Érase una vez unas máquinas que aprendieron a volverse inteligentes

El mundo actual ha cambiado no solo porque las calles andan ahora casi vacías, sino porque el análisis de datos se ha vuelto casi imprescindible para trazar rutas de control de la enfermedad. Enormes computadoras van procesando y sugiriendo escenarios a los médicos sobre qué medicamento puede ser más eficaz. No diagnostican, pero poco falta.

El uso de la Inteligencia Artificial es ya algo oficial en las empresas y el sector público. En la última década fue ganando terreno a pasos agigantados, tomando hoy el liderazgo, pero su desarrollo tiene ya varias décadas.

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EL PRECURSOR

Si retrocedemos un poco en el tiempo, podemos culpar de la existencia de la IA hasta a los griegos que crearon la lógica y jugaron con los algoritmos. Aristóteles ya estudiaba el funcionamiento de la mente humana y como el seguir unas reglas, paso a paso, produce conclusiones racionales.

Según la Wikipedia, el concepto de razonamiento artificial parte del siglo XIV, cuando existían los juegos matemáticos como las Torres de Hanói. Pero si bien es Ramón Llull quien en dicho siglo tuvo la idea de que el razonamiento podía ser artificial, el verdadero padre es el británico Alan Turing en 1936.

Turing murió en 1954 al morder una manzana envenenada y cuentan las leyendas que en su honor el logo de Apple es como es. Un homenaje a quien en 1940, junto a su equipo, construyó el primer computador electromecánico y ayudó a ganar la Segunda Guerra Mundial, tal como nos muestra la cinta Código Enigma.

Pero fue un poco antes de eso, en 1936, cuando marcó un hito al escribir un artículo “Números Calculables”. En el establece las bases teóricas de la informática y fija el concepto de problemas computables.

De ahí surge una prueba: “Máquina de Turing”. En ella se propuso responder a la pregunta ¿puede pensar una máquina? con un juego de imitación. Una persona ingresa una pregunta difícil a una máquina y luego otra intenta determinar si la resolvió una persona o una computadora. Siempre ganaba el ser inteligente, un humano.

Su reflexión se completó en 1950 con otro artículo, “Computing Machinery and Intelligence”, donde defendía la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación. Seis décadas después, en el 2014, pudo una máquina inteligente, por primera vez, resolver el desafío de Turing.

Fue en un evento organizado por la Universidad de Reading (Reino Unido), donde el programa ruso Eugene se hizo pasar por un chico de 13 años y respondió como un humano inteligente, engañando a todos los presentes.

PRIMEROS PASOS

Fue recién en la década de los ochenta y los noventa cuando el concepto de Inteligencia Artificial (IA) fue tomando forma, aun cuando en los cincuenta se pusieron las primeras piedras.

Marcela Vairo, directora de Data and IA de IBM Latin America, nos cuenta que IBM empezó a investigar esta disciplina en los cincuenta con un jugador de damas que aprendía con la experiencia.

Les tomó cuarenta años, relata, ganar una partida de ajedrez. Lo hizo Deep Blue en 1996 frente al campeón mundial vigente, Gary Kasparov.

El siguiente nivel lo alcanzó el popular Watson, quien ganó el popular concurso de preguntas y respuestas Jeopardy, convirtiéndose en el primer programa de IA que debate con humanos sobre temas complejos.

En los noventa también entra en esta carrera por el desarrollo de soluciones inteligentes Microsoft, quien se ha planteado en este siglo toda una hoja de ruta sobre su uso en el ámbito corporativo.

APRENDEN Y RESUELVEN

Todavía no tenemos un R2T2 ni un C3P2 que salven galaxias, ni sistemas que toman el control de las naves contrariando a sus pilotos humanos, como soñaban las películas de los ochenta, pero la IA está avanzando bastante y los robots son capaces de hacer de todo, incluyendo imitar el manejo del lenguaje humano.

Sin ir muy lejos, el año pasado Oracle anunció que sus nuevos sistemas son autónomos, es decir aprenden de sus propios fallos y se parchan solos. Siempre hay un humano marcando el camino, pero la máquina aprende, decide, actúa.

La realidad es que hay televisores, teléfonos y variedad de electrodomésticos que han dado un paso más allá de la categoría “smart” y ya usan IA. Eso sin contar que los servicios de atención al cliente de varios supermercados funcionan con bots que poco a poco son más inteligentes en su diálogo.

Marcela Vairo refiere que IBM ya ha registrado más de 30.000 proyectos con clientes en todo el mundo con IBM Watson. En América Latina, ya son más de 250 casos anunciados públicamente, como por ejemplo “Hope” de Roche Perú o “María” de Financiera Efectiva, que procesa consultas de crédito en tiempo real, atendiendo a más de 25 mil personas al mes.

ALIADOS ANTE LA PANDEMIA

La IA ha cobrado en estos días de pandemia un lugar protagónico. Los diferentes fabricantes de tecnología de todo el mundo, desde Huawei hasta Alibaba, están poniendo a disposición de los sistemas públicos de salud sus herramientas capaces de procesar data, emitir recomendaciones e ir corrigiendo el paso en el camino de forma inteligente.

En algunos casos se ha utilizado para procesar la información obtenida en los mapas sobre los contagiados, generando flujos que permiten tomar decisiones informadas a los médicos sobre el avance de la enfermedad. Apple y Google están colaborando con análisis de metadata de sus usuarios móviles. Pero no es solo eso.

Marcela Vairo comenta que también se están evaluando los tratamientos. Summit, la supercomputadora más rápida del mundo, está trabajando con los laboratorios nacionales de EE.UU. para simular el crecimiento del coronavirus y encontrar rápidamente compuestos farmacológicos que puedan combartirlo.

“De más de 8.000 potenciales combinaciones de medicamentos que podrían funcionar, IBM Summit está ayudó al Departameno de Energía a identificar 77 posibles respuestas, y nuestros científicos de datos están trabajando para acelerar la búsqueda”, dice.

En la misma línea señala que se ha dispuesto que la unidad Watson Health de IBM está disponible sin costo para el sector público del sistema IBM Clinical Development para ayudar a acelerar el desarrollo de tratamientos con medicamentos.

Gracias a esto las compañías farmacéuticas pueden reducir el tiempo y el costo de los ensayos clínicos. Y estos son solo algunos ejemplos, porque el aporte de la IA viene imparable y planteando soluciones y desafíos.

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