Inteligencia artificial aplicada a todo

IMAGE: Pixelery - 123RFUna ronda de financiación de cien millones de dólares lleva a una compañía de ciberseguridad a elevar su valoración a mil millones, y convertirse así en uno más de ese club de los llamados unicornios.

Una noticia que no iría mucho más allá, dado que la lista de esos unicornios crece día a día y los analistas se dividen entre los que hablan de una nueva burbuja y de una apropiación de valor de las compañías tradicionales, si no fuera por el tipo de compañía de la que hablamos, que se dedica a analizar la ciberseguridad de las compañías mediante la aplicación de inteligencia artificial al análisis de vulnerabilidades, malware, virus, ataques zero-day y demás amenazas. Básicamente, entrenar a una máquina para pensar como un hacker, y aplicar una gama creciente y constantemente cambiante de herramientas para intentar detectar amenazas para sus clientes.

La compañía, que cuenta con una larga lista de clientes corporativos y con un flujo de ingresos importante que la aleja de la típica imagen de startup que lo fía todo a sus expectativas de crecimiento futuro, no es por supuesto la única que trabaja en este sentido, y refleja, de hecho, una tendencia cada vez más clara: la anunciada por Kevin Kelly en un artículo en Wired de 2014, titulado The three breakthroughs that have finally unleashed AI on the world, en el que venía a decir que los planes de negocio de las siguientes diez mil startups eran muy fáciles de entender: “toma X, y añádele inteligencia artificial”.

Hay tres elementos que están determinando el futuro de manera cada vez más clara: por un lado, la existencia de recursos de computación cada vez más baratos y accesibles en la nube, que sustituyen a los inmensos y carísimos superordenadores que antes se dedicaban a este tipo de tareas de analítica compleja y multidimensional. En segundo lugar, la disponibilidad cada vez mayor de grandes archivos de datos transaccionales y de otros tipos, derivados de la trazabilidad electrónica de la práctica totalidad de todo lo que hacemos en nuestra vida cotidiana, y que suponen inmensas bases de datos con las que entrenar a los algoritmos: la verdadera importancia del big data, finalmente, no ha sido poder poner a humanos a analizar esos datos, sino poder utilizarlos masivamente para entrenar a inteligencias artificiales. Finalmente, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje cada vez mejores, más eficientes, y capaces de generar procesos que se alejan muchísimo de la idea de la automatización y se adentran de forma cada vez más clara en el razonamiento original o creativo.

Vivimos un fascinante momento de aplicación de inteligencia artificial a todo, a cualquier tarea antes reservada al cerebro humano. Como decía Bob Williamson, director del Machine Learning Group en el National ICT australiano, “alguien conseguirá democratizar el machine learning de la misma forma que las hojas de cálculo lo hicieron con el cálculo matricial”.

Dedícale un rato a pensarlo, no te quedes en una simple lectura. Curiosea los enlaces, procesa la idea en tu cabeza: inteligencia artificial cada vez más barata y accesible, y aplicada a toda aquella tarea imaginable, a cualquier tarea que hoy hacemos seres humanos, y que pasará a ser desarrollada no solo de manera más eficiente en coste, sino además, con resultados más fiables y de mejor calidad, mucho más allá de la mera automatización. Entender esto es fundamental para hacerse con una de las claves más importantes de lo que vamos a ver en un futuro cada vez más cercano.

 

This article is also available in English in my Medium page, “Artificial intelligence: it’s already here

 

18 comentarios

  • #001
    Gorki - 11 junio 2016 - 15:56

    Dentro de lo aparentemente irracional que tiene el apostar por el crecimiento de un “unicornio”, tiene cierto sentido.

    Cada día más y más cosas con IA van a depender de conocimientos depositados en la Big Data. Las máquinas que tomen los conocimientos de ella, toman automáticamente la “experiencia” de las máquinas del mismo tipo que la precedieron. Un limpia suelos, equipo de aire acondicionado , o traductor automático, que se apoye en la Big Data, obtendrá desde el primer momento la “experiencia” acumulada de las máquinas que le prrecedieron y seguirá cada día aumentando su competemcia. con la de todas las máquinas similares en funcionamiento. Pero por eso mismo. son muy vulnerables a los hackers, por tanto, la labor de cibervigilancia crecerá paralela a la IA basada en la Big Data.

  • #002
    Krigan - 11 junio 2016 - 17:48

    Antiguamente los agricultores araban, sembraban, segaban, trillaban, y aventaban el cereal. Actualmente las sembradoras hacen las 2 primeras funciones, y las cosechadoras las otras 3. El agricultor se limita a conducir estas máquinas. Es gracias a ello que en USA solo el 2% de la población son agricultores, pese a que este país es el mayor exportador de cereales del planeta. Nótese que nada de esto requiere inteligencia artificial.

    Pero claro, si los coches ya son capaces de ir solos por una autopista (una funcionalidad que ya está en servicio en los coches de Tesla), sin duda no tardaremos en ver máquinas agrícolas autoconducidas. En definitiva, algo tan vital como es la producción de alimentos, que en otros tiempos ocupaba al 90% de la población, pronto se realizará enteramente sin intervención humana.

    Existen desde hace décadas fábricas casi totalmente robotizadas, en las cuales los seres humanos se limitan a proveer a las líneas de montaje de los materiales de partida, y a recoger de ellas el producto acabado. Un robot picker, que coge cosas de un sitio, y las deja en otro (del camión a la línea de montaje, y viceversa), haría que estas fábricas funcionasen enteramente sin seres humanos, una fábrica totalmente robotizada.

    Análogamente, en un creciente número de almacenes de Amazon, los robots Kiva llevan las estanterías con los productos hasta los pickers humanos, en lugar de andar los empleados por todo el almacén recogiendo los productos de un pedido. Resulta que los robots picker son cada vez más rápidos y versátiles, y pronto sustituirán a los pickers humanos.

    Combinado con camiones y furgonetas de reparto autoconducidos, y con taquillas computerizadas como los Amazon Lockers (que también serían rellenadas por un robot picker), en poco tiempo nos podemos encontrar conque amplios sectores de la producción y distribución se hacen enteramente con máquinas.

    Y eso los bienes materiales, porque como hablemos de cualquier cosa que se pueda manejar como bits (contenidos, noticias, dinero, entradas, etc), para eso no necesitamos ni robots. Ya hay medios que están publicando artículos deportivos escritos por una máquina.

    • Gorki - 11 junio 2016 - 18:19

      Creía que aquí el tema era el auto aprendizaje de las máquinas, o la ciberseguridad, el Big Data o los “unicornios”, pero no consigo ver la relación con la robotización extrema, Me lo podrías aclarar.

      • Krigan - 11 junio 2016 - 19:35

        Los vehículos autoconducidos (sembradoras y cosechadoras, camiones y furgonetas) requieren IA, lo mismo que los robots picker. Básicamente lo que estoy diciendo es que ya había un desarrollo previo de la mecanización que automatizó todo lo que no requería IA. La actual explosión de una IA funcional está automatizando ese resto que quedaba, cambiando bastante el panorama. Pasamos de que el agricultor solo es necesario para conducir la maquinaria a que simplemente ya no es necesario.

        • Gorki - 11 junio 2016 - 21:21

          La cosa es un poco más complicada. Llevar tractores. es cosa de tractoristas, ser agricultor es otra cosa que nada tiene que ver. Sospecho que a un agricultor falta aun mucho para poderlo sustituir. No me imagino un robot leyendo los Boletines Oficiales de la Comunidad Europea, para decidir si siembra lino, o girasol.

          • Sergio Gutierrez - 20 junio 2016 - 03:40

            Gorki, pues eso es bastante sencillo.

            Una AI puede extraer los datos relevantes para tomar una decision de ese calibre: leer los boletines de la UE y todas las noticias relacionadas, recoger datos meteorologicos previstos, analizar la composicion del terreno para comprender el “yield” del terreno con diferentes semillas….Y con todo esto generar una recomendacion de decision (de momento recomienda al agricultor, en un futuro lo hara sin consultar).

            Es mas, hablo de que puede pero estos sistemas ya existen y estan en producccion

            Referencias:

            http://www.research.ibm.com/articles/precision_agriculture.shtml

            http://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=GBW03201USEN&appname=WWWSEARCH

            http://www.crn.com/news/applications-os/video/300080400/the-practicality-behind-ibms-weather-company-acquisition.htm

            https://www.ibm.com/blogs/research/2015/07/watson-helps-cultivate-improved-crop-yields/

            Disclaimer: trabajo para IBM, aunque me consta que hay otras compnayias que tienen soluciones en la misma direccion

  • #007
    Krigan - 11 junio 2016 - 18:12

    En cuanto a la democratización de la IA, Amazon, Microsoft, y Google ya están ofreciendo servicio de machine learning en la nube:

    https://aws.amazon.com/es/blogs/aws/amazon-machine-learning-make-data-driven-decisions-at-scale/

    IA baratita para todos.

    • Gorki - 11 junio 2016 - 21:36

      A ver si aprovechando que la IA es baratita, la utilizan para decidir cual es la publicidad mas adecuada al usuario.

      Si los anuncios contextuales de Google son un absoluto desastre, los de Amzon no se quedan atrás. Amazon lleva varios días seguidos ofreciendome en mi Facebook, “The Ebox – Caja organizadora de cables largos” https://www.amazon.es/dp/B00OQEPZF6 aparto que aun no he podido averiguar para qué sirve. ni para que la puedo querer y por más que les aviso que me ofrezcan otro artículo, todos los días me lo repiten.

      Puede que avancen en la Machine lerminig, pero en IA, aun debemos considerar que las hormigas tienen una inteligencia superdotada comparada con la de un cortacesped .

    • Sergio Gutierrez - 20 junio 2016 - 03:43

      Tambien IBM , para la que trabajo (disclaimer)

      http://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/watson/

      http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/developercloud/services-catalog.html

  • #010
    xaquin - 11 junio 2016 - 23:22

    Puede que me escape a otra galaxia, pero siguiendo al neoagricultor de Krigan (o de interstellar), me preguntaré con Roy Batty para que coño me hacen tan inteligente si me van a condenar con una data de caducidad… por ejemplo?

    Dicho de otra forma, me preguntaré que finalidad tiene determinado perfeccionamiento tecnológico?

    • Gorki - 12 junio 2016 - 09:01

      que finalidad tiene determinado perfeccionamiento tecnológico
      La misma que ha tenido la tecnología durante toda la historia, producir mas bienes con menos trabajo

      • Garepubaro - 12 junio 2016 - 11:26

        y quien va a pagar eso? … si una fabrica antes necesitaba 100 mil y ahora necesita 100 quien va a consumir tanto que se produce … ¿ consumir sin ganas para que el sistema siga ?… quien va a pagar eso …

        • Krigan - 12 junio 2016 - 13:01

          Ante un avance que ahorra mano de obra, hay 2 posibilidades: producir más trabajando lo mismo, o producir lo mismo trabajando menos (o una mezcla de ambas).

          En Holanda se trabaja 29 horas a la semana. En Alemania, Merkel redujo la jornada semanal de 39 a 35 horas.

  • #014
    Javier Lux - 12 junio 2016 - 08:48

    Lo de la IA va a ser una revolucion de impacto similar a lo que ha sido, agarrate!, INTERNET.

    Para infinidad de trabajos medios-altos, la IA va a sustituir al hombre entre un 70 y 90% del trajabajo que hacen.

    Ejemplos ?

    Banca: Concesion de prestamos y/o descubiertos

    Seguros: Calculo de primas

    Comercio: Calculo de precios de los productos y descuentos. Determinacion automatica de que re-aprovisionar y cuando

    Diagnostico medico / Radiologia

    Control de calidad

    Sigo ?

    Cuanta gente que autoriza precios, primas, creditos, descuentos, lo hace manualmente ?
    Cuanta gente sobra ?

    • Gorki - 12 junio 2016 - 17:46

      ¿cuantos senadores sobran? – Todos. Pues los mismos sobrarian si los multiplicaramos por 10000. Solucionado el problema. Los hacemos a todos senadores.

    • Carlos - 12 junio 2016 - 22:15

      Buena pregunta la última. Y la respuesta es sencilla, con una IA de amplio espectro y tan capaz como la humana, sobra todo el mundo en el proceso productivo. O casi todo. Se escapa solo el trabajo que intrínsicamente requiera humanos, que realmente no son tantos, y que además peligran con el desarrollo de robots humanidoes (ojito en eso a los japoneses, que con su política antimigratoria y su xenofobia cultural, prefieren robos a extrangeros, y están invirtiendo mucho tiempo y recursos en esto).

      Y claro, eso significva que vamos a tener que hacer una revolución total de nuestras sociedades, y a nivel global. Y rápido. Esto no es cosa de cientos de años, ni siquiera muchas decadas. Antes del 2050 lo vamos a tener (o eso, o quizás el caos, pero también producido por esto). El problema es que estamos hablando de una escala inimaginable para cualquiera. Es decir, por poner un ejemplo. ¿Como demonios educo a mis hijos de 6 y 2 años con esa perspectiva para su madurez? Mi “jubilación” acae por el filo del 2040. ¿Cómo la preparo? A nivel político, ¿hay alguien asesorando a los inútiles de los partidos políticos sobre lo que significa todo esto? Son tan ignorantes a nivel teconológico que estoy seguro que son incapaces de imaginar lo que las actuales tecnologías de automatización y IA van a traer en los próximos 10 años, cuanto más pues que imaginen y empiecen a trabajar para el futuro a 25-30 años vista.

      En fin, será lo que tenga que ser, pero la transición va a ser traumática y seguramente muy caótica, por que muchísima gente va a ser incapaz de adaptarse a esa velocidad de cambios: ¿que pasará cuando el ritmo de avance tecnológico y sistemas de producción autoadaptativa sean capaces de dejar obsoletos los productos tecnológicos (que son la mayoria si lo pensamos bien) en un mes, o en 15 días? Mucho va a tener que cambiar todo, y el problema es que ni nosotros estamos educados para semejante cambio, ni estamos educando a nuestros hijos tampoco para ello, lo que sin duda es mucho peor.

  • #017
    Alberto - 13 junio 2016 - 11:11

    Yo lo que quiero ver es la AI aplicada a la enseñanza. Esperemos que la IE Bussines School comience rapidamente su implementación, ya que es una escuela moderna y siempre “a la última”.

    Porque repetir lo mismo una y otra vez cada año, y dedicarse a señalar una serie de libros y de panfletos que otros escriben, creo que es algo fácilmente reemplazable por una AI de nivel medio bajo.

  • #018
    Asier - 14 junio 2016 - 15:36

    El otro día escuchaba a un experto comparar la irrupción de la IA y la revolución que puede suponer con lo que en su día fue la electricidad. Y tiene sentido, puesto que en su momento, una vez comprendida y controlada la electricidad la innovación consistía, parafraseando la cita de Kevin Kelly, en “toma X y añádele electricidad” y ya vemos a dónde nos ha traído, prácticamente ya no hay nada (salvo mecanismos muy simples) que funcione sin electricidad. No sería de extrañar que dentro de unos cuantos años la IA llegue a estar tan omnipresente como hoy la electricidad.

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