“La gente no debería tenerle miedo a la inteligencia artificial”: 3 áreas en las que la IA ya está mejorando nuestras vidas
En un mundo cada vez más digital, muchas veces usamos IA sin siquiera saberlo. Esa tecnología, desarrollada de manera adecuada, puede ayudar a “empoderar” al ser humano, nos dicen dos expertas en ese campo.
"Cuando la gente se entera de que soy investigadora de robótica e inteligencia artificial (IA), generalmente obtengo una de dos reacciones: o hacen bromas sobre Terminator y 'la rebelión de las máquinas', o se emocionan y me preguntan qué tan pronto su carro se conducirá solo".
Así comenzaba Daniela Rus el artículo "Rise of the robots: are you ready?" (Ascenso de los robots: ¿estás listo?) publicado en el diario Financial Times.
"Si bien ciertamente me considero miembro del segundo grupo 'emocionado', sé lo importante que es comprender las ansiedades muy reales que inspiran esos chistes de Terminator".
Cinco años después de esa publicación, Rus le cuenta a BBC Mundo que las bromas no han cesado.
"Creo que la gente le tiene miedo a lo que no entiende. En este momento, pareciera que estas nuevas tecnologías en torno a los modelos de lenguaje tuviesen poderes sobrehumanos".
"Debemos explicarle a la gente cómo funcionan para que comprendan de manera adecuada sus posibilidades y limitaciones, para que puedan entender que, de hecho, son herramientas que se pueden usar para el bien común, para mejorar la vida de las personas".
Rus es profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
Con su guía y la de la doctora Mihaela van der Schaar, profesora de Machine Learning (aprendizaje automático), inteligencia artificial y medicina en la Universidad de Cambridge, exploramos tres áreas en las que la IA ya está mejorando nuestras vidas.
Y es que, según indica Rus, "ya contamos con mucho apoyo de la IA".
1. En el diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades
El aprendizaje automático, que es un subcampo de la inteligencia artificial, es excelente a la hora de usar diversas fuentes de datos para determinar patrones complejos.
"Eso es importante, por ejemplo, para que la medicina personalizada permita el diagnóstico temprano de enfermedades", explica Van der Schaar, quien dirige el laboratorio que lleva su nombre en la Universidad de Cambridge.
En el caso del cáncer, "hemos visto muchas aplicaciones" en las que el aprendizaje automático "puede analizar imágenes y descubrir patrones" que lleven a un diagnóstico.
Pero incluso esa tecnología se puede utilizar antes de que un paciente desarrolle una enfermedad. "El aprendizaje automático es muy bueno identificando factores de riesgo", que pueden ser genéticos, de estilo de vida o provocados por agentes contaminantes, entre otros.
"Si los pacientes son identificados en las etapas tempranas de la enfermedad, el aprendizaje automático también puede ser muy útil para definir cuándo intervenir y cómo hacerlo".
"La inteligencia artificial nos puede ayudar a aprender no solo de diversos pacientes, sino de diferentes respuestas a medicamentos variados".
"Conseguir eso mentalmente es muy difícil para los doctores. Incluso médicos muy inteligentes no pueden integrar fuentes de datos tan diversas, además de que no tienen suficiente información".
"Lo que estamos haciendo es usar la inteligencia artificial para aprender a partir de distintos conjuntos de datos qué tratamientos son los mejores".
La doctora nos cuenta detalles del trabajo conjunto que su equipo realizó con un grupo de doctores de Estados Unidos, Reino Unido y Países Bajos.
Explica que muchos pacientes hospitalizados mejoran y son dados de alta, "pero hay una subpoblación cuya condición se deteriora repentinamente y necesita ingresar a la unidad de cuidados intensivos (UCI)".
"La identificación temprana de la enfermedad y de qué pacientes necesitarán acceso a la UCI es importante y demostramos que la inteligencia artificial puede identificar hasta 24 horas antesque los médicos qué pacientes necesitarán admisión en la UCI y qué tipo de intervención necesitarían".
Dos ejemplos concretos en medicina:
- Jean Tyler, una mujer de 75 años, participó en un estudio llamado Colo-Detect, que utiliza IA para detectar cáncer de intestino en Reino Unido.
La tecnología marca un cuadro verde en la pantalla cuando descubre áreas que pueden preocupar al especialista que realiza la colonoscopia.
Se trata de zonas que, "a menudo, el ojo humano puede pasar por alto", señaló la Universidad de Newcastle, una de las instituciones involucradas en el proyecto.
La IA detectó varios pólipos y un área con cáncer en la colonoscopia de Tyler, quien, tras someterse a una cirugía, está libre de cáncer.
- En Inglaterra, de acuerdo con el ministerio de Salud, "decenas de miles de pacientes con accidentes cerebrovasculares se han beneficiado de un tratamiento más rápido y con mejores resultados", gracias al uso de la plataforma de IA Brainomix e-Stroke.
"El análisis de la etapa inicial de la tecnología (…) muestra que puede reducir el tiempo entre la presentación de un derrame cerebral y el tratamiento en más de 60 minutos, y está asociada con una triplicación en el número de pacientes con accidentes cerebrovasculares que se recuperan sin o con una discapacidad leve (definida como lograr la independencia funcional) del 16% al 48%".
2. Recopilación de datos que te ayudan a llegar a un lugar o a conocer lo que los clientes de un determinado mercado necesitan
"Si usas Waze, Google Maps o cualquier otra herramienta de navegación, ya estás usando IA porque todas las estadísticas y predicciones para conducir de un lugar a otro utilizan esa tecnología", señala Rus.
Google se ha convertido en una de las compañías que más usos le está dando a esa herramienta.
"La IA detrás de Google Maps analiza datos para proporcionar información actualizada sobre las condiciones del tráfico y los retrasos, a veces ayudándote a evitar un embotellamiento por completo", señala el artículo "9 ways we use AI in our products" (9 maneras es que usamos IA en nuestros productos), publicado en el blog de la compañía.
El servicio también ayuda a los conductores a encontrar rutas más eficientes para llegar a sus destinos.
Ya sea en automóvil o a pie, Google Maps ayuda a los usuarios a encontrar un determinado lugar "gracias a un sistema que aprendió a leer los nombres de calles y direcciones a partir de más de 1.000 millones de imágenes de Street View", explica la empresa en una nota de su blog en español.
Además del transporte, la IA nos está ayudando en áreas del mercado laboral, explica Rus.
"Con la robótica de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático, podemos delegarles algunas tareas rutinarias a las máquinas y eso en realidad aumenta nuestra eficiencia y nuestra productividad, además de que nos permite centrarnos en aspectos más cognitivos, por ejemplo, el pensamiento crítico y el análisis creativo", señala la profesora.
"Con la inteligencia artificial podemos obtener estadísticas sobre lo que dicen los clientes en las redes sociales, sobre lo que necesitan, también acerca de lo que se requiere en la cadena de suministro".
"Podemos conseguir estos datos que luego nos ayudan a predecir lo que se necesitará y así podemos ser mucho más eficientes en la entrega de mercancías o servicios".
Esa información también permite comprender mejor cómo los consumidores usan los productos y cómo ofrecer servicios más personalizados.
3. Ruptura de barreras idiomáticas al permitirte hacer traducciones automáticas
Si alguna vez has usado el Traductor de Google, también has utilizado la IA.
"El Traductor de Google utiliza el reconocimiento óptico de caracteres para descifrar las palabras y un sistema de traducción que ha sido entrenado con millones de ejemplos de traducciones existentes en la web", explica la compañía en el artículo "13 maneras en que usas la inteligencia artificial en tu vida diaria" publicado en su blog.
Además "puedes entablar una conversación con ayuda del asistente de Google en más de una decena de idiomas".
Rus explica que las tecnologías de traducción forman parte de lo que se conoce como el campo de procesamiento de lenguaje natural o modelos de lenguaje extenso.
Ese tipo de tecnología toma "una gran cantidad de datos" que pueden ser textos o de otro tipo.
Y para ayudarnos a comprender mejor cómo funcionan, la experta nos invita a pensar en imágenes.
Si quieres tener un sistema de inteligencia artificial que pueda reconocer automáticamente los objetos que tienes a tu alrededor, como un celular, una estantería o una silla, necesitas darle muchos ejemplos de ellos.
Con esos ejemplos etiquetados y desde diferentes ángulos, se entrenan los parámetros del modelo de aprendizaje automático para que pueda reconocer los objetos cuando se le vuelvan a presentar.
"En cierto sentido, existe este aspecto predictivo del aprendizaje automático que usa una gran cantidad de datos pasados para hacer predicciones sobre datos nuevos y también podemos hacer predicciones sobre lo que podría suceder a continuación en una secuencia".
En el caso del procesamiento, generación y traducción de textos, lo que hace la tecnología es analizar ejemplos de textos anteriores, del orden de las palabras y luego, parecido a como sucede con las imágenes, usa datos del pasado para predecir cuál será el siguiente texto en una secuencia.
"Así, los modelos grandes de lenguaje ahora nos permiten observar secuencias de texto cada vez más extensas para generar secuencias cada vez más complejas".
Tomemos como ejemplo la oración en inglés the cat is on the window sill, que en español sería 'el gato está en el alféizar de la ventana', y la frase the dog is on the couch, cuya traducción es 'el perro está en el sofá'.
"Eso nos permite descifrar el orden de las palabras cuando traducimos del inglés al español. Por eso, cuando escribo: the human is sitting on the chair (el humano está sentado en la silla), la traducción correcta proviene de la traducción de la palabra humano, la traducción de la palabra sentado, la traducción de la palabra silla y el orden se infiere de alguna manera de ejemplos anteriores como the cat is on the window sill y the dog is on the couch".
Rus explica que se trata de ejemplos que nos dan probabilidades de cómo las palabras se unen y luego se usan en modelos llamados transformadores para generar textos nuevos, las traducciones.
Democratizar la herramienta
Para Rus, es clave que el público sepa que la IA es una herramienta "con un potencial extraordinario", que es creada "por personas para las personas".
"Es una herramienta que no es intrínsecamente buena o mala, es lo que decidas hacer con ella. Como cualquier otra, como un cuchillo, el fuego, se puede usar de diferentes maneras y debemos asegurarnos de que sea utilizada por razones positivas".
La IA "no es perfecta", enfatiza. "La herramienta no está al nivel de hacer cosas por ti o de tomar decisiones por ti".
"La podemos usar como una especie de asistente al que le planteamos tareas, como estudiar minuciosamente grandes cantidades de datos, y luego la herramienta nos hace sugerencias", pero "somos nosotros, las personas", quienes decidimos qué hacer.
De ahí la importancia de que la IA, como cualquier otro sistema, sea constantemente monitoreado para verificar lo que hace.
"La gente no debería tenerle miedo a la IA", plantea Van der Schaar.
En cambio -dice- debería encararla y utilizarla para mejorar sus vidas.
"Cuanta más gente participe en la IA, más se democratiza, más puede florecer (…) Es solo una herramienta y debemos enfocarnos en usarla para bien".
"Creo que el mundo en general, el que está fuera del ámbito de la IA debería involucrarse con los investigadores de la IA, como nosotros, para comprender la tecnología, aprovecharla y desarrollarla de una buena manera y no permitir que solo los investigadores y las empresas la conduzcan".
"Tengo esta visión en la que la gente del campo de la IA, como yo, pueda encontrar personas de otras áreas para unir fuerzas y formar una comunidad de tal manera que construyamos herramientas centradas en la realidad, en lugar de tener a unas pocas compañías con una agenda muy clara de lo que quieren y que solo impulsan la IA en esa dirección".
"Como el fuego"
Rus reconoce que la comunidad de investigadores "no entiende todos los aspectos de la tecnología, pero está trabajando muy duro para llegar a una comprensión más profunda y para conocer sus potenciales usos y obstáculos".
Así como también para crear barreras de protección, para "prevenir lo que podría salir mal con la IA", como el tipo de desinformación de la que muchos expertos alertan vehementemente. "Esa amenaza es extraordinaria y me preocupa mucho".
Sin embargo, se siente optimista: la IA es una herramienta que "puede empoderarnos de muchas maneras: puede mejorar nuestra memoria, velocidad de cálculo, capacidad predictiva, puede ayudarnos a juzgar situaciones para tomar mejores decisiones".
Van der Schaar, quien apuesta por una IA desarrollada con responsabilidad, coincide:
"Hay mucha discusión sobre cómo la IA puede reemplazar a los humanos, pero yo estoy muy interesada en construir una IA que no reemplace a los humanos, sino que pueda hacernos, sin importar la edad, más inteligentes, una IA para el empoderamiento humano".
En su artículo, en el Financial Times, Rus cita a su colega en el MIT, el físico Max Tegmark, quien dijo:
"La pregunta no es si estás a favor o en contra de la inteligencia artificial. Eso es como haberle preguntado a nuestros antepasados si estaban a favor o en contra del fuego".
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