En un futuro próximo, las máquinas podrían entender el lenguaje humano y cumplir tareas complejas como manejar un vehículo, ayudar a un docente en el aula de clase e incluso plantear tratamientos precisos a pacientes de enfermedades graves.
Todo esto gracias a una tecnología llamada 'machine learning', o aprendizaje automático.
En el Cuarto Congreso Internacional de Tecnologías y Tendencias Educativas, que tuvo sede en Bogotá, EL TIEMPO habló con Satya Nitta, director del Departamento de Ciencias Cognitivas y Tecnologías de la Educación de IBM.
Desde los 20 años, Nitta ha estado fascinado por la nanotecnología, la neurociencia y la forma como las máquinas van a interactuar con las personas en un futuro.
Se graduó de un doctorado en ingeniería química en 1998 y desde 1999 trabaja en IBM. Desde su oficina de Nueva York, ha sido uno de los personajes que más han ahondado en el campo del 'machine learning'.
El equipo de Nitta se ha centrado en investigación en neurociencias y computación cognitiva. Este esfuerzo les permitió crear a Watson, a quien medios y expertos han definido como 'la máquina más inteligente del mundo'.
¿Qué es el ‘machine learning’?
Es un avance que permite que las máquinas identifiquen patrones en las bases de datos. Con el tiempo, el sistema puede empezar a filtrar información, buscar nuevos patrones e incluso tomar decisiones. En otras palabras, empieza a aprender por su cuenta basado en los datos previos.
Un ejemplo es Netflix. Si una persona ve solo películas de acción, el sistema va a identificar similitudes y hallar un patrón. De este modo empezará a recomendar películas del mismo género.
¿Qué beneficios trae el ‘machine learning’ a la sociedad?
Pensemos en los carros automatizados. Todos los días manejamos desde la casa al trabajo y tomamos cientos de decisiones. Así como hay personas que conducen bien, puede haber alguien que no haya dormido bien, que esté borracho, que se distraiga con el celular. Millones de personas mueren conduciendo por razones como esas.
Las máquinas pueden ayudar a reducir el número de accidentes viales gracias a que disponen de sensores que ayudan a identificar obstáculos con antelación y a reaccionar con mayor celeridad y precisión ante situaciones peligrosas.
Otro ejemplo lo encontramos en la medicina. Imagine cuántas personas tienen que atender los médicos cada día. Algunos pacientes padecen enfermedades muy fáciles de detectar, pero en casos complejos hay la posibilidad de que el individuo se encuentre afectado por hasta cuatro enfermedades distintas, lo que complica el diagnóstico. En casos así, es difícil que el profesional de la salud recuerde todas las enfermedades y posibilidades existentes.
Lo que puede hacer un computador es ayudar al doctor con posibles diagnósticos y a lograr que termine su trabajo más rápido. Ayudarle a recordar posibilidades le permite tomar mejores decisiones.
¿Cuáles son los riesgos de la inteligencia artificial?
Uno de los riesgos es depender demasiado de este tipo de tecnología. Usted debe entender que la tecnología tiene limitaciones y que no se puede confiar ciegamente en ella.
Por ejemplo, hace poco una persona murió a bordo de un carro de Tesla porque confió en exceso en sus sistemas tecnológicos.
¿Podrán las máquinas igualar a los humanos?
No lo creo, ni siquiera estamos cerca de hacer eso. Tampoco sabemos cómo trabaja la inteligencia humana en sí. Los sentimientos son tan complejos que no creo que sea posible recrearlos en un sentido humano. Las máquinas pueden hacer mímica del lenguaje, pueden reconocer imágenes… pero eso no es nada comparado con la inteligencia humana.
Sergio Trujillo
@OPSergioT en Twitter
Tecnósfera
