por Rosa M. Panadero
Las ironías de René Magritte, con aquello de “Esto no es una pipa” o “Esto no es una manzana”, deja muy claro exactamente eso, que lo que vemos en sus cuadros no es ni una pipa ni una manzana, sino la representación en el lienzo de los mismos. ¿Sabríamos lo que son si nunca los hubiéramos visto antes? Por suerte mamá nos introduce al universo de las palabras desde la más tierna edad, lo que nos permite enfrentarnos a cuadros, manzanas y pipas con total soltura.
La inteligencia artificial se comporta igual que cuando grabamos la información en nuestro disco duro, pero sin que mamá repita las palabras: no le hace falta, ya se las coreamos los demás con unos cuantos clicks en las fotos de semáforos o pasos de cebra de los formularios Captcha para probar que no somos androides cuando nos suscribimos a un nuevo servicio.
El machine learning va capacitando algorítmicamente al programa de Inteligencia Artificial para que reconozca tendencias, y lo alimentamos entre todos cuando consultamos Google o Spotify.
Poco a poco creamos nuestros propios trending topics, pero lo difícil es predecir lo inesperado: un ataque a las Torres Gemelas de Nueva York, un tsunami, el crack del 29.
Nicholas Taleb se hizo famoso cuando nos hizo pensar en las posibilidades de que existiera un cisne negro. Que no lo hubiéramos visto nunca no significaba que no existieran los cisnes negros, y con esa metáfora el matemático explicó que los acontecimientos inesperados, ocultos tras errores de confirmación y falacias narrativas, existen aunque nunca se hayan medido, ni siquiera detectado. Después se lo contó a Malcolm Gladwell en un capítulo de David y Goliat en el que le explicaba cómo se desgañitaban en su equipo por determinar el algoritmo ideal que predijera los pequeños movimientos en la bolsa, las mínimas oscilaciones que provocarían terremotos bursátiles que seleccionarían a ganadores y perdedores a uno u otro lado de la brecha económica. Lo que Taleb pretendía era eliminar a toda costa la posibilidad de que un cisne negro arruinase el dinero invertido en acciones.
El algoritmo clasifica, pero no predice
El algoritmo clasifica, pero no predice. Ve a un perro como un perro porque se lo decimos nosotros. También, siendo más creativos, le podemos decir que la caca de perro es el rostro de Anders Breivik, el asesino en masa que atacó la isla noruega de Utoya en 2011 y mató a ochenta personas. El desarrollador Nikke Lindqvist pidió a través de las redes que difundieran excrementos de perros con la etiqueta “breivik.jpeg” para distorsionar el algoritmo de Google y que identificara así al terrorista, impidiendo al homicida disfrutar de su fama.
Otra cosa es el Deep Learning, que no tiene nada que ver con los algoritmos, sino con las redes neuronales y las redes de creencias que se aplican a la visión artificial, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de audio, filtrado de redes sociales, traducción automática, y bio-información. Y aunque las máquinas no le quitarán el puesto a los doctores, tendrán que colaborar con ellas sí o sí: Deep Mind, un programa de inteligencia artificial de Alphabet (Google), Moorfield Eye Hospital y la Universidad de Londres, es capaz de detectar los síntomas de cincuenta enfermedades que amenazan la vista del paciente con un análisis de la retina.
La automatización llegará
La automatización llegará, igual que los coches sustituyeron a las calesas con caballo y se inventaron puestos de trabajo en las fábricas al tiempo que lo de aspirar a mozo de cuadras iba a menos.
La cuarta revolución industrial afectará a muchos sectores al mismo tiempo. A día de hoy, es más seguro ser un terapeuta ocupacional (0% de posibilidades de automatización) que ser un consejero financiero (58% de posibilidades de que el robot se quede con la cuenta del cliente y le dé una patada al gestor de toda la vida). Así lo evalúa Will robots take my job.com, donde queda de manifiesto que la orientación educativa STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) no protegerá a nuestros pipiolos de la destrucción de empleo, que será asumido por las máquinas: los técnicos matemáticos serán automatizados al 99%, casi igual que los gerentes de nóminas y pagos, de los que quedará un 4%, y algunas especialidades como energía nuclear y geo-científicos e ingenieros del espacio serán ocupadas por robots en un sesenta por ciento.
Todo dependerá de cuánto estemos dispuestos a sacrificar a los autómatas. Por poner un ejemplo: hace un par de años, en 2016, el programa de inteligencia artificial de Microsoft ideó un proyecto para crear un Rembrandt perfecto a partir del estudio de 346 obras del autor holandés. En el plan colaboraron también ING, Delft University of Technology, y Mauritshuis & Museum Het Rembrandthuis, y el resultado fue igual que el algoritmo de Google para seleccionar ingenieros informáticos: varón caucásico, en torno a treinta años, vestido en blanco y negro (en plan camiseta y vaqueros de Mark Zuckerberg) con bigote (vale, hoy los tíos son más hípsters de barba), y mirando a la derecha (el postureo de la época). La perfección de los gráficos que generaron al neófito no nos impide ver que ese aprendizaje de las máquinas sólo habría sido capaz de repetir cuadros de Rembrandt –o de cualquier otro artista cuyos inputs se procesasen– hasta la saciedad, pero no habría dado lugar a los movimientos artísticos que vinieron después. Humanos, 1 – Inteligencia Artificial, 0.
Aunque no todas las artes están a salvo: IBM empleó inteligencia artificial para diseñar el tráiler de la película Morgan. Y quedó muy chulo, porque el programa fue capaz de medir los momentos emocionales intensos (dulzura, miedo, terror) para integrarlos en esa mini sinopsis de pocos segundos. A todo esto, el argumento de Morgan también acompañaba: una consultora de riesgos tiene que decidir si terminar o no con un humanoide, un poco la versión moderna del Blade Runner (1982) cuando nos hablaba de matar a los replicantes en Los Ángeles en el año 2019 y cuyo director, Ridley Scott, es el productor de Morgan.
Y en el futuro
Pero eso fue hace dos años, casi tres. Prepárese para el verdadero año 2019: Lexus acaba de lanzar el pasado noviembre el anuncio de su nuevo coche, y también está diseñado por inteligencia artificial. ¿Venderá más entre androides o entre humanos? ¿Habrá algún creativo de agencia que lo guarde en una pestaña de la pantalla para aprender?
Nos adentramos en el siglo XXI y no estamos solos. Y el que se sienta solo, puede entablar una conversación con Boybot, y si no le gusta, crearse su propio amigo Existor con las herramientas que Cleverscript pone a nuestro alcance. Definitivamente, Blade Runner está aquí, y sabrá si somos amigos o enemigos si se lo decimos antes. También detectará al perro que diga guau y no miau.
Reflexiones propias y aportaciones de los ponentes de “Hablando con naturalidad de la Inteligencia Artificial”, organizado por la revista Anuncios.
