Máquinas que aprenden

ADOLFO MONTALVO @ADOMONINGENIERO

Inteligencia artificial', 'robots inteligentes': sólo con ver estas palabras, nos entra miedo en el cuerpo. Día tras día vemos titulares en la prensa y reportajes en revistas y televisiones que nos avisan de los puestos de trabajo que van a desaparecer porque los van a ejercer, mejor y más barato, las máquinas que aprenden.

La máquina de vapor primero, y después el motor eléctrico y el motor de explosión, superaron con creces a la fuerza física de los humanos y los animales. Los ordenadores mecanizaron y automatizaron cálculos y tareas repetitivas, superando a las personas en aquellos "tiempos modernos" de la industria.

Hace años, las películas de ciencia ficción nos trasladaban a un futuro en el que había computadoras y robots inteligentes y con emociones, pero lo que leíamos sobre la 'inteligencia artificial' parecía quedar después en simples anécdotas, en puros experimentos científicos o acaso en aplicaciones muy específicas. Ese futuro idílico o terrorífico, según se mire, no llegaba nunca.

El futuro ya está aquí

Pero, como decía la canción de los años 80, el futuro de las máquinas y robots inteligentes ya está aquí (o algo muy parecido a ese futuro).

Muchos hablan ahora de la nueva revolución de la Industria 4.0, o de las ciudades inteligentes ('Smart cities') o de las innovaciones en biónica que nos convertirán en 'ciberpersonas'. Hay, en efecto, un conjunto de tecnologías emergentes que han alcanzado un punto de maduración. Se presiente que la combinación de su uso va a suponer una revolución superior a la de Internet y los teléfonos inteligentes.

Una tecnología clave en esta ecuación combinada va a ser el 'Machine Learning', las máquinas que aprenden 'solas'. Hasta hace bien poco, para desarrollar un programa informático o una aplicación de un móvil o dispositivo, se necesitaba un experto, que es el que sabía qué necesidad se quería resolver, y que se juntaba a un programador que traducía ese conocimiento en algoritmos e instrucciones.

Lo nuevo es que ya se han logrado desarrollar algoritmos de propósito general que facilitan enormemente la traslación del conocimiento del experto a una máquina. Así la máquina adquiere la habilidad resolviendo cuestiones de forma repetitiva... y cada vez mejor. El experto aporta 'arboles de decisión' y series validadas de datos y entrena inicialmente a la máquina para ir depurando su precisión. Y llega un momento en le que, la propia máquina genera y procesa más y más datos llegando a un proceso de 'aprendizaje'.

Un ejemplo de este aprendizaje podemos verlo con los programas elaborados para jugar al ajedrez y a un juego de mesa de origen chino llamado GO, miles de veces más complejo (su tablero tiene 19x19 casillas, frente a las 9x9 del ajedrez): hace unos años los ordenadores vencieron a los campeones mundiales de ajedrez a base de 'fuerza bruta computacional', es decir, a base de calcular de forma muy rápida millones de opciones de movimientos. Con la complejidad del GO, la 'fuerza bruta' era casi imposible (era necesario muchísimo más tiempo de proceso en grandísimos supercomputadores).

Pues bien, con la inteligencia artificial se emplean otras estrategias de programación que superan la 'fuerza bruta computacional'. Hay varias escuelas de inteligencia artificial, desarrolladas algunas en los años 80: las redes neuronales, los tensores vectoriales, las regresiones de grado 'n' y los árboles de decisión, entre otras, que utilizan métodos matemáticos, estadísticos, algebraicos y de lógica muy complejos como para tratar de intentar explicarlos, en un artículo de divulgación como éste.

Pero más importante que saber 'cómo aprenden las máquinas', lo es el conocer la nueva utilidad que éstas nos aportan, son una nueva herramienta.

Por poner un ejemplo, tampoco sabemos cómo funciona un avión y bien que lo utilizamos. Además, el transporte aéreo, accesible para mucha gente, ha supuesto un avance inmenso para la humanidad sin que nos preocupemos en demasía, más allá de propugnar un uso ambientalmente sostenible.

Inteligencia aumentada

No me gusta el término 'inteligencia artificial', aunque reconozco que va a ser difícil usar otro de forma generalizada. Hace años que evito hablar de 'nuevas tecnologías' utilizando en su lugar 'tecnologías digitales' o 'tecnologías emergentes', según el contexto (porque lo 'nuevo', tarde o pronto, resulta ser 'viejo').

Por eso, desde aquí hago un llamamiento para adoptar la denominación de 'inteligencia aumentada', porque en realidad se trata, se debe tratar, de una herramienta que aumente nuestras capacidades, que nos libere de tareas tediosas, repetitivas o peligrosas. Tenemos que 'cambiar el chip' y aprender a usar las máquinas que aprenden solas, que por cierto, en realidad, solas no aprenden. Puede parecerlo en muchas ocasiones, pero siempre necesitan a un super experto que las entrene inicialmente y que vigile su evolución.

Aumentar nuestra inteligencia no es una amenaza a nuestros puestos de trabajo. Ha de ser un aliado que nos ayude a ser más productivos y poder disfrutar más de la vida sin dañar el planeta.

Se cuenta la historia de dos sabios que observaban en una obra cómo se estaba usando un elevador de materiales de construcción. Fíjate, dijo un sabio, que ese elevador ha reemplazado a 10 puestos de obreros subiendo el material a capazos. En efecto, respondió el otro sabio, pero si en vez de capazos les damos cucharillas tendremos a 200 obreros trabajando para subir los materiales.

Pues esto mismo pasa con los robots y las máquinas que aprenden, querido lector. Vamos a ir entendiendo en qué nos puede ayudar el 'machine learning' porque le aseguro que en otras latitudes llevan en ello una velocidad de crucero, y no debemos quedarnos atrás. Feliz semana y feliz verano.

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