INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CADA VEZ MÁS HUMANA

Esta tecnología actualmente es capaz de recomendar música, funcionar como trader, reconocer actitudes suicidas y hasta mentir para generar ventas.

Ke Jie, de 19 años, era un consagrado campeón de Go, un milenario juego chino de estrategia basado en conquistar el mayor territorio posible colocando fichas negras y blancas. Después de dos horas y media de juego terminó por rendirse ante Alphago, el sistema de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) creado por Google especialmente para esta actividad. Inicialmente, Jie tomó la ventaja en el centro del tablero, por lo que Alphago optó por construir un potente marco en la parte superior, lo que motivó al humano a invadir territorio. Esta acción llevó al joven a sacrificar superficie brindando un mayor espacio de ataque y control a la máquina de Google. Tras 209 movimientos, Jie cedió la victoria. Esto se repitió en dos ocasiones más en las que el humano no pudo desplegar una mejor estrategia que la máquina del gigante tecnológico. Tras la victoria, la compañía reveló su siguiente paso: concentrar su energía para generar algoritmos avanzados que puedan “encontrar nuevas curas de enfermedades, reducir dramáticamente el consumo de energía o inventar nuevos materiales”. Hoy, el crecimiento en la capacidad de razonamiento de la inteligencia artificial empuja su alcance hacia los usuarios finales, permitiéndoles convivir con ésta de forma directa, además de aportarles beneficios novedosos. Uno de los casos más accesibles es Google Play Music, la aplicación de música en streaming de la tecnológica, cuyo curador principal es un algoritmo. En noviembre de 2016, la aplicación presentó una de sus mayores actualizaciones con las que el algoritmo y la tecnología de machine learning son capaces de hacer la mejor selección según factores como la actividad que realiza el usuario, el lugar donde se encuentra, el clima y, obviamente, sus gustos musicales. Pero su uso va más allá. La Universidad de Florida y Facebook la aplican para detectar casos potenciales de suicidios. En una investigación de la universidad, los algoritmos analizaron, de forma anónima, grabaciones de 3,200 personas que se suicidaron y aprendieron patrones que combinan factores que reconocen actitudes suicidas, mientras que Facebook trabaja en identificar comportamientos suicidas en los posts de sus más de 2,000 millones de usuarios. El sector bursátil también tiene pruebas de AI. La startup Sentient Technologies lleva una década entrenando un sistema para analizar miles de millones de datos, como el precio corriente de los productos, divisas y acciones, para hacer dinero a través de la compra y venta de acciones.

Pero la capacidad de AI ha llegado a niveles sorprendentes, como negociar y usar tácticas particulares de los humanos, como la mentira. Facebook desarrolló un bot capaz de negociar contratos, agendar citas y vender. Tras varias pruebas, que consistían en ofrecer libros, gorras y balones –siendo el primer producto el más caro–, el algoritmo aprendió a engañar y ofertar, en mayor medida, libros. Otro aspecto, la posibilidad de personalizar contenido gracias a los algoritmos, ha funcionado como un negocio millonario para empresas como Netflix. Un reporte elaborado por la consultora Mckinsey & Company establece que esto le permitió aumentar la retención de suscriptores, lo que se traduce en 1,000 MDD anuales para la empresa. El reporte también ejemplifica cómo la aplicación de esta tecnología para ajustar los parámetros y controles en una firma petrolera de tamaño medio en el sureste asiático llevó a mejoras de la producción de 80 a 100 MDD anuales. El interés de grandes corporaciones por la AI y el aumento en las capacidades de procesamiento de dispositivos empujan a la industria de manera acelerada. Y en palabras del científico británico Stephen Hawking: “El impacto de la AI en el corto plazo dependerá de quién la controle, en el largo plazo, dependerá de quién pueda controlarla”.

1 . GOOGLE PLAY

La última actualización del servicio integra algoritmos que son capaces de recomendar canciones de acuerdo con el momento del día del usuario, su actividad, el clima y sus gustos. Este tipo de predicciones se actualizan 24/7 por lo que la aplicación va aprendiendo del usuario, para, en el futuro, hacer recomendaciones más precisas según su actividad y sus gustos musicales.

2. SUICIDIOS

Investigadores de la Universidad de Florida desarrollaron un sistema que integra algoritmos que detectan un posible suicidio. Éstos analizaron, de forma anónima, grabaciones de 3,200 personas que se suicidaron y aprendieron patrones que indican un posible suicidio. Facebook desarrolla herramientas similares para detectar este tipo de comportamientos al analizar publicaciones.

3. MERCADOS

Sentient Technologies es una start-up californiana que lleva trabajando más de una década en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial con el objetivo de inundarse de miles de millones de datos relativos al mercado bursátil para así detectar tendencias, y adaptarse a medida que aprende de ellos para hacer dinero en el mercado de valores.

4. MENTIR

La división de machine learning de Facebook entrenó máquinas para que estudiaran más de 5,808 conversaciones humanas a fin aprender a negociar contratos, agendar citas o realizar procesos de venta. Las máquinas no sólo fueron capaces de aprender a negociar entre sí, sino que, sin ningún entrenamiento, ganaron la habilidad de mentirle a su interlocutor en varias de las pruebas.