Inteligencia artificial: ¿Es realmente inteligente?

Inteligencia artificial: ¿Es realmente inteligente?

Si se define la inteligencia artificial como un modelo de inteligencia humana en una máquina, entonces no existe, ni ahora ni en los días por venir. Lo que sí tenemos son sistemas computacionales cada vez más rápidos, mal denominados de inteligencia artificial.

Esta denominación equivocada es un problema si pensamos en que pronto la inteligencia artificial podrá reemplazar gran parte del trabajo que la gente realiza hoy en la industria, y hacerlo mucho mejor y más barato. Se trata claramente de una traslación directa de la tecnología digital a la toma de decisiones y a los resultados del negocio y es fácil ver la razón por la que esta idea apetece a inversores, empresas y a muchos más, y probablemente explique gran parte del interés actual en inteligencia artificial.

Pero no es tan así… Lo que sí podría llegar a ofrecer, y potencialmente aportar mucho más valor a empresas, gobiernos y personas, es un software diseñado para ayudar a las personas a realizar mejor su trabajo. Se lo podría denominar un software centrado en expertos.

Por ejemplo, la industria de petróleo y gas podría beneficiarse mucho más si llegara a disponer de un software capaz de respaldar la toma de decisiones, y no gastar tanto esfuerzo y recursos para concretar el sueño de tener sistemas de inteligencia artificial que muestren una inteligencia similar a la humana.

El factor más importante para que un software pueda ayudar a las personas a realizar sus tareas es que el software esté ‘modelado’ en base a cómo trabajan realmente las personas. Y esto no es tan fácil. Tomemos, por ejemplo, la tarea de un programador que, probablemente, trate de hacer coincidir lo que está programando con la oferta y la demanda; determinar cuánto tardan las tareas en completarse y los intervalos necesarios entre tareas; comprender las interacciones involucradas; analizar en detalles el cronograma; estar enfocado en algún tipo de objetivo, sea de confiabilidad o reducir costos; tener en cuenta posibles desviaciones. Una herramienta de programación de software debe atender todos estos aspectos.

El software para la toma de decisiones no necesariamente tiene que ser analítica o machine learning, sino que sólo podría encargarse de proveer los datos correctos en el momento adecuado. Pero la analítica o el machine learning son de gran utilidad a la hora de construir modelos de cómo trabaja un sistema complejo, detectar patrones en grandes cantidades de datos, clasificar documentos o lo que sea en caso de información demasiado abundante como para que pueda ser manejada por una sola persona.

Por ejemplo, volviendo a la industria de petróleo y gas, un software centrado en expertos debe servir para comprender geología, obtener información de la biblioteca de datos subsuperficiales de la empresa, organizar viejos documentos, buscar información, modelar sistemas de petróleo, lograr una mejor comprensión de los registros de perforación, gestionar mejor la producción, verificar el estado de las barreras de seguridad, trabajar con datos de sensores complejos, comprender equipos complejos, comprender operaciones complejas en alta mar, usar la realidad aumentada para monitorear operaciones y lograr ciberseguridad. Hay mucho valor en todo esto.

 

Preparado en base a una presentación de Roger Schank, científico informático de la Universidad de Yale.

Modificado por última vez en Jueves, 07 Enero 2021 15:07
© 2018 Editorial Control. Desarrollado por Estudio Pionero.