Asumiendo el cambio de papel de las máquinas

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“We have to start recognizing the inevitability of machines taking over more and more tasks that we used to do in the past. It’s called progress. Machines replaced farm animals and all forms of tutorial labor, and now machines are about to take over more menial parts of cognition. Big deal. It’s happening. And we should not be alarmed about it. We should just take it as a fact and look into the future, trying to understand how can we adjust.”

Garry Kasparov

(“Tenemos que comenzar a reconocer la inevitabilidad de que las máquinas se encarguen de mas y mas actividades que solíamos crear en el pasado. Se llama progreso. Las máquinas reemplazaron a los animales de granja y a todas las maneras de trabajo manual, y ahora las máquinas están a punto de asumir mas partes sencillas de la cognición. Gran cosa. Está pasando. Y no debemos alarmarnos por ello. Debemos asumirlo y mirar hacia el futuro, tratando de comprender como logramos ajustarnos a ello”)

 

La palabra es de alguien que, en 1997, vio como una maquina le vencía al ajedrez, el videojuego en el que había conseguido convertirse en campeón absoluto a nivel mundial. La pronunció en una conferencia en la BBC titulada Why the world should embrace AI, en la que se incorpora una conferencia en vídeo. La maquina que venció a Kasparov no era inteligente: simplemente, era apto de calcular escenarios combinatorios y probabilidades con mucha mas rapidez y precisión que un cerebro humano. Una simple cuestión de fuerza bruta a la que ya estamos perfectamente acostumbrados, que nos parece perfectamente asumible y que no nos resulta en absoluto insultante.  El ajedrez, por su naturaleza, es particularmente sensible a esa fuerza bruta: es una labor perfectamente acotada y definida por unas normas claras e inflexibles, en cuyo desarrollo juega un papel elemental el analisis de escenarios. Una máquina, sencillamente, posee mas capacidad de cálculo que una persona, lo que le acepta calcular y contemplar mas escenarios.

Desde aquella partida de ajedrez, las cosas han variado mucho. Ahora una maquina con capacidad de estudiar ya gana a los humanos en videojuegos de preguntas y soluciones como el Jeopardy, al milenario juego del Go y hasta al poker, sin embargo lo significativo no son estos retos y retos meramente propagandísticos, sino la oportunidad de aplicar esa capacidad de aprendizaje a varias otras tareas. Una maquina ya no es simplemente algo apto de crear lo que un humano le indica, una labor repetitiva que es fabricada mas rápido, con mas precisión y con menos errores, sino que se ha transformado en algo apto de crear cosas que los individuos no son capaces de hacer: estudiar de unos datos, crear un prototipo que los explica, y llevar a cabo analisis mejores que los que podrían llevar a cabo los individuos que la programaron. No, no va a evolucionar para convertirse en Terminator ni en ningun otro tipo de robot asesino, porque no son inteligentes: simplemente son capaces de llevar a cabo procesos de aprendizaje en actividades muy definidas, con normas acotadas y escenarios limitados, sin embargo no por ello dejan de tener extraordinarias posibilidades, capaces de separar a las industrias competitivas de las que no lo son.

Garry Kasparov lo sabe. No es cuestión de tratar de parar lo que no puede ser detenido: el progreso es inevitable, y promete oportunidades impresionantes. Muy pronto, los conocimientos de machine learning serán el nuevo “manejo de hoja de cálculo” en los curriculum, y habremos pasado de verlo como algo absolutamente especializado y solo al alcance de científicos de datos, para considerarlo algo perfectamente normal, parte del dia a día, algo en lo que confiamos para actividades de todo tipo.

Ve preparándote.

 


Enrique Dans



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