La Mesa TIC, martes 9 de mayo

EC —¿Desde cuándo existe el concepto de inteligencia artificial?

AP —Antes del 50 ya se empezaba a hablar de eso, con una ambición de ciencia ficción. No al punto de que una máquina reconociera una cara, una letra, sino de que se comportara como un humano en todos sus aspectos, en todos sus procesos cognitivos y emocionales.

EC —¿Y desde cuándo es realidad?

AP —Allá por el 60 y pico ya se hicieron los primeros robots conversacionales.

¿? —Sí, con grandes mejoras.

AP —Entre los 80 y 90. Pero hay un tema que está dentro de inteligencia artificial y que se suele confundir, que es esto de que las máquinas aprendan solas. Yo trato de hacer la diferencia para los estudiantes –creo que vale la pena hacerla– entre darle instrucciones a una máquina y que la máquina aprenda. Creo que es sustantivo. Usamos el término algoritmo y está bueno indicar qué es eso, qué es eso de darle instrucciones a la máquina. Hacemos juegos como que traten de indicarle a una computadora la serie de pasos para cambiar la rueda de un auto. Entonces me dicen: “Me fijo si está el gato, después subo la rueda… no, antes de subir la rueda tenés que aflojar las tuercas”, siempre me corrigen. Se genera una secuencia de pasos que después cuando los escribimos en lenguaje de máquinas se transforma en un programa. Ahí la máquina no está aprendiendo, está siguiendo una serie de instrucciones. Pero cuando nos metemos en el aprendizaje automático, que es parte de la inteligencia artificial, decimos que las máquinas aprenden. Ahí sí hay una diferencia sustantiva y es parte de lo que vamos a conversar hoy.

EC —Aprenden a partir de la experiencia, de la acumulación de información.

¿? —A partir de datos, por eso es un disparador hoy la cantidad de datos que hay hoy.

EC —Volviendo a tu ejemplo, inteligencia artificial es si la máquina aprende después de haber cambiado 200 cubiertas de un auto.

AP —Exacto. O incluso en muchas cosas que nosotros como seres humanos tenemos tan interiorizadas que nos es muy difícil guiar a la máquina por medio de instrucciones. Por ejemplo, escribir, ¿cómo le podemos enseñar a una máquina a escribir de forma manuscrita? De hecho, no podemos hacerlo con un niño, a un niño le enseñamos a escribir mediante ejemplos, él nos ve escribir y aprende. Y mucho menos –un caso que está muy en boga hoy– enseñarle a manejar un auto. Podemos enseñarle a poner un cambio, a mover el volante, pero ¿cómo le enseñamos en función de qué ve adelante y un montón de circunstancias que se dan en el tránsito que tenemos muy interiorizadas como seres humanos?

EC —Ese es un ejemplo perfecto de inteligencia artificial, los desarrollos que están en curso para que puedan circular vehículos autónomos. Ya hay varios circulando, se busca que sean más sofisticados todavía, pero ya están corriendo, hemos visto ejemplos como unos minibuses en Francia que hacen determinados recorridos sin que haya un conductor ni un guarda. Y Tesla está ya en otra galaxia.

Hay una frase de Martín que hemos citado en alguna otra ocasión: “Así como la electricidad modificó todas las industrias del siglo XX, la inteligencia artificial puede hacer eso hoy”. ¿Podrías avanzar en esto?

MARTÍN ALCALÁ (MA) —Es correcto, el software está llegando a todos los rincones de nuestra vida. El software comenzó estando en las computadoras, ahora está en los teléfonos, los autos, las casas, las heladeras, los electrodomésticos y demás. Y en todo lugar donde hay cabida para el software también hay cabida para el aprendizaje automático. Los que trabajamos en esta industria creemos que es capaz de cambiar la vida de todos nosotros en las cosas mundanas y que va a tocar todos los aspectos de nuestras vidas.

¿? —Hay un libro que se llama Lo inevitable, que habla de esta fuerza, dice que una de las fuerzas que son inevitables, que ya está pasando, es el tema de la inteligencia artificial. De hecho el libro va un poquito más y dice “si querés hacer un negocio, agarralo, ponele inteligencia artificial y hacé una startup”. Las oportunidades vienen muy de la mano de que muchas cosas de la inteligencia artificial se están democratizando y son mucho más accesibles.

¿? —Y hay otro punto muy interesante, que es también una oportunidad que tenemos que tener en cuenta nosotros que estamos en el sector: hoy en día prácticamente toda empresa tiene en su board de decisiones cómo incorporo este tipo de tecnología a mi negocio, independientemente del negocio que sea. Es una oportunidad gigante en la industria para empresas como nosotros.

EC —Es una observación bien interesante, porque es probable que en este momento tengamos oyentes que sean empresarios o directivos de empresas y no se hayan puesto a pensar que pueden recurrir a la inteligencia artificial o que deberían recurrir a la inteligencia artificial.

¿? —Hay un tema que he leído de manera recurrente: dicen que la inteligencia artificial deja de ser tal cuando ya es parte de nuestras vidas. Cuando ya la tenemos tan interiorizada no parece que fuera inteligencia artificial, y hoy son tantos los temas del mundo cotidiano, de la industria, del país productivo que se manejan con inteligencia artificial que ya no los vemos.

EC —Sigamos con los ejemplos. Esos que capaz que son obvios, que tienen que ver con el día a día de la gente.

AP —Podemos empezar por uno que ha estado en los medios últimamente, que son las cámaras de reconocimiento facial. Es mi área, viene de la mezcla de machine learning o inteligencia artificial y visión. Es un claro ejemplo de un sistema que básicamente aprende a reconocer personas en una primera etapa, y después se puede usar, por ejemplo, para detectar situaciones en las que se está generando violencia o en situaciones sospechosas. Que sin tener que pedirle a un humano que vea todas las imágenes y las cámaras, automáticamente trate de detectar ese tipo de situaciones. Ese es un ejemplo que ya está funcionando en Uruguay, reconocimiento facial.

Ahora que hablaron del país productivo, otro caso que me gusta y que es un área en la que hemos trabajado en Digital Sense es todo lo que tiene que ver con la aplicación al agro. En Uruguay, un país fuertemente agropecuario, las aplicaciones de estas tecnologías al agro son muchas, nosotros hacemos un montón de aplicaciones que tienen que ver con el uso de imágenes satelitales para la agricultura. Ahí las oportunidades son enormes, a nivel productivo, a nivel de preservación del medioambiente, y es tecnología que ya está.

EC —Ya que mencionaste ese ejemplo, ¿cómo se puede salir de esa información a resultados? ¿De qué manera funciona la inteligencia artificial en ese caso que mencionaste, en el agro?

AP —Básicamente, el problema que se busca resolver es cómo hacemos para entender el potencial productivo dentro de un campo, porque no todos los lotes del campo tienen el mismo potencial productivo. Esa pregunta se responde a partir del análisis histórico de ese campo. De repente alguien del campo que vivió en ese campo durante 30 años te puede decir “cuando llueve pasa esto, en años secos pasa esto otro”, pero un productor que llega a ese campo hoy no tiene esa historia. Entonces tomamos 30 años o más de imágenes satelitales y reconstruimos esa historia, entendemos qué potencial productivo tienen las distintas regiones del campo y a partir de eso después los agrónomos pueden definir si viene un año seco o un año lluvioso, qué conviene plantar, dónde conviene plantar. Y también qué necesidades tiene ese suelo. Por ejemplo, si ese suelo no tiene necesidades de algunos insumos, como pueden ser nitrógeno o potasio, no se agregan esos insumos, y hay una preservación del medioambiente. Ese es el resumen de la ecuación, pero todo parte de un análisis de datos históricos con imágenes satelitales.

Pablo Izmirlian

Editor de EnPerspectiva.net y responsable del proyecto EN PERSPECTIVA radio. Comenzó su carrera como periodista en el año 2000 en el diario El Observador. Trabajó también en Búsqueda, La Diaria, Bla, El Espectador y The Washington Post.

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