Ésa es la visión que expresó Andrew Ng, científico en jefe de Baidu, motor de búsqueda de Internet en chino, durante la Cumbre Re-Work Deep Learning Innovation 2015, que tuvo lugar la semana pasada en San Francisco, California.

Los comentarios de Ng coincidieron con la tercera advertencia en torno a la inteligencia artificial (AI) de una luminaria técnica desde octubre. En un debate Reddit Ask Me Anything reciente, el cofundador de Microsoft, Bill Gates, hizo eco de las inquietudes expresadas por Elon Musk y Stephen Hawking acerca del riesgo que los sistemas de AI del futuro podrían representar para la humanidad.

“Estoy en el bando de a quienes nos preocupa la súper inteligencia”, dijo Gates y añadió: “Primero, las máquinas harán muchos trabajos por nosotros y no serán súper inteligentes. Eso debería ser positivo si lo manejamos bien. No obstante, unas pocas décadas después de eso, la inteligencia será lo suficientemente poderosa para ser una preocupación. Concuerdo con Elon Musk y algunos otros a este respecto y no entiendo por qué algunas personas no están preocupadas”.

Ng, veterano de Google y Coursera, expresó que no ve una trayectoria del estado de la tecnología actual al tipo de súper inteligencia necesaria para producir organismos cibernéticos (o ciborgs) malévolos. Con todo, sí ve una razón para preocuparse por el impacto económico de los adelantos en el aprendizaje por computadora y los sistemas expertos.

“Si tenemos éxito en la construcción de vehículos que se conduzcan por sí solos, eso se traduciría en 3.5 millones de choferes de camiones que podrían tener que buscarse un nuevo empleo”, ejemplificó.

Lo sorprendente: la realidad es diferente a como se vislumbra

Según recordó Ng, durante la revolución industrial la población tuvo 200 años para pasar de 98% a 2% de agricultores. “La transformación que traerá consigo la tecnología de la computación será mucho más rápida”, señaló.

El escenario que Ng describió ha sido explorado a fondo en libros como The Second Machine Age, y los autores Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee comparten las mismas preocupaciones.

Sin embargo, el escenario en el peor de los casos no es el destino. Y los expositores en la Cumbre Deep Learning Innovation Summit se enfocaron más en el potencial del aprendizaje basado en máquina como herramienta que hace posibles cosas sorprendentes que en escenarios especulativos acerca de humanos que se vuelven redundantes y máquinas homicidas. El hecho de que las computadoras puedan entender a las personas y traducir su lenguaje y escritura a otros idiomas es bastante sorprendente.

Uno de los primeros expositores en la Cumbre, Roberto Pieraccini, director de Tecnologías Conversacionales Avanzadas de Jibo, dijo que el objetivo de su compañía es ofrecer el primer robot para el consumidor para los hogares de las personas. Jibo, que es el nombre del robot y también de la empresa, ha sido diseñado para ser un asistente juguetón y útil. Está más lejos de lo que un robot puede estar del Terminator, HAL y de otros robots malévolos. Tiene mucha mayor probabilidad de ser dañado por un humano, ya sea por descuido o quizá por fastidio, que lo contrario. Y su llegada traerá consigo nuevos empleos, más que destruirlos.

Simon Osindero, arquitecto de Inteligencia Artificial de Flickr, ofreció por su parte un panorama del uso de Flickr del aprendizaje basado en máquina, el cual ayuda a categorizar imágenes acorde a su contenido. El aprendizaje basado en máquina permite a Flickr presentar imágenes de montañas, por ejemplo, cuando un usuario escribe “montañas” como consulta en esta red social. Aunque quizá eso suene suficientemente simple, es un problema difícil de lograr (no sólo es cuestión de empatar palabras clave de búsqueda con etiquetas de metadatos).

Osindero comentó también que Flickr ha tenido cierto éxito llevando su tecnología más allá de la categorización y al reino del juicio subjetivo. “La tecnología nos permite construir un modelo que estime la belleza percibida de una imagen”, apuntó.

Esa posibilidad incitó a un miembro de la audiencia a preguntar sobre el potencial de la tecnología de generar contenido hermoso (porque el código que pueda reconocer la belleza debería poder ayudar a crearla). Osindero reconoció entonces que la posibilidad es intrigante, incluso si probablemente no es algo que perseguirá Flickr.

Solía suceder que los tecnólogos pensaban que las máquinas eran adecuadas para realizar trabajo manual repetitivo, pero no trabajo mental creativo. Si los tecnólogos aceptaron o no esta subestimación del potencial de las máquinas de sostener el concepto socialmente pacificador de que la educación ofrece seguridad laboral, es una creencia que parece cada vez más dudosa. Ojalá se aprenda a trabajar con las máquinas mientras ellas aprenden a hacer el trabajo de las personas.

Origen: http://www.informationweek.com.mx/analysis/la-inteligencia-artificial-dejara-a-muchos-sin-trabajo/