Tomé mi primer curso de Inteligencia Artificial, dictado en la Universidad de Concepción, en el año 1986. El profesor, Daniel Campos, volvía de su postgrado y nos transmitió la motivación por el tema. Quién iba a pensar que más de 30 años después, este conjunto de técnicas y herramientas de la ingeniería informática, en su dualidad ciencia-y-técnica, se iban a convertir en tópico habitual de mitos, leyendas, sueños, temores, ficciones, pero hoy más aún, en ventas, ofertas, marketing, y neoliberales letreros luminosos parpadeando en TV, foros en Internet, redes sociales y publicidad incrustada en nuestra lectura cibernética.
Como ciencia-y-técnica, y tal como lo expresa el filósofo Habermas en su libro “Ciencia y Técnica como Ideología”, las disciplinas y subdisciplinas se expresan en jerga técnica, principalmente como barrera de entrada a una élite única y de “cerebros privilegiados” que “dominan” el lenguaje, los conceptos, las técnicas y metodologías de dicho campo.
De este modo, la Inteligencia Artificial, ahora como ideología, tiene hoy un discurso público, y como tiene un discurso público, cuyos resultados ya impactaron, impactan, e impactarán el diario vivir de muchas personas, de gente, de pueblo, entonces el discurso de la Inteligencia Artificial se transforma en político.
Aquí, me empiezo a preocupar porque, si le creo a la prensa, entonces nuestro cuerpo de políticos es incompetente, corrupto, interesado, ignorante, y un conjunto de otros apelativos negativos, que, digámoslo, atraen televidentes y lectores. Pero, si voy a la raíz del concepto, que la política se trata de cómo nos ponemos de acuerdo para vivir en paz, y como tal, es lo contrario de la violencia y de la guerra, entonces me inunda mi viejo optimismo progresista y me pongo a disposición de los incumbentes, de todos los sectores, con mi mejor esfuerzo explicativo-crítico, con la idea que puedan, desde sus diferentes colores, intervenir en esta discusión.
Propongo entonces un resumen simple de la jerga de la Inteligencia Artificial, para desentrañar su discurso público, argumentar y contra-argumentar, poder opinar y poder usar la Inteligencia Artificial para construir una mejor sociedad para todos, válido entonces para políticos liberales o conservadores, humanistas o pragmáticos, social demócratas o nacionalistas, oposiciones que, en todo caso, acostumbran a ser parte de la misma coalición política a la hora de las elecciones.
Pero comencemos ya con la IA. Lo primero en señalar es ¿porqué la IA se ha vuelto tan popular, ahora y no antes? Para estas reflexiones comienzo con conceptos básicos: la Inteligencia Artificial es software, programas y datos, y como tal, necesita componentes electrónicos para vivir, manifestarse, ejecutarse, correr. Estos programas, que han vivido en libros y prototipos universitarios por muchos años, hoy están programados como siempre, pero vienen empaquetados como nunca, listos para usar, y casi en cualquier máquina de cómputo contemporánea, es decir, computadores portátiles, teléfonos y tabletas. En este tipo de equipos electrónicos, varios de los programas de IA corren bastante bien, es decir, hoy la Inteligencia Artificial se convirtió en Tecnología, con lo cual se responde la primera pregunta.
¡Por eso hoy!, o sea la IA viene en una lata para consumir, y se calienta en una olla que la mayoría de las empresas ya tiene, la segunda pregunta: ¿y por qué tan popular?, porque tal como en su época, los primeros que viajaron en un tren con locomotora a vapor, vieron que el vapor era bueno, y se subieron. Mucha gente ya ha visto que la Inteligencia Artificial vale la pena, y se está subiendo, pero cualquier carro no da lo mismo, fíjese bien si se va a subir al carro de los consumidores, o de los productores, pues son trenes que tienen destinos diferentes.
Pero dejémoslo claro, la Inteligencia Artificial, como toda tecnología demandada, seguirá en desarrollo, pero al mismo tiempo, hoy forman parte del maletín del Ingeniero Informático chileno, entonces, lo primero a tener en cuenta, es que usted no necesita contratar una gran empresa extranjera que le cobre millones de dólares por una solución que está en los libros hace 20 años, y menos cuando una forma habitual de los envases contemporáneos de la IA son lenguajes de programación de código abierto, osea, gratuitos, modificables y de libre distribución.
Entonces, lo primero recomendación al incumbente es, usted señor político, preocupado por la competitividad de las empresas chilenas, o preocupado por fortalecer el Estado, es que recomiende a su amigo empresario, o a su amigo gerente público, que, en lugar de invertir con una empresa extranjera 3 millones de dólares, gaste modestamente 5 millones de pesos en 3 meses de un Ingeniero Informático chileno. Por ahora doy fe que, al menos los egresados de la Universidad de La Frontera, le darán una agradable sorpresa. Mis colegas de otras universidades podrán dar fe de sus propios egresados.
Ahora bien, igualmente está claro que mucha educación falta al respecto: el año 2016 la acreditadora del Colegio de Ingenieros de Chile AG rechazó para acreditación nuestra carrera de 5 años de Ingeniería Informática porque, en lugar de los cursos de Inteligencia Artificial y Tecnologías de Información Contemporánea, señaló que nos faltaban los cursos de Termodinámica y Mecánica de Fluidos. Como somos de La Araucanía, no les hicimos caso, obvio, y preferimos una carrera sin acreditar pero que sus ingenieros contribuyan con soluciones reales, en el área que se forman. Perdón por el efluvio.
Pero para entender un poco más, ¿Por qué un programa, un software, una app, es de Inteligencia Artificial (IA) y otra no? La principal diferencia es que algún elemento (no todos) de dicho programa de IA hace “algo” que “alguien” atribuyó “en algún momento” a una habilidad “inteligente”, y normalmente, muchos asumen que dicho acto “inteligente” es típico humano. Esta suma de “algos”, de “alguienes” y “percepciones de inteligencia” hace que el resultado sea altamente subjetivo, más aún, hasta se podría decir que ha cambiado en cada década: por ejemplo, algunas tareas exclusivamente humanas en un tiempo fue hacer deducciones lógicas, pero computacionalmente se resolvió muy rápido. Prolog por ejemplo, un lenguaje de programación bastante añejo (también con versiones gratuitas hoy), formó parte del conjunto de herramientas de la Inteligencia Artificial clásica. Pero si hoy le pregunta a un experto jóven, seguramente estará en desacuerdo que esto es Inteligencia Artificial. También en el lado de la lógica, la compleja tarea de demostraciones de teoremas lógicos fue un objetivo de la IA que tuvo logros importantes antes de 1980. Este tipo de soluciones, de manipulación computacional de símbolos, es lo que se conoce como IA simbólica.
El reconocimiento de “cosas” en fotos, también fue atribuido a una capacidad netamente humana. Recuerdo haber asistido el año 1990 a un Congreso de la especialidad donde un colega lograba distinguir entre una “Y” y una “O” en una foto por medio de sumas y multiplicaciones. Eran los comienzos de la tecnología que hoy se llama OCR (reconocimiento óptico de caracteres), pero en términos de IA, se habla de IA de base numérica. Cuando estos cálculos se organizan en capas se llaman redes neuronales. A manera de manifestar la difusión de estos conceptos, en la saga Terminator, queda claro en 1984 que se trata de Inteligencia Artificial y en Terminator II (1991) el personaje se autodefine como una red neuronal. Los conceptos técnicos ya eran populares, aunque sus alcances una ficción.
Bueno, entonces ¿qué será la Inteligencia Artificial hoy?, respondo, el reconocimiento, ya no de letras, sino de personas en vídeos es una aplicación relativamente contemporánea, también lo es la construcción de argumentos jurídicos, mientras que el diagnóstico de enfermedades y condiciones de tratamiento es un clásico de todos los tiempos de la IA. En las aplicaciones sin embargo, no hay jerga, porque allí está la venta, el marketing, las luces que parpadean. Pero atención, porque discursiva y políticamente, las aplicaciones no son neutras. Me explicaré con el clásico juego de “¿en qué se parece?” Allá voy, ¿en qué se parece (caso 1) una ambulancia con capacidad de diagnóstico de urgencia y de auto-conducirse al recinto hospitalario adecuado, a (caso 2) un conjunto de drones que se intercomunican y atacan colectivamente un objetivo estratégico – como efectivamente sucedió en el ataque de la planta petrolera en Arabia Saudita el año 2019- ? Sólo tres segundos … ¡Efectivamente!, ambas son aplicaciones de vehículos autónomos.
Con el ejemplo anterior aprovecho de ilustrar aplicaciones contemporáneas posibles, pero, lo más importante, es que en términos políticos, podrían implicar formas de convivencia muy diferentes. Para concluir, la IA, existente, y la nueva, como tecnología, puede tener aplicaciones de diversa índole y cuya aplicación para una mejor sociedad requiere y requerirá una visión política. Por eso mi interés en introducir al mundo político en este mundo, prosigo.
Para poder entender la IA hay que superar las barreras disciplinarias, pero es necesario entender que la jerga, lo inentendible, la barrera de protección, la cosa que confunde, no está en el “qué”, está en el “cómo”, eso es lo que se quiere tener protegido, el “cómo” y es dónde los que desean el dominio del campo, quieren generar una ventaja. Entonces usted escuchará, probablemente en inglés, términos como red neuronal, algoritmo genético, machine learning, expert system, inteligencia distribuida, agentes inteligentes, ouciar (OCR), entre muchos otros.
Ante esta avalancha de términos, viene mi segunda sugerencia, aquí lo primero es parar en seco el discurso técnico ideológico y pasar a modo de comunicación gestual, la recomendación es poner su mejor cara de acusación constitucional. Si entre la mezcla de palabras inentendibles algo suena a producto particular pregunte “¿y esa solución es de base numérica o simbólica?”, si aparece la palabra “distribuida” usted puede decir ¿y es tan pesada la solución que necesita distribuirse? En cualquier caso la pregunta que siempre viene bien será ¿y ese algoritmo tiene capacidad de aprender? Haga una pausa, y cuando el interlocutor esté a punto de contestar, interrumpa con la pregunta “¿sin necesidad de reconfigurarse?”. Con estas tres preguntas usted dará la impresión de una cancha pareja, y en política, la imagen sí importa.
Para esta eventual conversación, haré un mini “torpedo”, (pleonasmo necesario para las nuevas generaciones) con una breve explicación de los “cómo” más comunes. También agrego ejemplos para facilitar la comprensión de los “cosistas”. Bien, tengo la esperanza que con este resumen, pueda el político chileno inclinar la cancha a su favor, de este modo se podría lograr una interacción con sentido. En todo caso, si la reunión se alarga, le recuerdo que debió haberla agendado siguiendo los protocolos de transparencia de la ley del lobby.
Para terminar esta parte, recuerde que todo está sometido a interpretación, y que en el mar de las subjetividades de la IA, ¿qué es técnica?, ¿qué es aplicación? y ¿qué puede ser aún ciencia? le recuerdo que lo relevante es sacar el tema de las intersubjetividades propias del campo disciplinario y llevarlo a las intersubjetividades de los conceptos de la convivencia social, donde usted se maneja, y en dicha interacción intersubjetiva delinear ¿qué es la IA para nosotros? ¿qué políticas públicas tendremos nosotros? ¿qué impactos son posibles que esperemos nosotros? Y si se está preguntando ¿qué nosotros?, políticamente hablando, nosotros Chile, pero en particular, estaría bien que en cumplimiento de sus responsabilidades, este nosotros sea el sector geográfico que usted representa.
| Tecnología IA | Breve Explicación | Ejemplo de Aplicación |
| 1.- Redes Neuronales | Son nodos interconectados en capas. Se ajustan para responder lo “correcto” ante entradas particulares. Luego son capaces de responder en casos nuevos. | Reconocimiento de patrones (por ejemplo de pulmón infectado con COVID-19) |
| 2.- Redes Convolucionales | Son redes neuronales, donde los nodos se conectan con sus vecinos, emulando la retina, tiene muy buen rendimiento en reconocimiento de imágenes | Reconocimiento de una persona por su foto. |
| 3.- Redes bayesianas | Una red bayesiana es una red cuyos nodos representan variables del mundo real, los nodos están conectados probabilísticamente. | Emisión de alarma por riesgo de catástrofe |
| 4.- Sistemas Expertos | Están basados en conocimiento de expertos. Usa lógica simbólica y reglas. Pueden funcionar con conocimiento incompleto, o conceptos subjetivos. | Diagnóstico médico / Recomendación Legal |
| 5.-Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) | Técnicas simbólicas para reconocer lenguaje, normalmente en torno a un campo específico. | Bots de conversación / Entrevistas automáticas. |
| 6.- Ontologías | Conceptos relacionados en área específica. Contiene definiciones, propiedades y reglas de deducción aplicables en ese campo. | Pueden ser la base de un Sistema Experto o de un Sistema de Procesamiento de Lenguaje Natural. |
| 7.-Búsqueda inteligente | Cuando hay muchas combinaciones se usa un criterio arbitrario (heurística) para acotar todas las combinaciones posibles y avanzar en la solución. | Juegos de ajedrez, y otros juegos. / Decidir una ruta en una ciudad con mucho tráfico |
| 8.- Algoritmos Genéticos | Se ponen a competir soluciones en ambientes simulados, las mejores soluciones tienen descendencia y se repite el proceso.. | Encontrar movimientos óptimos de un dron con alas. / Diseño de medicamentos |
| 9.- Computación Bio-inspirada | Es un tipo de búsqueda inteligente imitando colonias de hormigas, de abejas, de bacterias entre otros. Combinadamente forman metaheurísticas. | Problemas combinatorios cuyas soluciones exactas podrían necesitar meses, años o siglos de computo. |
| 10.- Machine learning | Combina estadística con alguna técnica anterior para clasificar datos generando “criterios” propios de agrupamiento. Puede pronosticar comportamientos. | Análisis de redes sociales para clasificar preferencias de mercado. |
| 11.- Neuro-computación | No es IA per se. Se trata de computación para la neurociencia, es decir, estudiar el cerebro y su funcionamiento. Pero hay aplicaciones de IA. | Seguimiento de objetos con la vista / Optimización de movimientos en tiempo real. |
| 12.- Vida Artificial | Es la síntesis computacional de vida biológica, es decir, poner en formas sencillas (células por ejemplo), algún subsistema humano o ser biológico. | Previsión de efectos de medicamentos en el cuerpo humano (una vacuna por ejemplo). |
| 13.- Sistemas Recomendadores | Es la evolución de sistemas expertos, pero pueden integrar otras técnicas de IA para proponer y justificar sus recomendaciones. | El sistema que le sugiere que película le gustará y explica porque vió otras que considera similares |
| 14.- Sistemas Autoadaptativos | Son sistemas informáticos de cualquier propósito, pero, que tienen una arquitectura flexible, como tal, tiene la capacidad de mejorar cambiando componentes de manera autónoma. | Un sistema que detecta sus gestos cada vez que busca dentro de él podría decidir cambiar su componente de búsqueda. |
| 15.- Sistemas Multiagente | Son Sistemas que logran su propósito debido a la colaboración de un colectivo de piezas de software autónomas, posiblemente desde diferentes lugares. | Optimización de la distribución eléctrica / Optimización de la logística con múltiples puntos de distribución. |
Bien, entonces, en términos de políticas públicas de ciencia y tecnología, haré la triste observación que ya he hecho antes, y es que tenemos una historia de fracaso en la política de Ciencia y Tecnología, sobretodo porque el objetivo de cambiar la matriz productiva de Chile de una economía basada en recursos naturales a una economía basada en conocimiento, en 40 años, simplemente no se produjo.
Supongamos que no se produjo por un tema de “la raza chilena”, con una absoluta escasez de intelectuales y visionarios y que, por lo tanto, no somos proactivos sino reactivos. Supongamos que dicha reacción la hacemos 10 años más tarde en los tópicos científico-tecnológicos relevantes. Entonces, con este terrible supuesto, pregunto ¿y cómo resultó nuestra política de Computación y en particular su subdisciplina de Inteligencia Artificial de la década de los ‘80? ¿y cómo resultó nuestra política de los años 90 en Informática y Sistemas Expertos para estar preparados para el cambio de siglo? ¿y cómo resultó nuestra la política de Tecnologías de Información y de Sistemas Multiagentes de la primera década de este siglo? y, otra vez 10 años tarde, ¿y cómo resultó nuestra política científica tecnológica de Sistemas Físico-cibernéticos para ponernos al día en la Industria 4.0?
Lamentablemente todas estas preguntas son fáciles de responder, todo terminó en nada, en lo ‘80 no hubo política científica-tecnológica de Computación, en los ‘90 no hubo política científico-tecnológica en Informática, el 2000 no hubo política científico-tecnológica para Tecnologías de Información y en esta década que termina, no hubo política científico tecnológica para Sistemas Físico-Cibernéticos. En la política científica nacional, no ha habido política tecnológica. La demostración no es sólo la inexistencia de estas políticas, sino que además, se ha mantenido una política de concursos, y en política científica, como en muchos otros ámbitos, la política de no tener política, se expresa en silencio, o en concursos.
Siempre he estado convencido que más vale tarde que nunca, pues bien, nuestro Ministerio de Ciencia y Tecnología ha iniciado este año, 2020, más de 50 años después que se acuñó el término de Inteligencia Artificial, una política científica-tecnológica de Inteligencia Artificial para Chile. Como la esperanza es lo último que se pierde, ojalá sea de los pasos que vienen y no de los que ya hemos dado en IA desde regiones y sin financiamiento.
Como toda política científica-tecnológica en Chile se ha encargado a un comité de expertos. El Comité de Expertos para Inteligencia Artificial, tiene connotados científicos de las tecnologías de información, físicos, eléctricos, abogados y periodistas, pero ellos no serán consultados para crear la política científico-tecnológica en Inteligencia Artificial para Chile, ellos construirán, la política científica-tecnológica nacional de Inteligencia Artificial para Chile, ergo, es un Comité Político.
Ahora como comité político, tiene una representatividad bastante extraña, de las 29 Universidades del CRUCH hay sólo 5 Universidades representadas en 12 cupos (17%), ergo, no hay una representatividad nacional. Así mismo se manifiesta un desbalance grotesco hacia las dos universidades que mayormente se benefician de los fondos de Ciencia y Tecnología en Chile, fondos de todos los chilenos por cierto. Así hay 5 “representantes” estrechamente relacionados a la Universidad de Chile y otros 5 “representantes” estrechamente relacionados a la Pontificia Universidad Católica de Chile, esto es 83%. Si se fijan, es un desbalance y, a la vez, un equilibrio muy ajustado. Hay otros equilibrios interesantemente sospechosos, de aquellos miembros con arraigo internacional, son dos de la Universidad de Chile y 2 de la Pontificia Universidad Católica de Chile. Por otra parte, de los miembros de región hay uno de la capital legislativa y otro de Concepción. Es decir, el “queque IA”, parece cuidadosa, previa y políticamente ya cortado, con un equilibrio que no es el intuitivo, sino el histórico, la proporción Santiago-Regiones coincide tristemente con la historia de la asignación de Fondos de Coniciyt en perjuicio de las regiones de Chile y sus Universidades Regionales.
Ahora bien, estos colegas científicos tienen un rol político, y por lo tanto incumbentes, han sido seleccionados manteniendo una desproporción histórica, y para varios de ellos sobra mi resumen sobre Inteligencia Artificial, pero siento que no sobra y es muy necesario, destacar los principios básicos del actuar político, esto es la coherencia discursiva, el respeto por la representatividad y los valores democráticos, el foco en Chile, la transparencia y la rendición de cuentas (accountabilty).
Entonces, me sale del alma, la poca candidez que queda, para pedir a los colegas, científicos-políticos, que en su rol de políticos de turno, tengan el mismo mínimo ético-político que acostumbran a exigir, esto es, que las instituciones involucradas en la generación de la política pública, no se beneficien de la política generada (unos 2 años por lo menos), y los científicos-políticos que participan como como personas, no se beneficien de la política pública que generan ellos mismos, (unos 3 años por lo menos).
Me doy cuenta de la estupidez que estoy diciendo, porque si ellos no fuesen representantes propios son al menos representantes de sus propias universidades, y no forzar la máxima cantidad de recursos para sus instituciones significa que, simplemente, no están haciendo el trabajo para el cual están contratados. Así han funcionado las políticas científico-tecnológicas en Chile, con fórmulas “objetivas” que benefician a quienes la construyen. Como este es un artículo de IA, dejaré para otra oportunidad estas historias que serían el deleite de Feyerabend.
Porque lo importante ahora es la oportunidad que tenemos como país, es la primera vez que tendríamos una política científica con énfasis tecnológico, en un área que tiene impacto social, productivo, económico, y en calidad de vida de nivel nacional, de la cual tienen capacidad para participar todas las universidades del CRUCH, y en cada una de ellas varias disciplinas relacionadas.
Por eso este artículo no se lo escribo a los científicos, ni al público en general, se lo escribo a los políticos, porque son los que ya han implementado mejores políticas de representatividad, han implementado mejor transparencia, han implementado mayor rendición de cuentas, y tienen por práctica defender sus regiones y distritos. Estimados políticos de turno, si queremos tener resultados en materia de política científica, ya es el turno de los políticos.
