EscucharDurante mucho tiempo se creyó que la inteligencia era exclusiva de los seres humanos. Luego, estudios cuidadosos de comportamiento demostraron diferentes grados de inteligencia en los animales.
Las máquinas, por su parte, empezaron hace poco más de cien años a procesar información y a demostrar inteligencia. Primero, muy focalizada y rudimentaria (aritmética sencilla), pero después la capacidad de procesamiento ha crecido exponencialmente, y esto únicamente debido a las mejoras en los equipos ( hardware ). Adicionalmente, esta capacidad también crece debido a las mejoras en los algoritmos ( software ).
Ya existen máquinas capaces de procesar lenguaje natural, tanto escrito (al son de 800 millones de páginas por segundo) como hablado, y de superar al ser humano en juegos de estrategia sin utilizar la fuerza bruta (Deep Blue le ganó a Kaspárov a fuerza bruta, analizando todas las posibilidades de cada jugada), Alpha Go venció al campeón mundial de Go sin utilizar fuerza bruta (la posibilidades en Go son demasiadas).
Watson, de IBM, recomienda tratamientos oncológicos con mayor precisión que los mejores oncólogos, quienes al final toman la decisión. Enlitic identifica el cáncer a partir de imágenes médicas con mayor precisión que los mejores radiólogos. Ross, con tecnología Watson, analiza cientos de miles de páginas de expedientes legales (durante etapas previas de litigación), con mejor precisión que los asistentes legales, en un abrir y cerrar de ojos.
Múltiples usos. Todos nos hemos comunicado con máquinas, a veces sin saberlo, por ejemplo, en sistemas de servicio al cliente, ya sean orales o por mensajería. Los asistentes personales digitales como Siri, Cortana, Alexa y Viv ya no despiertan asombro, los jóvenes los consideran hasta aburridos.
Los robots avanzados que caminan, llevan carga, mueven escombros, rescatan víctimas y llevan a cabo tareas en terrenos irregulares y lugares peligrosos –sitios de accidentes nucleares, por ejemplo– acaparan pocos minutos y pequeños espacios de los medios de comunicación. Son noticia esperada y aceptada como normal.
Tenemos máquinas que no solo calculan, también aprenden, deducen, analizan, concluyen y están empezando a dibujar, componer música e incluso a escribir poesía.
Binomio humano-máquina. Está claro el potencial que tienen las máquinas para amplificar las capacidades del ser humano, igual que la bicicleta aumenta las habilidades motoras, las computadoras incrementan las capacidades cognitivas.
El mejor ajedrez hoy no lo juega una máquina y tampoco un humano, sino binomios hombre-máquina. Existen razones para creer que el futuro traerá mucha de esta colaboración de humanos y máquinas, pero es posible que en actividades muy puntuales, como manejar, diagnosticar algo particular, medir cosas específicas en tiempo real, etc., las máquinas superarán claramente a los humanos, y, además, no se cansan, no toman vacaciones y tampoco suscriben convenciones colectivas.
La inteligencia general que exhiben los humanos será más difícil de alcanzar para las máquinas, y si llegarán o no a adquirir conciencia es totalmente especulativo.
El aprendizaje de máquinas ( machine learning ) hace posible la identificación de imágenes por medio de entrenamiento del sistema: se le muestran varios cientos o miles de fotografías de animales con la indicación sobre cuál es cada uno. El sistema aprende de tal modo que cuando le enseñen un gato que nunca ha visto deduce inmediatamente que es un gato. Un niño de dos años hace lo mismo después de ver un solo gato. Esa es la diferencia entre la inteligencia general del niño y la particular o específica de la máquina.
El mercado laboral se está transformando profundamente. Si el binomio humano-máquina produce mucho mejor que el humano solo o la máquina sola, ¿cuántos de esos binomios serán necesarios para producir lo necesario?
Futuro del trabajo. Todo parece indicar que los humanos todavía desempeñamos mejor las tareas poco estructuradas en las que la eficiencia no es lo esencial. Recientemente, un investigador de Google sugirió una comparación de profesiones en la que en el futuro los periodistas investigativos superarán a los que reportan noticias, los trabajadores de servicio serán más exitosos que los de cuello blanco, los dueños de tiendas pequeñas generarán más que los trabajadores de tiendas grandes, a las enfermeras les irá mejor que a los doctores, la fontanería será más atractiva que la programación y el trabajo del sexo tendrá más futuro que la psiquiatría.
Recientemente, un biblista ( bible scholar ) me dijo que en su profesión tienen trabajo asegurado por muchos, muchos años. Es probable que tenga razón.
Obviamente, hacer predicciones es muy difícil, pero no me cabe ninguna duda de que el mercado laboral va a sufrir una transformación profunda. También es lógico suponer que quienes se resistan al cambio (adalides de la estabilidad) llevarán la peor parte, mientras que los rápidos, ágiles y enamorados del cambio sobrellevarán mejor lo que el futuro nos traiga.
Si pareciera irresponsable ignorar lo que está sucediendo, es porque lo es.
El autor es ingeniero, presidente del Club de Investigación Tecnológica y organizador del TEDxPuraVida.
