El 16 de julio ha sido designado como el " Día de Apreciación de la Inteligencia Artificial ", un día para reflexionar sobre los aspectos positivos que la IA ha brindado a la humanidad.

Lee Se-dol probablemente no estará celebrando.

Lee saltó a la fama como un maestro (casi) invencible del antiguo juego de Go, una competencia de dos jugadores que es mucho más compleja que el ajedrez; el tablero tiene más configuraciones posibles que átomos hay en el universo. En 2016, Lee se enfrentó cara a cara con el juego de computadora AlphaGo®, un programa que surgió del proyecto Deepmind® AI de Google, y Lee perdió el partido cuatro juegos a uno .

Tres años más tarde, el auge de AlphaGo finalmente obligó a Lee a retirarse del juego competitivo .

Go es un juego increíblemente intuitivo, y durante décadas se supuso que ninguna máquina sería capaz de superar a los maestros humanos de Go. El programa de Google aprendió el juego desde cero, jugando contra sí mismo millones y millones de veces. La velocidad a la que AlphaGo podía ejecutar el juego, y aprender los matices y las complejidades del tablero, fue sorprendente. La primera iteración, el software AlphaGo Zero™, fue superada rápidamente por una versión "más inteligente" a medida que la computadora jugaba sola. El autodidacta AlphaGo “2.0” venció a su predecesor 100 juegos a uno en tres días .

Lo que fue realmente sorprendente en el partido de 2016 entre Lee y el programa Deepmind de Google fue un movimiento en el segundo juego, el movimiento número 37 , que inicialmente se pensó que era un error por parte de la computadora. no lo fue Indicó que la máquina ya había descubierto las tendencias de Lee durante el juego y aprendió a explotarlas muy rápidamente. Ese movimiento aparentemente ilógico finalmente ganó el juego para AlphaGo.

Pero la inteligencia artificial es valiosa para mucho más que ganar antiguos juegos de estrategia. El aprendizaje neuronal profundo de la IA, y su capacidad de "enseñarse a sí mismo", nos lleva al mito número uno:

El aprendizaje automático NO es IA.

Los términos son blandos y, a menudo (incorrectamente), se usan indistintamente. Si bien el aprendizaje automático utiliza datos históricos para ejecutar una función, no intenta imitar el comportamiento humano y resolver problemas complejos. Durante años, se ha hecho referencia a los termostatos inteligentes como dispositivos que emplean IA para aprender e imitar las configuraciones climáticas que los humanos prefieren en los edificios. Todo lo que hacen estos termostatos es imitar los patrones de HVAC que los humanos han establecido previamente para que el dispositivo pueda ajustar las temperaturas automáticamente durante todo el día. El termostato no tiene el concepto de "caliente" o "frío" per se, ni puede realmente diferenciar entre usuarios o realizar una miríada de otras funciones que podrían hacerlo parecer más "humano". Si bien el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA, los dos términos tienen definiciones muy diferentes. (Se puede encontrar un verdadero programa de inteligencia artificial en las cámaras 1 Beyond y el software que Crestron adquirió recientemente : es un paquete de video inteligente que rastrea a los presentadores en videoconferencias, recorta el cuadro, realiza funciones de reconocimiento facial y más).

La IA NO está a punto de lograr algo parecido a la inteligencia humana.

Si bien la máquina que venció a Lee Se-dol en Go exhibió una habilidad increíble para jugar y reconocer los patrones de su oponente humano a una velocidad deslumbrante, no disfrutó de esa victoria. No celebró (por el contrario, no se sintió mal por Lee) y no usó los partidos como una especie de experiencia de aprendizaje que pudiera aplicar a otras aplicaciones. “¿Qué puedo aprender, si es que puedo aprender algo, jugando Go que me ayude a jugar juegos como el ajedrez?” es una pregunta que AlphaGo no hará en el corto plazo. Todos estos son aspectos de lo que se llama "IA científica", algo que los investigadores han estado estudiando desde la década de 1950. Los programas que pueden, por ejemplo, imitar el habla humana y responder a una variedad de preguntas tienen brechas significativas en su capacidad para procesar consultas que los seres humanos pueden encontrar inmediatamente sin sentido. Como esta pieza del MITseñala, si le pregunta a uno de esos programas quién era el presidente de los EE. UU. cuando Colón llegó al oeste, intentará escupir un nombre en lugar de darse cuenta de que la pregunta es ridícula en su cara.

AI NO reemplazará algún día todos nuestros trabajos.

Los grandes titulares aterradores que comenzaron a aparecer (en medio de COVID, nada menos) fue que la IA estaba a punto de quitarle una gran cantidad de trabajos a los seres humanos. Ese número fluctuó de pronosticador a pronosticador (es difícil contar cosas que aún no han sucedido). Aún así, en cualquier medida, fue grande: una conjetura de alrededor del 50% de todas las ocupaciones humanas ha aparecido más de una vez.

Eso no significa que se perderán algunos trabajos, pero la implementación adecuada de la IA facilitará (o incluso creará) millones de trabajos. La abrumadora tarea de implementar medidas de ciberseguridad para empresas globales, por ejemplo, se hace mucho más fácil cuando un programa de IA está rastreando rápidamente interminables líneas de código para encontrar una amenaza. Sin embargo, estos sistemas necesitan un humano para identificar los falsos positivos, entre otras comprobaciones.

Sin embargo, en última instancia, hay cosas que el cerebro humano puede hacer que las máquinas no pueden. Puede identificar un autobús escolar recostado de lado como un autobús escolar en una posición anormal, mientras que AI podría leerlo como un quitanieves. Desde el sesgo incrustado hasta el sentido común básico, la IA comete errores que los humanos a menudo pueden encontrar rápidamente: son así de obvios.

Entonces, ¿qué trabajos creará la IA ? Todavía no hemos llegado al punto en que las propias máquinas presenten la próxima gran idea. Desde la modernización hasta el mantenimiento, lo artificial no puede crecer y ser confiable sin sus contrapartes humanas, que crean y nutren los programas y las máquinas, y evitan que se vuelvan locos.