¿Cómo adaptarnos a los cambios que traerá la Inteligencia Artificial en la Conducta Humana?

Por: DICTA

“La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia computacional que trata de emular procesos humanos como el aprendizaje y la resolución de problemas, entre otros.”

En esta entrevista sobre qué es y cuáles son los alcances de la Inteligencia Artificial en el ámbito de la conducta humana, participan el Dr. José Luis Ulloa, neurocientífico y Director del Diplomado en IA y Conducta Humana (DIACH) y el Dr. Tomás Veloz, Dr. en Estudios Interdisciplinarios, experto en modelamiento matemático y Director de la Fundación DICTA, ambos profesores del Diplomado en Inteligencia Artificial y Conducta Humana (DIACH).

DICTA:

¿En qué consiste  IA?

José Luis responde:

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia computacional que trata de emular procesos humanos como el aprendizaje y la resolución de problemas, entre otros. La tecnología IA se puede aplicar en muchas áreas. Por ejemplo, se podría usar la IA para dosificar medicamentos y para definir diferentes tratamientos en personas con patologías. Así mismo, se pueden generar algoritmos que jueguen al ajedrez y conduzcan autos sin conductor. En el ajedrez o en la conducción de autos un algoritmo de IA debe tener la capacidad para adaptarse flexiblemente al entorno y aprender de él. La IA también tiene aplicaciones en finanzas, dónde se puede utilizar para monitorear la actividad de datos masivos en la banca.

Se distinguen dos tipos de Inteligencia Artificial: fuerte y débil.La mayoría de las aplicaciones que vemos hoy en día corresponden a IA débil.”

Tomás responde:

Creo que es útil mencionar que usualmente se distingue entre dos tipos fundamentales de inteligencia artificial (McCarthy, 1998):

La primera consiste en resolver un problema en una situación específica como un juego de ajedrez o decidir la mejor ruta entre dos puntos, conocido como inteligencia artificial débil, versus la segunda que consiste en ser capaz de identificar necesidades y acciones en situaciones no específicas, y posiblemente cambiantes, como una conversación con un grupo de desconocidos, o la toma de decisiones en situaciones de crisis, conocido como inteligencia artificial fuerte. La mayoría de las aplicaciones que vemos hoy en día corresponden a IA débil. Sin embargo, con los grandes avances en el procesamiento del lenguaje natural, en reconocimiento de imágenes y en procesamiento de la información, las nuevas tecnologías se están acercando poco a poco a la IA fuerte. Hoy en día se realizan aplicaciones de IA fuerte en contextos simplificados, como por ejemplo emulando las capacidades de bebes para aprender a interpretar signos y responder con acciones en una variedad de situaciones. Sin embargo, alcanzar la IA fuerte significaría tener máquinas con una conciencia igual o posiblemente muy superior a la nuestra.

DICTA:

¿Qué relación tiene la IA con la conducta humana?

José Luis responde:

Desde mi punto de vista no hay una relación clara entre la IA y la conducta humana. Si la pregunta es si la IA provee una explicación de cómo se produce la conducta humana, la respuesta es no. La IA no está abocada a entender la conducta humana. El hecho que podamos usar la IA para entender aspectos de la conducta humana se relaciona con el hecho que podamos usar esta tecnología para analizar datos derivados de la conducta humana.  Es decir, la IA nos permite entender mejor la conducta humana mediante el uso de una metodología sofisticada.

Desde un punto de vista teórico la IA no se relaciona con la conducta humana y diverge incluso de sus principios que la inspiraron en la biología. Un algoritmo de IA no se basa en una plausibilidad biológica. No está buscando emular los principios que rigen la biología del sistema nervioso. Solo busca optimizar formas de procesamiento de la información de tal manera que se pueden hacer análisis tan sofisticados como los que ocurren en sistemas biológicos. De hecho, hasta hace muy poco era imposible implementar programas computacionales que hicieran cosas tan simples como las que hace una mosca. De hecho, todavía lo es.

Un algoritmo de IA no se basa en una plausibilidad biológica. No está buscando emular los principios que rigen la biología del sistema nervioso.

La visión es un campo de investigación clásico en IA. Como seres vivos tenemos una capacidad exquisita de clasificar eventos visuales con una facilidad que trasciende cualquier tipo de algoritmo que se pueda inventar. Si somos expertos en aves somos capaces de clasificar sin ningún problema distintos tipos de aves basándonos en manchas, formas, y otras características visuales de los animales. Para un programa computacional este tipo de tarea es sumamente difícil porque debe lidiar con deformaciones y distintos ángulos con los que se puede presentar una imagen visual. Es sólo durante estos últimos años que se han creado algoritmos que puedan llegar a este tipo de procesamiento visual, pero esto implica una tremenda capacidad de procesamiento. Los sistemas biológicos lo realizan sin ningún tipo de esfuerzo aparente. De hecho, estos algoritmos de IA han superado a los sistemas biológicos en ciertas tareas visuales pero no tienen una plausibilidad biológica.


Tomás responde:

Quisiera destacar que la tecnología de IA más exitosa hasta hoy se basa en una simplificación de cómo se creía que funcionaba el cerebro en los años cincuenta. Dicho modelo, llamado redes neuronales, hoy más conocidas con el nombre de deep learning, o aprendizaje profundo, se utilizan tanto para modelos de lenguaje como de visión, y también en las aplicaciones mencionadas anteriormente sobre conducción de autos, finanzas, etc. De hecho, los padres de la IA hacían alusión permanente a las redes neuronales como una simplificación del cerebro. 

 

Si bien es cierto que con los años las redes neuronales quedaron como una mera metáfora del cerebro, puesto que no sólo se fueron complejizando hacia modelos cada vez más alejados a cómo es el cerebro, sino que también las teorías sobre cómo se genera la conducta desde el cerebro también evolucionaron, también es un hecho que las aplicaciones de la IA están comenzando a modificar la conducta humana a nivel social pues cada vez nuestras acciones se basan más en nuestra relación con los datos y sus tecnologías, y eso seguirá avanzando.

DICTA:

Entonces, ¿Qué aporta la IA en la comprensión de la conducta humana?

 

José Luis responde:

La IA se usa por un lado para hacer análisis de datos masivos. Esto constituye en sí mismo un subdominio de la IA que se llama “data mining” o “big data”. En este dominio se utilizan algoritmos de IA para optimizar los análisis de datos masivos. Como seres humanos nos es muy difícil entender un conjunto de datos muy grande. Aprovechamos la IA para analizar y buscar patrones que para nosotros sería muy difícil descubrir. Por otro lado, la IA se puede usar para crear modelos más sofisticados que reflejan ciertos aspectos de la conducta humana. Nuevamente, esto es un aspecto metodológico que permite crear modelos más sofisticados desde un punto vista computacional.

Sin embargo, la IA no nos permite o no está enfocada en hacer una mejor interpretación de estos aspectos conductuales. Para ello necesitamos de un esfuerzo interdisciplinario de expertos que estudian la conducta humana desde distintas perspectivas.

 La IA es importante para entender la conducta humana más que nada como herramienta metodológica, para analizar de forma muy eficiente datos que podrían ser muy grandes y complejos. Sin embargo, queda por determinar si al emular la inteligencia in silico, podríamos aprender algo de la conducta humana en sí misma. Esto recuerda uno de los problemas clásicos de la neurociencia. El problema de los niveles explicativos. ¿Cómo los potenciales de acción, las sinapsis, los neurotransmisores podrían ayudarnos a entender aspectos tan complejos como la conciencia humana? Este es un tema que todavía no se ha resuelto. Ahora, agreguemos a esto la IA. Lo que la IA está aportando es la prueba de que ciertos algoritmos artificiales permiten responder a problemas básicos de los seres vivos (por ej. visión, clasificación). Mientras que normalmente un fenómeno como la conducta humana requiere un sustrato biológico, en la IA esto se resuelve sin considerar estos aspectos biológicos. Se resuelve solamente desde un punto de vista de algoritmo. ¿Cómo es posible que ciertos algoritmos que no se basan en una arquitectura biológica sean tan buenos o mejores para resolver problemas biológicos? Esto sigue siendo una incógnita.

Desde una perspectiva histórica, es un hecho que estamos comenzando la cuarta revolución industrial. Esta revolución sucede a la revolución que comenzó con la invención de la programación,  y cuyo fruto más sofisticado fue la aparición del internet.

Tomás responde:

Hay una segunda distinción que generalmente se hace para comprender los alcances de la IA y que nos podría ayudar a avanzar en dicha incógnita. A partir de los últimos avances en que la IA ha superado ampliamente las capacidades humanas, por medio de redes neuronales que combinan y modifican constantemente miles o millones de parámetros, de forma incomprensible para un humano, ha surgido un debate ético sobre cómo es que la IA representa la información y toma sus decisiones. De hecho, cada vez se automatizan decisiones más importantes, como inversiones de grandes sumas de dinero, decisiones médicas, arrestos, o incluso estrategias en una situaciones de conflicto militar.

Entonces, sumado a la IA tradicional que se dedica a resolver problemas, o hallar y resolver problemas en el caso de la IA fuerte, se añade una nueva dimensión de “explicar cómo se llega a la resolución de un problema”, conocida como IA explicativa (Rosé et al., 2019). La XAI es una nueva rama de la IA que busca que podamos comunicarnos y aprender de los métodos que las IA usan para tomar decisiones. Es un campo de investigación incipiente pero con un gran potencial tecnológico en educación y otras áreas relacionadas a la toma de decisiones.

A partir de los últimos avances en que la IA ha superado ampliamente las capacidades humanas, por medio de redes neuronales que combinan y modifican constantemente miles o millones de parámetros, de forma incomprensible para un humano, (…)

DICTA:

Con respecto al Diplomado en IA y Conducta Humana, ¿de qué se trata?

José Luis responde:

En el diplomado de Inteligencia Artificial y Conducta Humana (DIACH) ofrecemos al estudiante una formación básica de programación relacionada con la implementación de algoritmos de IA. Este aspecto incluye una parte teórica y una parte práctica. Al mismo tiempo cubrimos un aspecto de conducta humana centrado en la psicología cognitiva. Dentro de este contexto, vamos a estudiar algunos conceptos de conducta individual, pero también conductas relacionadas con el comportamiento colectivo y social. Luego de eso integramos lo aprendido revisando aplicaciones de la IA en varios aspectos de la conducta humana como la toma de decisiones individual y colectiva, el lenguaje, la visión, entre otros. Por último tendremos conversatorios en torno a las futuras aplicaciones y desafíos que tiene la IA para estudiar la conducta humana.


Tomás responde:

Quisiera complementar destacando algunas características del diplomado que son especiales. La primera es que tenemos varios expositores que lideran sus temas a nivel mundial. Por nombrar algunos, Rafael Yuste, con quien veremos Control del Cerebro y Privacidad Mental, Ricardo Baeza-Yates, con quien veremos aspectos éticos de la IA, César Hidalgo, con quién veremos cómo los humanos juzgan a la máquinas, Bárbara Poblete, con quien veremos cómo la IA permite comprender la dispersión de rumores en redes sociales, y Elizabeth Tapia, con quién veremos aplicaciones de la IA en la industria alimentaria.

Segundo, el cuerpo de expositores es interdisciplinario, pues contiene no sólo informáticos y matemáticos, sino también psicólogos, neurocientíficos, abogados, lingüistas, entre otros.  Además, el cuerpo docente contiene un 30% de mujeres, lo que es bastante mayor a la media en el ámbito de la IA, pues el porcentaje de participación de mujeres en la mayoría de los trabajos relacionados a IA, y en la mayoría de los países, se encuentran por debajo del 15% (Young, Wajcman, & Sprejer, 2021). Además, paralelamente al diplomado, estamos desarrollando conversatorios sobre el tema para visibilizar y dar más espacio a las mujeres en este ámbito.

La XAI es una nueva rama de la IA que busca que podamos comunicarnos y aprender de los métodos que las IA usan para tomar decisiones.”

 

DICTA:

¿Considera importante observar la construcción de una relación entre la IA y la conducta humana para el futuro?

 

José Luis responde:

En el futuro se van a seguir desarrollando aplicaciones de IA que nos pueden ayudar a analizar mejor datos que deriven de la conducta humana. Por lo tanto es necesario estar al corriente y actualizado de estos cambios y de los nuevos conceptos que van a emerger. También es muy importante estar al corriente de sus limitaciones, de tal forma de hacer el mejor uso de esta tecnología.

Tomás responde:

 Desde una perspectiva histórica, es un hecho que estamos comenzando la cuarta revolución industrial. Esta revolución sucede a la revolución que comenzó con la invención de la programación, y cuyo fruto más sofisticado fue la aparición del internet. La tendencia observada sugiere que las tecnologías basadas en datos y la creación de valor a partir estos, dominarán la economía y le darán forma a nuestra visión del mundo en las próximas décadas. Para adaptarnos a esta revolución socio-tecnológica es fundamental comprender los principios de la IA y su aplicación en la conducta humana .

 

“(…) la IA nos permite entender mejor la conducta humana mediante el uso de una metodología sofisticada.”

 

 

DIPLOMADO EN IA Y CONDUCTA HUMANA – DIACH

Este diplomado se realizará conjuntamente con la Universidad de Talca y la Fundación DICTA. “En el diplomado de Inteligencia Artificial y Conducta Humana (DIACH) ofrecemos al estudiante una formación básica de programación relacionada con la implementación de algoritmos de IA. Este aspecto incluye una parte teórica y una parte práctica. Al mismo tiempo cubrimos un aspecto de conducta humana centrado en la psicología cognitiva.”

Para más información sobre fechas, malla curricular, y más, puede pinchar en DIACH

Fuentes de consulta

McCarthy, J. (1998). What is artificial intelligence?.

Rosé, C. P., McLaughlin, E. A., Liu, R., & Koedinger, K. R. (2019). Explanatory learner models: Why machine learning (alone) is not the answer. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2943-2958.

Young, E., Wajcman, J. and Sprejer, L. (2021). Where are the Women? Mapping the Gender Job Gap in AI. Policy Briefing: Full Report. The Alan Turing Institute.

Tomás Veloz

Es Doctor en estudios interdisciplinarios de University of British Columbia, Canadá (2015). Magíster en Ciencias de la Computación (2010),  Licenciado en Matemáticas (2007) y Licenciado en Física (2005) de la Universidad de Chile.  Tiene amplia experiencia en investigación científica y en dirección de equipos de investigación. Ha trabajado en colaboraciones internacionales tanto en la ciencia (publicando en revistas científicas, organizando y exponiendo en congresos, editando libros y revistas, adjudicando fondos concursables, formando grupos de investigación, etc.), como en la música (múltiples conciertos en varios países de Europa, Chile y China). Además, cuenta con experiencia en el emprendimiento en energías renovables (CEO de Sociedad Eoléctrica 2008-2014). Tomás Veloz, también es el artífice y Director de la Fundación DICTA.

José Luis Ulloa

Es Ph.D. en Neurociencias Cognitivas. Inició sus estudios como bioquímico en la Universidad de Chile, donde investigó aspectos moleculares y conductuales de la depresión en un modelo animal. Durante su doctorado en Francia, amplió su campo de investigación para estudiar fenómenos centrales de la cognición social: la percepción de la mirada y de las expresiones emocionales en los seres humanos. En su entrenamiento postdoctoral ha investigado diferentes aspectos de la percepción de las emociones y de la cognición motora (particularmente la agencia), y su dinámica cerebral subyacente. Para responder a las preguntas de investigación utiliza técnicas no invasivas como la electroencefalografía (EEG) y la magnetoencefalografía (MEG). Le interesa comprender la mente típica y patológica desde una perspectiva interdisciplinar usando métodos derivados de la psicología experimental, la neurociencia cognitiva y electrofisiología en humanos.

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Diagramación: Diana Martín, Oswaldo Romero

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