7 mitos sobre la inteligencia artificial (IA) que debes dejar de creer

Ha habido mucha publicidad, en los últimos años, sobre el progreso reciente en inteligencia artificial (IA), principalmente a través del aprendizaje automático. Si uno cree en los titulares de los medios y las publicaciones científicas, parece que la IA ahora es capaz de crear y aprender formas que se asemejan a lo que pueden hacer los humanos. En consecuencia, la gente comienza a esperar, o temer, que la creación de una máquina totalmente consciente sea algo que presenciaremos en nuestra vida. Sin embargo, muchas de estas creencias se originan en profundos conceptos erróneos sobre lo que la IA puede hacer y cómo. En esta publicación, desacreditemos algunos de los mitos comunes asociados con la IA.

La inteligencia artificial y los robots son lo mismo.

Los robots son hardware, mientras que la inteligencia artificial (IA) es software. La IA implica la programación para completar tareas que de otro modo requerirían trabajo humano. La robótica se ocupa de máquinas programables llamadas robots que pueden realizar una serie de acciones de forma autónoma. Hay muchos robots que no son artificialmente inteligentes. Hasta hace poco, todos los robots industriales solo podían programarse para realizar una secuencia repetitiva de movimientos. Un excelente ejemplo de un robot sería algo así como un robot compactador de basura de una película llamada WALL-E (2008). Sin embargo, lo más probable es que la IA esté presente en un robot, controlando y navegando sistemas junto con el análisis de información para obtener un resultado específico.

La IA y la automatización son lo mismo.

La inteligencia artificial y la automatización son dos términos que a menudo confunden a las personas. Tienden a mezclar IA y automatización porque tienen una relación y son intercambiables en algunos casos. Sin embargo, existen diferencias significativas entre el nivel de complejidad de los dos sistemas. La automatización se trata de crear hardware o software que pueda hacer cosas automáticamente, sin intervención humana. La automatización puede o no estar basada en IA. La automatización se logra aplicando sensores y realizando una acción correspondiente a las lecturas de los sensores. Tomemos el ejemplo de los sistemas de alarma contra incendios desplegados en edificios. Tan pronto como se activa el sensor de humo, el agua comienza a fluir por las tuberías.

AI se trata de código de aprendizaje automático.

Es común que las personas asocien el código de aprendizaje automático con las aplicaciones de IA. Los avances recientes en el aprendizaje automático lo están impulsando. El aprendizaje automático es, de hecho, un subcampo de la IA, en el que se enseña a las máquinas a trabajar sobre sí mismas y adaptarse al cambio. Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en dos categorías; son supervisados ​​y no supervisados. Los algoritmos supervisados ​​requieren que los humanos proporcionen tanto entradas como salidas, además de proporcionar comentarios sobre la precisión de las predicciones durante el entrenamiento. Una vez que se completa el entrenamiento, el algoritmo aplica las técnicas que ha aprendido. Los algoritmos no supervisados ​​no requieren ningún entrenamiento. En cambio, el aprendizaje profundo se utiliza para revisar datos y llegar a conclusiones. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se utilizan para realizar tareas de procesamiento complejas. En resumen, AI es la ‘inteligencia’ o ‘tecnología’, mientras que el aprendizaje automático es la implementación de los métodos computacionales.

La IA no puede ser creativa.

La creatividad es un atributo único de los seres humanos. Pero eso no significa que la inteligencia artificial no pueda ser creativa o que pueda hacer algo nuevo y valioso. AI extrae su conocimiento de los datos, pero también puede combinar diferentes fuentes de datos para crear algo nuevo. Numerosos proyectos de IA muestran que las máquinas son capaces de producir obras de arte intrincadas que compiten con las creadas por sus contrapartes humanas. La empresa parisina Obvious Art utilizó un algoritmo llamado Generative Adversarial Network (GAN) para crear un retrato que vendió 432.500 dólares estadounidenses. Cuando se le proporcionaron 15.000 retratos pintados entre los siglos XIV y XX, AI observó el arte y luego creó algo nuevo, como lo haría cualquier ser humano.

Entran datos, inteligencia de resultados.

Es un error común pensar que la IA puede dar respuestas cuando le arrojamos una gran cantidad de datos. Es la calidad de los datos, no la cantidad lo que importa. Los datos de calidad son una parte integral de un algoritmo eficaz. Los datos deficientes producen resultados deficientes. Grandes volúmenes de datos deficientes e inconsistentes no nos acercan a un resultado preciso. En cambio, pueden engañarnos creando resultados “aparentemente precisos” pero incorrectos. Es por eso que los equipos de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen trabajos centrados casi por completo en seleccionar y limpiar datos. Ejecutar procesos de datos con IA requiere aún más ingeniería y poder computacional, y la IA requiere procesos manuales, a menudo a través del etiquetado de datos.

La IA reemplazará solo los trabajos poco calificados.

La gente ha temido durante mucho tiempo que la IA elimine sus trabajos, pero este es un gran error. Sin embargo, es cierto que el advenimiento de la IA y la automatización tiene el potencial de interrumpir seriamente el trabajo. Pero ver esto como una transferencia directa de empleo de humanos a máquinas es el resultado de una simplificación excesiva. Algunos argumentan que la IA solo reemplazará los trabajos pequeños y simples, liberando a las personas para que pasen más tiempo trabajando en proyectos que valgan la pena. Nuevamente, es un error creer que la IA reemplazará solo los trabajos manuales y poco calificados. Los robots y aplicaciones impulsados ​​por IA ya pueden realizar trabajos generalmente reservados para profesionales altamente capacitados, como médicos y abogados.

La IA superará a los humanos.

Algunos expertos temen un levantamiento de robots. Elon Musk, por ejemplo, llamó a la IA la “mayor amenaza existencial” de la humanidad y la comparó con “convocar al demonio”. Él dice: “Como la IA probablemente sea mucho más inteligente que los humanos, la relación de inteligencia relativa probablemente sea similar a la de una persona y un gato, tal vez más grande, creo que debemos tener mucho cuidado con el avance de la IA”. Sin embargo, para muchos investigadores de IA y aprendizaje automático, una IA que supere a los humanos suena como un sueño lejano. Todavía están luchando para resolver incluso problemas aparentemente simples con inteligencia artificial y aprendizaje automático.