Mentes humanas detrás de la inteligencia artificial made in Aragón

Muchas mentes humanas están detrás de los sistemas de inteligencia artificial en desarrollo. Asisten, recomiendan, perciben, actúan, aprenden... y plantean dilemas a los investigadores

Hola Siri. Vaya día he tenido. ¿Me pones algo de música?". Ya tuteamos a la inteligencia artificial, que está detrás de los asistentes virtuales de voz pero también en otros muchos lugares, desde las compras ‘online’ y la publicidad, las búsquedas en la web, el internet de las cosas, los robots de las fábricas o la ciberseguridad. "Hay IA (Inteligencia Artificial) en esas redes sociales a las que confiamos nuestros datos y nuestra forma de pensar de manera demasiado confiada; hay IA en esa empresa que está mirando tu curriculum para saber si eres digno de conseguir un puesto de trabajo; hay IA en tu móvil, en esa aplicación tan simpática que entiende lo que le dices y te responde incluso con pequeños chistes –enumera Elías Cueto, subdirector del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) de la Universidad de Zaragoza–. Pero también hay ya inteligencia artificial en ese hospital donde analizan nuestros escáneres para estar seguros de si tenemos un tumor. O en esa empresa que diseña medicamentos de última generación mediante, también, IA"

Hablamos de inteligencia artificial, pero, en realidad, la palabra se les queda muy grande a estas tecnologías. Son capaces de hacer determinadas cosas muy bien, como ganar al campeón del mundo de ajedrez o predecir la forma de las proteínas –como hizo hace poco el programa de aprendizaje automático AlphaFold, de la compañía de Google DeepMind–, pero siempre que sean tareas muy concretas y definidas. No abarcan un ámbito general. Hacen algo parecido a aprender, pero siempre que hayan pasado por delante de ellas toneladas de datos, del pasado o bien obtenidos a través de sensores.

El gran salto cualitativo que las técnicas de inteligencia artificial han experimentado en los últimos años ha sido gracias a la combinación de grandes supercomputadores con técnicas de explotación estadística de enormes conjuntos de datos", explica Manuel Bedia, profesor de Ingeniería Informática de Unizar y actualmente subdirector de Actividad Universitaria Investigadora en el Ministerio de Ciencia e Innovación. "El éxito ha sido incontestable desde un punto de vista práctico –prosigue–, pero el diseño de sus algoritmos exige que deban alimentarse con cientos de miles de estímulos para alcanzar un nivel aceptable de precisión en tareas en las que los humanos, los niños incluso, pueden hacer lo mismo con unos pocos ejemplos".

Pero el liderazgo de la IA no se ejerce desde el ámbito público ni el entorno universitario, sino desde grandes corporaciones (Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Netflix), y esto hace que se apueste por "ciertas tecnologías de clasificación de datos idóneas para predecir –pero que no permiten explicar– patrones de comportamiento", advierte Bedia, "y esto es muy importante porque renuncian a preguntar por qué ocurren las cosas y se restringen a conocer qué cosas ocurren". Y todo se orienta hacia los sectores más rentables, que "actualmente son los vinculados al comportamiento de clientes y a la detección de preferencias de consumo". Posteriormente, los sistemas que se desarrollan para estos ámbitos "se reutilizan para otros terrenos como la salud o la educación (de mayor interés público) y el problema es que un error prediciendo la serie de Netflix que le gustará a un usuario no es equiparable a un error en un diagnóstico oncológico", considera.