La inteligencia artificial –sea su tratamiento como campo disciplinar o como una visión innovadora con múltiples aplicaciones en el mundo real– no es un ente aislado o un concepto abstracto sino un motor generador de interrogantes desde la cotidianidad hasta los planteamientos filosóficos más profundos.
Múltiples aproximaciones, un mismo origen. Si hacemos un recorrido histórico, en la Antigüedad encontramos los primeros indicios de aquello que incipientemente nos permitiría imaginar “algo artificial” sea en la mitología griega, el folclore medieval, en teorías o en ensayos. Sin embargo, será bajo la forma de razonamiento “formal” de la lógica aristotélica, con la introducción de los silogismos que describen una parte del funcionamiento del razonamiento humano, y más adelante la lógica proposicional booleana cuyas conectivas lógicas son capaces de formar otras proposiciones de mayor complejidad, donde se sentarían los principios de las teorías computacionales.
Haciendo un salto diacrónico significativo hasta Alan Turing en 1936 con su dispositivo “Bombe” o máquina de Turing, considerada una entidad matemática abstracta, es cuando se formalizaría el concepto de algoritmo convirtiéndose así en la precursora de las computadoras digitales. En 1950, Turing con su artículo “Computing Machinery and Intelligence” se consolidaría como padre de la inteligencia artificial. De ahí en adelante, y tomando como punto de referencia la Conferencia de Dartmouth en 1956, fecha reconocida por la mayoría como el inicio de la inteligencia artificial, esta se constituye en una disciplina en estrecha relación con la psicología, la filosofía, la neurociencia, la ciencia cognitiva y la lingüística.
En su acepción más simple, una inteligencia artificial es definida como la inteligencia de las máquinas en contraposición a la inteligencia natural del ser humano. En ciencias de la computación, tal y como lo plantean Poole, Mackworth y Goebel en su publicación de 1998 Computational Intelligence: A Logical Approach, es el estudio de agentes inteligentes, donde un agente inteligente es un sistema capaz de reconocer su medio ambiente y realizar acciones para maximizar la posibilidad de lograr operaciones exitosas. En un informe reciente del MIT, la inteligencia artificial (AI, en inglés) es considerada una ciencia o un conjunto de tecnologías inspiradas por la forma en que las personas usan su sistema nervioso y sus cuerpos para sentir, aprender, razonar y realizar una acción. De manera más coloquial, el término “inteligencia artificial” se utiliza para referirse al hecho de que una máquina emula o imita las funciones cognitivas asociadas con funciones del cerebro humano.
De todos modos, aunque el concepto de inteligencia artificial sea difuso y pueda pensarse como una ciencia, un estudio, un conjunto de tecnologías, una disciplina, podemos rescatar los puntos de contacto y entender la inteligencia artificial como aquellos algoritmos que se materializan en programas informáticos que, a su vez, corren sobre un hardware determinado, y cuyo objetivo fundamental es imitar el modo de funcionamiento del cerebro humano. Justamente, en esta definición se encuentra el componente central: “imitar las funciones cognitivas del cerebro humano”, ese algo biológico y también lingüístico que posibilita que nos comuniquemos con la máquina. Lo biológico: las redes neuronales, lo lingüístico: el lenguaje natural. Comprender, interpretar, incorporar y procesar los elementos sintácticos, semánticos, morfológicos y pragmáticos del lenguaje natural, sin olvidarnos del componente emotivo, a través de herramientas computacionales que contribuyan a mejorar la capacidad de “razonamiento” de las máquinas es el punto de inflexión de la inteligencia artificial.
De Turing al ecosistema actual. Ahora bien, todas las teorizaciones y conceptualizaciones necesitan de un contexto o marco donde se puedan implementar. Diversas aplicaciones en inteligencia artificial han mostrado un crecimiento exponencial con aportes importantes en salud, educación, gobierno, entre otros ámbitos.
En la actualidad, es posible ver una sinergia entre la academia y la industria. Departamentos de investigación de reconocidas instituciones académicas a nivel mundial y local trabajan en forma conjunta para explorar aplicaciones innovadoras en inteligencia artificial, que algunos llamaron “disruptivas” y otros “fundacionales”.
En salud, el análisis de grandes volúmenes de datos históricos (sean estructurados o no estructurados), que incluyen historias clínicas, antecedentes familiares, hábitos del paciente, permiten la detección, predicción de enfermedades y aplicación de tratamientos personalizados. Un ejemplo es Watson Health, que consiste en una plataforma en cloud abierta que permite recopilar, combinar y compartir los datos relacionados con la salud de manera anónima y optimizar su posterior análisis.
Un proyecto tal vez menos difundido es el páncreas artificial, realizado por un equipo de Conicet en conjunto con investigadores médicos del Hospital Italiano de Buenos Aires y un asesor médico del Centro Tecnológico para la Diabetes de la Universidad de Virginia, en 2017, y que se encuentra en fase experimental. Este proyecto se basa en un algoritmo que decide automáticamente la cantidad de insulina necesaria para regular la glucosa en sangre.
Un subcampo de la inteligencia artificial y de la lingüística es el procesamiento de lenguaje natural que consiste en hacer que las computadoras comprendan los enunciados en lenguaje humano (lenguaje natural). El mismo se basa en un análisis tripartito de las estructuras sintáctica, semántica y pragmática como punto de partida para la comprensión del lenguaje humano. Uno de los usos más comunes es el análisis de sentimiento, esto es, mediante un algoritmo clasificar la polaridad de un enunciado en positiva o negativa de manera automática, creando un índice que permite realizar mediciones sobre las opiniones en tiempo real con respecto a diferentes temas en redes sociales, blogs, noticias, etc. Un caso es el proyecto de interpretación de noticias financieras en tiempo real radicado en el Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática (UAI).
En otros entornos existen innumerables aplicaciones inteligentes, como por ejemplo los sistemas de conducción autónoma. Tesla junto con AMD han realizado el diseño de un chip de inteligencia artificial basada en una red neuronal que permite la detección de objetos distantes, monitoreo de puntos ciegos y mayor visibilidad al momento de entrar en intersecciones o estacionar automáticamente.
Podríamos continuar enumerando ejemplos y citando trabajos recientes en materia de inteligencia artificial. Lo cierto es que la automatización, ya sea de procesos o cognitiva, se ha transformado en la influencia más significativa desde la Revolución Industrial. Las tecnologías disruptivas están cambiando la forma de pensar el ecosistema planteando desafíos y propiciando una interacción diferente entre sus agentes.
Ciencia y religión, a favor y en contra
La irrupción de la inteligencia artificial, como toda tecnología a lo largo de la historia, requiere de nuevas reglas, de una apertura cultural y social y el nacimiento de nuevos paradigmas o la hibridación de paradigmas ya existentes.
Los detractores sostendrán que las aplicaciones de inteligencia artificial en medicina, educación, finanzas, etc. motivarán problemas éticos que abarcan la responsabilidad autoral ante la Justicia, la sociedad e incluso la religión hasta aquellos ámbitos más cercanos que la considerarán como una amenaza que promueve el desempleo y el manejo de la privacidad de los datos.
Los defensores abrazarán los beneficios en función del progreso, darán primacía a la velocidad de cálculo, la capacidad de toma de decisiones y diagnósticos complejos, automatización de tareas rutinarias que permitan redistribuir a sus operarios y asignarles otras funciones que impliquen agudizar sus capacidades creativas, entre otras, y la generación de nuevas fuentes de trabajo.
Habrá resistencia, tal vez al principio, si pensamos que estamos inmersos en un ecosistema donde grandes volúmenes de datos serán analizados. Este es el marco en el que se desarrollarán en la ciudad de Buenos Aires los días 7 y 8 de junio las I Jornadas de Inteligencia Artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural, promoviendo el enfoque colaborativo e integrador de aquellos conocimientos compartidos en la academia y con una fuerte impronta en su aplicación a diferentes sectores.
*Lingüista. Profesora e investigadora del Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática (Caeti-UAI).
