A poco que sigas las noticias sobre el progreso y las posibilidades de la inteligencia artificial, es fácil entender que no solo es una tecnología a la que, después de décadas de historia, le ha llegado su momento, sino también ser consciente del importantísimo papel que va a jugar en el futuro a todos los niveles.
Por otro lado, ser consciente de ello no implica necesariamente ser capaz de hacer nada al respecto. Por mucho que nos repitan que la inteligencia artificial va a ser muy importante en el futuro y que aquellos que la entiendan tendrán importantes ventajas de cara al mismo, solo unas pocas personas se ven a sí mismos capaces de formarse en el tema, mientras que la mayoría se ven como simples usuarios. Compañías que fueron capaces de ver rápidamente la relevancia de la inteligencia artificial optaron, como en el caso de Google, por ambiciosos programas de formación internos capaces de hacer llegar ese conocimiento a un porcentaje lo más amplio posible de su plantilla, en la confianza de que únicamente alcanzando una masa crítica razonable podría aspirarse a convertir la inteligencia artificial en un elemento fundamental de la estrategia de la compañía.
¿Puede el ejemplo de Google aplicarse a todo un país? Finlandia cree que sí, y se ha propuesto formar a un porcentaje significativo de su población en inteligencia artificial, en la esperanza de que algo así podrá contribuir a la generación de un ecosistema que aplique ese conocimiento a una amplia gama de disciplinas y pueda mejorar la competitividad futura del país. La idea no es crear ingenieros capaces de convertir al país en un líder en el desarrollo de inteligencia artificial, un papel que el ministro de economía, Mika Lintilä, considera que, por escala y volumen de inversión, pertenece a los Estados Unidos o China, pero sí tratar de ocupar el nicho del liderazgo mundial en aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial, diseñadas o ideadas por personas de todo tipo de disciplinas.
¿Cómo se pone en marcha un plan de este tipo? Tomando un curso de acceso universitario gratuito de introducción a la inteligencia artificial, «Elements of AI«, trabajando para convertirlo en una página en la que se eliminan los elementos que harían necesarios conocimientos de programación, y poniéndolo a disposición de todos los ciudadanos. Para popularizarlo, se creó un desafío implicando a las compañías finlandesas más grandes, y con la meta de conseguir que el 1% de la población del país tuviese una formación básica en inteligencia artificial.
La respuesta de las compañías fue positiva: algunas lo ofrecieron de manera limitada a parte de su personal, otras a toda su plantilla. Además, el curso empezó a adquirir cierta tracción propia entre el público en general, que aumentó cuando, en la graduación de la primera promoción, fue el presidente del gobierno, Sauli Niinistö, quien presidió el evento. A partir de ahí, el pasado noviembre se lanzó una versión del curso en finlandés para tratar de incrementar su llegada a capas de la población que pudiesen encontrarse menos cómodas en inglés, y se continuó con la promoción del curso.
Finlandia fue el primer país del mundo en diseñar, en 2017, una estrategia para un futuro dominado por la inteligencia artificial, y ha seguido trabajando en el desarrollo de esta estrategia con alianzas con sus vecinas Suecia y Estonia, y con informes destinados a tratar el posible impacto de la tecnología en todo tipo de compañías, con la idea de despertar en ellas la inquietud con respecto al futuro, e incluyendo también elementos de transformación digital.
Obviamente, no tengo los detalles de la implementación del plan y es perfectamente posible que se me escapen detalles que, sobre el terreno, hayan tenido su importancia o hayan podido generar algún tipo de polémica. Pero la actitud, la proactividad y la extensión del uso de recursos educativos a la totalidad de la población me parece que constituyen un ejemplo muy interesante de lo que un gobierno informado y preocupado por el impacto de este tipo de tendencias tecnológicas imparables puede hacer para tratar de mejorar el papel de su país en la economía mundial a todos los niveles. a ver si cunde el ejemplo.
This post is also available in English in my Medium page, “Let’s hope other nations follow Finland’s lead in educating us all about AI and creating ecosystems«
La máquina de jugar de Google Alphazero vuelve a asombrar. ¿Habéis oído hablar los nuevos resultados?
Esta vez han respondido a las quejas de los críticos y la máquina de Alphabet sigue siendo igual de eficaz contra su principal oponente en ajedrez: Stockfish. Incluso aunque le den «un décimo» del tiempo que a su oponente. O aunque ambos jueguen con libros de aperturas históricos.
https://eltamiz.com/elcedazo/2019/01/05/nuevos-datos-sobre-alphazero-un-avance-muy-significativo-en-la-inteligencia-artificial/
Y manteniendo su esencia. Aprendiendo a jugar enfrentándose con ella misma.
Precisamente mandé yo ese enlace a Meneame esta semana y llegó hasta portada allí y todo.
Muy interesante, sobretodo algunos detalles.
Vuelvo a repetir que «Inteligencia Artificial» es un «concepto maleta» es decir que no se sabe lo que contiene, hasta que se abre.
Cualquier aparato automático, cuyo funcionamiento depende de las circunstancias, contiene en su interior una Inteligencia Artificial, Por ejemplo, cualquier automatismo del tipo, «si hace viento recoge el toldo·» o «si la temperatura baja de Xº C, enciende la resistencia» contiene una IA. En este sentido la IA es algo común en la vida diaria y la domina cualquier programador que sepa utilizar la función IF.
Sin embargo, supongo que en este artículo no se habla de ese tipo de control de automatismos, si no de algo más complejo.
¿Como qué? – Enrique Dans no lo especifica.
Por ejemplo, yo he programado una guía para adquisición de suministros del tipo. Just-In-Time, (aunque mas modesta que la que utiliza la Industria del Automóvil), que tenia en cuenta los consumos en años anteriores, la temporada en la que estábamos, las existencias, los pedidos pendientes y el crecimiento del consumo de esas referencias. También he realizado unas recomendaciones de material de repuesto que se tenían que llevar los técnicos en reparaciones en función de la avería estimada de los aparatos, en función de las listas que anteriormente se habían realizado a mano por los técnicos y de las facturas que se hicieron a los clientes. También hice un programa que «traducía» los programas fuentes de RPG a programas fuentes de COBOL.
¿Esto se aproxima mas a la IA que predica Edans?. – Pues posiblemente si, pero pese haberlo diseñado yo, no me considero «experto en IA», sino experto en la «gestión administrativa de las empresas». Yo creo, que cualquier buen programador puede hace IA, si alguien le da el análisis de lo que hay que hacer, y ese alguien, mas que experto en IA, tiene que ser experto en la materia a analizar,
No puedo creer que se haga un programa de jugar al Ajedrez, por expertos en IA , sino por expertos en Ajedrez, que dicen lo que hay que hacer, para que luego los programadores lo codifiquen. Dudo que se necesiten expertos en una IA genérica, como dudo que los que diseñaron los programas de Ajedrez sean capaces de diseñar los programas de conducción automática, de descubrimiento de nuevas moléculas de proteínas, o de cualquier problema complejo y especializado.
Muestra de ello, es que Apple que se quiere meter en el análisis de cardiogramas, contrata a busca 50 médicos , y no 50 expertos en IA.
Apuesto a que E.D. se refiere al Deep Learning y sinonimos que tan de moda y tan relevantes y «raros» nos parecen.
aunque estaría bien que lo detallara, tambien habrá que revisar esos enlaces de Finlandia y Google para ver de que hablan exactamente.
Apuesto que puede estar relacionado con AlphaZero y noticias como la que comparte TORONJIL.
solo es una apuesta…
Volvemos al «concepto maleta» entre un programa de ajedrez y uno de reconocimiento de caras, hay proporcionalmente tanta distancia, como la que puede haber entre un programa para jugar al parchís y uno para jugar al ajedrez.
En un juego de ajedrez todo esta reglamentado estrictamente, Los combinaciones de movimientos posibles serán millones y millones y tendrás que encontrar un algoritmo, que selecciones de todos los posibles, solo las más prometedoras paras su estudio, pero todo está reglamentado. Pero en el reconocimiento de caras, está todo muy indefinido.
Por ejemplo, para un humano occidental, todos los chinos nos parecen iguales y evidentemente eso a los chinos no les pasa. Pues si ya lo tenemos poco claro nosotros, ni te cuento lo que le ocurre a una máquina.
Una máquina, primero tiene que discernir que lo que ve es una «cara», y luego reconocerla, pero solo distinguir que es una cara ya es muy difícil porque puede estar de frente, de perfil, o mirando al suelo y eso cambia todas las distancias antropomorfas en una cara, y además puede haberse maquillado los ojos, o haberse cortado el pelo, llevar lentillas de colores, o gafas, o bufanda, o este bostezando, o haciendo una mueca y seguirá siendo una cara, pero también parecerá una cara, una careta, un anuncio de una película en la pared, o una calabaza de Halloween, o la cara de un mono, que no son caras, pero lo parecen . Es tan difícil saber localizar caras en una fotografía como descartar cosas que parecen caras y no lo son.
Yo de machine learning, hice en LOGO hace años, por distracción, un insecto que evolucionaba con el paso del tiempo y un «mundo ecológico» formado por peces algas y tiburones que nunca pude mantener estable, pero era porque lo hacia en un PC y no podía jugar contra él, como en la «machine learning» por carecer de la suficiente velocidad de cálculo para encontrar por tanteo las velocidades de depredación, reproducción, esperanza de vida y habilidad en la caza, que lo hiciera estable, pero con tiempo lo hubiera conseguido,
Ahora bien, si me dicen que separe las fotos que tienen una jirafa, (y lo pongo fácil), no habría sabido por donde empezar, pero dudo que en el futuro sea necesario que muchos sepan hincar el diente en tal tipo de cosas.
Creo que el matiz que se escapa en tu comentario, es que la IA debe ser capaz de aprender por sí misma, sin que el programador le indique explicitamente lo que debe hacer en cada caso (o en una combinación de situaciones).
Los programadores no tienen que ser buenos jugadores de ajedrez, si no tener normalizado, un conjunto de datos sobre partidas de ajedrez, para que se pueda entrenar a la máquina de IA con ellos. Además deberán conocer la naturaleza de esos datos y como se combinan entre sí, para configurar los parámetros de la IA (bien sea red neuronal, bayesiana, o de otro tipo).
Absolutamente de acuerdo contigo . En una aplicación hay dos tipos de participantes, los programadores, que escriben el código para que un su conjunto formen una los algoritmos que serán los que actúen y otras personas, que son los llamados analistas, que han de definir cual son los datos de entrada y como se opera en los algoritmos con ellos, para que produzcan los resultados..Los analistas son los que tienen que entender de ajedrez, y mucho, para definir los algoritmos que controlabn el juego de las piezas.
Esos algoritmos tiene incluidos una serie de parámetros de ponderación y esos parámetros son los que se afinan. poniéndolos a jugar unos contra otros, en donde el contrario es una copia donde se cambia aleatoria un poco el valor de un parámetro, El que gana vuelve a jugar con un «gemelo» al que se le cambia aleatoriamente otro parámetro, de modo que después de millones de juegos se da con el mejor de todos ellos.
Me gusta eso del «concepto maleta» que indica Gorki. Y añadiría un pequeño problema sobre las maletas macroscópicas «que se pueden abrir». No llega con ser muy buen técnico en algo, si luego, como pasa con la «caja del gato de Scrhöndinger», tenemos que funcionar sin poder abrirla. Hay mucho lanzado (entre técnicos y científicos) que se olvida de esa premisa.
No deja de ser un motivo por el que luego sale Frankenstein.
Ojo, el «concepto maleta» no es mio, sino que procede de la lingüistica, y se utiliza para definir conceptos que no se sabe exactamente lo que definen, hasta que no se aclaran por el contexto. Por ejemplo al hablar de «cultura» podemos referirnos al nivel de formación de un individuo, o al conjunto de conocimientos, costumbres y creencias, de un determinado pueblo, en una determinado periodo de la historia.
Excelente artículo Enrique. Sin duda interesante la iniciativa del gobiernos finlandés. Confiemos que también contribuya que la inteligencia artificial se ponga al servicio de la sociedad. No olvidemos que la piedra angular en la que se apoya, es el manejo de ingentes cantidades de datos, que son susceptibles de ser utilizados en el entrenamiento de los sistemas. Hasta ahora, a los que mejor les va es a los gigantes de Internet, o al gobierno chino, que puede manejar los datos de sus ciudadanos con total impunidad, para cualquier propósito.
En realidad los «programadores» de AlphaZero no necesitan conocer mucho de ajedrez. Solo tienen que «enseñar» a la «red neuronal» las reglas del juego, lo cual no es muy difícil. Y dejarle competir contra sí misma durante miles de partidas. Cada conjunto de unos pocos miles de partidas, la máquina más exitosa se consolida como «Mejor jugador». (Como muy bien explica Macluskey en el enlace en #001). (Sí, yo también me topé con él en meneame :-))
Los autores utilizan el mismo método para «enseñar a jugar» extraordinariamente bien (mejor que cualquier otro ente, humano o máquina) al Shogi ó al Go. Y tampoco necesitan saber jugar, solo las reglas de cada juego. Las variaciones con respecto al ajedrez son mínimas y sólo consisten en «enseñar las nuevas reglas» a la red neuronal.
Eso sí, para que este método funcione necesitamos juegos con información perfecta: en los que no haya elementos ocultos durante el juego, y en los que no haya cabida al azar (pirulis, dados, etc.)
El parchís no pertenece a este tipo porque existe el azar: los dados. El mus tiene azar (el orden de las cartas una vez barajadas) e información oculta: las cartas del oponente.
Silenciosamente la IA evoluciona rápidamente pero no existe legislación para regular su manejo, el proyecto filandés no basta necesita toda una base legislativa para que IA no cause conflictos de interés respecto en todas las áreas antiguamente «sólo para humanos» (empezando por los vehículos autónomos e ir ampliando conforme IA sea adoptado en más áreas); conforme la sociedad tenga IA caminando en nuestras calles necesitamos la garantía de que los sistemas con inteligencia artificial sean regulados con marcos normativos igual que los humanos.