El problema no es definir qué es la inteligencia artificial, sino qué es la "inteligencia". La IA consiste en crear sistemas inteligentes comparables al cerebro humano. No sabemos cómo medir la inteligencia, pero sí sabemos que los humanos son bastante inteligentes, al menos en general.
A expertos como Álvaro Barbero, científico jefe de datos del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), les gustaría ver sistemas inteligentes como nosotros. Sin embargo, como explica, "aún estamos lejos de entender cómo funciona realmente nuestro cerebro, por lo que no sabemos cómo construir estos sistemas inteligentes".
En este sentido, no cree que la inteligencia artificial vaya a sustituirnos, al menos no en todos los ámbitos. Por ahora, están diseñados para realizar ciertas tareas que pueden ser automatizadas. Por eso se habla de modelar la inteligencia humana.
La inteligencia humana frente a la inteligencia artificial
Las inteligencias artificiales no tienen el mismo conocimiento del mundo que nosotros, no "piensan" ni aprenden de la misma manera. A veces nos sorprende descubrir que pueden ganarnos al ajedrez, pero que no pueden caminar o bailar, como se muestra en un vídeo reciente.
¿Por qué ocurre esto? Hay una diferencia entre las capacidades de los humanos y las de la inteligencia artificial debido a la forma en que estamos "configurados". Debido a su falta de experiencia, para ellos es mucho más fácil trabajar con circuitos lógicos, mientras que para nosotros es difícil. Como explica Álvaro Barbero, "no estamos hechos para esto, nuestra supervivencia no depende de ganar una partida de ajedrez.
Por el contrario, las tareas que son naturales o triviales para los humanos son difíciles de realizar para una máquina. Hablar y entender a otro ser humano o reconocer elementos en una imagen son tareas que los expertos llevan tiempo intentando enseñar a la inteligencia artificial. Aunque son útiles para estrategias matemáticas o basadas en datos, son difíciles de superar para movimientos naturales y tareas más creativas.
¿Cómo entienden nuestro lenguaje las inteligencias artificiales?
Una historia similar ocurre con nuestra lengua. "Si se observa la forma en que las máquinas trabajan con el texto, se ve que es muy diferente de lo que conocemos". Álvaro Barbero lo explica. También da un ejemplo del campo del análisis de textos, donde trabaja habitualmente.
Cuando las inteligencias artificiales piensan en una palabra como "silla", no piensan en conceptos, ni en que pueda ser de madera, ni en que la gente se sentaba en ella; es decir, no piensan en un objeto real que le venga a la mente.
Según Álvaro Barbero, "al leer muchos textos, los alumnos saben que la palabra 'silla' suele aparecer en el mismo contexto que otras palabras como 'habitación', 'sofá' o 'sentarse'. Por lo tanto, son capaces de determinar el significado de una palabra basándose en el contexto en el que aparece.
Por último, volviendo a lo dicho anteriormente "Su lenguaje es esencialmente matemático y no conceptual como el nuestro", dice Barbero.
¿Cómo se entrenan las inteligencias artificiales?
Las inteligencias artificiales aprenden a través de la repetición. Los modelos de inteligencia artificial aprenden viendo las mismas cosas una y otra vez. Por lo tanto, se necesita una gran cantidad de datos para entrenarlos. Esta información se utiliza como ejemplo de cómo actuar o cómo tomar decisiones similares. Además, descubren patrones y conexiones entre los datos que normalmente no son evidentes para los humanos.
Este tipo de aprendizaje a partir de datos y ejemplos se denomina aprendizaje automático, que también puede aplicarse a textos e imágenes.
PLN y patrones lingüísticos
Una de las áreas de la inteligencia artificial en la que más se está avanzando es el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que asociamos a chatbots como Siri o a sistemas que reconocen nuestras opiniones o emociones en el texto que escribimos. Sin embargo, para que las máquinas reconozcan las intenciones del autor, es necesario un paso previo "Tienen que entender lo que el autor está escribiendo, lo que significan las palabras en un idioma determinado o cómo está estructurado el texto en cada idioma". Álvaro Barbero lo explica. Necesitamos un modelo lingüístico.
Como he dicho antes, se les dan muchos textos de los que la IA puede aprender. Un ejercicio que funciona bien para el aprendizaje de idiomas es ocultar partes del texto para que el usuario pueda rellenar los huecos y luego corregirlos.
Esto es lo que se hizo, por ejemplo, en el proyecto Neurocervantes del CII. "Usamos una inteligencia artificial que lee el Quijote una y otra vez". Álvaro Barbero lo explica. Una vez entrenado, fue capaz de sugerir las palabras después de 'En un lugar de la mancha...'.
El PLN también se utiliza en las redes sociales. Sabemos que cualquiera puede leer lo que escribimos en Twitter, pero lo que no sabemos es que no sólo lo leen los humanos sino también las inteligencias artificiales. "Aunque me considero un don nadie, no tengo seguidores, hay inteligencias artificiales que leen lo que digo y pueden utilizarlo para entender cómo la gente habla de una determinada política o producto". Barbero lo explica.
Análisis de imágenes con inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede aprender no sólo del texto, sino también de las imágenes. Siempre funciona igual: les damos muchos datos, en este caso imágenes, que sirven de ejemplo de lo que deben reconocer en los nuevos datos.
Álvaro Barbero pone el ejemplo de una inteligencia artificial que debe identificar animales "Le damos muchas imágenes de perros, lobos y ornitorrincos. Aprende las características visuales específicas de cada imagen para poder reconocerlas cuando le presentamos una nueva imagen sin etiquetar".
La inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana
Como puede ver, los algoritmos sustentan algunas de nuestras actividades diarias, especialmente cuando se trata de datos. Todo el mundo sabe que cuando hacemos una búsqueda en Google, los algoritmos no sólo saben qué texto estamos buscando. Saben de dónde venimos o qué otras búsquedas hemos hecho anteriormente para darnos resultados que puedan ser relevantes para nosotros.
Álvaro Barbero puso otros ejemplos "Cada vez que hacemos una compra online, los sistemas de inteligencia artificial comprueban si la compra coincide con otra que hayamos hecho antes y, si no es así, nos llaman desde el banco para confirmar la coincidencia.
Incluso en nuestros teléfonos, cuando usamos WhatsApp, el sistema de inteligencia artificial nos sugiere la siguiente palabra a escribir. En cierto modo, se podría decir que la inteligencia artificial está en todas partes". Concluye Barbero. Por eso hay que conocerlos mejor.
Álvaro Barbero cree que estos sistemas inteligentes no nos sustituirán, pero que debemos conocer su funcionamiento para entender sus capacidades y sacarles el máximo partido, contrarrestando los miedos que nos inspiran.
Sam ha participado en el proyecto 'ApoSTEMos por tu futuro', puesto en marcha por el programa Canal Educa para los centros públicos de secundaria de la Comunidad de Madrid. El objetivo de estas entrevistas es inspirar y orientar a los alumnos de tercero y cuarto de la ESO a través de las aportaciones de expertos en diferentes campos científicos y técnicos. Esto permite a los estudiantes ver estas profesiones en relación con el mundo STEM.