“La Inteligencia Artificial no reemplaza a la inteligencia humana: la complementa”

Para Lucía Cipolina Kun, vivimos una “nueva revolución industrial” donde la Inteligencia Artificial tiene un rol fundamental y donde el mercado demanda a las personas nuevas capacidades y conocimientos. Actualmente, Lucía cursa su doctorado en Vehículos Autónomos, en la Universidad de Bristol, Inglaterra, y compartió su mirada y experiencia en el ciclo Conversaciones que nos inspiran de Arbusta.

Lucía Cipolina sabe que el concepto de Inteligencia Artificial despierta algunos miedos. No solo por lo que imaginó la ciencia ficción sino básicamente por la idea de que las máquinas terminarán reemplazando a los humanos. Para ella, sin embargo, las máquinas pueden ser aliadas de las personas: “Así como la computadora aumenta la capacidad de cómputo y almacenamiento, la Inteligencia Artificial complementa a la inteligencia humana”.

Según explicó Lucía, que además de ser estudiante de doctorado en la Universidad de Bristol tiene un Máster en Matemáticas de la Universidad de Nueva York, la IA se desarrolló bajo la premisa de replicar la inteligencia humana y luego sobrepasarla. Al contrario de lo que sucede en una computadora, un modelo de IA puede tomar decisiones con órdenes mínimas: “La idea de la Inteligencia Artificial es que uno no programa un modelo para cada caso sino uno general para que sea eficiente en todos los subcasos o posibilidades”.

Un ejemplo son las aplicaciones de IA en medicina, uno de los terrenos donde Lucía cree que la IA tendrá más impactos: “Uno no programa un algoritmo para cada tipo de cáncer, sino que se busca lo polivalente. Al analizar placas de tórax, la Inteligencia Artificial no reemplaza el conocimiento y la experiencia de un médico, pero puede afirmar con alto grado de certeza si existe un cáncer o no”. 

Ahora bien, sostuvo Lucía, “las computadoras todavía no han logrado tener algo que nosotros tenemos: sentido común, es decir, la capacidad de gestionar lo inesperado”. ¿Qué quiere decir esto? Que, por ejemplo, para programar la conducción autónoma de un vehículo necesita ser “atajado en muchos niveles y cadenas. El sentido de peligro que desarrollaron los humanos todavía no lo tienen las máquinas”.

Lucía explicó que la IA es una de las ramas de las ciencias de la computación y a su vez  tiene diferentes áreas de especialización: la que replica la capacidad de hablar (reconocimiento de voz); la que interpreta el lenguaje escrito y la visión (visión artificial/procesamiento de imágenes); la que replica el movimiento (la robótica), y por último el llamado machine learning, que replica los mecanismos del cerebro para procesar grandes cantidades de datos.

Ahora bien, cada una de estas áreas a su vez necesitan replicar la manera en que los humanos aprenden. Lucía trabaja en lo que se conoce como “Aprendizaje por refuerzo”, donde a través de determinado feedback las personas o los modelos de IA entienden cuándo algo de lo que hacen está bien o está mal. Por eso, para ella es clave entender que “el algoritmo no es algo cerrado sino que va ajustándose a medida que va obteniendo respuestas. No aprende caso a caso sino que aprende el patrón para interactuar con el humano. 

Durante la charla desarrolló la manera en que Netflix construye sus algoritmos de recomendación. Para ella, la diferencia fundamental con modelos estadísticos previos es que Netflix no clasifica de acuerdo a grupos de afinidad sino que “personaliza persona por persona; es el óptimo para cada persona” a una escala astronómica: 250 millones de suscriptores en todo el planeta. 

¿Cómo funciona esto? Lucía explicó que Netflix “crea un loop entre lo que selecciona la gente y lo que ofrece el algoritmo, que recibe refuerzos positivos (cuando la persona se queda viendo algo) o negativos (cuando no elige esa serie o película)”. “Ese aprendizaje se reproduce constantemente, la información se guarda y el modelo se entrena para afinar lo que te recomienda”, comentó Lucía. “Es un modelo enorme donde no solo se recomienda una película sino cómo se muestra cada película, desde la imagen”.

La Inteligencia Artificial, sin embargo, no funciona igual en todos los ámbitos. “Para cada tipo de problema, una técnica distinta, donde se diferencian el aprendizaje supervisado y no supervisado de acuerdo al nivel de intervención del humano”. Algunos de los proyectos de Arbusta se dedican a resolver estas tareas especialmente con el etiquetado, para darle a los modelos de machine learning la información para crear sus propios patrones.

La IA es capaz de resolver tareas complejas para los humanos, facilitar procesos y automatizar tareas engorrosas. Sin embargo, también plantea algunos dilemas, como los que abordó Valeria Viva en su charla con Arbusta. Los modelos de IA, explicó Lucía, están obligando a las compañías a reforzar sus departamentos de Ética. “Mal utilizada, esta herramienta puede causar desastres”, explicó Lucía, y por eso sostuvo que es crucial el control ciudadano en áreas sensibles como medicina y seguridad.