Al Robot: Avances futuristas hoy

Por Edgar Tercero

Avances futuristas hoy

Se ha dicho que los datos son los activos más importantes en esta época que estamos viviendo, inclusive se habla de que podemos realizar predicciones sobre distintos fenómenos que rodean la vida de los humanos. Conceptos como inteligencia artificial rodean todos los aspectos de nuestras vidas, desde la manera en como nos comunicamos hasta como trabajamos, compramos, jugamos o hacemos negocios. De hecho, los ciberataques se vuelven inteligentes, y las herramientas para contrarrestarlos utilizan el aprendizaje automático para decidir como proteger a los equipos contra dichos ataques.

El internet de las cosas permite una mejor toma de decisiones en la operación de las empresas, evitando gastos mayores y haciendo eficiente sus procesos. Esta será una gran herramienta para aquellos que se suban al tren de la tecnología actual, dándoles la delantera sobre sus competidores, para lo cual no se debe iniciar con algo complejo, basta un par de sensores que recaben datos relevantes para la toma de decisiones, por lo que se requiere de la colaboración de cada departamento que forma parte de las empresas, y por supuesto de un liderazgo abierto a las nuevas oportunidades que brindan este tipo de tecnologías.

Blockchain podría formar una gran oportunidad para aumentar la seguridad a la hora de realizar transacciones en línea, así como ofrecer una de las mejores formas de validar identidades y contratos únicos. En un mundo donde el Deepfake acecha con conquistar nuestras mentes y corazones haciéndonos creer en mentiras, se deben crear mecanismos de reconocimiento mejorados para evitar caer en engaños.

El BigData que lleva ya un par de años recolectando diferentes tipos de datos, procesándolos casi en tiempo real, ha venido un gran cambio en el juego para algunas empresas, quienes han aprovechado cada pedazo de información que ofrece para acercarse más a sus consumidores. Basta con voltear a ver a Walmart que ha logrado crecer su gama de productos con base a las preferencias de sus consumidores.

Pero si tan solo nos quedamos con grandes datos, almacenados en lagos de datos, repartidos en diferentes equipos alrededor del mundo, sería un desperdicio, porque nos ayudan a entender ¿Qué paso? Pero realmente los datos pueden hacer mucho más si decidimos aplicar ciencia a los datos. Es cuando se aplican los conocimientos de probabilidad y estadística, enseñando a las máquinas a realizar cálculos de manera más rápida, entonces se amalgama el término de Aprendizaje Automático o Machine Learning el cual lleva varias décadas rondando en la mente humana, pero recientemente gracias al avance de la era digital podemos aplicarlo en todos los aspectos de nuestra vida, o al menos es lo que nos dicen.

Pero aquí llegamos a un punto que podría marcar la diferencia, entendiendo bien lo que hacen todos estos algoritmos que manejan las aplicaciones que utilizamos como Netflix, Amazon, Youtube, Facebook los cuales pueden Inferir lo que pasará, pero se nos ha vendido la idea de que predicen el futuro, sin embargo ¿Qué significa predecir?

· Predecir: es anunciar con anticipación la realización de un fenómeno. Para que este proceso se pueda dar, es necesario hacer previamente observaciones y mediciones. Cuando a través de observaciones repetidas y sistemáticas de un fenómeno, llegamos a descubrir una regularidad en su producción, entonces estamos en la posibilidad de predecir su curso futuro.

· Inferir: es interpretar n fenómeno en base a una o varias observaciones. Una buena inferencia deber ser apoyada o comprobada con nuevas observaciones. De lo contrario, se convierte solo en una suposición o adivinanza.

Una vez aclarado lo anterior no es posible predecir un terremoto o un huracán, sin embargo, gracias a varias mediciones del clima, temperatura, cambios en el ambiente relacionado con acontecimientos pasados podemos inferir que uno de estos fenómenos podría ocurrir. Por eso es por lo que las empresas digitales hacen un gran esfuerzo para obtener millones de datos, de tal forma que les ayude a capitalizar su negocio (Ver el artículo de Monetiza tus datos).

Pero los cambios no han sido solo en programas o algoritmos, también el mundo físico comienza a sufrir grandes cambios, con el aumento de los datos, se ha tenido que construir sistemas de almacenamiento agrupados, así como procesadores más pequeños y veloces que permitan el procesamiento de grandes datos.

Actualmente se tiene una nueva forma de llevar cálculos a otro nivel. En el pasado las computadoras hacían cómputos a nivel de bits (0 y 1). Ahora se puede llevar computo a nivel cuántico, es decir, a nivel subatómico. En realidad, es un poco más complejo que la explicación anterior, pero ya tendremos oportunidad de explorar este tipo de cómputo. Esta tecnología ya es utilizada por los proveedores más importantes de nube (Amazon, Google, y Microsoft). De tal forma que no es necesario entender cómo funciona, pero si vemos sus efectos que permiten realizar ciertos cálculos complejos mucho más rápido que las computadoras clásicas y sus algoritmos.

Utilizando varias de las tecnologías anteriores, se ha logrado robustecer una de las herramientas más poderosas que tenemos en la actualidad, lo que permitirá en un futuro realizar labores que los humanos hacíamos, evitando exponernos a labores que pudieran perjudicarnos o mejor aún tomar decisiones más acertadas sobre algunas situaciones. Hablo de la Inteligencia Artificial, un para de palabras que se escucha y ve por todas partes, que gracias al cómputo cuántico podremos ver cosas asombrosas. Tal vez falte unos 5 o 10 años para que resuelva varios de los problemas humanos, pero quien sabe, su aplicación puede estar a la vuelta de la esquina.

Al menos de momento en el mundo creativo e intelectual vemos que las máquinas han tenido un gran avance.

Hoy se crea arte, música, poesía e inclusive código utilizando inteligencia artificial. Esto es posible gracias a la “Generative AI” (Inteligencia Artificial Generativa) Es el término que se le da a la inteligencia artificial cuando su función es crear nuevos datos en lugar de simplemente analizar y entender los datos existentes.

Aunque analizar y entender los datos serían los primeros pasos de esta inteligencia artificial, empieza la segunda etapa donde toma lo que ha aprendido y lo utiliza para construir ejemplos de los modelos que ha estudiado. Sin embargo, los resultados más impresionantes que se han encontrado hoy en día son cuando dos de estas inteligencias artificiales se ponen a competir una contra otra, por un lado, una crea algo basado en lo aprendido mientras que la otra busca huecos en la nueva creación. La inteligencia artificial “creadora” aprende de estos huecos, aprendiendo de sus errores puede crear datos que para su oponente resulta complicado distinguir que valores pertenecen a los datos reales.

De por si es asombroso que una máquina pueda aprender y crear algo de valor cuantificable, sin embargo, lo impresionante es que puede crear datos sintéticos que se pueden utilizar para entrenar a otras máquinas.

Ahora debemos entender mejor como funcionan estos fenómenos para que el día de mañana las máquinas inteligentes sean más transparentes, permitiéndonos explicar su comportamiento y su uso sea cuantificado dándonos una mayor familiaridad para su uso.

“Hoy vemos a las máquinas hacer cosas que no podían realizar antes”