Proyecto para la integración humanos-máquinas

 

El académico de la Real Academia de Ingeniería (RAI) Aníbal Figueiras Vidal, experto de alta cualificación en Inteligencia Computacional,  asegura que no hay riesgo -ni en un futuro próximo ni a largo plazo- de que las máquinas puedan rebelarse contra los humanos para hacerse con el control, como de vez en cuando gustan de imaginar los escritores de ciencia-ficción y los guionistas de Hollywood. Su grupo de investigación, en la Universidad Carlos III de Madrid, acaba de presentar ante el European Research Council una propuesta de proyecto para la integración humanos-máquinas, denominada Advanced Hybrid Intelligence.

Se trata de un proyecto líder en España, que llevaría a cabo junto con los grupos de los profesores David Ríos (Real Academia de Ciencias) y Alessandro Villa (Universidad de Lausana). El objetivo es combinar las diversas características de las personas y las máquinas para mejorar los procesos de toma de decisiones.

Aníbal Figueiras, doctor ingeniero de Telecomunicación, pertenece a una élite de investigadores que diseña y “entrena” sistemas y máquinas para que puedan ayudarnos a tomar decisiones. ¿Cómo? Simplificando mucho,  mediante un laborioso, repetitivo y paciente trabajo con algoritmos (redes neuronales, estructura de núcleos, métodos estadísticos convencionales). Y muchas horas. Eso es lo que hay detrás de la Inteligencia Computacional aplicada a cualquier actividad, tanto de la vida común como especializada. Ya actúan en funciones del automóvil, tareas de diagnóstico, gestión de la energía, etc…

 

No son inteligentes en el sentido humano

El área de la Inteligencia Computacional en la que investiga Figueiras se denomina “Machine Learning”, pero aunque su traducción al castellano es “aprendizaje máquina”, son más bien máquinas entrenables. Los expertos como él insisten en que el término “inteligente” aplicado a las máquinas es algo excesivo, porque “los algoritmos los controlamos nosotros, la máquina es pasiva, no es inteligente, no aprende sino que aprehende: la diseñamos para actuar de una determinada manera y así lo hace”.

De hecho, aunque las máquinas de decisión hace mucho que salieron de su primera infancia y desde hace decenios superan objetivamente a la mayoría de los expertos, sólo son capaces de transformar datos en información y seleccionar decisiones. Son incapaces de asimilar y tampoco comprenden lo que están haciendo, “se dejan entrenar, pero somos nosotros, los humanos, los que elegimos sus arquitecturas”

Enseñar a las máquinas no es muy distinto de la enseñanza a los humanos. “Cuando enseñas a un niño la tabla de multiplicar no le pides de deduzca nada. A las máquinas tampoco. Introducimos en ellas inteligencia personal y colectiva y observamos los resultados. Inducimos en ellas comportamientos similares a los que provocan los sentimientos en los humanos: cooperación, competición…pero carecen de sentimientos. Sólo están programadas para que se comporten de una determinada manera, según cada caso”.

 

El caso de O.J.Simpson

A pesar de lo útiles que están siendo para los humanos, hay cierta prevención atávica sobre ellas. El profesor Figueiras considera que deberíamos tener una mejor predisposición hacia las máquinas, ya que “si sólo nos fiamos de nuestro cerebro,  cometemos múltiples errores. El cerebro se deja engañar por estereotipos y percepciones erróneas, que  nos negamos a reconocer aún en los casos más evidentes”. Entre los errores de percepción, memoria y procesamiento de datos por parte de nuestra “caja negra”, pone como ejemplo los que se cometieron en el juicio al jugador de rugby norteamericano O.J.Simpson y que llevaron a declararlo inocente. Si el profesor Figueiras hubiera sido asesor del fiscal, la suerte de Simpson seguramente hubiera sido muy distinta.

Poco a poco, las máquinas se van haciendo fundamentales en el mundo de los negocios, en los procesos de selección de personal, en capacidad de reacción en caso de accidentes, incendios, o en presencia de un adversario. El profesor Figueiras cuenta su experiencia con profesionales de la salud para presentarles estos avances en el terreno diagnóstico. “Les digo que la decisión final siempre le corresponde al médico, que el objetivo final de la Inteligencia Computacional no es que la máquina `piense´ por el humano, ni que sea infalible, sino que le sirva como apoyo para tomar decisiones en situaciones altamente complejas, donde intervienen factores como la duda. Al profesional simplemente se le pide que tenga en cuenta las otras opciones que le presenta la máquina”.

 

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