Robots e inteligencia artificial y su peligro para la humanidad
Hay una maldición china que dice “Ojalá vivas tiempos interesantes”. El hecho de considerar los “tiempos interesantes” como algo malo para que sea utilizado como una maldición radica en que suele ser un tiempo de cambio, donde lo viejo choca con lo nuevo, donde se generan problemas que antes no existían, y donde es más difícil encontrar un camino que resuelva los problemas. En contraste con tiempos menos interesantes o estables.
Bueno, siento deciros que vivimos tiempos interesantes. Ya no solo por los cambios políticos recientes, la crisis, las guerra y los refugiados, la geopolítica, etc., sino por la tecnología. Internet supuso un cambio gigantesco en la forma en la que nos comunicamos, compramos, trabajamos, etc., es considerada una tecnología disruptiva. Pero hay una tecnología que está en boca de todos, principalmente porque puede ser tan disruptiva o más que la propia Internet: la Inteligencia Artificial.
Desde hace un tiempo se han alzado algunas voces muy relevantes tanto desde el mundo de la ciencia como desde el mundo de la tecnología, que nos avisan del peligro que puede suponer la inteligencia artificial para la humanidad. Pero, ¿realmente es tan peligrosa esta tecnología?.
Las televisiones, radio y prensa se hicieron eco de esas voces de la ciencia y la tecnología y amplificaron su mensaje haciendo que llegase a las masas. El mensaje que quedó fue que la inteligencia artificial y los robots destruirían la mitad de los empleos del país.
Pero la realidad es algo diferente. Stephen Hawkings, Bill Gates, Steve Wozniak y Elon Musk hablaban sobre el peligro de que la humanidad terminase por depender de las máquinas; que dejásemos de pensar por nosotros mismos, de investigar, y delegásemos esa tarea en la inteligencia artificial. Nosotros solo tendríamos que esperar a que la máquina nos diera la respuesta. ¿Porqué estudiar física o gastar miles de millones en investigación si una inteligencia artificial puede resolver el problema?
Aunque la idea es interesante, el debate ha derivado en algo más material y menos filosófico: el empleo. Aquí se han mezclado varios temas como la automatización de los puestos de trabajo, y la sustitución de estos por robots con la opinión sobre IAs de estas personalidades.
Separando el grano de la paja
En la automatización tenemos dos tipos de máquinas: las que sustituyen a humanos y las que mejoran la productividad del trabajador. Las segundas son máquinas que todos conocemos: un taladro neumático (en vez del martillo y cincel), un coche (en vez de un carro tirado por caballos), etc. De las primeras conocemos algunas, como el brazo robótico de una cadena de montaje, el cual habrá sustituido al pintor, soldador u otros puestos en, por ejemplo, una cadena de fabricación de vehículos.
¿Pero un brazo robótico es inteligente?
No.
Un brazo robótico es solo un conjunto de motores controlados por un ordenador, con un software que permite indicarle los pasos que debe realizar para ejecutar una tarea. No es diferente a tirar una piedra plana a un lago de tal forma que rebote en la superficie del agua. Al final es un ser humano el que ha hecho que ocurra. El brazo robótico no piensa. Puede que tenga algún sistema de control para evitar errores, y se pare si detecta alguno, pero tendrá que ser un humano el que lo arregle.
En este caso se sustituye un puesto de trabajo o varios por un robot, pero se crean varios puestos de trabajo más cualificados (el diseñador de robots, el operario que lo monta, el técnico de reparaciones, etc.).
Una de las herramientas que comenté antes, el vehículo, está sufriendo una actualización bastante importante en el último lustro: la conducción autónoma, que está provocando que varios sectores como el del transporte de personas privado (taxis) y el de mercancías se vean directamente afectados.
Un vehículo de conducción autónoma, o vehículo autónomo utiliza un conjunto de sensores para “ver” su entorno (lugar por el que circula, ancho de la vía, otros vehículos, señales de circulación, etc.), que hace que sea capaz de reaccionar a ciertos acontecimientos antes que un humano, y realizar una ruta de forma más eficiente. Aquí habría que separar entre vehículos autónomos, los cuales no necesitan a un humano para realizar su labor (incluso hay prototipos de coches que no llevan volante), y los asistentes de conducción, los cuales utilizan casi los mismos sensores que los vehículos autónomos pero se limitan a evitar posibles accidentes mientras el humano conduce.
Se están probando camiones sin conductor para realizar el transporte de mercancías. Viéndolo desde el punto de vista empresarial, disponer de un vehículo que transporte mercancías que vaya de un punto a otro sin tener que parar, puede ser un ahorro importante en los costes operativos.
Por supuesto este avance provocará que, sino todos, sí una parte importante del transporte privado y de mercancías termine siendo realizado por máquinas, con su respectivos puestos de trabajo.
¿Un vehículo autónomo es inteligente?
No.
Son algo más avanzado que la piedra lanzada al lago en el ejemplo anterior, pero siguen sin ser inteligentes. Al final un vehículo autónomo dispone de una aplicación que recibe información de cada uno de los sensores, este lo procesa y le indica al vehículo qué acción realizar (acelerar, frenar, cambiar de marcha, etc.). Por ejemplo, al llegar a cierta velocidad hay que meter la siguiente marcha; Si el vehículo de delante frena, el software enviará una señala al pedal del freno para frenar, o al acelerador para cambiar de carril si los datos de los sensores indican que está libre.
Un vehículo autónomo no piensa por si mismo, se basa en un conjunto de instrucciones preestablecidas. El vehículo autónomo de Google, o más concretamente el sensor que controla que no nos salgamos de la carretera fue probado en caminos con hierba alta en los arcenes. Cuando se probó en una carretera convencional, justo antes de cruzar un puente, el sistema no reconocía que podía atravesarlo y como no encontró el borde de la carretera (el borde con hierbas altas) terminó realizando un giro brusco y circulando campo a través.
Algunos de los sensores de estos vehículos utilizan una tecnología conocida como Machine Learning (aprendizaje automático o aprendizaje de máquina), la cual es la tecnología que más se acerca a una inteligencia artificial.
El machine learning es el avance más significativo en inteligencia artificial desde hace años, pero no es una inteligencia artificial, pero la simula muy bien. Me explico:
Podríamos considerar el machine learning como un grupo o conjunto de grupos de funciones matemáticas que llamamos neuronas a las cuales les pasamos un conjunto de datos y nos devuelve un resultado, el cual es utilizado para realizar una acción o tomar una decisión (pisar el freno, acelerar). Al conjunto de neuronas le llamamos red neural.
Las funciones matemáticas en las que se basa el machine learning se agrupan en modelos, y los más importantes son los modelos geométricos, los probabilísticos y los lógicos.
La idea detrás de la concepción de esta técnica era la de hacer que una máquina “aprendiese” en base a un conjunto de datos de ejemplo y fuera capaz de tomar decisiones en base a esos datos.
¿Te parece que el machine learning es inteligente?
Pues no.
Al final sigue siendo necesaria la intervención humana para programar, tanto las neuronas como la red neural. Existen diversos métodos para que la máquina “aprenda”, pero si la máquina está siendo entrenada para detectar los bordes de la carretera, no sabrá lo que es un queso cuando se lo ponemos delante del sensor, a no ser que enseñemos a la máquina lo que es un queso (programándola para ese aprendizaje), introduciendo en la máquina cientos de datos relativos a todos los tipos de quesos posibles, formas, colores, etc., para que pueda reconocer qué es un queso.
Esta técnica nos permite crear patrones matemáticos para diferentes usos de una forma mucho más rápida de lo que lo haría un ser humano. No es una IA pero la simula muy bien.
¿Qué es en definitiva, una inteligencia artificial?
Podemos definir a la inteligencia artificial como una máquina pensante capaz de percibir su entorno y llevar a cabo las acciones que sean necesarias para alcanzar un objetivo o finalizar una tarea de forma autónoma. Claro, esto es demasiado ambiguo, pero ni los científicos lo tienen aun claro cómo lo podríamos definir mejor. Al final en esta definición podemos incluir desde el reconocimiento de caracteres a un vehículo autónomo, pasando por los robots de Google/Boston Dinamics:
Los avances tecnológicos disruptivos siempre han ocurrido, y seguirán ocurriendo. A veces convivirán las tecnologías antiguas y las nuevas, otras las harán desaparecer. Depende sobre todo de la aceptación de las personas a esas tecnologías, si prefieren que sea un conductor humano el que controle el vehículo, o un programa informático. En estos “tiempos interesantes” que nos ha tocado vivir será necesario adaptarse y competir con la máquina donde se pueda, o aprender un nuevo oficio antes de que la máquina nos sustituya si tenemos un trabajo que la máquina puede hacer mejor por nosotros.
Otros artículos de la categoría Actualidad
La Asociación Española de Fundaciones lanza la VI Convocatoria de su Programa de apoyo a la creación de Fundaciones Comunitarias. ¡Aprovecha la oportunidad!
La Asociación Española de Fundaciones lanza la VI Convocatoria de su Programa de apoyo a la creación de Fundaciones Comunitarias. ¡Aprovecha la oportunidad! La Asociación Española de Fundaciones (AEF)... [+]
- Autor: Publicaciones
- Categorías: Actualidad
Portales web integrados, máxima optimización y atención al usuario
En un momento en el que disponer de una herramienta de gestión es imprescindible por los grandes beneficios que promueve; ser competitivos con respecto a los demás exige ofrecer... [+]
- Autor: Publicaciones
- Categorías: Actualidad, Gestión empresarial
Novedades y mejoras noviembre de 2024
Portal del empleado Sector Retail Gestión laboral Web & eCommerce
- Autor: Publicaciones
- Categorías: Actualidad
Cómo un software para la gestión de servicios de campo puede ayudar a mejorar la rentabilidad del negocio y la calidad del servicio
Hay dos objetivos fundamentales en la gestión de servicios de campo; por un lado, conseguir un grado de rentabilidad adecuado pues sin ello el negocio no tiene sentido; y... [+]
- Autor: Publicaciones
- Categorías: Actualidad
Problemas más comunes en la gestión de almacenes para la pequeña y mediana empresa
La gestión de almacén es la piedra angular en muchos de los negocios españoles; ya que una buena gestión de almacén va a ayudar fundamentalmente a evitar pérdidas y... [+]
- Autor: Publicaciones
- Categorías: Actualidad, Gestión empresarial
Hola estoy interesado en obtener una prueba del software adaptado a los pronósticos deportivos. Gracias
Puedes ponerte en contacto con nosotros desde aquí: https://www.yunbitsoftware.com/contacto.html Así, nuestro equipo comercial te podrá asesorar adecuadamente.