Hablar de Inteligencia Artificial (IA) para algunos representa riesgos y peligro, pero hablar de crear este tipo de soluciones “sin supervisión” suena algo tenebroso que puede incluso acabar con la humanidad, ideas que sólo responden a desinformación, o cine de ciencia ficción, porque en realidad se trata de una tecnología que aún está “muy muy lejos” de tener la autonomía en el aprendizaje que muchos pretenden achacarle.
“IA sin supervisión suena muy cool, pero en realidad no sucede nada de eso… Todo en realidad son aprendizajes supervisados, todos guiados con la respuesta correcta. Aprendizaje sin supervisión es solo un área que no es tenebrosa, simplemente se trata de agrupar datos, clientes, zonas, áreas, lo que se requiera para ciertas predicciones pero siempre a través de matemáticas”, explicó Hayde Martínez, Head of Data & IA en Weizline.
Entrevistada por ConsumoTIC, indicó que la desinformación orilla a crear ideas sin sustento. En encuentros con audiencias o personas ajenas al sector, dos de las preguntas más recurrentes son: ¿nos van a botar los robots?, ¿nos va a quitar el trabajo la inteligencia artificial?, eso habla de la importancia de sostener charlas con la población, pues solo explicando los alcances reales que tiene hoy la IA, se pueden eliminar muchos temores.
Como humanidad, añadió, siempre hemos temido a lo que no entendemos, lo que se suma al cine de ciencia ficción, de humanoides con inteligencia artificial y máquinas que causan caos y destrucción y que difícilmente tiene un final feliz, lo que explica en parte por qué a la gente poco le anima imaginar aportaciones positivas de la IA, hoy en bonanza, explicó la Maestra en Ciencia de Datos por el ITESO Universidad Jesuita de Guadalajara.
La IA está dividida en dos ramas, una que es hardware ligado a la robótica, y otra el software que es Machine Learning (ML), una técnica que a través de encontrar patrones en grandes y abundantes cantidades de datos, logra el denominado “aprendizaje automático” creado a partir de algoritmos, y que a su vez está dividido en dos partes, aprendizaje supervisado y aprendizaje sin supervisión, término este último, que causa el mayor escosor.
Conviene saber que en el aprendizaje supervisado, como su nombre lo dice, los científicos de datos guían al algoritmo hacia la respuesta correcta, con base en ejemplos, con respuestas correctas, aprenden a través de ecuaciones matemáticas, utilizando probabilidad y estadística avanzada, para crear “predicciones numéricas o categóricas”.
El aprendizaje no supervisado, sólo es un concepto, pues en realidad todas estas soluciones son supervisadas; lo que hace es generar grupos de datos por similitudes a partir de algoritmos matemáticos, que miden distancias entre datos de diferentes características y produce clusters o grupos de datos por similitud.
La Inteligencia Artificial Generativa, pertenece al aprendizaje automático, modelos de Machine Learning, que generan -por citar un ejemplo-, contenido como lo haría un humano, es decir, desde texto, imágenes, videos, pero en conceptos como el aprendizaje sin supervisión, aunque suena terrorífico, nada de esto se realiza sin supervisión.
“A diferentes artistas se les puede pedir generar una obra, cada uno tendrá su estilo propio, una personalidad especial porque son humanos, pero los modelos de Inteligencia Artificial Generativa carecen de ello y aunque hiciera esa obra, lo haría a partir de patrones que detectaron entre grandes cantidades de datos, con los que fueron entrenados, se trata de un brinco muy grande, es un boom porque permite a un usuario interactuar con estas herramientas, sin saber programar o tener conocimiento técnico alguno”.
Para despejar algunos temores, es pertinente aclarar que inteligencia artificial, también está dividida en dos tipos, inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte; la débil o específica no puede sobrescribir su propio código, no tiene poderes especiales, solo hace para lo que fue diseñada, ejemplos de ello son las asistentes como Siri, Alexa o Cortana que están limitadas a sostener una conversación real y profunda con un ser humano.
Sobre si los robots o la IA despojarán de su empleo a los humanos, la experta en Inteligencia Artificial por el Kanazawa Institute of Technology en Japón, explicó que al igual que sucedió durante la Revolución Industrial, algunos trabajos desaparecerán, y otros tantos evolucionarán, pero sin duda se crearán muchas necesidades más de capital humano, “porque finalmente todo esto lo hacemos los humanos.
Integrar soluciones de robótica y Machine Learning, es algo de lo que aún estamos muy lejos de poder conectar, los videos de Boston Dynamics de robots que se avientan, caminan y hacen piruetas, eso es lo único que pueden hacer, porque para eso fueron diseñados, incluso ese robot que vimos en las olimpiadas encestar perfecto una pelota de baloncesto, pero si le mueven un centímetro o le ponen otra canasta no lo logrará, porque están diseñadas perfectamente, pero solo con ciertos parámetros.
“Al final del día, actúan a partir de reglas, porque los movimientos biomecánicos de los humanos, del pulgar, de los pies, solo por citar ejemplos son imposibles de imitar todavía”.
ChatGPT es un caso de inteligencia artificial generativa para producir texto, solo es uno de muchos modelos de lenguaje largo (Large Language Models) que usan algoritmos “Transformers”, es decir un concepto de atención, un paper técnico de All Units Attention, procesamiento natural del lenguaje, que asigna valor y peso o dar atención a ciertas palabras.
Artículos él, yo, tú, ella, no les asigna tanto peso como si se colocan palabras como perro o un sustantivo, o un verbo y diferentes cosas, “porque regreso a mi punto, todo al final son matemáticas y probabilidades estadísticas, que le permite tomar decisiones y generar respuestas… una de sus principales características es que ya mantiene contexto, para sostener una conversación», aunque ya se sabe que su actualización de datos está limitada al 2021, sólo el beta de Google, Bad.com cuenta con datos en tiempo real.
El punto en toda esta explicación, es que por el momento las soluciones de IA más acabadas están lejos, muy lejos de tener un aprendizaje autónomo o sin supervisión, todas y cada una de las modalidades son entrenadas por científicos de datos quienes alimentan estas soluciones con grandes bases de datos, y que incluso como en el caso de ChapGPT, la veracidad de sus resultados, aún son cuestionables, no son verdad absoluta.
“Mi idea un poco utópica, algo idealista, es seguir hablando mucho de estos temas para que las personas tengan una idea más realista de los adelantos que se han logrado con tecnologías tan avanzadas como la IA, pero sobre todo que quienes participan en la creación de esta soluciones piensen en “hacer las cosas bien, para hacer el bien”.
C$T-EVP