Montse Hidalgo, de El País, con quien coincidí en París mientras cubría el foro de la OCDE en el que participé, publicó ayer un artículo en El País Retina titulado «Enrique Dans: ‘En inteligencia artificial nos están guiando cantos de sirena’» (pdf) en el que refleja muchas de mis preocupaciones – y de buena parte de la comunidad de machine learning en general – acerca de la epidemia de sensacionalismo, desinformación y alarmismo que aqueja a la cobertura de noticias sobre el tema, que termina por trasladarse a foros de debate de todo tipo con resultados más que peligrosos.
Desde hace mucho tiempo me preocupa cuando hablo de machine learning, y la traducción inmediata del término en formato noticia no es esa, que no deja de ser visto como un término relativamente friki, sino la de inteligencia artificial. La diferencia es palmaria: el machine learning es una realidad, está aquí, y funciona, hasta el punto de que tan solo en la muestra que conozco con cierto detalle, esa BigML en la que participo como strategic advisor, casi cincuenta mil clientes en unos ciento veinte países la utilizan para procesar más de dieciséis millones de tareas complejas. Eso es una realidad, es así a día de hoy: compañías de todo el mundo que pagan por utilizar una serie de herramientas que disminuyen notablemente las barreras de entrada a la automatización de tareas sofisticadas en escenarios claramente definidos. Machine learning no es inteligencia artificial, y en esa apreciación coincido plenamente con Tom Dietterich, uno de los padres del machine learning, cofundador y chief scientist de BigML, que precisamente en la sección de tecnología de El País de hace pocos días afirmaba que
«… funciona bien en problemas estables, cuando el mundo es altamente predecible y es fácil recolectar gran cantidad de datos de entrenamiento. En los problemas donde cada situación es única, es improbable que esa tecnología tenga éxito.»
¿Que nos empeñamos llamar a eso «inteligencia artificial» porque es un término más sexy y menos friki que machine learning? Pues no pasaría nada, salvo cuando, al oír ese término, empezamos a darle a la máquina de hacer titulares y del hype, y saltamos rápidamente a hablar de máquinas capaces de pensar como los humanos o mejor que ellos, de sustituir el gobierno y la democracia por algoritmos, de la inteligencia artificial de propósito general, y ya, casi sin solución de continuidad, de robots asesinos que nos matarán a todos, en plena borrachera mientras nos vemos entera y de una sentada la saga completa de Terminator. Y todo ello es bullshit. Ya hay hasta un curso hablando del tema.
El verdadero problema del hype es que las expectativas desmedidas suelen generar procesos de adopción erráticos, como bien refleja el conocido hype cycle enunciado por Gartner. El machine learning ya pasó un largo invierno en la época en la que la potencia de los ordenadores no era suficiente como para poner en práctica los modelos que se desarrollaban, pero podría volver a pasar otro si una vez que la ley de Moore ha puesto las cosas en su sitio, nos dedicamos a inflar las expectativas de manera desmesurada. Discutir ahora sobre si los robots van a dejarnos sin trabajo a todos o sobre si van a poder dirigir un país es, citando a Ester de Nicolás en el mismo artículo de El País, «como preocuparse por la superpoblación en Marte».
Machine learning es, sin duda, el punto que todos deberíamos preocuparnos por tener en el curriculum, el nuevo «manejo con soltura de hojas de cálculo». Machine learning es ya ese contenido que tendría que estar en todos los cursos, en todas las disciplinas, a todos los niveles de la enseñanza, como una parte más del entorno en el que vivimos, porque vivimos rodeados de máquinas, y estas son capaces de aprender. ¿Provocará el desarrollo del machine learning la pérdida de puestos de trabajo? Sin duda, pero los puestos de trabajo eliminados serán aquellos que se dediquen a tareas estables, en entornos predecibles, con reglas y restricciones muy concretas, y capaces de generar gran cantidad de datos para su análisis. Sustituirán trabajos que, por su naturaleza, no deberían ser humanos, y sin duda, lo harán mejor, de manera más predecible, con más velocidad y con menos errores. No es una sustitución, es una liberación, aunque obviamente, algunos prefieran no ser liberados si la alternativa es no poder ganarse el sustento. Si lo que quieres son puestos de trabajo en el futuro, invierte ahora en machine learning, en robótica y, sobre todo, en educación.
Pero por el momento, centrémonos en aprovechar una tecnología que ya está aquí, que no es ciencia-ficción, y que permite impresionantes mejoras de eficiencia que se obtienen cuando una máquina aprende del análisis de datos y lleva a cabo una tarea. No permitamos que el hype nos haga creer que se trata de «comprar una tecnología y ya está»: la simple recolección de datos que hoy se encuentran almacenados en modelos relacionales y su transformación y preparación para que puedan ser utilizados en modelos de machine learning es una tarea larga, dolorosa y compleja, un camino trufado de ensayos y errores que consumirá el 80% del esfuerzo de todo proyecto de este tipo. Y eso no quiere decir que no debamos hacerlo, sino que tenemos que empezar lo antes posible, porque aunque largo, el camino termina por dar sus frutos, y si un competidor los obtiene antes que nosotros, podrá sacarnos del mercado y convertirnos en irrelevantes, en obsoletos, en no competitivos.
Esa es la gran verdad del machine learning: ni robots asesinos, ni máquinas inteligentes, ni dilemas filosóficos: solo matemática y programación. Sería interesante retomar las conversaciones sobre el tema con mucho menos bullshit, menos conversaciones filosóficas, y más expectativas racionales. Eso fue lo que intenté llevar al foro de la OCDE, la idea de que mientras algunos se obsesionan con discusiones de ciencia-ficción, otros están corriendo mucho y aprendiendo a ser más eficientes en el mundo de hoy.
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Efectivamente, machine learning sirve para, en esos entornos cerrados que mencionas, subir un escalón en cuanto a efectividad. Que el algoritmo de reconocimiento de voz de Google pase de un 82% a un 94% de precisión, por poner unos datos (inventados).
Ya lo dijo Andrew.
También han mejorado mucho las traducciones de texto con la app de Chrome -seleccionas texto y ya: traducción inmediata-.
Y también la traducción automatizada de voz de youtube de, digamos, inglés, a subtítulos en inglés. Esto también ha mejorado muchísimo.
Todo esto además del reconocimiento de voz que mencionas, tanto para dictar al teclado de WhatsApp como a Google Now.
Todos los extremos son malos . Pensar que una IA + machine learning va a sustituir al CEO de una empresa es un absurdo, otra cosa es que e una máquina asi ayude a un Director Administrativo a tomar decisiones en cunto a dar o no crédito a clientes para la venta alpazada de prtoductos.
Sin embargo, decir que la IAy el ML no van a llevarse por delante un montón de puestos de trabajo tampoco es cierto. Si pones en los semáforos una máquina de IA, muy porbablemente te puedas ahorrar un a buena plantilla de Agentes de Movilidad Viaria.
¿Quieren decir que esos agentes han perdido su puesto de trabajo por culpa de la IA?- No, con solo poner cámaras en los semáforos y un centro de control de tráfico, donde personas a distancia puedan cambiar manualmente los ritmos de los semáforos, esos señores pueden quedar de más y eso es tecnología existente, que cada día es mas barata.
Eso es lo que les va dejar sin esos puestos de trabajo. Lo poco que cuesta hoy, sustituir empleados por una máquina,. Pero eso viene pasando desde el siglo XIX y no hemos cesado de mejorar nuestro nivel de vida. ¿Por qué no va a ser así en el futuro?.
Y si ya esas camaras y sensores los sumas a los sensores y camaras de los coches tienes un sistema duplicado para que con machine learning el tráfico sea más fluido y puedas tomar decisiones de la eficiencia del movimiento de personas y objetos. No tengo datos del coste de realizarlo ahora mismo, pero seguro que si ganas un 5% de rendimiento tiene que ser mucho. Espero mucho más de las máquinas.
Y pienso que quizá las personas que sobren de los Agentes de Movilidad, pueden ser destinadas a reforzar otros cuerpos de seguridad ciudadana en barrios que hoy resultan peligrosos.
Grande como siempre Enrique.
Me atrevo a resumir en una frase. Déjate de cuentos y a lo que estás. Que es lo que hay.
Permíteme que después del lenguaje de tu artículo te diga Ma Nigga!!! Dando siempre en el clavo!
«Esa es la gran verdad del machine learning: ni robots asesinos, ni máquinas inteligentes, ni dilemas filosóficos: solo matemática y programación. Sería interesante retomar las conversaciones sobre el tema con mucho menos bullshit, menos conversaciones filosóficas, y más expectativas racionales.»
Sin la filosofía las matemáticas y la programación también pueden caer en la irracionalidad, buscando y encontrando los medios, pero olvidando los fines.
Mejor ir pensando desde ya que va a ocurrir cuando el machine learning, los robots, y la inteligencia artificial reemplacen el trabajo humano.
Filosofía y Matemática
¿Qué se pensó cuando, la electricidad, el tractor, el trabajo en cadena, el ordenador, los hipermercados y la globalización destruyeron miles de puestos de trabajo?.
Pues pensemos lo mismo, que tan mal no nos fue
No me refiero a eso Gorki. Creo en la tecnología siempre y cuando no se olviden los fines para los que debe ser utilizada.
Que hasta ahora no haya ocurrido nada irremediablemente grave no significa que no pueda ocurrir.
La matemática y la computación están muy bien, me encantan, pero sin formación en humanidades y despreciando la filosofía podemos perder el rumbo.
Lo mismo si perdemos la intuición, que es la clave del avance científico y tecnológico. Primero la intuición, y luego el trabajo que permita desarrollar esa intuición. Sin intuición, Einstein, por ejemplo, no habría desarrollado su Teoría de la Relatividad. La matemática, solo es un lenguaje lógico, imperfecto, que permite traducir y formular el pensamiento lógico. No es, ni mucho menos «la verdad».
Sigo sobre la intuición, con otro ejemplo, pues es una cuestión que me parece que no se entiende. Fíjate que los fundadores de Google, Brin y Page, tuvieron una intuición para crear su buscador. Pero, al principio, llegó un momento en que dudaron del proyecto, e intentaron venderlo por solo un millón de dólares. Se lo ofrecieron a medio Silicon Valley sin éxito, empezando por Yahoo!, que les rechazó… Y Yahoo! era justamente la empresa de otros dos visionarios, Yang y Filo, que dominaban el tema, y que tenían formación en matemáticas (ambos ingenieros). Pero… en ese caso, lo que les falló fue la intuición…
Desconozco las humanidades que se precisan para conducir una cosechadora, porque nunca la he conducido, pero si te puedo asegurar, porque he sido agricultor, que en un par de días, hacen la labor de 15 hombres durante un largo verano trabajando de sol a sol. .Si eso no es destruir puestos de trabajo pues ya me dirás.
Por ponerte un ejemplo en Rueda (Valladolid), cuando mi madre era pequeña (hacia 1915), vivían 5000 habitantes, todos exclusivamente de la agricultura, En la actualidad, 100 años después, viven 1500 y la mitad como poco vivirán de la elaboración y comercialización del vino una actividad relativamente reciente.
Cientos de obreros se fueron en los años 50 y 60, concretamente a Baracaldo, al desguace de buques,.no porque les faltara trabajo en Rueda, sino porque en Bilbao ganaban mas del triple de lo que pagaban en el campo. Pues bien. si vas a Rueda no veras ninguna casa abandonada, porque los que viven fuera, (como yo), ganamos lo suficiente para mantener en pié y arregladas unas casas que las visitamos como mucho un mes al año.
Eso es lo que ha pasado y no se por qué motivo no va a pasar en el futuro, Si dices que es porque no estamos preparados para los nuevos trabajos, te diré, que la inmensa mayoria de los que se fueron a Baracaldo eran analfabetos, que jamás habían trabajado con sopletes, y a pesar de todo, no tuvieron la menor dificultad de adaptarse a la nueva tecnología.
Posteriormente se acabó el negocio de desguazar barcos porque lo hacían en Filipinas y era más rentable, como ante lo hacíamos aquí, porque era mas barato que en Inglaterra. Pues esa gente, se adaptó a otros oficios, y claro está muchos de sus hijos, (estos ya no son analfabetos), en la última crisis perdieron su trabajo y como pulieron, se han enganchado a otro. pese a su escasa formación.
No veo razón porque esto no va a ser así en el futuro. Siempre ha pasado que el maquinismo la automatización han destruido puestos de trabajo, si no, la mitad seguiríamos siendo tejedores. ¿Que cambia que entre la IA en los negocios, a que entrara en su día la máquina de vapor.?
No es lo mismo (rentabilidades pasadas no garantizan rentabilidades futuras) porque la Era Industrial necesitó de mucha mano de obra. Y ocurrió que la gente fue de la agricultura a la industria.
Pero ahora, el que resulta menos necesario es el ser humano al ser reemplazado por unas máquinas maravillosas que no solo hacen el trabajo manual sino también el intelectual, y cada vez mas.
Ya está ocurriendo que los dueños de los ordenadores son muy pocos, y con fortunas descomunales. Y esto irá a mas si nadie hace nada para cambiar las cosas. Se concentrarán los medios en muy pocas manos. Y a los demás, se les irá dejando fuera en función de las necesidades de esos pocos, que querrán, eso sí, que todo el mundo tenga una renta básica para poder consumir.
No puede ser bueno que sean muy pocos, demasiado pocos, los que controlen y dirijan un mundo como ese. Además, llegará un día en el que esos pocos solo se dejarán aconsejar por una I.A. y decidirán según sus análisis y conclusiones.
Para terminar, Gorki, citaré a un chino muy importante:
«Solo los tontos usan la boca para hablar, mientras que el inteligente habla con la cabeza y el sabio con el corazón”
Jack Ma, fundador de Alibaba
Tus historias sobre Rueda son geniales … pero el hecho es que la destrucción de empleo que se avecina es «algo diferente», los campesinos analfabetos de Rueda que pierdan su trabajo por la mecanización no podrán irse a Barakaldo a desguazar barcos porque eso lo harán tambien otros robots.
La cuestión es si lo de ahora es diferente o no de lo del pasado. La agricultura ya está mecanizada casi al 100%. La minería va por el mismo camino. Algunas industrias ya llevan décadas mecanizadas casi al 100% y ahora se está mecanizando el resto. Los servicios se están mecanizando ahora.
Es ahora, y no antes, cuando tenemos la posibilidad de tener todo un sistema económico mecanizado casi al 100%. Antes era mover empleos de un sitio a otro, ahora cabe preguntarse si habrá sectores que sean intensivos en mano de obra a los que moverse.
Por eso es por lo que creo que debemos empezar a pensar de forma diferente. La cuestión no es que nos vaya a ir mal (no creo en los apocalipsis), la cuestión es cómo nos organizamos en un entorno en el que casi el 100% de todo el sistema económico esté automatizado.
De ahí ideas como la RBU. El meollo de la cuestión es que seguimos con la idea de que los empleos se van a mover, cuando tendríamos que pensar en que la gente va a trabajar cada vez menos a lo largo de su vida (cosa que también ha estado ocurriendo), hasta llegar a una situación en la que la mayor parte de la gente no vaya a trabajar en ningún momento de su vida, o al menos no un trabajo retribuido.
Una nueva revolución no solo industrial sino cultural va a redibujar los mapas de muchas cosas que conocemos y damos por sentadas, no habrá economía que se salve de esto, las mas pequeñas claro acusarán cambios casi imperceptibles.
China liderando esta maratón y E.U. a la baja, eso es suficiente para repensar nuestros mapas geopolíticos, una vez mas la rapidez para adaptarse al cambio y adoptar lo que viene será clave en quién se posiciona mejor.
¿habrá alguna especie de burbuja provocada por este hype donde surjan empresas que después reventarán?
¿habrá alguna especie de burbuja provocada por este hype donde surjan empresas que después reventarán?
Por supuesto que las habrá. Te acuerdas de la «Burbuja puntocom», pues con seguridad habrá una «burbuja IA» y otra «burbuja ML», pero Google y Amazon consiguieron atravesar la «burbuja puntocom» y están donde están. La gracia consiste en poner tu dinero como «business angels» en acciones de «starups» que consigan atravesar esas burbujas, Las posibilidades de no acertar son inmensas, pero el premio para quien acierta, también es muy grande. Pura especulación, (algo que a mi juicio no tiene nada de malo y es tan excitante como jugar a la ruleta)
La frase «…worrying about superintelligent AIs today s like worrying about overpopulation on Mars when we have not even set foot on the planet yet” la ha pronunciado el investigador y científico jefe de Baidu Andrew Ng, no es original de Ester de Nicolas. Me choca que con todo lo que lees no la conocieras.
Yo me pierdo un poco con esto pero me parece fascinante… Pienso que queda mucho por andar y que ese 80% del tiempo que se dedica en un proyecto de este tipo a los datos cambian constantemente y hay que ser más rápido en recolectarlos y relacionarlos que el tiempo que tardan en generarse. No sé cuántos millones de minutos de vídeo se generan al día en Youtube, pero creo que tenemos para varias vidas…
El problema de la ciencia ficción está en su ánimo de entretener. Es importante no restar peso al factor humano para que la gente se interese por la historia.
No hay más que ver cómo se tratan cuestiones como el transporte autónomo.
Habría que distinguir dos escenarios:
1. Una vez las máquinas alcancen un nivel de inteligencia muy superior al humano acabarán con nosotros. Escenario apocalíptico y a largo plazo, pero no descartable. Nos movemos en un ámbito más filosófico.
2. A medida que la automatización avanza (y lo hace muy rápido) habrá menos trabajos disponibles para humanos. Escenario no apocalíptico y más cercano. Se hace necesario pensar en posibles remedios para mitigar su impacto, lo que no es incompatible con aprovechar lo que hay. La inversión en educación, por ejemplo, sería una manera de prepararse para el futuro, aprovechando la oportunidad actual y buscando tener un aterrizaje más suave.
«… máquinas alcancen un nivel de inteligencia muy superior …»… las máquinas no le hace falta ir a consumir al super para distraerse el sabado ni a la disco, ni tienen intereses sexuales, ni tienen porque interesarle conquistar territorios, ni un buen restaurante ni … tendra que ser otro tipo de mente y no lo que tiene el humano que es animal, las maquinas mentales tiene unos tipos de intereses que no podemos llegar a comprender pero no tiene absolutamente nada que ver con las mentes de animales
La cuestión es, si surge en algún momento una inteligencia artificial más o menos generalista que tiene conciencia de sí misma, no parece descabellado pensar que:
1) Tenga objetivos..
2) La preservación de sí misma o de otras IAs sea condición necesaria para alcanzar dichos objetivos
3) Si nos ve como amenaza para 1 o 2 se deshaga de nosotros directamente.
4) Si no somos necesarios para 1 o 2 se deshaga de nosotros indirectamente (daño colateral consecuencia de procurar 1 o 2).
Ya todo eso de como serian inteligencias o consciencias «artificiales» o a partir de mecanismos fabricados o como quieran llamarse, etc, había sido pensado por científicos, filósofos premios Nobel etc antes de la llegada de internet, y recuerdo que la conclusión mas o menos general venia a ser «las inteligencias irían creciendo paulatinamente hacia niveles superiores de información» osea llegarían a distintos planos superiores donde ni el mono ni el humano pueden llegar, no están, ni pintan nada ni tienen nada que aportar …
No acabo de entender tu comentario. ¿Quieres decir, que el tema está más o menos cerrado porque hubo gente que lo discutió hace más de 40 años?
Conoces relational networks y visual interaction networks de deepmind?
O los nuevos avances en atencion?
La IA generalista cada dia esta mas cerca.
Enrique, en tu post dices que “los puestos de trabajo eliminados serán aquellos que se dediquen a tareas estables, en entornos predecibles, con reglas y restricciones muy concretas, y capaces de generar gran cantidad de datos para su análisis”.
Tienes razón, pero como sabes se trata de un proceso continuo. A medida que la tecnología avance, más y más trabajos entrarían en la órbita de esa descripción, y poco a poco los hombres nos iríamos quedando al margen de la maldición bíblica (que no digo que sea malo).
Carecemos de la escalabilidad de las máquinas, por lo que nos adelantarán tarde o temprano en el desempeño de prácticamente todas las actividades. Como resultado de todo lo anterior la búsqueda de la eficiencia será el factor determinante para a la mayoría de tareas.
Por supuesto existirán actividades más propias de humanos (cada vez menos, parece) o en las que se aprecie a la hora de valorarlas el que sean desempeñadas por nuestros semejantes.
Quizá vayamos en el futuro hacia una dualidad de trabajos:
1. Tareas muy humanas, que incluyen la capacidad de empatizar o muy difíciles de mecanizar. Ejemplos: asistencia a gente mayor y otros dependientes (alternativa robótica), terapia física, dentistas (se harán cada vez menos necesarios con soluciones como la prevención, la mejora de dientes, materiales…), etc. Sería de esperar que hubiera una gran cantidad de gente capacitada para desempeñar estos trabajos, lo que llevaría a un hundimiento de los precios.
2. Tareas muy sofisticadas, como la investigación científica, altas finanzas, etc. El problema aquí está en que 1) poca gente podrá desempeñarlas porque requieren una capacidad intelectual superior y 2) la mejora progresiva de la IA/machine learning hará que el criterio 1 sea cada vez más restrictivo.
Existen áreas que emplean a mucha gente, como el marketing o la comercialización, que están basadas en buena parte en explotar sesgos cognitivos y presentar intangibles como elemento de diferenciación de los productos. Lo lógico sería pensar que con el tiempo nos fuésemos librando de esto y nos centrásemos más en el valor tangible de las cosas, pero puedo estar equivocado.
Es perfectamente posible que surjan nuevos trabajos que empleen a mucha gente, pero es muy difícil saber dónde aparecerán. Lo que parece claro es que, con la automatización creciente el peso del capital en la distribución de la renta será cada vez mayor.
Por otra parte, en un mundo con tiempo de sobra habría oportunidades para la investigación y la innovación, el arte y la cultura, la educación, la socialización y el ocio. Cierto es que mucho talento se podría perder en semejante escenario, pero personalmente soy optimista sobre el resultado final.
Termino ya. Como dices, queda mucho por hacer hoy y en los próximos años y décadas: mejoras en la educación, innovaciones por desarrollar y difundir, etc. Pero no está de más empezar a pensar cómo van a ganarse la vida las generaciones futuras (mucha gente mayor, por cierto). ¿Cómo funcionaría una economía y una sociedad con enormes excedentes de tiempo disponible? Coincido con GORKI, KRIGAN, y creo que también contigo en que la renta básica universal (RBU) es una propuesta que vale la pena estudiar.
¿Y si directamente ponemos a trabajar lo que tenemos y vemos resultados a estos niveles de capacidad? Yo de estos temas siempre me surge la idea del Ansible y las consecuencias del mismo que muestra Orson Scott Card en sus libros. La capacidad de comunicación instantanea en cualquier punto del universo, que acaba tomando conciencia. O del tipo droide de star wars. Legiones y/o enormes aparatos que realizan trabajos. Este punto último me resulta interesante dadas las aplicaciones a corto plazo. Sigo viendo impensable, para los niveles tecnológicos que veo, que la construcción y mantenimiento de vías no esté automatizada. O por lo menos con unos estándares que permitiesen una mayor automatización.
Hagamos droides que nos provean ;)