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La Inteligencia Artificial está llamada a protagonizar la próxima Revolución tecnológica

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El Libro Blanco sobre la Inteligencia Artificial

Fernando P.    17/11/2017

Temas:  Actualidad    Divulgación    Inteligencia Artificial y Sociedad

Recientemente, El Ministerio de Energía, Turismo y Agenda Digital ha anunciado la formación de un grupo de expertos para elaborar el Libro Blanco sobre la Inteligencia Artificial.

Este este grupo de expertos abordarán las implicaciones sociales, jurídicas y éticas de la utilización de la Inteligencia Artificial y el Big Data en el sector privado, la administración pública y la sociedad en general.

¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?
En el primer artículo de Revolucionia.net ya tratábamos este tema con ánimo de empezar teniendo claro sobre lo que estamos tratando.

Básicamente, Inteligencia Artificial es una manera informal de etiquetar ciertas técnicas matemáticas que nos permiten tratar de resolver problemas extraordinariamente complejos de describir.

Se asume que sólo vamos a poder llegar a soluciones parciales, nunca se asume que se pueden conseguir soluciones exactas. No se puede decir que la Inteligencia Artificial sea algo exacto.

En general, la Inteligencia Artificial se ocupa de problemas del mundo real, no de construcciones teóricas. En este sentido, los problemas de Inteligencia Artificial se resuelven usando computadores como herramienta básica.

Estríctamente hablando, la Inteligencia Artificial es Matemática aplicada

¿ Cual es el grado de normalización de la Inteligencia Artificial ?
Muy poco, tirando a ninguno.

Por ejemplo, en otras ramas del conocimiento existen definiciones, protocolos y normas muy detalladas que permiten interoperabilidad entre diferentes sistemas. Podemos pensar, sin ir más lejos, en las especificaciones HTTP y HTML que rigen el funcionamiento básico de la World Wide Web.

En Inteligencia Artificial se usan de forma masiva conceptos matemáticos de diversa complejidad, como pueden ser vectores, matrices, hiperplanos, distribución de probabilidad, probabilidad condicionada, optimización, gradiente, convexidad, grafos ... y muchos otros.

Pero estos conceptos tienen muchas variantes e incluso su misma esencia puede ser presentada de forma completamente distinta por diferentes autores, como puede ser la idea de probabilidad condicionada, sin ir más lejos.

Las Matemáticas no están sujetas a normalización de tipo legal o industrial, no pueden estarlo. Y algo de esto sucede con la Inteligencia Artificial en cuando que es Matemática aplicada.

Cada aplicación práctica que se construye en Inteligencia Artificial está hecha básicamente a medida y, a menudo, es lo suficientemente innovadora para que termine como un artículo de investigación en alguna revista especializada.

Existen ideas más o menos claras, como lo que viene ser una red neuronal artificial orientada hacia adelante, pero la variabilidad es muy grande. Es fácil que se usen muchos términos distintos para referirse a un mismo concepto y a nivel de detalle se usa notación matemática.

Por otro lado, la distinción entre lo que son y no son técnicas de Inteligencia Artificial es un poco confusa. Hay técnicas que figuran en libros de Inteligencia Artificial y que se usan masivamente desde hace bastante tiempo en muchos paquetes de software muy populares. Otra posibilidad es que la Inteligencia Artificial, en realidad, ya es ubiqua.

Como colección desordenada de técnicas matemáticas, la Inteligencia Artificial por sí sola viene a ser una especie de locura para cualquiera que quiera introducirse en ella sin más. Las quejas de la gente son constantes en este sentido.

La mejor referencia en Inteligencia Artificial es una buena base en Matemáticas

¿ Para qué puede servir el Libro Blanco ?
Esto ya se verá cuando se publique. Desde el punto de vista práctico, es básicamente imposible que ayude en algo a la Inteligencia Artificial. Igual tiene utilidad como discusión filosófica, pero, históricamente, las discusiones filosóficas sobre cuestiones científicas han terminado haciendo el ridículo la mayor parte de las veces.

Otra cosa es que se identifiquen nuevas posibilidades de crear nuevos impuestos y nuevas prohibiciones a gente que quiera intentar resolver problemas usando técnicas de Inteligencia Artificial. Ni siquiera La Santa Inquisición se atrevió con las Matemáticas.

Y por último, una posibilidad más preocupante es que se pretenda aplicar todo el conocimiento que tenemos para que los estados controlen hasta el más mínimo movimiento de los ciudadanos. Algo posible con la tecnología actual.

Algunas recomendaciones que hacemos nosotros
Es bien conocido que el mundo está lleno de expertos y de jefes. Al final uno debe elegir si se deja guiar por las palabras o por los hechos. Aquí nos gusta guiarnos por los hechos.

Hay bastante gente por ahí que ha hecho contribuciones prácticas notables a la Inteligencia Artificial y que siguen estando a pie de obra trabajando, a veces es difícil identificarlos porque no llevan la aureola de experto ni el traje de jefe.

Una de estas personas es Peter Norvig, al que no vamos a descubrir aquí. Pero sí que le mencionamos porque escribió en su día un ensayo muy interesante sobre las estafas del tipo Aprenda a programar en X días.

El ensayo trasciende la cuestión específica de la programación y se adhiere a la idea (originalmente introducida por otros autores) de que son necesarias del orden de 10.000 horas de estudio y práctica (unos 10 años) para dominar una disciplina de cierta complejidad, ya sea convertirse en concertista de piano o poder programar sin errores en C cualquier cosa.

Y para la Inteligencia Artificial no va a ser menos. De la misma forma que ninguna orquesta va a admitir a un músico que toque de oído, la Inteligencia Artificial es lo suficientemente compleja como para que saltarse la teoría matemática equivalga a tener nulas posibilidades de tocar con la orquesta

Hay mucha teoría matemática que aprender y mucho que pelear con computadores en esas 10.000 horas para poder dominar con garantías de éxito técnicas de Inteligencia Artificial, existentes y futuras. En Inteligencia Artificial nunca vamos a llegar a una solución óptima al problema, sólo nuestro conocimiento de los entresijos de las técnicas nos permitirá saber cómo de cerca estamos.

La buena noticia es que los recursos necesarios para formarse en Inteligencia Artificial son baratos: hay mucha información en la red, cualquier computador personal actual es suficiente para introducirse en la programación de los algoritmos necesarios y abundan libros de calidad con fundamentos de Matemáticas y también específicos de Inteligencia Artificial. No es un problema de capital, sino de voluntad para hacerlo.

Si de verdad queremos aprovechar la Revolución de la Inteligencia Artificial, el mejor camino es entender sus fundamentos para poder crear sistemas que dominemos nosotros y no al revés.

El otro camino es dejar que inventen otros y ya nos cobrarán por ello lo que quieran.

En Revolucionia.net queremos ofrecer la posibilidad de que la gente pueda aproximarse a la Inteligencia Artificial de forma rigurosa, sin obviar la base matemática de las técnicas, pero con idea de trazar un camino asequible y ameno.

Para saber más:

• Gobierno.es: Constituido el Grupo de Sabios sobre Inteligencia Artificial y Big Data

Anuncio sobre la composición del grupo de expertos para la redacción del Libro Blanco sobre la Inteligencia Artificial. El anuncio contiene enlaces a documentos PDF con reseñas de los integrantes del grupo y con la nota de prensa completa.

• Página personal de Peter Norvig

Peter Norvig es una personalidadmuy conocida en el mundo de la Inteligencia Artificial. Su página personal rebosa información y enlaces a toda clase de recursos relacionados con la Inteligencia Artificial, incluyendo cosas de su gran libro sobre Inteligencia Artificial.

• Peter Norvig: Teach Yourself Programming in Ten Years

Ensayo de Peter Norvig sobre la no existencia de atajos a la hora de aprender cualquier cosa que tenga un mínimo de dificultad. 10 años o 10.000 horas es el tiempo que se fija como referencia para dedicar a estudio y práctica si queremos ser buenos haciendo algo.