El programador Erik J. Larson no ha hecho muchos amigos este año: justo cuando más inversiones y promesas se generan en torno a los algoritmos y el aprendizaje automático (Machine Learning), va él y publica con Harvard University Press el libro El mito de la Inteligencia Artificial: Por qué los ordenadores no pueden pensar como nosotros.
Larson viene trabajando en el campo de la Inteligencia Artificial (IA)
Desde hace más de dos décadas, cuando Google apenas se conocía y Facebook ni siquiera existía. Entonces, la IA se basaba en escribir reglas, esto es, en un enfoque deductivo. Sin embargo, con la llegada del big data, las empresas de IA han pasado de aplicar esa lógica deductiva a una lógica inductiva, dicho de otro modo, si antes se utilizaba el conocimiento previo para razonar, ahora se impone la adquisición del conocimiento a través de la experiencia (aprendizaje automático). Los seres humanos somos más complejos, incorporando la abducción con la que planteamos hipótesis y resolvemos las excepciones, algo que las máquinas no consiguen con su inducción.
Larson se plantea cuánto ha evolucionado realmente la Inteligencia Artificial. (Pixabay)
El programador Erik J. Larson no ha hecho muchos amigos este año: justo cuando más inversiones y promesas se generan en torno a los algoritmos y el aprendizaje automático (Machine Learning), va él y publica con Harvard University Press el libro El mito de la Inteligencia Artificial: Por qué los ordenadores no pueden pensar como nosotros.
Larson viene trabajando en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) desde hace más de dos décadas, cuando Google apenas se conocía y Facebook ni siquiera existía. Entonces, la IA se basaba en escribir reglas, esto es, en un enfoque deductivo. Sin embargo, con la llegada del big data, las empresas de IA han pasado de aplicar esa lógica deductiva a una lógica inductiva, dicho de otro modo, si antes se utilizaba el conocimiento previo para razonar, ahora se impone la adquisición del conocimiento a través de la experiencia (aprendizaje automático). Los seres humanos somos más complejos, incorporando la abducción con la que planteamos hipótesis y resolvemos las excepciones, algo que las máquinas no consiguen con su inducción.
La premisa de que si se proporciona a un sistema de IA
Todo nuestro conocimiento podrá actuar con nuestra inteligencia hace aguas; al menos así ha sido hasta la fecha, inmersos ahora en una carrera constante por introducir nuevas reglas y hechos en los sistemas para corregir sus errores descubriendo después nuevas equivocaciones, especialmente en los asuntos más complejos.