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Deep Blue

Santiago Niño Becerra - Miercoles, 25 de Mayo

Recibí un mail de un lector hace unos días; un mail para meditar mucho, mucho.

“Ultimamente he visto en internet un par de cosas sobre IA que me han llamado la atención y creo que le podrían resultar interesantes. La gran noticia es la victoria de AlphaGo contra el campeón mundial Lee Sedol por 4-1 en un encuentro al mejor de 5 (ganando del tirón primero con un 3-0).

Esto es muy distinto a la derrota de Kasparov contra Deep Blue hace ya casi 20 años, principalmente porque la gente esperaba que esto sucediera dentro de muchas décadas y contra jugadores profesionales del montón, no contra el segundo jugador más laureado de la historia. Traduzco algunos extractos de este artículo del New York Times publicado en 1997 después del partido entre ambos (http://www.nytimes.com/1997/07/29/science/to-test-a-powerful-computer-play-an-ancient-game.html?pagewanted=all):

"Para jugar un partido decente de go, un ordenador tiene que estar dotado de la habilidad de reconocer patrones sutiles y complejos y del tipo de conocimiento intuitivo que representa la característica identificativa de la inteligencia humana.

Puede que pasen 100 años antes de que un ordenador venza a humanos en el go, puede que aún más de eso,[...]Si una persona razonablemente inteligente aprendiera a jugar al go, en unos pocos meses podría vencer a todos los programas de ordenador existentes[en 1997]. No hace falta ser Kasparov”.

Cuando un ordenador pueda derrotar, en el caso de que sea posible, a un campeón de go humano, será una señal de que la inteligencia artificial estará verdaderamente volviendose igual de buena que la verdadera”.

Deep Blue venció a Kasparov a base de músculo computacional, a fuerza bruta usando su capacidad para anticiparse a todas las jugadas que su oponente podía concebir, estratégicamente no era gran cosa. AlphaGo, en cambio, ha aprendido a jugar al go a base a dos cosas: primero ver como otros juegan (básicamente una gigantesca base de datos de partidas) y luego "jugando contra sí mismo" para mejorar. Y sí, esto implica que en principio podría haber aprendido otra cosa que tuviera unas reglas más o menos bien definidas y de la que hubiera disponible suficientes ejemplos (el siguiente objetivo del equipo de AlphaGo es starcraft, un juego de ordenador de estrategia en tiempo real donde el tiempo disponible para tomar decisiones es mucho menor porque no hay turnos y la cantidad de posibilidades durante la mayor parte de los partidos ni si quiera está bien definida como en los casos del ajedrez o el go).

En solo dos años de entrenamiento, un hardware y un software que pueden ser fácilmente replicados han conseguido vencer a la mejor persona de entre más de 7000 millones, que ha dedicado casi tres décadas al juego. Es muy cierto que esos dos años no son "efectivos", en tiempo real equivaldrían a más de 1000, pero para una máquina hacer algo muy rápido es bastante simple.

Las implicaciones son obvias, cuando los niños que están naciendo hoy estén en los puntos álgidos de sus carreras profesionales es muy posible que la demanda de pensamiento humano (o actividades físicas en general sean delicadas o no*, para hacer casi cualquier cosa) sea ridícula en comparación con la oferta porque existirá una inteligencia artificial de propósito general que podrá aprender por sí sola de su propia experiencia y de la de otras máquinas, de forma simple y posiblemente casi instantánea, que además podrá interactuar con el mundo físico de forma muy similar a como lo hace una persona. Por tanto, lo más probable es que la demanda de la mano de obra humana de cualquier tipo (seguramente incluso la gran mayoría de ejecutivos o investigadores por ejemplo) sea nula.

Hoy en día, los caballos casi no tienen aplicaciones comerciales más allá de donde la gente está dispuesta a pagar dinero porque no les importa el precio o los resultados en sí, sino el hecho de que es un caballo y no otra cosa (básicamente a carreras con sus apuestas y paseos en carroza o a lomos del animal). Si la biotecnología, incluyendo a la biomecatrónica, no consigue mejorar a los humanos, nos volveremos obsoletos igual que los caballos, los gramófonos o los disquetes, porque en el fondo las máquinas son fácilmente optimizables para llevar a cabo una o varias tareas, los humanos no, y en un mundo donde la división del trabajo es la norma para el 99,999% de la población desde hace milenios eso significa malas noticias para los humanos que no tienen capital.

Hablando de ejecutivos, investigadores y puestos similares, que a primera vista deberían estar más a salvo de la automatización si los comparamos con la mayoría de los trabajos, el Royal Bank of Scotland ha despedido hace unos días a 220 asesores que se dedicaban a responder a las preguntas sobre inversiones de los clientes. En su lugar, han adquirido software que podrá asesorar a los clientes a través de internet y evaluar preguntas como "¿Para qué está ahorrando?", "¿De cuánto dispone para invertir?" o "¿Durante cuánto tiempo quiere invertir su dinero?" para ofrecer respuestas útiles. Puede ver más detalles aquí: https://thestack.com/world/2016/03/16/rbs-cuts-hundreds-of-jobs-as-fca-approves-robo-advisers/

Primero fueron desapareciendo las oficinas de la calle gracias a la banca electrónica, ya no hacía falta tener a tanta gente en la ventanilla para atender las necesidades de los clientes. Pronto será cada vez gente más importante la que será sustituida, que realiza tareas más complicadas, y los beneficios de la automatización de estos puestos serán mayores proporcionalmente, porque los salarios son mayores también. El proceso de la automatización en la banca sigue su curso, en un nuevo nivel esta vez, y no creo que tarde mucho en expandirse a otros sectores de esta forma concreta.

Un saludo.

P.D: * Boston Dynamics también presentó hace poco su último avance en robótica que ya puede hacer tareas simples como mover cajas por un almacén de la misma forma que lo hace una persona: https://www.youtube.com/watch?v=rVlhMGQgDkY  Para tareas de más destreza

manual hay por ejemplo cosas como esta banda robótica: https://www.youtube.com/watch?v=VkUq4sO4LQM  que puede interpretar notas inaccesibles para los humanos, los robots que resuelven el cubo de Rubik en menos de un segundo o los robots quirúrgicos que ya existen desde hace algunos años”.

Mi respuesta:

“Un muy bien amigo mío (que es una de las personas más inteligentes que conozco y que he conocido) me dijo, cuando se estaba preparando la primera partida de Deep Blue contra Kasparov que no importaba como acabase esa partida ya que en el futuro el campeón 'humano' de ajedrez del planeta sería la persona que aguantase más jugadas a una máquina ya que la máquina ganaría siempre. Es lo de HAL en '2001': hasta le decía a David Bowman como se encontraba este cuando se sentaba frente al tablero para 'jugar' una partida.

Lo del Boston Dynamics, si, parece increíble. Piense la implicación que eso va a tener en el transporte interno de materiales y en el modo como se transportarán. Y piense que estamos al principio del inicio del principio”.

Como decía: para meditar mucho.

@sninobecerra

Santiago Niño-Becerra. Catedrático de Estructura Económica. IQS School of Management. Universidad Ramon Llull.




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