Plan

  1. La tecnología
  2. Ciencia de datos
  3. Preguntas

La tecnología

Definición inicial

Una manera de entender qué es la inteligencia artificial es la siguiente: es una propiedad de sistemas artificiales tales que constituyen inteligencia.

¿Qué es la inteligencia?

Philip Jansen et al. definen la IA como «la ciencia y la ingeniería de máquinas con capacidades que se consideran inteligentes según los estándares de la inteligencia humana» (2018, pág. 5).

Problemas:

  • ¿por qué inteligencia humana?
  • ¿es posible ser considerado inteligente sin ser inteligente?

Dentro de las ciencias cognitivas, hay un ejemplo muy conocido que es usado para mostrar que es posible considerar que la presencia de una conducta inteligente sin que en realidad la haya.

Cuando llega el momento de poner huevos, la avispa Sphex construye una madriguera con ese propósito y busca un grillo al que pica de tal manera que lo paraliza pero no lo mata. Arrastra el grillo hacia la madriguera, pone sus huevos junto a él, cierra la madriguera, luego vuela lejos, sin volver nunca. Con el tiempo, los huevos eclosionan y las larvas de la avispa se alimentan del grillo paralizado, que no se ha descompuesto, habiendo sido conservado en el equivalente de una congeladora para avispas. A la mente humana, una rutina tan elaboradamente organizada y aparentemente con propósito transmite un sabor convincente de lógica y consideración, hasta que se examinan más detalles. Por ejemplo, la rutina de la avispa es llevar el grillo paralizado a la madriguera, dejarlo en el umbral, entrar para asegurarse de que todo esté bien, salir y luego arrastrar el grillo adentro. Si, mientras la avispa está dentro haciendo su inspección preliminar, el grillo se mueve unos centímetros, la avispa, al salir de la madriguera, llevará el grillo de vuelta al umbral, pero no adentro, y luego repetirá el procedimiento preparatorio de entrar en la madriguera para verificar que todo esté bien. Si nuevamente el grillo se mueve unos centímetros mientras la avispa está dentro, una vez más la avispa moverá el grillo hasta el umbral y volverá a entrar en la madriguera para una última revisión. La avispa nunca piensa en arrastrar el grillo directamente adentro. En una ocasión, este procedimiento se repitió cuarenta veces, siempre con el mismo resultado. (Wooldridge, 1963, pp. 82-83)

Sin embargo, sí parece que la meta de la IA es alcanzar capacidades similares a las humanas y, posiblemente, una inteligencia general de tipo humano.

Nacimiento de la IA

Conferencia Dartmouth 1956

Proponemos que se realice un estudio de inteligencia artificial de 2 meses y 10 personas durante el verano de 1956 en el Dartmouth College en Hanover, New Hampshire. El estudio procederá sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje u otra característica de la inteligencia puede ser descrito de manera tan precisa que una máquina pueda simularlo. Se intentará encontrar cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas actualmente reservados para los humanos y se mejoren a sí mismas. Creemos que se puede lograr un avance significativo en uno o más de estos problemas si un grupo cuidadosamente seleccionado de científicos trabaja juntos en ello durante un verano.

¿Para qué construir inteligencia artificial? ¿Cuál es la finalidad, el objetivo, la meta?

  • ¿Quiere saber cómo funciona una casa? Intente construir una. En el proceso de construir una vivienda, se puede ver cómo funciona el cableado eléctrico, los tubos de agua y el drenaje, cómo se soporta el techo sobre las columnas y paredes estructurales y cómo las diferentes partes de la casa tienen un rol qué cumplir dentro de la construcción completa
  • ¿quiere saber cómo funciona un motor? Intente armar uno. Al construirlo se pueden apreciar los roles de la inyección de combustible, el movimiento de los pistones y la creación del movimiento.

¿quiere saber cómo funciona la mente humana? Bueno …. ¿construimos una?

IA Fuerte (o general): " capaz de llevar a cabo cualquier tarea cognitiva que puedan realizar los humanos"

IA débil (o estrecha): " solo puede operar en ámbitos específicos como el ajedrez, la clasificación de imágenes, etc. "

Inteligencia artificial es un nombre que se usa para hablar de una variedad de tecnologías que buscan diseñar y crear máquinas con exactamente las mismas capacidades mentales que los seres humanos.

Se trata de hacer un computador que tenga:

  • Consciencia y autoconsciencia
  • racionalidad
  • capacidad para amar
  • temor de la muerte
  • todo el espectro de las emociones humanas
  • empatía y toda la gama de experiencias y vivencias de las personas humanas.

Así visto, el proyecto de la inteligencia artificial es la creación de una persona artificial.(Frankenstein, Golem, ExMachina, )

Pero “Inteligencia artificial” también es el nombre que se usa para una variedad de tecnologías que buscan diseñar y crear máquinas con un comportamiento que PARECE emular el comportamiento humano en ALGUNOS aspectos. Se trata de hacer un computador que parece Tomar decisiones inteligentes,

  • Caminar como humano
  • Escribir artículos de periódico
  • Componer canciones y música

Este proyecto de la inteligencia artificial consiste en la creación de máquinas cuyo comportamiento dé la apariencia de ser como el de una persona en ciertos aspectos.

A la base de la diferencia entre los dos proyectos está la cuestión de la diferencia entre parecer una persona y genuinamente ser una persona, entre meramente tener la apariencia de ser y genuinamente ser una persona.

La filosofía occidental ha tratado el tema de la diferencia entre SER y PARECER desde sus orígenes. Discusiones filosóficas profundas, elaboradas y delicadas han sido cuidadosamente escritas y estudiadas por milenios, con los filósofos respondiendo a las maneras en que sus propias circunstancias históricas son interpeladas por esta espinosa cuestión.

Pero también se puede entender con una torta:

Keith Frankish y William Ramsey reconocen la conexión con la filosofía, subrayan la multidisciplinariedad de la IA y combinan los aspectos científicos y tecnológicos cuando definen la IA como «un enfoque multidisciplinar para la comprensión, modelado y reproducción de la inteligencia y los procesos cognitivos mediante el uso de varios principios y dispositivos computacionales, matemáticos, lógicos, mecánicos e, incluso, biológicos» (2014, 1).

Como tecnología, la IA puede adoptar varias formas y normalmente es parte de sistemas tecnológicos más amplios: algoritmos, máquinas, robots,etc). Ejemplos?

Los sistemas de IA pueden adoptar la forma de un software que funciona en la web (por ejemplo, bots de chat, motores de búsqueda, análisis de imagen), pero también puede estar integrada en aparatos físicos como robots, coches, o en aplicaciones del «internet de las cosas» . Ejemplos?

Aplicaciones

  • ¿Quiere mejorar las ventas en su empresa? Utilice inteligencia artificial para llegar a sus clientes de manera más directa y eficaz. (Pero: La inteligencia artificial puede tomar un incentivo económico por encima de todo y enfocarse completa y únicamente en la producción a toda costa y dirigir todas sus energías y esfuerzos a la producción. )

  • ¿Busca la cura para el cáncer? Utilice IA para identificar de manera rápida y eficaz las células cancerígenas y poder empezar el tratamiento adecuado. (pero: La inteligencia artificial puede empezar seleccionando células cancerígenas y terminar emprendiendo un proyecto de eugenesia que acabe con buena parte de la humanidad en búsqueda de un ser humano “más saludable”. Sin sentido, sin límites, hasta que toda enfermedad se haya eliminado, junto con todo organismo que la padecía.)

  • ¿Quiere mejorar la educación? Un modelo de predicción diseñado por IA le ayudará a poder determinar los alcances y límites de los estudiantes.(pero: Un modelo de predicción diseñado por IA le ayudará a poder determinar los alcances y límites de los estudiantes y seleccionar aquellos que más la necesitan como menos rentables y excluir a la parte de la sociedad que más necesita de la educación. Sin sentido, sin límites, hasta que todo estudiante rinda un 100% o pierda la oportunidad de estudiar.)

  • ¿Quiere mejorar los problemas de movilidad de su ciudad? Con vehículos autónomos dirigidos por IA lograremos que las calles sean más seguras al disminuir el error humano.(pero: Con vehículos autónomos dirigidos por IA que ante la posibilidad de atropellar a un transeunte o estrellarse contra un árbol, podemos tener máquina que no dude ni un segundo en sacrificar la vida del transunte. O quizá no dude en sacrificar la vida del ocupante del vehículo. Los humanos podemos hacer una o la otra, dependiendo de nuestro carácter moral; pero sorprendería que no hubiese ni un momento de duda o de inquietud ante esta posibilidad. Sin sentido, sin límites, hasta que todo pensamiento y consideración ética sobre casos de riesgo sea eliminada.)

a veces, la IA no es visible. Esto ocurre, en primer lugar, porque se ha convertido en una parte que ya está engranada en nuestra vida cotidiana. La IA se usa a menudo en aplicaciones nuevas y llamativas como AlphaGo. Pero no debemos olvidar que la IA ya impulsa plataformas de redes sociales, motores de búsqueda y otros medios y tecnologías que se han convertido en parte de nuestra experiencia de la vida cotidiana.

la IA no tiene que ver solamente con la tecnología, sino también de lo que los humanos hacen con ella, cómo la usan, cómo la perciben y la experimentan, y cómo la integran en entornos sociotécnicos más amplios.

Ciencia de datos

Varias de las cuestiones que revisaremos tienen que ver con la manera en que se entienden y usan los macrodatos (bigdata). Por el momento, podemos usar la caracterización de los macro datos en términos de las 3 Vs: volumen, variedad y velocidad.

El aprendizaje automático está basado en la estadística: es un proceso estadístico. Puede usarse para varias tareas, pero la tarea subyacente es a menudo el reconocimiento de patrones. Los algoritmos pueden identificar patrones o reglas observando conjuntos de datos y utilizar estos patrones o reglas para explicarlos y hacer predicciones.

Los científicos solían crear teorías para explicar datos y hacer predicciones; en el aprendizaje automático, los ordenadores crean sus propios modelos que encajan con los datos. El punto de partida son los datos, no las teorías. En este sentido, los datos dejan de ser «pasivos» y pasan a ser «activos»: son los «datos mismos los que definen lo que hacer a continuación» (Alpaydin 2016, 11)

Definiciones

  • Entrenamiento supervisado (se dan las categorías para organizar los macrodatos)

  • Entrenamiento sin supervisión (las categorías emergen del procesamiento de los macrodatos)

  • El aprendizaje por refuerzo requiere que se indique si el output es bueno o malo.

  • Bigdata: Todos producimos datos derivados de nuestras actividades digitales, por ejemplo, cuando usamos las redes sociales o cuando compramos productos online. Estos datos son de interés para los actores comerciales, pero también para los gobiernos y los científicos. Nunca la recogida, el almacenaje y el procesamiento de datos habían sido tan sencillos para las organizaciones (Kelleher y Tierney 2018).

Sin los programadores ni los científicos de datos, la tecnología, simplemente, no funciona. Además, la experiencia humana y la de la IA a menudo se combinan, por ejemplo, cuando un médico acepta una terapia contra el cáncer sugerida por una IA, pero también por su experiencia y su intuición de especialista. Si se deja fuera la intervención humana, las cosas pueden salir mal, carecer de sentido o, simplemente, resultar ridículas.

Correlaciones espúreas:

http://www.tylervigen.com/spurious-correlations

Aplicaciones de la ciencia de datos:

Preguntas

Generalidades y Reflexiones

  1. Ambiguedad en la definición de inteligencia.
  2. ¿Cómo mitigar el impacto negativo de la IA?
  3. Aunque el artículo destaca la integración de la inteligencia artificial (IA) en nuestras vidas cotidianas y sus implicaciones éticas, no profundiza lo suficiente en cómo estas tecnologías podrían amplificar las desigualdades existentes o crear nuevas formas de exclusión social.

Impacto Social y Laboral de la IA

  1. ¿Qué podemos hacer para minimizar el impacto negativo de la automatización en nuestro trabajo? ¿Cómo podemos crear políticas que ayuden a los trabajadores a realizar una transición fluida hacia el uso de IA?
  2. ¿Qué tan conscientes somos de la posible desigualdad social que podría generar el uso de la IA?
  3. A quien esta afectando de manera negativo la IA, si se concibe como una tecnología complementaria y que ayuda al día a día de los seres humanos?

Privacidad y Protección de Datos

  1. ¿Qué leyes y regulaciones de privacidad se deben implementar para proteger los datos personales obtenidos y utilizados por los sistemas de inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones que involucran vigilancia y reconocimiento facial?
  2. ¿Qué medidas éticas y legales se pueden implementar para proteger la privacidad de los datos en el contexto de la inteligencia artificial y evitar posibles violaciones de la autonomía y la intimidad de las personas?
  3. La recolección y tratamiento de aquellos grandes volúmenes de datos, puede poner en riesgo la privacidad de las personas y/o entidades dueñas de los datos. Por lo tanto, para el abordaje de este tema se debe recurrir al desarrollo e implementación de fuertes medidas de seguridad para proteger la privacidad de los usuarios en el entorno digital.

Sesgos y Equidad en la IA

  1. ¿Cuáles son las estrategias que se pueden adoptar para detectar y suprimir los sesgos entre los algoritmos de IA, garantizando una toma de decisiones justa e igualitaria?
  2. ¿Qué medidas se pueden tomar para mitigar los sesgos y discriminaciones que podrían ser amplificados por la integración invisible de la IA en diversas tecnologías?
  3. Pueden existir sesgos en algoritmos de IA, ya que los algoritmos pueden tomar decisiones críticas, como la aprobación de préstamos, la selección de candidatos laborales o la asignación de servicios públicos, basándose en patrones y correlaciones presentes en los datos históricos, que pueden reflejar desigualdades y discriminaciones sociales. Esta situación puede llevar a resultados injustos y discriminatorios, afectando desproporcionadamente a grupos minoritarios y vulnerables.

Ética y Gobernanza de la IA

  1. Ante el crecimiento acelerado de la IA, ¿Qué estrategias se están promoviendo para el cuidado de los posibles dilemas éticos que esto podría tener en la medida en que los datos podrían ser usados para malas intenciones (Biopolítica, Biopoder)?
  2. ¿Cómo pueden las organizaciones y los gobiernos colaborar para establecer estándares éticos comunes en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial a nivel global?
  3. ¿Cuál es el papel de la transparencia y la rendición de cuentas en la gobernanza de la inteligencia artificial para prevenir posibles abusos y garantizar la confianza del público?
  4. ¿Cómo garantizar que la interdependencia tecnológica de la IA con otras tecnologías no diluya la responsabilidad ética de la IA en la toma de decisiones y en su impacto?

Sostenibilidad y Consumo de Recursos

  1. La implementación y operación de sistemas de IA requieren una cantidad significativa de recursos computacionales, lo que conlleva un alto consumo de energía. Esto contribuye al aumento de la huella de carbono y plantea desafíos relacionados con la sostenibilidad medioambiental.

Futuro y Limitaciones de la IA

  1. Al integrarse en tantos campos y al facilitar la vida del ser humano ¿Llegaremos a un punto donde debamos suspender el uso de la IA?
  2. Puede la IA funcionar sin ayuda de los seres humanos?
  3. Cómo se complementan la tecnología y la ciencia de datos para lograr una Inteligencia Artificial eficiente y autónoma desmintiendo el apartado que solo los humanos pueden aprender debido a su cognición real?
  4. Pueden las tareas cognitivas dadas a la TA superar imprevistos humanos/naturales desconocidos hasta el momento por los mismos humanos?

Para la próxima semana

El descubrimiento del excedente conductual.

Shoshana, Z. (2020). La era del capitalismo de la vigilancia. La lucha de un futuro humano frente a las nuevas fronteras del poder. Barcelona: Paidós. Cap 3