2013 Tambien Es El Futuro ##VERIFIED##

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La inteligencia artificial (IA) es una expresión técnica referida a artefactos empleados para detectar contextos o llevar a cabo acciones en respuesta a contextos detectados. Nuestra capacidad de construir dichos artefactos ha aumentado y, con ello, el impacto que tienen en nuestra sociedad. Este capítulo empieza documentando los cambios sociales y económicos propiciados por nuestro uso de la IA en particular, pero no exclusivamente en la década transcurrida desde la aparición de los teléfonos inteligentes (2007), que contribuyen de manera sustancial a los macrodatos y, por tanto, a la eficacia del aprendizaje de las máquinas. A continuación esboza los desafíos políticos, económicos y personales que esperan a la humanidad en el futuro inmediato y propone políticas regulatorias. En líneas generales, la IA no es una tecnología tan inusual como se esperaba, y precisamente por esa razón los desafíos que plantea pueden ser más apremiantes. En concreto, la identidad y la autonomía tanto de individuos como de naciones están amenazadas por el creciente acceso al conocimiento.

Debemos tener en cuenta que todo AA implica un componente programado manualmente. La mera conceptualización o descubrimiento de un algoritmo nunca conduce a la aparición espontánea de una máquina capaz de sentir o actuar. Por definición, toda IA es un artefacto, resultado de acciones humanas deliberadas. Para que haya aprendizaje, se debe construir primero algo diseñado para conectar una fuente de datos a una representación. Todos los sistemas inteligentes tienen una arquitectura, una configuración del flujo de energía e información, y casi todos incluyen emplazamientos donde se retiene la información llamados memoria. El diseño de esta arquitectura se denomina ingeniería de sistemas; esta es la fase en que se debe comprobar la seguridad y la validez de un sistema. En contra de algunas afirmaciones estrafalarias, pero inquietantemente frecuentes, la seguridad de la IA no es un campo de estudio nuevo. De hecho, la ingeniería de sistemas es anterior a los ordenadores (Schlager, 1956) y siempre ha sido un componente principal de la enseñanza de ciencias informáticas. La integración de la IA en el software se remonta mucho tiempo atrás, tal como he documentado en la introducción, de modo que cuenta con una larga trayectoria de seguridad en su diseño (por ejemplo, Bryson, 2003; Chessell y Smith, 2013).

No obstante, la ciencia informática ha demostrado que algunas formas de explorar estos espacios inabarcables son más eficaces que otras; al menos, con determinados objetivos (Wolpert, 1996a). En lo relativo a la inteligencia, la búsqueda concurrente y simultánea por muchos procesadores puede resultar eficaz siempre que se pueda dividir el espacio del problema y la solución, una vez encontrada, se pueda reconocer y también comunicar (Grama, 2003). La razón por la cual la tecnología humana es mucho más avanzada que la de otras especies radica en que somos mucho más eficaces en esta estrategia de búsqueda concurrente, gracias a nuestra capacidad única para compartir avances o «trucos» mediante el lenguaje (Dennett, 2013; Bryson, 2008, 2015; Van Schaik et al., 2017). El creciente ritmo de transformación de nuestra cultura se debe, en parte, a la abundancia sin precedentes de personas con buen nivel educativo y de salud y conectadas mediante TIC, pero también a la mejora de nuestras búsquedas gracias a la computación automática. Nuestras crecientes capacidades en IA y en computación más general incrementan nuestro potencial de exploración; la computación cuántica podría acelerar todavía más este proceso (Williams, 2010). Sin embargo, estas ventajas no son gratuitas. Efectuar dos cómputos a la vez puede duplicar la velocidad de computación si la tarea es perfectamente divisible, pero sin duda duplica también la cantidad de espacio y energía necesarios. La computación cuántica es concurrente en el espacio y también en el tiempo, pero sus costes en energía son todavía desconocidos y, muy probablemente, desorbitados.

Pero el concepto de superinteligencia no es ridículo en sí mismo: no hay duda de que los sistemas que aprenden a aprender pueden tener un crecimiento exponencial y, de hecho, lo hacen. El error que cometen los agoreros de la superinteligencia radica en pensar que esta situación es solo uno de los futuros posibles. De hecho, se trata de una excelente descripción de la cultura humana de los últimos 10.000 años, desde la invención de la escritura (Barnosky, 2008; Haberl et al., 2007). La potenciación de la inteligencia humana mediante la tecnología ha desembocado, en realidad, en un sistema que no se ha diseñado con cuidado y que genera efectos no deseados. Algunos de dichos efectos son muy peligrosos, como el calentamiento del planeta y la reducción de la diversidad de las especies. List y Pettit (2011) exponen un argumento similar cuando califican de «IA» organizaciones humanas como las grandes corporaciones o los gobiernos.

El aprendizaje automático ha abierto las puertas a unas capacidades casi humanas e incluso sobrehumanas en la transcripción del habla a partir de la voz y el reconocimiento de emociones a partir de la grabación de audio o vídeo, además de la falsificación caligráfica o la manipulación de imágenes (Valstar y Pantic, 2012; Griffin et al., 2013; Eyben et al., 2013; Kleinsmith y Bianchi-Berthouze, 2013; Hofmann et al., 2014; Haines et al., 2016; Reed et al., 2016; Vincent, 2016; Thies et al., 2016; Deng et al., 2017). Por otra parte, cuanto mejor sea el modelo de que disponemos sobre la probabilidad de que alguien haga algo, menos información necesitaremos para deducir cuál será su paso siguiente (Bishop, 2006; Youyou et al., 2015). Este principio permite la falsificación a partir de la elaboración de un modelo sobre la escritura o la voz de una persona, combinarlo con un texto y producir una «predicción» o transcripción de cómo es probable que dicha persona escriba o pronuncie el texto (Haines et al., 2016; Reed et al., 2016). Ese mismo principio podría permitir a estrategas políticos identificar qué votantes son susceptibles, si no de cambiar de partido preferido, al menos sí de incrementar o reducir su probabilidad de ir a votar y, por consiguiente, dedicar recursos a convencerlos de que lo hagan. Se supone que una estrategia así ha sido determinante en las recientes elecciones en Reino Unido y Estados Unidos (Cadwalladr, 2017a, b; ICO, 2018); de ser cierto, lo más probable es que estos métodos hayan sido probados en otras elecciones anteriores sometidas a una vigilancia menos rigurosa.

Me gustaría reiterar que, como explicaba al principio del apartado 3, la IA ha sido y es un factor asombroso de crecimiento económico y empoderamiento individual. Nos permite conocer, aprender, descubrir y hacer cosas que habrían sido inconcebibles hace cincuenta años. Podemos pasear por una ciudad desconocida, cuyo idioma desconocemos, orientarnos y comunicarnos. Podemos beneficiarnos de la educación que nos brindan las mejores universidades del mundo en nuestra casa, aunque vivamos con un salario reducido en una economía en desarrollo (Breslow et al., 2013). También en el mundo en desarrollo, podemos utilizar el teléfono inteligente local para consultar los precios justos de varios productos agrícolas y otra información útil, como las predicciones meteorológicas, de modo que incluso los agricultores de subsistencia pueden escapar de la pobreza extrema gracias a las TIC. El increíble ritmo al que avanza el Proyecto del Genoma Humano no es más que un ejemplo más de cómo toda la humanidad puede beneficiarse de esta tecnología (Adams et al., 1991; Schena et al., 1996).

Un mecanismo efectivo de incrementar la redistribución consiste, simplemente, en subir los salarios mínimos (Lee, 1999; Schmitt, 2013). Aunque solo se aplique a los empleados del sector público, sus efectos se transmiten al resto de empresas, puesto que el sector público compite por los mejores trabajadores y, por supuesto, los mayores salarios también tienen la ventaja de incentivar a los buenos trabajadores a contribuir a la sociedad mediante el servicio público. Pese a que este mecanismo ha sido criticado por varias razones (ver, por ejemplo, Meyer, 201٦), parecen existir pruebas sólidas de su impacto positivo general.

Sony Japón ha enseñado al mundo, en forma de prototipo, cómo ven ellos las libretas y cuadernos del futuro. Nos enseña un dispositivo basado en la tecnología de tinta electrónica, que la compañía tiene bien dominada, acompañado de un puntero para el control y la introducción de datos.

Es el sue\u00f1o h\u00famedo de todo ingeniero desordenado.","content":"Es el sue\u00f1o h\u00famedo de todo ingeniero desordenado.","karma":"298.00","parent":"0","comment_edited_date":"","vote_count":"20","comment_level":1,"comment_deleted_date":"","tree_level":"0","comment_approved":"1","comment_author":"","user_id":"82667","author":"","webpage":"","user_name":"hdmi","karma_level":"22.00","iseditor":"0","global_id":"307661","facebook_uid":"1027546442","user_status":"active","index":1,"avatar_type":"facebook","avatar_link":"\/\/graph.facebook.com\/1027546442\/picture"},{"id":"590906","post_id":"106173","date":1368460465,"content_filtered":"Yo me he sentido muy humedo...","content":"Yo me he sentido muy 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