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Los nuevos desafíos de la Inteligencia Artificial impactarán en el mercado de trabajo y en el modelo económico

La inteligencia artificial es uno de los mayores retos de la ciencia: lograr que una máquina tenga una inteligencia de tipo general similar a la humana. El desafío es tan ambicioso como explicar el origen de la vida, el origen del universo o conocer la estructura de la materia.

robot daño cerebral adquirido

Un objetivo más asequible es la inteligencia artificial específica, centrada en tareas concretas, que está impulsando una revolución tecnológica que abarca desde sistemas de aprendizaje hasta nuevos modos de producción que impactarán en el mercado de trabajo y en el modelo económico.

En el reciente debate sobre el futuro de la Ciencia con el que el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) abrió un ciclo con motivo de su 80º aniversario, la Inteligencia Artificial fue identificada como una temática estratégica.

“Estas tecnologías son ya uno de los principales factores de crecimiento; sus productos, servicios y sistemas ya están en el hogar y en las calles y su impacto económico global se estima en 14 billones (millones de millones) de euros para el año 2030”, según señalaba el ministro de Ciencia, Innovación y Universidades, Pedro Duque, en la reciente presentación de la Estrategia Española de Inteligencia Artificial.

¿Se puede considerar que un sistema de inteligencia artificial razona?

El investigador Óscar Cordón, catedrático del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, trata las formas de representación simbólica de la realidad que utilizan los sistemas de Inteligencia Artificial. Cordón es experto en soft computing, que se orienta al diseño de sistemas inteligentes en entornos inciertos e imprecisos.

Es un área de investigación con muchas aplicaciones: la identificación forense, la producción industrial, la imagen médica, las energías renovables y el marketing, entre otras.
Las posibles aplicaciones militares de la inteligencia artificial también generan debate.
No parece descabellado imaginar a Atlas, el famoso robot de Boston Dynamics, con un arma.

¿Dónde están los límites éticos de la inteligencia artificial?

El investigador Ramon López de Mántaras (Premio Nacional de Investigación 2018), del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, habló sobre la regulación y el uso ético de la Inteligencia Artificial.

“Hay una percepción errónea acerca del estado del arte en Inteligencia Artificial” explica López de Mántaras.

“Lo que tenemos no son realmente inteligencias artificiales sino más bien sistemas que pueden ser muy competentes llevando a cabo tareas concretas; pero son competencias sin comprensión. Por ejemplo, un asistente personal no entiende absolutamente nada de lo que le decimos desde el punto de vista de la semántica del lenguaje; un sistema de reconocimiento visual de objetos o personas tampoco entiende lo que ve”, añade el investigador.

Habría que dotar a la IA de sentido común

“Para conseguir inteligencia artificial real es necesario dotar a la IA de conocimientos de sentido común, y de momento nadie sabe cómo hacerlo. Sin embargo, se está hablando ya de sustituir personas en muchas tareas y dotar a la IA de autonomía completa, lo cual creo que es un error.

Hay que apostar por una IA centrada en el ser humano (human centric AI) de forma que la IA sea una herramienta de ayuda y amplificación de las capacidades de toma de decisión, pero no una sustitución”, concluye López de Mántaras.

Amparo Alonso-Betanzos, investigadora en inteligencia artificial experta en big data de la Universidad de La Coruña y presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial, considera que la Inteligencia Artificial ayuda a las personas a tomar decisiones usando grandes cantidades de datos, que de otro modo serían inmanejables. Alonso-Betanzos tratará los sistemas de aprendizaje que emplea la Inteligencia Artificial, como el deep learning, método de machine learning, que les permite aprender pautas y patrones a partir de la acumulación de grandes cantidades de datos o big data. Los seres humanos, en cambio, aprenden a partir de la experiencia con pocos datos.

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