Inteligencia artificial, machine learning, Industria 4.0, a debate durante la primera jornada del ciclo de conferencias Mar De Datos 2016, organizado por el Espacio Fundación Telefónica.
La cuarta edición de “Vivir en un Mar de Datos”, un ciclo de conferencias con el que Fundación Telefónica da voz al conocimiento en torno al Big Data, ha tenido como protagonista a la inteligencia artificial y a otros conceptos asociados como Machine Learning e Industria 4.0.
Con todas las butacas del auditorio ocupadas, Rosa María Sainz Peña, Gerente de Proyectos Editoriales y Explotación de Fundación Telefónica, abrió el evento con una declaración de objetivos para #MarDeDatos2016, que ponía el foco en la idea de que vivimos un momento histórico en la aplicación práctica de tecnología y conceptos como inteligencia artificial e Industria 4.0: “La evolución tecnológica es vertiginosa e imparable”.
Según Ramón López de Mántaras, Director y Profesor de Investigación del Instituto de Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), “vivimos en un mar de datos, pero lo importante es vivir en un mar de conocimiento. Pero pasar de datos a conocimiento es complicado”. En este contexto, su mensaje se centró en la distinción entre los procesos de datos con técnicas estadísticas y los sistemas inteligentes. “Para que nos acerquemos a una inteligencia de verdad, no a la que tenemos en estos momentos, hay que dar un paso para que los sistemas inteligentes conozcan y sepan, y no solo manipulen datos. Esto es un paso fundamental para pasar de esa inteligencia artificial débil hasta sistemas realmente inteligentes”. Un largo camino por estudiar para llegar a ese punto donde los sistemas sean lo que los humanos consideramos realmente inteligentes. Como ejemplo, Reed Hastings, CEO de Netflix, que afirmó que “pasaba del Big Data porque los análisis automáticos no superan al instinto humano”.
Sobre si debemos o no dotar de autonomía absoluta a una máquina, Ramón López comentanba: “Hay que tomar la posición de ajedrez centauro. El binomio persona/máquina jugando ajedrez es mejor que cualquiera de ellos por separado. Habría que mantener al “human in the loop”, la persona tiene que estar implicada siempre en el proceso”.
La inteligencia artificial tiene un espacio reservado dentro de Telefónica Open Future como remarca Javier Placer, CEO de Telefónica Open Future. De hecho, Open Future busca el talento aplicando una política de sentido común en base a la dotación de herramientas e inversión. Tras cuatro años financiando startups, en noviembre de 2015 Open Future superó la cifra de 100.000 proyectos, entre los que destaca “Preseries” de BigML. Un producto que ya tiene clientes y que analiza automáticamente las probabilidades de que un equipo de trabajo tenga éxito o no. En definitiva, se trata de utilizar la máquina para complementar nuestras decisiones, tal y como sucede con la posición del ajedrez centauro.
En este contexto, Javier Placer añade su visión sobre el proceso actual de la inteligencia artificial: “La veo en todas partes, pero es muy importante entender que la mayoría de la gente no comprende la cantidad de iteligencia artificial no autónoma que está detrás de toda su vida. Un claro ejemplo son los semáforos. De hecho, la inteligencia artificial va a ir mucho más allá. Va a ser muy importante en educación y en otros ámbitos como en las inversiones, porque se van a optimizar mucho mejor las decisiones y dónde llevarlas a cabo”.
Otro de los aspectos sobre los que puntualiza Javier Placer es en el hecho de llamar al “Machine Learning” por su traducción al castellano: “Máquina Aprendiente”. Y es que, desde el punto de vista de la interacción, todos los sistemas están en inglés, y hay que pensar en el billón de potenciales usuarios que hablan en español. Por eso, en su opinión, es el momento de la interacción en español, pues es una herramienta básica para el futuro.
Javier Placer, continuó haciendo un recorrido sobre el estado actual del Machine Learning y de los cambios que se van a producir en este campo: “La capacidad de computación, el acceso a datos junto con la nube, es la gasolina que nos ha permitido que el Machine Learning sea algo que podamos empezar a utilizar, y que hace cuatro o cinco años era un sueño”. “No hay que asumir que en algún momento va a haber autonomía por parte de las máquinas, si no que se trata de un complemento a nuestro trabajo diario”.
Sobre la evolución del Big Data, según el CEO de Open Future, ya no se habla de Big Data ni de transformación de datos. Hay análisis de la información, y se ha conseguido que hasta cierto punto se haya entendido que machine learning e inteligencia artificial son sinónimos. “Hace diez años se hablaba de que la gasolina del futuro eran los datos. Creo que el Big Data va más allá del uso mecánico que se hace de ellos. Es más un tema filosófico y político, en el que hay que tener en cuenta de quién son los datos y para qué se usan.
