«Científico, tecnólogo y hombre de negocios de la IA,  ¿quién habla?

En esta oportunidad se presentarán las opiniones sobre la Inteligencia Artificial  expresadas por uno de sus protagonistas: el doctor Kai-fu Lee, en una ponencia realizada en el programa Aprendamos juntos del BBVA de julio de 2020. Se reflexionará sobre ellas.

Quién es el sujeto

El doctor Kai-fu Lee nació en Taiwán en 1961, de nacionalidad estadounidense hasta el 2011, actualmente ciudadano taiwanés; obtuvo su Phd. en ciencias de la  computación de la Universidad Carnegie Mellon en 1988; en la misma  trabajó en aprendizaje automático y reconocimiento de patrones, es un reconocido pionero de la IA. Ocupó cargos importantes en Apple, Silicon Graphics, Microsoft y Google, estos dos últimos en Asia, con base en China. Actualmente es fundador y  CEO de Sinnovation Ventures (creada en el 2009), una firma de capital de riesgo que maneja actualmente  US $3 millardos, entre diez fondos en dólares estadounidenses (USD) y renminbi  (RMB), con un portafolio de 400 empresas en el espectro tecnológico en China, con su base de operaciones en Beijing. 

Es un  pionero de la IA, a lo largo de su vida ha ejercido  tres roles: científico, tecnólogo y hombre de negocios.

Se presentarán y comentarán algunas de sus opiniones sobre la IA más relevantes para esta reflexión. En cada opinión se buscará identificar quién habla, si es el científico (Cient.), el Tecnólogo (Tnlgo.) o el hombre de negocios (Hdn.). Habla un sujeto, con historia, intereses y subjetividades.

1.-La inteligencia artificial hoy

“La Inteligencia artificial …intenta aprender de la inteligencia de los humanos” Cient.

“…puede llegar a ser muy eficiente con un gran volumen de datos,  puede aprender a decidir mejor que las personas en un campo concreto, pero carece de la complejidad [1], la creatividad [2], la consciencia [3] y la compasión humana [4]” Cient.

Comentario 1 (C1).- Ya aquí advierte de cuatro carencias o debilidades de la Inteligencia Artificial (IA) actual en relación con la inteligencia humana.

“Puede aumentar drásticamente la eficiencia, abaratar los costes, aportar valor y revolucionar muchos sectores.” Hdn.

“…la inteligencia artificial es la nueva electricidad e internet. Tiene el mismo potencial”. ¿Hdn. o Tnlgo?

“Sin embargo…suscita preocupaciones respecto a la privacidad[1], la seguridad[2], la brecha económica [3], el desempleo[4]…” Cient.

C2.-Aquí expone cuatro preocupaciones, potenciales consecuencias o impactos de la IA tanto macros y geopolíticos de y entre  países, así como  individuales. 

“Al aprendizaje automático hay que mostrarle un gran volumen de datos y enseñarle la respuesta correcta para que termine adivinando mejor que nosostros” Cient.

“El “deep learning” o aprendizaje profundo  es la tecnología más avanzada y emocionante dentro del “machine learning” o aprendizaje automático…El aprendizaje profundo utiliza una red [neuronal computacional] muy profunda basada en el cerebro humano…de miles de capas. La información entra y las decisiones salen, y la profundidad de la red permite al computador realizar abstracciones…Podría decirse que el aprendizaje profundo parte de cero, de la “tabula rasa”. Recibe la información pero no le enseñamos cómo pensar…qué pensar. Le decimos: “piensa como haga falta para darme el resultado” Tnlgo.

C3.-Se deduce que los científicos no saben ni qué, ni cómo piensan estos algoritmos de aprendizaje profundo de IA, ¿eso es bueno?, ¿Cómo pueden asegurar que pueden pensar? En la psicología cognitiva el pensamiento es más que procesar e interpretar información -consciente o no, verbal o no, contextualizada, acorde a la situación que se esté- y tomar decisiones,  es también  razonar y resolver problemas.

2.-La IA en la educación, un cambio necesario 

“La educación general implica componentes como clases, deberes en casa, exámenes y tutorías…Respecto a los deberes, la inteligencia artificial puede personalizar las tareas de cada alumno al estudiar sus capacidades individuales.”Cient.

“Los exámenes también pueden estar personalizados, condicionados, seleccionados, al igual que los deberes…”Cient. 

C4.-Sería bueno considerar las experiencias obtenidas de la obligación de los métodos de enseñanza-aprendizaje  personalizados supervisado, como por ejemplo, el método Keller, 1980’s, al igual que la propuesta del modelo de aprendizaje constructivista colaborativo conocido como comunidades de indagación (CoI), solo por mencionar algunos, con varias décadas de experimentación y resultados alentadores. 

La IA  como herramienta y recurso pedagógico podría ayudar a potenciar estas experiencias.

“…si se integra la inteligencia artificial en las aulas de hoy en dia, el profesor podría ahorrar hasta el 40% o 50% de su tiempo…Así podría enfatizar en el aspecto moral, en los valores, en el trabajo en equipo, en la empatía, en la creatividad del alumno”. Cient.

“La tecnología lo ha revolucionado todo…casi todos los países siguen educando a los niños y examinando con notas como si fueran robots. Y los niños o estudiantes nunca superarán a la inteligencia artificial en memoria, estudio, conceptualización, test de respuestas múltiples, ecuaciones matemáticas, fórmulas químicas o recordando historia…No tienen que enseñarles a los niños a ser como la inteligencia artificial, sino tienen que enseñarles lo que la inteligencia artificial no puede hacer. Deberíamos centrarnos en las tres C…curiosidad [1], pensamiento crítico[2] y creatividad[3]. La educación debería centrarse en el trabajo en equipo, la comunicación, la colaboración, y no en hacer deberes y exámenes individualmente y en competir  unos contra otros.” Cient.

C5.-Un consejo de vanguardia que merece enfatizar y tomar en cuenta.

“A menos que cambiemos radicalmente la educación y dejemos de entrenar a robots repetitivos para formar a humanos creativos y empáticos,…, el futuro será desolador”.Cient.

3.-Sin autoconciencia no hay emociones 

“Ahora, la inteligencia artificial se basa en …el aprendizaje automático y en el [aprendizaje] profundo, que se entrena con imágenes para tomar decisiones. No tiene conciencia propia. Las emociones humanas se basan en la autoconciencia. Nos percibimos y sabemos qué sentimos. Científicamente no se sabe a qué se debe ésto”Cient.

“La inteligencia artificial podrá predecir si estamos contentos, tristes, nerviosos, si decimos o no la verdad…con mayor precisión que los humanos…La inteligencia artificial no tiene emociones ni sentimientos, al igual que [una hoja de cálculo] excel.” Cient.

“…La inteligencia artificial no tiene emociones, pero puede detectarlas con precisión y emularlas con un realismo y una fidelidad pasable.”Tnlg.

C6.-Aquí vale acotar que se suele usar la palabra emoción como sinónimo de sentimiento, en la psicología cognitiva la emoción se diferencia del sentimiento en que mientras una es una reacción  psicofisiológica innata e involuntaria a estímulos internos o externos, la otra palabra se refiere a una experiencia subjetiva y consciente que surge como resultado de la interpretación de las emociones. Ejemplos de emociones: alegría, tristeza, miedo, ira, sorpresa, asco; ejemplos de sentimientos: amor, odio, celos, envidia, gratitud, esperanza.

No hay que olvidar que la máquina  que ejecuta el algoritmo de IA no tiene emociones ni mucho menos sentimientos, es una cosa sin vida.

4.-La IA, la pérdida y creación de nuevos trabajos

C7.-Según el Dr. Lee, los trabajos con tareas cognitivas repetitivas y simples como los realizados en las oficinas,  en el campo,  industria, logística, transporte y algunos servicios serán reemplazados por la IA generativa, limitada, específica o narrow (esto es aprendizaje automático y profundo).

“Los trabajos rutinarios y repetitivos que no requieran creatividad ni compasión son los que más peligran…”Hdn.

“En 30 años, la inteligencia artificial habrá creado más empleos de los que habrá destruido…”Hdn.

“…Los nuevos empleos requerirán una formación…desconocemos que trabajos serán.”Cent.

“La inteligencia artificial es una herramienta más…” Cient.

5.- Los tres niveles de la inteligencia artificial

El primer nivel: 

“La inteligencia artificial específica, limitada o narrow, que en un campo aislado como el reconocimiento de voz, los préstamos, Amazon…, es muy eficiente” Cient.

El segundo nivel: 

“…la inteligencia artificial general, que consiste en alcanzar el potencial humano en cualquier aspecto.” Cient.

El tercer nivel : 

“Y luego, la superinteligencia…que supera la inteligencia humana”. Cient.

6.-Por ahora la Inteligencia Artificial específica, limitada o narrow

“…el 99,99%  de las aplicaciones comerciales de dentro de 10 años a 15 años serán Inteligencia Artificial limitada o narrow…”Hdn.

7.-Al menos diez hitos se deben superar para llegar a la Inteligencia Artificial General

“Pero para llegar a la Inteligencia Artificial General, tenemos que alcanzar la capacidad de crear [1], el sentido común [2], la multidisciplinariedad [3], la estrategia [4], la planificación [5], la comprensión de abstracciones [6] para tener fiabilidad [7], conciencia propia [8], percepción [9] y emociones [10]”. Cient.

“…harán falta 10 hitos…antes de que la inteligencia artificial alcance al ser humano…Hemos tardado 60 años en llegar al deep learning o aprendizaje profundo”. Cient.

C8.-Sólo se habla de la inteligencia humana individual obviando la inteligencia humana colectiva o social, que aún la ciencia subestima y desconoce, pero que ha sido tan significativa para el avance de la filosofía y las ciencias. Además, la creación del conocimiento es un producto social.

8.-Cuatro olas de la IA que arrancaron con el aprendizaje profundo, cada una a su velocidad pero desfasadas

En un discurso dado por el Dr. Lee a graduandos de la facultad de ingeniería de la computación en la Universidad Columbia en el 2017, reproducido el 13-19-2023, en un artículo suyo en la plataforma digital médium, menciona estas cuatro olas:

La primera, “la IA de Internet” que aprende de los datos mostrados allí y de los usos realizados en ella.

La segunda, “la IA empresarial”, aplicaciones y usos con datos de privados y propios de las organizaciones.

La tercera, “La IA de la percepción”, la que aprende de los usos y aplicaciones desarrollados con los datos obtenidos de los sensores y dispositivos inteligentes de Internet de las Cosas, de los hogares y ciudades inteligentes, de los vehículos conectados, entre otros.

Finalmente, la cuarta ola, “la IA autónoma” que se alimenta de la evolución de las tres olas anteriormente mencionadas, que permitirá vehículos autónomos, armas inteligentes y autónomas, producción autónoma, robots asistentes autónomos, etcétera.

Invito a quienes lean este escrito a que reflexionen, debatan y deliberen desde su lugar sobre estás opiniones de la IA, la próxima entrega se presentarán otras opiniones expertas».