Sin duda uno de los conceptos del año 2018 es la inteligencia artificial.
Dentro de ella se encuentran tecnologías como el machine learning y deep learning, algoritmos capaces de aprender de forma autónoma con el objetivo de automatizar muchas de las tareas, que actualmente hacer personas.
Pero, ¿qué entendemos por inteligencia artificial? Realmente es un término que aplicamos cuando las máquinas pueden llegar a imitar las funciones cognitivas propias de las mentes humanas.
Estas funciones cognitivas en los humanos, nos permiten percibir, seleccionar y elaborar la información que recibimos del exterior, así como almacenarla para poder tener recuerdos de los que aprendemos día a día.
Para que los sistemas adquieran estas cualidades, deben atravesar ciertas fases de aprendizaje, razonamiento y autocorrección. Tareas más propias de las mentes humanas que de las máquinas.
Según la definición de inteligencia es algo así como “Capacidad de entender o comprender”, “Capacidad de resolver problemas”, “Conocimiento, comprensión, capacidad de entender”. Pero, llegados hasta este punto… ¿creéis que estamos ante un nuevo paradigma sobre qué es ser inteligente?
La realidad es que la tendencia a la automatización es imparable y en nuestros días, estas tecnologías están yendo un paso más allá.
Los procesos de aprendizaje automático se encargan de analizar los millones de datos, en busca de patrones que permitan la toma de decisiones en tiempo real. Análisis automáticos de datos provenientes de wearables, de nuestros dispositivos móviles, los electrodomésticos del hogar o de los coches autónomos.
Cada segundo, una media de 127 cosas establece conexión por primera vez a internet.
La revolución de los datos traerá unas cifras de negocio increíbles y superiores al PIB de varios países europeos juntos.
Los ritmos acelerados, marcados por la famosa ley de Moore de la que otras veces os he hablado, harán que nuevas tecnologías exponenciales como blockchain, big data, computación cuántica, nanotecnología sean cuanto más transformadoras bajo el brazo de la inteligencia artificial. Y os preguntareis el por qué, pues bien, esta última tiene la capacidad de orquestar a las demás y extraerles el máximo potencial bajo la “gasolina del siglo XXI”, los datos.
Pero en realidad, los algoritmos matemáticos llevan usándose mucho tiempo con el objetivo de tomar de decisiones.
Son tan antiguos que muchos de los algoritmos que usamos hoy en día para la resolución de problemas, fueron inventados por matemáticos que vivieron en la etapa de A.C. (antes de Cristo) cuando los algoritmos matemáticos era cosa exclusiva de grandes mentes y pensadores.
Los algoritmos eran cosa de matemáticos y para matemáticos, pero en nuestros días los algoritmos están en todas en todas partes, son matemática pura y se han transformado en piezas vitales para la vida en la sociedad actual. Hoy, son el secreto del mundo digital y se han convertido en una pieza clave dentro de la experiencia de usuario y en los negocios de crecimiento exponencial.
Un poco de historia
Como decía, algunos de los algoritmos que se han convertido en el corazón de resolución de problemas en la actualidad, provienen de hace miles de años atrás
Uno de los algoritmos más antiguos que conocemos es el método para hallar el máximo común divisor. Se entiende por el número más grande que se puede dividir entre un par de números sin dejar resto. Este algoritmo fue escrito por Euclides.
El algoritmo de Euclides es sencillo pero reúne todos los criterios de lo que es un algoritmo de procedimiento finito y que funcione en todos los casos, aunque es más fácil hallarlo con números pequeños que con números más grandes, lo cual se complica bastante, hasta para las máquinas.
Poco a poco los ordenadores fueron siendo parte de nuestras vidas y con la aparición de internet surgieron nuevos algoritmos creados pensando en las máquinas, como los algoritmos de ordenación. Como imagino sabréis muchos de vosotros, en el internet actual, la información se envía mediante descomposición de paquetes que una vez llegan a su destino se vuelven a ordenar y se reconstruye nuevamente toda la información.
Mediante los algoritmos de ordenación, es posible recibir un email y visualizar su contenido así como fotos o archivos adjuntos.
Un ejemplo muy antiguo fue el algoritmo de ordenación por burbuja, por el que se ordenaban bloques de información por pares, intercambiando la información si el par no está en el orden correcto. De esta forma mediante un número limitado de movimientos logra ordenar por completo los paquetes. Este algoritmo es bastante antiguo y de baja eficiencia cuando se desean ordenar grandes cantidades de datos.
Posteriormente fueron apareciendo otros algoritmos de ordenación como el algoritmo por mezcla, inserción, montículos… Y muchos más.
Hacia los años 90, Larry Page y Sergey Brin inventaron un algoritmo para facilitar las búsquedas en Internet. Este suceso, fue lo que marcó el comienzo de Google en un garaje en Estados Unidos. Google y su algoritmo PageRank, marcaron un antes y un después en el internet que ahora conocemos.
PageRank realmente no es un algoritmo de búsqueda sino de clasificación.
Cuando escribes una consulta en el buscador habrá millones de páginas que cumplan con esa búsqueda pero este algoritmo lo que hace es clasificar todas esas páginas de tal modo que la que aparece en primer lugar sea, casi con toda probabilidad, la que más te interesa, clasificando webs que sean enlazadas por otras y así sucesivamente.
PageRank tiene una gran potencia matemática y logró que la calidad de las búsquedas en internet mejorara enormemente con respecto a Altavista u otros buscadores de la época. Google con su algoritmo se diferencio del resto y pudo hacerse el hueco tan importante de mercado en los 90.
A medida que los ordenadores fueron apareciendo y extendiendo, se hizo posible que los algoritmos matemáticos fuesen ejecutados de una forma más ágil.
Los ordenadores son solo máquinas que realizan tareas repetitivas muy rápido y con gran cantidad de datos, lo que les facilita la tarea de calcular estos algoritmos y las operaciones que llevan asociadas mucho más rápido que una persona.
Hoy en día la potencia de las máquinas hace que estos algoritmos sean ejecutados con una velocidad y cantidad de variables muy grande. Además estas operaciones se pueden realizar en un tiempo finito de tiempo y dada la gran potencia actual de las máquinas, este tiempo es cada vez menor vs las operaciones que realizan.
Presente
Entonces, ¿qué es lo que ha sucedido para que haya una nueva explosión? Realmente la adaptación dentro de la curva de la innovación, ha dado un paso de gigante y el posible gap que había entre los “Early adopters” y la “mayoría temprana” se ha hecho tan pequeño que en nuestros días se ha tornado casi imperceptible.
Adopción del machine learning. Curva de la innovación.
La inversión en capital riesgo desde el año 2012 hasta 2017 ha ido creciendo de forma exponencial si cabe, con unas cifras en este último año que superan en 1.7 billones de dólares. Los grandes como Google, Amazon, Facebook, Apple han hecho acopio y compra de startups especialistas en inteligencia artificial para incorporarlo a sus filas.
Inversiones Capital Riesgo en empresas de Inteligencia Artificial
H2O.ai, que apareció en 2012 bajo la misión de simplificar y democratizar la inteligencia artificial, recibe en noviembre 2017, una ronda de inversión serie C de 40 millones de dólares. Con esta, se eleva la cuantía hasta los 75M$.
El resultado, una de las 6d que más me gusta, la democratización de su uso a personas que no poseen conocimientos en algorítmicos mediante liberación de plataformas de servicios de machine learning as a service como la anteriormente mencionada y otras como BigML y MonkeyLearn. Además sobre todo esta última me parece una maravilla, incluso personas sin conocimientos de programación pueden hacer sus “pinitos” usando algoritmos.
Interfaces intuitivos y totalmente abstraídos de lo que dificulta realmente el uso de los algoritmos propiamente. Nacen productos tan buenos que no es necesario ni tan siquiera tener un perfil técnico como os decía.
Algoritmos de gran éxito en nuestros días son los de emparejamiento que utilizan las nuevas apps para emparejar a personas afines, universidades con estudiantes o incluso donantes con receptores de órganos.
Los algoritmos de detección facial, son usados en los móviles en tiempo real. Hoy todos portamos un dispositivo móvil que realiza esta tarea a la hora de tomar una fotografía. Los algoritmos son una serie de instrucciones detalladas que funcionan escaneando y buscando patrones asociados en la búsqueda de caras, dependiendo de un entrenamiento de los sistemas que previamente se realizó tiempo atrás.
Los algoritmos no solamente están en los móviles o los ordenadores si no en todo lo que nos rodea. Han llegado aportando un extra dentro de los modelos de negocio en forma de mejoras en la experiencia de usuario. Los algoritmos de recomendación son otro hecho como los que utiliza Netflix.
A medida que el usuario interactúa con el sistema, éste mejora su efectividad. Es un proceso de aprendizaje tal y como nosotros lo hacemos día tras día. Algoritmos que se escriben a sí mismos, anteponiéndose a las demandas de los clientes. Organismos que se adaptan a sí mismos.
Futuro
Llegados hasta este punto, no quiero soñar sobre cuando las máquinas conquisten al hombre al igual que las películas de ciencia ficción a las que estamos acostumbrados, aunque no afirmo que no ocurrirá.
Lo que veo es que, como siempre, existirán dos vertientes de opiniones sobre los avances en estas tecnologías. Los que apoyen y favorezcan su florecimiento ya que perciben mejoras sustanciales en su día a día y los detractores, los cuales ven siempre el lado negativo y el control por parte de las máquinas.
Veo en un futuro no muy lejano, grandes avances en personalización de servicios médicos preventivos en la nube, que ayudarán enormemente a la población. Imaginaos que antes de tener una enfermedad pudiesen decirte que tienes un alto porcentaje de tenerla.
Por contra, algoritmos que tendrán el control y la última palabra sobre decisiones estratégicas dentro de las empresas y los directivos no sepan dar respuesta al porqué de las mismas o grandes aeropuertos autogestionados, en el que llegue el momento que el algoritmo que se reescribe a sí mismo sea casi una caja negra. ¿Escalofriante?
Yo, personalmente me inclino a favor de la tecnología. Nos puede aportar ventajas enormes y un futuro apasionante lleno de grandes posibilidades. Una nueva sociedad está comenzando. ¿Te apuntas?