Machine Learning en Inteligencia Artificial

MACHINE LEARNING, el aprendizaje automático en IA

Una de las claves de la IA (Inteligencia Artificial) avanzada está en el aprendizaje. Es decir les pidamos a las máquinas que aprendan por sí solas. No queremos pre-programar reglas para lidiar con las infinitas combinaciones de datos de entrada y situaciones que aparecen en el mundo real.

Necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse, que aprendan de su propia experiencia. La disciplina del Aprendizaje Automático (Machine Learning) se ocupa de este reto y los gigantes de Internet han entrado de lleno en el mundo del aprendizaje automático, ofreciendo servicios en la nube para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren. Para experimentar con estos servicios tenemos plataformas como IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.

El aprendizaje por refuerzo engloba un grupo de técnicas de aprendizaje automático. En estos sistemas, las conductas que se premian tienden a aumentar su probabilidad de ocurrencia, mientras que las conductas que se castigan tienden a desaparecer.

Este tipo de enfoques se denominan aprendizaje supervisado, pues requiere de la intervención de los humanos para indicar qué está bien y qué está mal (para proporcionar el refuerzo). Aparte del refuerzo, también proporcionan parte de la semántica necesaria para que los algoritmos aprendan. Una vez que los algoritmos cuentan con un conjunto de entrenamiento proporcionado por los humanos, entonces son capaces  de trabajar en forma automática sin intervención humana.

Actualmente son estas limitaciones de entrenamiento de los algoritmos las que limitan su potencia, pues se requieren buenos conjuntos de datos de entrenamiento ( etiquetados de forma manual por humanos) para que los algoritmos aprendan de forma efectiva. En el ámbito de la visión artificial, para que los algoritmos aprendan a detectar objetos en las imágenes de forma automática han de entrenarse previamente con un buen conjunto de imágenes etiquetadas, como por ejemplo Microsoft COCO.

El futuro del aprendizaje automático será el aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos, como Loop AI Labs, cuya plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y construir de forma autónoma representaciones estructuradas.

El aprendizaje automático está en desarrollo en el mundo del Big Data y el IoT y hay avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning) hasta el Deep Learning, por sus capacidad de acercarse cada vez más a la perceptiva humana.

En el enfoque Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan  a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos.. Existen varios entornos y bibliotecas de código de Deep Learning que se ejecutan en las potentes GPUs modernas tipo CUDA, ejemplo NVIDIA cuDNN.

Los modelos computacionales de Deep Learning imitan las características arquitecturales del sistema nervioso, permitiendo que dentro del sistema global haya redes de unidades de proceso que se especialicen en la detección de determinadas características ocultas en los datos. Este enfoque ha permitido mejores resultados en tareas de percepción computacional.

Hasta ahora la computación cognitiva se basa en la integración de procesos psicológicos típicamente humanos como el aprendizaje o el lenguaje. En los próximos años veremos como los sistemas cognitivos artificiales se expanden en múltiples aplicaciones en el ecosistema digital.

ROBOTS INDUSTRIALES

De acuerdo a la Federación Internacional de Robótica (IFR), el millón de robots industriales  en funcionamiento han sido fuente creación de 3 millones de nuevos puestos de trabajo y que en los próximos 5 años la robótica será responsable de creación de 1 millón de empleos de alta calidad en industrias como la de alimentos, los productos electrónicos, y la energía solar y eólica..

LOS RIESGOS DEL TRANSHUMANISMO

Los que hemos relacionados con las TIC y las tecnologías emergentes debemos conocer sobre la  ideología transhumanista  que pretende dar una cobertura filosófica, moral e, incluso, espiritual a la dimensión tecnológica del proyecto neoliberal postmoderno en este siglo XXI.

Según esta corriente tecno-optimista, tenemos la responsabilidad de conducir el proceso evolutivo de la humanidad y mejorar al ser humano, mediante la interacción e implementación en nuestro cuerpo y mente de tecnologías emergentes más allá de los condicionamientos y límites que nos impone la naturaleza.

La Singularidad, según el ingeniero de Google,  Ray Kurzweil,  será un acontecimiento que sucederá dentro de unos años con el aumento espectacular del progreso tecnológico, y debido al desarrollo de la inteligencia artificial y a la convergencia de las tecnologías NBIC (Nanotecnología, Biotecnología, Tecnologías de laInformación y de la Comunicación y Neuro-Cognitivas). Esa situación ocasionaría cambios sociales, culturales, políticos y económicos inimaginables, imposibles de comprender o predecir por cualquier humano anterior al citado acontecimiento. En esta fase de la evolución el transhumanismo predice que se producirá la fusión entre tecnología e inteligencia humana, dando lugar a una era en que se impondrá la inteligencia no biológica de los posthumanos. 

Ray Kurzweil propuso 6 épocas: 

Época 1. Física y química. La información está en las estructuras atómicas

Época 2. Biología. la información está en el ADN.

Época 3. Cerebro. La información está en las redes neurales.

Época 4. Tecnología. La información está en el Hardware y Software

Época 5. Integración de la tecnología y la inteligencia humana.

Época 6. El universo despierta.

El transhumanismo quiere difundir una ideología y una cultura favorables al “mejoramiento humano” (human enhancement) a través de la adopción de unas mejoras artificiales en el ser humano (genéticas, orgánicas, tecnológicas) con el objetivo declarado de hacerlo más inteligente, más longevo, más perfecto, más feliz, incluso para que pueda llegar a alcanzar la inmortalidad cibernética y la conquista del universo. 

La aspiración de perfeccionarse es intrínseca a la naturaleza humana, que ha aunado los mecanismos selectivos propios de la evolución con la transmisión del saber científico-técnico  y cultural. Los transhumanistas,  auguran un “humano mejorado” (o “transhumano”) primero y de un “posthumano” superior después. Como afirmaba Günther Anders, uno de los padres de la tecnoética, el ser humano actual padece de “envidia prometeica”: se descubre inferior a las máquinas que él mismo ha fabricado y aspira a transformarse radicalmente usando la tecnología a su alcance.

Se quiere difundir una ideología favorable al “mejoramiento humano” para hacerlo más inteligente, más longevo, más perfecto, más feliz, pero esta cosmovisión puede comportar riesgos

Podría definirse el mejoramiento humano como el intento de perfeccionamiento, transitorio o permanente, de las condiciones orgánicas y/o funcionales actuales del ser humano mediante la tecnología. No se trata ya de la loable curación de personas enfermas, sino de potenciar de tal modo a las personas sanas, mediante el impresionante arsenal tecnológico en desarrollo, de modo que se genere un abismo entre humanos mejorados y no mejorados. 

Tecnologías de uso dual como los chips subcutáneos que nos permiten abrir puertas sin usar llaves pero que también nos geolocalizan, prótesis externas e internas que nos doten de superpoderes, técnicas genéticas como el CRISPR que sirven tanto para acabar con peligrosos parásitos como para modificar nuestro ADN de forma eficiente y permanente, métodos farmacoquímicos o electromagnéticos de aumentar artificialmente –y sin esfuerzo- nuestras funciones cerebrales como la memoria, la agudeza sensorial o la capacidad de cálculo, o intervenciones con células troncales que regeneren nuestros tejidos viejos o dañados, son algunos de los ejemplos de aumento de nuestras capacidades que nos convertirían en transhumanos.

Para adelantar el advenimiento de la Singularidad, el transhumanismo nos propone tres elementos fundamentales: la Superinteligencia, la Superlongevidad y el Superbienestar.

La Superinteligencia

Esta corriente de pensamiento insiste en que la explosión predictiva de la capacidad de computación alumbrará una inteligencia artificial que, tal vez, llegue a adquirir incluso una consciencia simulada en silicio. Si al final los humanos nos integrásemos –voluntariamente- en las tecnologías convergentes podríamos, según ellos, llegar a estar en contacto directo con esa inteligencia artificial. El resultado sería que nos fusionaríamos efectivamente con ella y sus habilidades se convertirían en las nuestras. Eso impulsaría a la especie humana, en opinión del filósofo transhumanista Nick Bostrom, a un periodo de Superinteligencia

Superlongevidad

Aubrey de Grey, experto en investigación sobre el envejecimiento, sostiene que  tenemos que empezar a pensar en prevenir la enorme cantidad de muertes debidas al envejecimiento. Algunos transhumanistas van más allá y financian procesos criónicos, o incluso proyectos de una inmortalidad cibernética.

Superbienestar

Según el filósofo transhumanista David Pearce  el Superbienestar tiene como objetivo, en primer lugar, investigar y eliminar el sufrimiento, y en segundo lugar, alcanzar la abundancia y la felicidad para todos.

Las propuestas del transhumanismo nos interpelan y no podemos ni debemos huir de nuestra responsabilidad, como seres humanos, de dar una respuesta coherente de acuerdo a nuestra naturaleza, libertad y dignidad. Urge evitar que el mejoramiento sea solo para ricos o para una elite perteneciente a una noocracia no democrática que domine el mundo, o que se haga sin tener en cuenta los riesgos asociados a las nuevas tecnologías y a nuestra propia ignorancia del ser humano y de la naturaleza. Debemos evitar que las personas seamos transformadas en un sensor o en un producto tecnológico del capitalismo neoliberal –le llamen transhumano o posthumano- que sirva únicamente a intereses privados y a las fuerzas desbocadas del mercado y/o de la guerra. Estos retos no dejan de ser los que han existido a lo largo de toda nuestra historia, pero asumen ahora una dimensión tal que, por primera vez, se plantea una intervención directa en el proceso evolutivo que puede llevar a nuestra desaparición como especie.

No es la ciencia y la técnica, sino la cultura, la educación, las humanidades, lo que hace al ser humano tan diferente del resto de seres vivos, indica el biólogo Edward Wilson en su reciente libro The Meaning of Human Existence (2015). Un ser humano que posee la extraordinaria tarea de cuidar, de forma responsable, el planeta Tierra, y no de contribuir a su destrucción prematura, de proteger al más débil y vulnerable y no de menospreciarlo o eliminarlo, de orientar el innegable progreso científico-técnico hacia el bien de todos y no solo de algunos privilegiados. 

Debemos evitar que las personas seamos transformadas en un sensor o en un producto tecnológico que sirva únicamente a intereses privados de mercado y/o de la guerra

La sociedad debe tomar conciencia de las mismas sobre las aspiraciones del transhumanismo y abrir un amplio debate interdisciplinar y ejercer, desde un pensamiento crítico, una auténtica democracia real favorable al interés colectivo y al bien común. 

OTROS CRITICOS

Jaron Lanier tacha este horizonte de totalitarismo cibernético y maoísmo digital en su libro "You are not a gadget" (Usted no es un artefacto).

Steven Pinker dice: "No existe la más mínima razón para creer que vaya a llegar una singularidad. El hecho de que puedas visualizar el futuro en tu imaginación no es una evidencia de que sea probable o incluso posible.

Otras referencias:

La Universidad de la Singularidad de Google.