Inteligencia artificial(IA) , robots éticos, redes neuronales, machine learning,
ciber Derecho, maquinas inhumanas (micro-ensayo)
por
Juan B Lorenzo de Membiela
El Dartmouth College (New
Hampshire, EEUU), junto a Marvin L. Minsky , de la Universidad de Harvard; Nathaniel
Rochester ,de la corporación IBM y Claude E. Shannon , de Laboratorios Bell Telephone,
organizaron en el verano de 1956 unas jornadas para estudiar la hipótesis de fabricar
maquinas que emularan el aprendizaje y
la inteligencia humana.
De aquellos comienzos hasta hoy
mucho ha evolucionado el concepto de inteligencia artificial pero también el de
inteligencia humana.
Tanto que
quizás lo que en un origen se concibió como aprendizaje y razonamiento hoy solo
sean aspectos residuales de un concepto de inteligencia más amplio, más
complejo y, sobre todo, pluridimensional, en cuanto se extiende no solo a las
emociones.
De aquellas computadoras iniciales,
muy limitadas en almacenamiento y procesamiento de datos, a las actuales, ha transcurrido
un largo proceso de evolución. Mas capacidad y rapidez en la gestión de datos y
tamaños más reducidos.
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Programas más sofisticados han facilitado
un trabajo humano no hace muchos años anclado en máquinas de escribir y
archivos de papel con calco para las copias.
La informática ha evolucionado en
su dimensión cuantitativa: más velocidad, más capacidad de procesamiento,
más manejabilidad. Es un avance lineal no siempre acompañado por un diseño de
herramientas ofimáticas intuitivas, accesibles y asequibles lo que resta brillantez
a lo que se supone que son herramientas que facilitan el trabajo. No es un
error de la computación sino del diseñador del programa que no ha sabido captar
la problemática del usuario no solo en su aspecto mecánico, también personal y su
necesidad de efectividad laboral. En este punto la informática no ha sabido
superar las leyes de Parkinson (1964,
16) y con ello el dilema de si los programas facilitan o entorpecen trabajos.
Pero también la informática ha evolucionado
en su aspecto cualitativo. Se
pretende que las maquinas realicen actividades más complejas: autoaprendizaje y
resolución de problemas.
Éric Sadin (2017,116) afirma que
en modo alguno la inteligencia computacional tiene parecido con la noción de
inteligencia humana debido a nuestra estructura cerebral. Si la inteligencia
humana está sujeta al tiempo de vida, la artificial está destinada a crecer y enriquecerse
indefinidamente, si así esta programada, este factor es importante y suele
olvidarse.
Lo que caracteriza a la IA es que
su relación con el mundo se construye sobre datos exclusivamente, sin otras circunstancias
que suelen concurrir. Procesar cantidades ingentes de datos presentes que para el ser humano es
imposible realizar. Desconoce el pasado y esto resta precisión a sus resultados.
La retrospectiva también es un procedimiento analítico y muchas veces lo que fue
ofrece soluciones para un futuro desconocido.
Hay otra carencia en la IA: la reflexión,
que no solo opera sobre datos, también sobre percepciones, recuerdos, emociones,
experiencias vividas.
Una de los ultimas aplicaciones en
IA es el desarrollo de robots éticos. Se quiere excluir las emociones, miedo o ira, evitando la
debilidad ética de las personas. ¿Se trata de una humanización de la maquina? Seria cierto si pensamos que las emociones son
algo superfluo , sin embargo son inherentes a la condición de hombre y lo emotivo
integra su inteligencia.
En la actualidad se trabaja en procesadores
con capacidades de autoaprendizaje, son las llamadas computadoras cognitivas o machine
learning. Se trata de unir estudios sobre informática y sobre el cerebro,
aplicando los conocimientos de este último a los sistemas de programación. El
objetivo es una digitalización del pensamiento humano, reducir sus
procesos a una serie de normas lógicas o de algoritmos que puedan ser
procesados por las máquinas. El proyecto se llama Human Brain Project y abarca disciplinas de biología, informática
y medicina.
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Otras aplicaciones machine learning:
1. El
coche autónomo: los ingenieros desarrollan algoritmos
deep-learning, que es un subconjunto del machine
learning en el que prima la idea del aprendizaje desde el ejemplo.
2. Controlar
el contenido falso, fraudulento o
impreciso en las redes sociales.
3. Se
diseñan algoritmos de machine learning para luchar contra la creciente ola de ciberataques y el cibercrimen en general.
Las redes neuronales también son Inteligencia artificial. Consisten en modelos matemáticos que
buscan replicar el comportamiento de las neuronas en la naturaleza, organizando
su estructura emulando al cerebro. Si en el cerebro cohabitan sobre 100.000
millones de neuronas, es una tecnología avanzada y extraordinariamente
ambiciosa. Se beneficiara con la computación cuántica en donde el bit sera sustituido por el cúbit. IBM afirma que ya dispone de este tipo de ordenadores.
Pero no solo en el ámbito científico
encuentra la IA dianas aplicativas, el Derecho tambien es objeto de análisis.
En Inglaterra se encuentra operativo el programa Online Dispute Resolution
(ODR) para resolver controversias jurídicas entre compradores y vendedores similar
a otro en la Unión
Europea extensivo a Noruega, Islandia y Liechtenstein.
La conexión de este programa a conflictos
jurídicos más complejos es una de las líneas de investigación a tratar en Liverpool el 27-28 de junio de 2018.
Incluye el análisis de los contratos
inteligentes para abogados, árbitros y mediadores.
También la ética en el diseño de los programas es
un aspecto prioritario sin olvidarse de la accesibilidad
y lo intuitivo en el uso, analizar una relación
entre hombre-máquina de doble vía: el hombre consciente de la finalidad de la computadora
y ésta diseñada para facilitar tareas de un modo confortable en toda la extensión de esta palabra con todo lo que
ello implica desde el diseño de las aplicaciones.
Las Universidades de Montreal y Mcgill en Canadá han creado una espacio
de investigación llamado Laboratorio de
Ciberjusticia en donde se debaten nuevas tecnologías de comunicación y datos para
agilizar procesos judiciales.
El retraso en el dictado de resoluciones jurídicas
se debe a la acción del hombre, a la complejidad
de la justicia y a sus procedimientos. Además, existen sesgos culturales muy
asimilados como el uso del papel y la presencia física de todos los
intervinientes en el acto del juicio. Como vemos en todos los países concurren
situaciones muy parecidas. Hay otros aspectos jurídicos más complejos que dudo puedan ser codificados en algoritmos: los principios generales del derecho, la equidad, la epiqueya, la idea de lo justo, el Derecho natural...
Pero estas innovaciones si bien son plausibles no deben seducirnos.
Hay que recordar a uno de los precursores de la inteligencia artificial, el
doctor Joseph Weizenbaum, del Instituto
Tecnológico de Massachusetts, considerado el Albert Einstein de la informática .Después de diseñar y
construir un programa de Inteligencia artificial
en 1964 que simulaba conversar con personas contemplo asombrado la adicción que provocaba .
De
promotor de la IA paso a ser un crítico extremo. Son pensamientos suyos que se
evite que las maquinas tomen decisiones importantes o vitales porque nunca tendrán las cualidades humanas como la compasión y la sabiduría
al no haber crecido en el entorno emocional de una familia humana.
Otra
cosa que hoy cabe plantearse es qué sabiduría o compasión puede existir en
sociedades sumidas en escepticismos vitales.
Cuando tanto el público como los responsables políticos comparten una visión del mundo basada en la evidencia, los avances reales en el desarrollo social y económico, como el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), se hacen posibles ". - Shanta Devarajan
