Casi a diario aparecen en los medios los términos inteligencia artificial y Big Data. El primero ya está incluido en el DLE, definido como la «disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones compara­bles a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógi­co.» El segundo, que en castellano suena en femenino, tal vez acabe incluido como “datos masivos” y se subraye su relación con el primero. Nadie como los geniales Antonio Fraguas, Forges, y Andres Rábago, El Roto, para señalar la importancia de estos conceptos sin entrar en definiciones. Ambas disciplinas, consecuencia e impulsores de las mejoras en los sistemas de cómputo, son publicitados como ele­mentos básicos de la economía global; también como fuente de avances en los ámbitos jurídico y médico. Pero así mismo aparecen advertencias de problemas en el futuro, ya por su empleo perverso, ya por efectos no conocidos de tan potentes tecnologías (por ejemplo, ¿quién será el responsable de los accidentes causados por un coche autónomo?).

Han publicitado la presentación de un robot-sacerdote que bendice en cinco idiomas, cuando se cumplen 500 años de la Reforma impulsada por Lutero, tras el robot monje budista de Pekín que canta mantras y explica los principios básicos de esa religión. Incluso el robot humanoide Sophia participa como ponente en mesas redondas en un congreso de IoT, Internet of Things, en la Fira de Barcelona.

        Datos:

• Entre los últimos informes de la administración Obama hay uno del Comité Nacional de Cien­cia y Tecnología USA titulado Preparing for the future of artificial intelligence. Partiendo del estado actual de la IA plantea sus aplicaciones, existentes y potenciales, y las preguntas que sus progre­sos plantean a la sociedad y a las políticas públicas, haciendo recomendaciones específicas (como su impacto en el empleo y la economía).
• Aunque el término «Inteligencia Artificial» no se acuñó hasta 1956, las raíces del campo se remontan por lo menos a 1940 y su base es el artículo de Alan Turing en 1950, Computing Machine­ry and Intelligence. Turing plantea la pregunta «¿las máquinas pueden pensar?» proponiendo el test que lleva su nombre para responderla y planteando la posibilidad de que una máquina pue­da aprender de la experiencia, como lo hace un niño. El instrumento usado en las web para dife­renciar ordenadores de humanos, el CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), ha sido mejorado como reCAPTCHA que usa como lema Stop spam, read books, pues todavía «las personas recomendamos un libro mejor que un algoritmo» ase­gura la publicidad de Librotea.
• La investigación en IA comenzó a acelerarse a finales de la década de 1990 ya que antes los tra­bajos se centraron más en las aplicaciones de la IA a problemas como el reconocimiento de imáge­nes y el diagnóstico médico. La victoria de la computadora Deep Blue de IBM sobre Garry Kaspa­rov en 1997 y los sucesivos éxitos de programas informáticos sobre humanos (en lenguaje natural Watson, jugando al Go, AlphaGo,o al poker, Libratus) sirvieron para exhibir la inteligencia en máquinas. La ola de progreso y entusiasmo por la inteligencia artificial (incluidos grandes errores de predición) comenzó en la actual década, impulsada por la disponibilidad de datos masivos (procedentes del comercio electrónico, las redes sociales, las empresas,…) que proporcionó mate­ria prima para algoritmos y enfoques de aprendizaje de máquina inmensamente mejorados, uni­dos a las capacidades de computadoras más potentes.
• No existe una definición universalmente aceptada de IA. Algunos la definen como un sistema computarizado que exhibe un comportamiento que se considera que requiere inteligencia; otros la consideran un sistema capaz de resolver problemas complejos de forma racional o de tomar medidas apropiadas en cualquier circunstancia del mundo real que encuentre. Ello lleva a consi­derar diferentes taxonomías de problemas y soluciones de IA: (1) sistemas que piensan como humanos (por ejemplo, arquitecturas cognitivas y redes neuronales); (2) sistemas que actúan como humanos (por ejemplo, los que pasan la prueba de Turing a través del procesamiento del lenguaje natural, representación del conocimiento, razonamiento automático y aprendizaje); (3) sistemas que piensan racionalmente (utilizando lógica, inferencia y optimización); y (4) sistemas que actúan racionalmente (a través de la percepción, la planificación, el razonamiento, el aprendi­zaje, la comunicación, la toma de decisiones y la actuación).
• De hecho hay cinco «tribus» entre los investigadores de IA: «simbolistas» que usan el razona­miento lógico basado en símbolos abstractos; «conexionistas» quienes construyen estructuras ins­piradas en el cerebro humano; «evolucionarios» que usan métodos inspirados por la evolución darwiniana; «bayesianos» los que usan inferencia probabilística; y los «analogizadores» quienes extrapolan de casos similares vistos anteriormente. Muchas técnicas utilizadas para analizar gran­des volúmenes de datos fueron desarrolladas por investigadores de IA y ahora se identifican como algoritmos y sistemas de Big Data. Aunque los límites de la IA son inciertos y han tendido a cambiar con el tiempo, el objetivo central de la investigación y aplicaciones de la IA a lo largo de los años ha sido automatizar o reproducir el comportamiento inteligente.
• En las conclusiones del informe se asevera «La inteligencia artificial puede ser un importante motor del crecimiento económico y el progreso social, si la industria, la sociedad civil, el gobierno y el público colaboran para apoyar el desarrollo de la tecnología, prestando mucha atención a su potencial y gestionando sus riesgos.» Fija el papel del gobierno impulsando el debate público, controlando la seguridad y la equidad de las aplicaciones y adaptando los marcos regulatorios para fomentar la innovación al tiempo que protege al público. Concluye en que «desarrollar y estudiar la inteligencia artificial puede ayudarnos a comprender y apreciar mejor nuestra inteli­gencia humana. Usada de manera inteligente, la IA puede aumentar nuestra inteligencia, ayudán­donos a trazar un camino mejor y más sabio.»
• La doctora Yuko Harayama, miembro del consejo de Ciencia, Tecnología e Innovación de Japón, asevera que «La inteligencia artificial está llamada a transformar nuestra sociedad, no sólo reemplazando trabajos rutinarios, sino también apoyando y potenciando las actividades humanas y la toma de decisiones», matizando que «sus beneficios dependerán profundamente del modo en que se implemente y se utilice en sistemas socioeconómicos reales.»
• Precisamente se cumplen 40 años de la puesta en marcha de los estudios universitarios de Informática en España, lo cual está celebrando la Conferencia de Directores y Decanos de Ingenie­ría Informática (Coddii). Fue en 1977 cuando la entonces Universidad de Bilbao (desde 1980, Uni­versidad Pública del País Vasco, EHU en su acrónimo en euskera Euskal Herriko Unibertsitatea) constituyó la Facultad donde se imparten esos estudios (iniciados en el Instituto de Informática surgido en Madrid en 1969).

Un ejemplo de datos masivos es la relación de festivos que ocurren en el mundo en una fecha dada. Así el 3/noviembre es Día de la Cultura en Japón, Día de Independencia en Panamá (de Colombia en 1903), en Dominica (del Reino Unido en 1978), en Micronesia (de USA en 1986) y, como primer viernes de noviem­bre, Día del Arbol en Samoa.

(*) José María Barja Pérez, profesor, ex rector de la UDC