La Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en la cotidianidad en el siglo XXI (parte 6)
• “Cada máquina tiene inteligencia artificial. Y cuanto más avanzada se pone una máquina, más avanzada será la inteligencia artificial. Pero una máquina no puede sentir lo que está haciendo, sólo sigue las instrucciones de los seres humanos”: Abhijit Naskar (neurocientífico)
David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta Columna Invitada. Como ya es nuestra costumbre en este espacio semanal: Le deseo a ustedes, un grandioso, feliz, productivo, extraordinario y, muy interesante martes. En esta ocasión, continuaremos desarrollando contenido para este perentorio tema: “La Inteligencia Artificial (IA)”. En esta ocasión, se tratarán las últimas tres aplicaciones de la IA: La Interacción Hombre-Máquina (IH-M); la Inteligencia Artificial Generalizada (IA-G), y finalmente, el Impacto en la Economía y en el Empleo (IEyE), para completar estas seis aplicaciones sumamente interesantes, de la IA. Empezamos: El futuro de la Inteligencia Artificial (IA), es un tema fascinante, actual, y en constante evolución. A continuación, se detallan las últimas tres áreas clave, que se espera que influyan en el desarrollo de la IA en los próximos años —aunque en algunos casos, ya se están desarrollando y ejecutando en el presente, algunos de estos relevantes tópicos—:
INTERACCIÓN HOMBRE-MÁQUINA (IH-M)
La interacción entre los humanos y las máquinas se volverá más fluida y natural. Se espera un avance en la tecnología de interfaces de usuario, incluyendo el reconocimiento de gestos, la realidad aumentada y la realidad virtual, lo que permitirá a las personas interactuar con sistemas de IA de manera más intuitiva y efectiva. Por lo que, la interacción hombre-máquina es un campo crucial en el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA). Se refiere a la forma en que las personas y las máquinas interactúan y se comunican entre sí. A medida que la IA avanza, se espera que la interacción hombre-máquina se vuelva más natural, intuitiva y efectiva.
En resumen, la interacción hombre-máquina en la IA se está desarrollando para hacer que la comunicación y la colaboración entre los humanos y las máquinas sean más naturales y totalmente efectivas. Se espera que las interfaces de usuario avanzadas, el procesamiento del lenguaje natural, la personalización, la colaboración y la ética, sean elementos clave en la evolución de la interacción hombre-máquina en la IA.
IA GENERALIZADA
Actualmente, la mayoría de los sistemas de IA se especializan en tareas específicas. Sin embargo, se espera un avance hacia la IA generalizada, también conocida como IA fuerte o súper-inteligencia. Este tipo de IA sería capaz de superar la capacidad cognitiva humana en todas las tareas, lo que plantea desafíos éticos y sociales significativos (Goodfellow; Bengio & Courville, 2016). Es decir, la Inteligencia Artificial Generalizada (AGI, por sus siglas en inglés), se refiere a la capacidad de un sistema de IA para realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer. A diferencia de la IA especializada —que se enfoca en tareas específicas—, la AGI aspira a alcanzar un nivel de inteligencia y de habilidades comparables, y/o superiores a las capacidades humanas actuales, en una amplia gama de dominios. A continuación, se describen algunos aspectos clave de la IA generalizada:
- La Capacidad Cognitiva General: La AGI, busca lograr una capacidad cognitiva general, que incluya habilidades como: El razonamiento, la resolución de problemas, el aprendizaje, la percepción, la comprensión del lenguaje natural, y la toma de decisiones. Estos sistemas de IA, deberán ser capaces de adaptarse, de aprender de nuevas situaciones, y de aplicar su conocimiento en diferentes contextos.
- La Flexibilidad y la Adaptabilidad: La AGI se caracteriza por su capacidad para adaptarse a diferentes dominios, y aprender nuevas tareas rápidamente. A diferencia de la IA especializada —que está diseñada para un conjunto limitado de tareas—, la AGI tiene como objetivo ser versátil, y poder transferir conocimientos y habilidades de un dominio a otro, sin una reprogramación, y/o de un reentrenamiento significativo.
- La Autoconciencia y el Autoaprendizaje: La AGI implica la capacidad de la IA de ser consciente de sí misma, y de su entorno; así como de tener la capacidad de aprender de manera autónoma. Esto implica que los sistemas de AGI, sean capaces de la auto-reflexión, de su monitoreo, y de la mejora continua, de sus propias habilidades y desempeño(s).
- La Creatividad y el Pensamiento Abstracto: La AGI busca abarcar la capacidad de la creatividad y del pensamiento sumamente abstracto. Esto implica, la capacidad de generar nuevas ideas, de realizar conexiones inesperadas. y de abordar problemas complejos de manera no lineal. La AGI aspira a emular la capacidad humana, para la creatividad y la intuición en la resolución de los problemas.
- El Impacto Social y Ético: La AGI tiene implicaciones significativas para la sociedad, y plantea desafíos éticos y sociales. A medida que los sistemas de AGI adquieren una mayor autonomía y toman decisiones críticas, se deben abordar cuestiones relacionadas con la responsabilidad, la transparencia, el sesgo algorítmico, la seguridad y la privacidad. Además, la AGI puede tener un impacto disruptivo en la fuerza laboral, y requerirá la consideración de políticas y de regulaciones adecuadas.
Es importante destacar que la Inteligencia Artificial Generalizada (AGI), aún no ha sido completamente lograda, y sigue siendo un objetivo a mediano y a largo plazo(s). Si bien, ha habido avances significativos en la IA —especialmente en tareas específicas—, la creación de una AGI plenamente funcional y autónoma, sigue siendo un desafío en curso para la comunidad de investigación en la Inteligencia Artificial (IA) actual.
IMPACTO EN LA ECONOMÍA Y EL EMPLEO
La IA tiene el potencial de cambiar la economía y el mercado laboral de manera significativa. Se espera que algunos empleos sean automatizados, mientras que otros podrían surgir en torno al desarrollo y al mantenimiento de sistemas de IA. La reeducación y la adaptación a estas transformaciones serán aspectos importantes a considerar. Entonces, el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la Economía y en el Empleo, es un tema de gran interés y de enorme debate actualmente, en todos los países del orbe. A continuación, se presentan algunas perspectivas sobre este tema:
- El Impacto en la Productividad y en la Economía: Un estudio de McKinsey Global Institute, estima que la IA podría aumentar el PIB global, hasta en un 14% para el año 2030. Esto se debe a mejoras en la productividad, en la eficiencia, en la efectividad, y en la calidad de los productos y de los servicios ofertados (McKinsey Global Institute, 2017). Según un informe de PwC, la IA tiene el potencial de contribuir con $15.7 billones de euros, a la economía mundial para ese año 2030, con un enfoque en sectores como la salud, la automatización industrial y el transporte (PwC, 2017).
- La Transformación de los Empleos: Un informe de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), sugiere que alrededor del 14% de los empleos en los países integrantes de la OCDE, corren el riesgo de automatizarse por completo; mientras que alrededor del 32%, enfrentará una muy alta probabilidad de cambios significativos en sus tareas, debido a la automatización. Sin embargo, la IA también se espera que cree nuevos empleos, y que transforme otros. Según el informe de PwC mencionado anteriormente, la IA podría generar alrededor de 12.7 millones de empleos netos a nivel mundial para ese cercano 2030 (OCDE, 2019).
- Los Cambios en la Naturaleza del Trabajo: La IA, tiene el potencial de automatizar tareas rutinarias y repetitivas, lo que podría liberar a los trabajadores para que se centren en tareas más creativas, estratégicas, y/o que requieran habilidades humanas. Un informe del Foro Económico Mundial (WEF), destaca que las habilidades necesarias en el lugar de trabajo están cambiando, y la demanda de habilidades como el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la creatividad y las habilidades sociales y emocionales, están en aumento (habilidades blandas). Es importante tener en cuenta, que el impacto de la IA en la Economía y en el Empleo, puede variar según el sector, la región y el contexto específico. Además, las predicciones y las estimaciones pueden estar sujetas a incertidumbre, y dependen de muchos y de diversos factores, incluidas las políticas gubernamentales y la adopción de la tecnología.
Debe destacarse que el futuro de la IA, está sujeto totalmente a la incertidumbre, y dependerá de una gran variedad de factores, incluyendo los siguientes: Los avances tecnológicos, el desarrollo ético, las regulaciones gubernamentales, y la aceptación social. Sin embargo, estas áreas mencionadas, proporcionan una visión general de las tendencias y de las direcciones esperadas en el campo de la IA, en lo futuro.
La próxima semana, concluiremos esta saga desarrollando información sobre la aplicación más reciente de la IA, que es el llamado: chat gpt. ¡Vaya increíble cierre que tendremos, ya que trataremos con la versión más relevante de la Inteligencia Artificial que existe actualmente! (Continuará…)
Referencias:
Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. USA: WW Norton & Company.
Goodfellow, I.; Bengio, Y. & Courville, A. (2016). Deep Learning. USA: MIT Press.
McKinsey Global Institute. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier? Recuperado de: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx (Consultado en Mayo del 2023).
OCDE. (2019). The risk of automation for jobs in OECD countries: A comparative analysis.
Recuperado de: https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/2e2f4eea-en.pdf?expires=1677703665 (Consultado en Mayo del 2023).
PwC. (2017). Sizing the prize. What’s the real value of AI, for your business and how can you capitalise? Recuperado de: https://www.pwc.co.uk/services/economics-policy/insights/the-impact-of-ai-on-jobs.html (Consultado en Mayo del 2023).
Rajkomar, A.; Dean, J. & Kohane, I. (2019). Machine learning in medicine. New England. Journal of Medicine, vol. 380, num. 14; p.p. 1 347-1 358.
