¿Inteligencia Artificial vs. Inteligencia Colectiva? (post-570)


La “inteligencia artificial” (IA) hace que las máquinas simulen los procesos de inteligencia humana, incluyendo el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas y otras funciones “cognitivas” que habitualmente se asocian a las personas.

Estos sistemas se entrenan para que sean capaces, a través de los datos que recogen y de unas reglas, de identificar patrones de una manera más eficiente que como lo haríamos los humanos. La parte más madura y mediática se conoce como aprendizaje automático (‘machine learning’), que permite programar sistemas para tomar decisiones automáticas a partir de grandes cantidades de datos. En esa línea se dan progresos para que estos sistemas puedan comportarse de manera relativamente autónoma, como ocurre con los robots o los vehículos sin conductor.

El impacto más relevante de la IA se centra en la extracción de patrones para inferir, predecir y reconocer tendencias o comportamientos más probables a partir de un cúmulo de datos. Se basa en sistemas matemáticos complejos, en forma de algoritmos, que permiten realizar esas inferencias y detectar valores atípicos que aportan información valiosa.

Por ejemplo, al observar patrones comunes en millones de fotografías de bicicletas, un dispositivo puede aprender a reconocer una bicicleta. Es así como Facebook reconoce rostros en fotografías en línea o cómo Skype traduce de una lengua a otra. Pero además de esas chorradas, se pueden hacer cosas más serias. Según cuenta Smithsonian Magazine, el Departamento de Bomberos de la Ciudad de Nueva York (FDNY) ha estado usando una herramienta de IA, llamada FireCast, que ayuda a identificar cuáles de los cientos de miles de edificios en la ciudad corren el mayor riesgo de tener un incendio, para entonces priorizarlos en sus inspecciones. El software aplica, a datos provenientes de cinco agencias municipales, un algoritmo que procesa hasta 60 factores de riesgo de incendios, no solo los obvios como la edad de un edificio, sino también si está en medio de un proceso de ejecución hipotecaria o si tiene gravámenes fiscales pendientes, entre otros.

Dice Pierre Levy, en una entrevista que publican en Motherboard, que “la inteligencia colectiva es un proyecto para hacer más inteligentes a las personas con ayuda de los ordenadores, y no hacer a los ordenadores más inteligentes que las personas”. Por eso, reconociendo el gran potencial de la IA, me sorprende cómo la sociedad y las políticas públicas no ven en la IC las mismas oportunidades. La IC está mucho más presente en la vida cotidiana que la primera y, sin embargo, goza de menos predicamento y a ella se dedican recursos muy limitados si se comparan con los invertidos en el desarrollo de sistemas basados en IA.

Lo que yo veo es que hay una gran fascinación por lo que pueden hacer las máquinas y muchos prejuicios hacia la “solución humana” que se genera colectivamente. Hice una búsqueda en Google, usando ambos términos en inglés, y pude ponerle números a lo que ya sospechaba: el número de noticias relacionadas con “artificial intelligence” supera de forma abrumadora a las que tratan sobre “collective intelligence”: más de 900 mil por 6 mil respectivamente. En mi opinión, esto refleja un error en la fijación de prioridades.

Escuchaba el otro día en un programa de radio que alguien decía, con razón, que estamos muy entretenidos y ocupados en conseguir las tecnologías más inteligentes, pero dedicamos muy poco tiempo a analizar cómo será esa sociedad futura de robots y, añado, cómo afectará nuestro bienestar integral y nuestros patrones colectivos de puesta en común de lo que necesariamente tenemos que compartir.

En junio del año pasado tuve la ocasión de asistir a una ponencia de Ece Kamar, investigadora de Microsoft Research, con el sugerente título de “Humanos al rescate para resolver problemas de la Inteligencia Artificial”. Su tesis era que el futuro de los sistemas de IA no está en sustituir a la inteligencia humana, sino en combinarse con ella, y encontré un buen ejemplo de sistemas híbridos como esos en el increíble caso de Stitch Fix, que reseñé en un post de este blog. Esa idea es buena pero confieso que el relato de Kamar transmitía la sensación de que eran los humanos los que mejoraban y complementaban las capacidades de las máquinas, y no al revés.

Por ejemplo, ya sabemos que las máquinas son muy hambrientas de datos, y eso refleja una de sus limitaciones si se comparan con los humanos, que podemos aprender de muy pocos ejemplos en comparación con las primeras. Es ahí donde los expertos sitúan al Crowdsourcing, un tipo popular y polémico de IC, dado que un número creciente de aplicaciones de Machine Learning ya se entrena con datos suministrados por la multitud. Las máquinas aprenden más rápido y mejor si el flujo de datos que reciben se multiplica a través de mecanismos de captura colectiva. Esta idea despierta mucho recelo porque estaríamos haciendo más inteligentes a los algoritmos (e, incluso, a sus propietarios, si no son públicos) en vez de contribuir a que las personas sean más colectivamente inteligentes.

No podemos extender un cheque en blanco, limitándonos a nutrir datos para entrenar y probar unos algoritmos que, en muchos casos, son opacos. Por eso, Stefaan Verhulst, co-fundador de The GovLab, cree que una contribución relevante de la IC es “humanizar” la IA, porque un diseño colaborativo ayudaría a mitigar los sesgos embebidos en datos y algoritmos, y a implementar mecanismos de control que aumenten la legitimidad de las iniciativas de IA, para evitar aquellas intervenciones que suscitan inquietudes éticas o de otro tipo. Concretamente, él aboga por definir estrategias de gobernanza colectiva que minimicen las asimetrías de poder creadas por la Inteligencia Artificial.

Que haya máquinas capaces de adivinar lo que nos gusta e, incluso, de elegir por nosotros, produce cierto desasosiego. Ya he comentado en esta casa que hay temores lógicos de que la IA nos lleve a una sociedad tiranizada por algoritmos que nos robe la belleza de la imperfección humana; pero que quizás el diablo no sea tan feo como lo pintan, porque la inteligencia humana puede ser capaz de corregir las desviaciones y aprovechar lo más positivo.

La Inteligencia Artificial, bien utilizada, puede ayudar a viabilizar la Inteligencia Colectiva cuando se despliegue a escala, sobre todo, en la gestión de metadatos que faciliten una conversación y una agregación más eficaces entre multitudes de personas. Por ejemplo, muchos no lo saben pero, una buena parte de las ediciones que se hacen en la Wikipedia ya las hacen bots, o sea, programas automatizados. Un recurso tan masivo como ese exige una gran cantidad de trabajo de mantenimiento así que algunas tareas son demasiado repetitivas y tediosas para cualquier persona, como identificar errores, limpiar las entradas de vandalismo, categorizar o etiquetar, que se ponen en manos de máquinas, que son geniales para eso.

PD/ La imagen del post es del álbum de Geralt en Pixabay. Si te ha gustado el post, puedes suscribirte para recibir en tu buzón las siguientes entradas de este blog. Para eso solo tienes que introducir tu dirección de correo electrónico en el recuadro de “suscribirse por mail” que aparece en la esquina superior derecha de esta página. También puedes seguirme por Twitter o visitar mi otro blog: Blog de Inteligencia Colectiva.

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Amalio Rey

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4 Respuestas a ¿Inteligencia Artificial vs. Inteligencia Colectiva? (post-570)

  1. Julen 02/05/2018 19:59 #

    Me temo que aquí se manifiesta la ley del mínimo esfuerzo. La máquina es la máquina y, en cambio, los humanos somos complicados y más cuando se trata de sumar y organizarnos colectivamente. Así que llevamos las de perder quizá arrastrados por nuestra compulsiva actitud hacia llegar cuanto antes a la solución. El fin, me temo, se antepone a los medios. Y luego, si el resultado final no es el mejor; bueno, entonces ya nos ponemos los humanos a salsear.

    • Amalio Rey 02/05/2018 20:14 #

      Pos’si, Julen, está clarísimo. También, que la IA parece un mejor negocio que la IC.

  2. Ricardo_AMASTE 01/05/2018 21:14 #

    Haremos a las máquinas tan inteligentes como los humanos y las pondremos a ejecutar esas tareas que como humanos no queremos hacer… Neoesclavismo. ¿En qué pelis he visto yo esto? Y no suelen terminar “bien”.

    Igual convendría irse poniendo a pensar en sociedades posthumanas habitadas por seres híbridos.

    • Amalio Rey 02/05/2018 20:15 #

      Yo tampoco me fío. Mucho me temo que esto puede no terminar bien, Richi…