Así es como la inteligencia artificial es capaz de entender nuestras necesidades


La inteligencia artificial es un fenómeno que, aunque da pasos pequeños, resulta imparable. En los últimos años, los algoritmos han corrido sobre procesadores “estándar” para dar respuestas demasiado específicas, pero ahora se ha dado un salto más allá: procesadores optimizados para que la IA “piense” sobre ellos.
Ya no es suficiente con que los dispositivos realicen actividades preprogramadas o muy focalizadas: queremos que tengan cierta flexibilidad y que, en lugar de seguir una programación “A-B-C” salten a “Z” o a “1”, o incluso pregunten por “?”.

La teoría de la mente, ¿aplicada a máquinas?

El 12 de marzo de 2018 ocurrió algo maravilloso: los doctores Rabinowitz et al. publicaron el estudio ‘Machine Theory of Mind’, en el que se especifica que la teoría de la mente es aplicable a las máquinas. Esto ya ha ocurrido en parte, y es el motivo por el que las IA nos ganan desde hace tiempo al ajedrez o al Go.
La teoría de la mente es un modelo que nos permite tener en cuenta que las demás personas no tienen nuestro punto de vista. Es la capacidad que tenemos los seres humanos para abstraernos de forma consciente y ponernos en el lugar del otro.
Dicho de forma más compleja, es la facultad que nos permite que tengamos en cuenta los estados mentales de otros sujetos, incluyendo deseos, creencias e intenciones. Se trata de una habilidad que se gana a pulso con la socialización, y queremos que las máquinas posean este tipo de “empatía”.

No es fácil. Esta facultad no está todavía plenamente implementada en las máquinas. Tampoco en los niños muy pequeños, motivo por el que “a nuestros maduros ojos” a veces parecen egoístas. Incluso a la mayoría de los adultos nos cuesta bastante esta habilidad social, y esa es la razón de ser de los debates, que pretenden desbloquear los mecanismos para comprender el punto de vista del otro.
Ser capaz de adivinar la intención de quien tenemos al lado es clave para muchas disciplinas, como las negociaciones o ganar los juegos de estrategia. Pero también para que las máquinas nos den un servicio mejor y tengamos una vida más fácil. Si conseguimos hacer que nos entiendan, se adelantarán a nuestras necesidades.

De la programación de tareas básicas a los algoritmos predictivos

Si el lector hace ejercicio, es posible que en su muñeca descanse una pulsera de actividad, o bien que tenga una app en su terminal que le indique el número de pasos. Cuando estos llegan a cierta cantidad, la pulsera emite una vibración que indica que se ha terminado el ejercicio básico diario.
Hace una década, este tipo de programas eran “inteligentes”porque tocaban el techo del desarrollo tecnológico. Sin embargo, pronto se hicieron más complejos, con aplicaciones que solicitaban el terminar varias actividades en un mismo día para conseguir el reto: una cantidad de pasos, una cantidad de minutos y una cantidad de kilocalorías quemadas. La tecnología había dado un pasito adelante.
En los últimos años, hemos combinado estos algoritmos de baja inteligencia con otros que nos permiten alcanzar otros objetivos. Por ejemplo, existen aplicaciones que nos permiten programar distintas actividades físicas en base al histórico de los últimos días o semanas, pudiendo adelantarse varios días en el futuro.
Actualmente, hemos alcanzado un nuevo hito gracias a los algoritmos predictivos. Estos complejos programas, que podríamos llamar de “inteligencia media”, debido a su rápida estandarización, nos ayudan a elegir multitud de opciones en nuestro día a día.
Si somos usuarios de Goodreads o YouTube, los libros y vídeos sugeridos hacen uso de algoritmos predictivos basados en machine learning. El sistema, teniendo en cuenta nuestro historial previo, es capaz de saber qué podríamos querer ver a continuación.



por | 4 Jun, 2018

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