Corría 1979 cuando la banda musical The Buggles (de la que nunca más se supo) lanzó al mercado y popularizó el tema, de tonada pegadiza, Video killed the radio star (El vídeo mató a la estrella de la radio), que apareció en el primer álbum de estudio del grupo, The Age of Plastic, con un deliberado sonido tecno-pop en consonancia con una temática fuertemente tecnológica y entonces futurista de sus canciones, planteando al mismo tiempo una crítica soslayada a la modernidad, lo artificioso y falso del mercado musical, además de la industrialización y manipulación de las masas mediante la publicidad, como un factor de deshumanización y la nostalgia a la simplicidad de los tiempos pasados, y cuyo vídeo musical de la canción fue el primer vídeo emitido por la cadena estadounidense MTV en su estreno (Robert W. Pittmann, uno de los fundadores del canal MTV, declararía que la elección de esa canción no había sido casual, sino que fue un guiño irónico tomando en cuenta que tanto la letra como el título de la canción, así como las imágenes del videoclip, con radios explotando, hacían referencia a una vieja estrella de la radio que veía cómo sus días de gloria acababan debido a la proliferación del vídeo: “Era un declaración de intenciones. No esperábamos competir con la radio, pero el video suponía un cambio radical”). La tecnología, estaba revolucionando el mundo de la música, el sonido electrónico se estaba adueñando de los grupos emergentes y otros muchos grupos ya presentes se estaban pasando al nuevo sonido. Además, la tecnología ofrecía nuevas formas de grabar, y una mejora de la calidad sonora en las grabaciones. Los programas de radio (intervalos de silencio interrumpidos cada media hora por cortes comerciales) parecían absurdos. Pero el público fue descubriendo poco a poco las virtudes del silencio; después de sintonizar una emisora ultrasónica durante una hora, una grata atmósfera de ritmo y melodía parecía nacer por generación espontánea. Este discurso de la desaparición de la radio coincidía además con la misma idea de Queen en Radio Ga Ga. La modernidad, los 80’s, eran ya otros tiempos, había que dar paso a lo electrónico, a lo rápido, a lo visual, a lo ultramoderno, no bastaba con ser moderno, había que ser ultra.
Con la tan cacareada Inteligencia Artificial (IA) pasa hoy algo similar; la IA, que no es tal inteligencia, sino un sistema que aprovecha las computadoras y las máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana. Aunque durante las últimas décadas ha surgido una serie de definiciones de la IA, John McCarthy ofrece la siguiente: "Es la ciencia y la ingeniería de la fabricación de máquinas, especialmente programas informáticos. Está relacionada con la tarea similar de usar computadoras para entender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que limitarse a métodos que son biológicamente observables". Sin embargo, décadas antes, la conversación sobre la inteligencia artificial se inició con el trabajo trascendental de Alan Turing (famoso por haber descifrado el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial), "Computing Machinery and Intelligence" que se publicó en 1950. En él, Turing, al que muchos conocen como el "padre de la informática", hace la siguiente pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?" Partiendo de esa idea, ofrece una prueba, hoy conocida como la "Prueba de Turing", en la que un evaluador humano intenta distinguir entre la respuesta textual de una computadora y la de un ser humano. Si bien esta prueba ha sido objeto de mucho escrutinio desde su publicación, sigue siendo una parte importante de la historia de la IA, así como un concepto en curso dentro de la filosofía, ya que utiliza ideas en torno a la lingüística. Se profundiza en cuatro posibles objetivos o definiciones de la IA, que se diferencia de los sistemas informáticos sobre la base de la racionalidad y el pensamiento frente a la acción:
Enfoque humano:
Sistemas que piensan como los humanos
Sistemas que actúan como los humanos
Enfoque ideal:
Sistemas que piensan racionalmente
Sistemas que actúan racionalmente
Hay que decir que la definición de Alan Turing entraría en la categoría de "sistemas que actúan como los humanos". Hoy en día, todavía hay mucho bombo publicitario en torno al desarrollo de la IA, lo que es normal para cualquier nueva tecnología emergente en el mercado; las innovaciones de productos, como los automóviles autónomos y los asistentes personales, siguen una progresión típica de innovación, desde el entusiasmo excesivo a través de un período de desilusión hasta una comprensión final de la relevancia y el papel de la innovación en un mercado o dominio. Ahora estamos en el punto máximo de las expectativas exageradas, acercándonos al punto más bajo, la desilusión y a medida que surgen las conversaciones en torno a la ética de la IA, podemos empezar a ver los primeros indicios de esta desilusión.
La expresión «inteligencia artificial» fue acuñada formalmente en 1956 pero para entonces ya se había estado trabajando en ello y se habían propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más recientes junto con la genética moderna. Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento). La idea de que los robots conquisten el mundo seguro que parece algo salido de una película de ciencia ficción, o, como mínimo, algo que no será una realidad hasta, por ejemplo, 2050. Pero la realidad es otra: el futuro es ahora; las soluciones de inteligencia artificial llevan décadas entre nosotros, y de modos mucho más mundanos que los coches sin conductor o la tecnología de reconocimiento facial. La tecnología inteligente hace tantísimas cosas a nuestras espaldas, que ni siquiera percibimos, que nos sorprendería descubrir lo complicadas que serían nuestras vidas sin ella. Hoy en día, la cantidad de datos que se genera, tanto por parte de los humanos como por parte de las máquinas, supera en gran medida la capacidad que tienen las personas de absorber, interpretar y tomar decisiones complejas basadas en esos datos. La IA supone la base de todo el aprendizaje automático y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones. Por ejemplo, la mayoría de los humanos pueden averiguar cómo no perder cuando juegan al tres en raya, aunque haya 255.168 movimientos únicos, de los cuales 46.080 terminan en tablas. Muchos menos podrían llegar a ser grandes maestros de las damas, con más de 500 trillones de posibles movimientos diferentes. Los ordenadores son extremadamente eficientes a la hora de calcular estas combinaciones y permutaciones para llegar a la mejor decisión. La IA (y su evolución lógica del aprendizaje automático) y el aprendizaje profundo constituyen los cimientos del futuro en la toma de decisiones empresariales. Los mejores ejemplos de la evolución de la IA provienen de la ciencia ficción, como HAL, la malévola computadora superhumana en 2001: una odisea del espacio, o en otras películas como Terminator, Matrix, Minority report, Yo, robot y alguna más.
Pero la verdad es que ya en nuestro día a día usamos la IA en multitud de aplicaciones y servicios, a veces, como ya se ha dicho, sin siquiera ser conscientes de ello. El potencial de la IA para transformar casi todos los aspectos de nuestras vidas y de la economía aún está por descubrir pero algunos ejemplos de tecnologías que ya están en marcha o que pronto podrían estar a nuestro alcance son los siguientes.
- Compras por internet y publicidad, para crear recomendaciones personalizadas, para optimizar los productos, planear el inventario, procesos logísticos, etc.
- Los motores de búsqueda aprenden de los datos que proporcionan sus usuarios para ofrecer resultados de búsqueda relevantes.
- Los asistentes personales digitales de los teléfonos móviles smartphones.
- Los programas de traducción de idiomas, basados tanto en texto escrito como oral, recurren a la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones. La IA también se aplica a otras funciones, como el subtitulado automático.
- Casas, ciudades e infraestructuras inteligentes: la IA también está presente en el campo de la domótica con aplicaciones como los termostatos inteligentes que aprenden de nuestro comportamiento para ahorrar energía. Los urbanistas también estudian fórmulas para aplicar la inteligencia artificial a problemas como la regulación de tráfico, para hacer más eficiente la circulación en las ciudades y reducir los atascos.
- Vehículos: aunque los coches autónomos aún no son una realidad generalizada, los vehículos ya usan funciones de seguridad impulsadas por IA. Por ejemplo, la UE ayudó en la financiación del sistema de asistencia a la conducción basado en visión VI-DAS, que detecta posibles situaciones peligrosas y accidentes.
- Ciberseguridad: Los sistemas de inteligencia artificial también pueden ayudar a reconocer y luchar contra los ciberataques y otras amenazas en línea basándose en los datos que reciben continuamente, reconociendo patrones e impidiendo los ataques.
- Lucha contra la desinformación: algunas aplicaciones de la inteligencia artificial pueden detectar noticias falsas y desinformación al extraer información de las redes sociales, buscar palabras sensacionales o alarmantes e identificar qué fuentes en línea se consideran autorizadas.
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Incluso en la reciente lucha contra la pandemia del Covid-19, la IA se ha usado en las cámaras termográficas instaladas en los aeropuertos y en otros lugares. En medicina, puede ayudar a reconocer una infección de los pulmones a partir de una prueba llamada tomografía computarizada. También se ha utilizado para proporcionar datos para rastrear la propagación de la enfermedad. La IA podría prever desastres naturales, permitir una preparación adecuada y reducir sus consecuencias gracias al uso de enormes cantidades de datos y su capacidad para reconocer patrones.
Pero no todo es coser y cantar; aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con el mundo, también presenta una serie de retos y preocupaciones como que sus algoritmos pueden ser sesgados si se basan en datos incompletos o no representativos, que pueda ser utilizada para fines malintencionados, que tiene el potencial de reemplazar a los trabajadores humanos en muchos campos (nada nuevo, por otra parte, para cualquier innovación técnica desde la Biblia de Gutemberg, pasando por la máquina de vapor, el automóvil o la informática), lo que podría tener un impacto negativo en la economía, que plantea una serie de preocupaciones éticas, como la privacidad, la seguridad y la responsabilidad, etc., luego, para mitigar el impacto negativo es importante tomar medidas para garantizar que la tecnología se utilice de manera responsable y ética. Entre otras, fomentar la transparencia y la responsabilidad en el diseño y el uso de la IA, desarrollar políticas y regulaciones que protejan los derechos y la privacidad de los usuarios e invertir en la formación de profesionales altamente cualificados que puedan diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA. Con la inteligencia artificial, en resumen, las ventajas y desventajas están ahí y toca valorar qué pesa más; teniendo en cuenta la manera en la que pueden mejorar la forma de trabajar en sectores muy diferentes entre sí, a día de hoy está claro que priman más los beneficios que los inconvenientes
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