:4, 455-467, DOI: 10.1080/13562517.2015.1020783.

Ferry, Luc (2017). La Revolución Transhumanista: Como la tecnomedicina y la uberización del mundo van a transformar nuestras vidas. Alianza Editorial.

Kurzweil,  Ray (2015). The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology. Viking.

https://www.chatbots.org/chatbot/a.l.i.c.e/

https://humanityplus.org

http://dataconomy.com/2017/10/conversational-commerce-hype-reality/

http://dataconomy.com/2017/08/trends-machine-learning-2017/

https://www.gartner.com/newsroom/id/3551217

https://news.booking.com/bookingcom-amplia-servicio-de-chatbot-booking-assistant–a-todo-el-mundo/

https://chatbotsmagazine.com/the-importance-of-chatbots-in-every-business-infographic-8a8f990be0aa

https://www.ibm.com/watson/how-to-build-a-chatbot/

https://www.ibm.com/watson/stories

https://visual.ly/community/infographic/education/data-storage-timeline


Image via www.vpnsrus.com

Share:
Share on LinkedInTweet about this on TwitterShare on FacebookShare on Google+Email this to someone
José López on Twitter
José López
Innovation at the UOC's eLearn Center. With a Diploma in Business Science from the Universitat Oberta de Catalunya, he has followed postgraduate studies in Product Management and Innovation in Technology, Creative Processes, Network and Systems Administration and Management and Trainer Training. Specialising in the field of innovation process and project management he has, since 2007, formed part of the innovation management team at the Universitat Oberta de Catalunya, offering support for the implementation of the University’s innovation model.

Leave a Reply