Máquinas inteligentes

ADOLFO MONTALVO @ADOMON INGENIERO

Desde hace tiempo circulan preguntas muy inquietantes en las noticias y en las redes sociales: ¿nos van a quitar las máquinas nuestro trabajo? ¿decidirá un algoritmo el importe de nuestra pensión o la asignación de una ayuda de protección social? ¿será un robot nuestro futuro cirujano? ¿será una máquina inteligente la que establecerá el cálculo y aprobación de nuestra póliza de seguro? ¿será un cerebro artificial quien decida las series y películas que veamos? ¿o el coche que compremos?. La respuesta a estas cuestiones es afirmativa en todos los casos.

Y de hecho no sucederá en el futuro sino que YA está ocurriendo. La novedad es que el uso de las máquinas inteligentes se está acelerando. Y esa circunstancia nos tiene a muchos profesionales cercanos a la tecnología muy agitados. Las razones de esta aceleración son diversas: las inversiones son inmensas, los costes de adopción están bajando y con ello la extensión en el uso de empresas y profesionales por todo el mundo se está democratizando

Desde estas mismas páginas, en marzo de 2010, comentamos que muy pronto los lectores accederían a Internet con el móvil, dotados de un smartphone. En aquel momento parecía algo increíble, y sin embargo hoy lo vemos como algo natural.

Pues estamos ahora, en relación al uso empresarial y modelización de herramientas con 'maquinas inteligentes' como estábamos en el año 2010 con el acceso a internet desde el móvil: en poco menos de 5 años las empresas usarán 'inteligencia artificial' como ahora usan las hojas de cálculo. Y las empresas que no lo hagan, estarán en peligro de desaparecer.

Qué son las máquinas inteligentes

Parece que estemos hablando de ciencia ficción, pero no es el caso. Hasta hace poco los ordenadores tenían unas capacidades muy limitadas de memoria, procesador, almacenamiento e interfaces de comunicación. La programación tenía que ser muy optimizada porque los recursos eran escasos. Por poner unos ejemplos, los ingenieros de los años 60 lograron programar el soporte para el viaje a la luna con un microprocesador que hoy costaría menos de un euro. Y años después, los programadores de la lanzadera espacial reutilizable, tenían una capacidad de computación inferior a la que tiene hoy un smartphone.

Los científicos estudian desde hace muchos años metodologías para que los programas de computación mejoren el rendimiento de forma progresiva de la tarea para la que han sido 'programados' de forma, aprendiendo más y mejor cada vez que la tarea es ejecutada, de forma que el ordenador consigue realizar la tarea cada vez mejor.

Los ordenadores hacen aquello para lo que están programados. Con recursos computacionales escasos, era necesario un experto en la materia y tarea a resolver (por ejemplo la estimación del riesgo de un seguro) y unos programadores especialistas en la máquina, capaces de traducir en instrucciones del ordenador los procedimientos y cálculos que solo el experto en la materia en cuestión conocía.

Ahora imaginemos que tenemos una capacidad computacional inmensa que nos permite elaborar hipótesis con cientos o miles de variables y probar si esas hipótesis son ajustadas o no al resultado deseado. Y que esas hipótesis se prueban contra distintos modelos matemáticos (algoritmos) con distintas combinaciones de las variables y asignando distintos pesos a cada una.

Para hacerlo se necesitaría mucho tiempo con herramientas de análisis estadístico clásicas. Ahora imaginemos que podemos someter a nuestros miles de datos a decenas de pruebas en las que vamos depurando qué algoritmos y qué combinación de variables, predice mejor un acontecimiento o un comportamiento de otra variable que queremos predecir: es ahí cuando estaremos usando una 'maquina inteligente' que aprende con nuestros datos y bajo nuestra supervisión.

La mente humana del experto puede tener en consideración 4 o 5 variables a la vez. La computación masiva puede tener en consideración cientos o miles de variables. Y esta computación masiva puede auxiliar al experto.

Pues bien, la potencia de cálculo y el almacenamiento se han abaratado enormemente y ha posibilitado que lo imaginado se convierta en realidad.

Quién usa las máquinas inteligentes

Usted, querido lector, ya utiliza las máquinas inteligentes. Cuando busca en Google, cuando compra en Amazon, cuando ve una serie en Netflix o cuando hace un 'me gusta' en Facebook o en Instagram, usted se aprovecha de las máquinas inteligentes de esas empresas, obteniendo de sus servicios, informaciones y contactos de utilidad. Las empresas, por supuesto, también usan sus máquinas para obtener de las informaciones que usted comparte, un perfil muy ajustado de sus preferencias, lo cual les permite presentarle anuncios muy ajustados.

La buena nueva es que las empresas medianas españolas (y también las pequeñas) ya pueden empezar a usar tecnologías de 'maquinas inteligentes' con sus propios datos y para sus propios objetivos.

Pueden optar por programación de algoritmos existentes con lenguajes especializados o bien, más fácil aún, pueden utilizar plataformas de 'maquinas inteligentes' (Machine Learning) como un servicio más existente en 'la nube'. Algo así como tener a nuestra disposición una 'hoja de cálculo con esteroides' que se ejecuta en ordenadores que se alquilan 'por uso'.

Este martes 24 de abril a las 8 de la tarde el Club de Encuentro Manuel Broseta acoge en Valencia al Dr. Francisco Martín, un especialista en 'maquinas inteligentes' y empresario de creciente éxito. Es un informático que se licenció en la Universidad Politécnica de Valencia en 1996 y que cayó prendado de la inteligencia artificial. Tras obtener el doctorado y crear su primera empresa en España, se marchó a Oregón (USA) en 2003 siguiendo al 'padre' del 'Machine Learning'. Años después se hizo ciudadano de USA, donde su actual empresa tiene el cuartel general. Sus raíces valencianas han servido para que su sede europea esté en Valencia. Esta semana viene a contarnos los secretos de las 'máquinas inteligentes'. No se lo pierda.

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