La inteligencia artificial puede ayudar en la crisis del COVID-19, pero una intervención humana adecuada es decisiva
La IA es sólo una parte de la respuesta. Image: Gertrūda Valasevičiūtė/Unsplash
- La inteligencia artificial puede ayudar a hacer frente al coronavirus si se aplica de un modo creativo.
- Nos corresponde a nosotros identificar formas nuevas e innovadoras para aprovechar las posibilidades que nos brinda la inteligencia artificial.
- La identificación de patrones en la investigación relacionada con el coronavirus y la ayuda en el diagnóstico son algunos ejemplos.
La inteligencia artificial (IA) puede ayudarnos a hacer frente a los problemas acuciantes generados por la pandemia del COVID-19. Pero no será la tecnología propiamente dicha la que marque la diferencia, sino el conocimiento y la creatividad de los humanos que la utilicen.
De hecho, lo más probable es que la crisis del COVID-19 ponga de manifiesto algunas de las limitaciones más importantes de la IA. El aprendizaje automático, la forma actual de IA, funciona mediante la identificación de patrones en datos históricos de formación. Si se usa acertadamente, la IA puede superar a los humanos no solo en velocidad, sino también en la detección de patrones en esos datos de entrenamiento que pasan desapercibidos al ser humano.
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Si embargo, los sistemas de IA necesitan muchos datos, con ejemplos relevantes entre ellos, para detectar estos patrones. El aprendizaje automático también asume implícitamente que las condiciones actuales son las mismas que las representadas en los datos de entrenamiento. Es decir, los sistemas de IA asumen implícitamente que lo que ha funcionado en el pasado seguirá funcionando en el futuro.
¿Qué tiene esto que ver con la crisis actual? Estamos viviendo una situación sin precedentes. Nuestras circunstancias han cambiado drásticamente en tan solo unas semanas. Tenemos que experimentar con cosas que no se han probado nunca. Además, lo que ha funcionado en el pasado podría no funcionar ahora.
Los humanos no se diferencian tanto de la IA en cuanto a sus limitaciones, algo que, en cierto modo, explica por qué nuestra situación actual es tan abrumadora. Sin ejemplos previos en los que basarnos no podemos estar seguros de que aplicamos las medidas apropiadas. Nuestras hipótesis tradicionales sobre la causa y el efecto puede que ya no se cumplan.
Sin embargo, los humanos tenemos una ventaja con respecto a la IA Podemos aprender lecciones de un contexto y aplicarlas a situaciones nuevas, basándonos en nuestro conocimiento abstracto para formular las mejores hipótesis sobre lo que podría funcionar o suceder. Los sistemas de IA, por el contrario, tienen que partir de cero cada vez que se produce un cambio, por pequeño que sea, en un contexto o una tarea.
En consecuencia, la crisis del COVID-19 pondrá de relieve algo que siempre ha sido cierto en relación con la IA: es una herramienta y el valor de su utilización en cualquier situación depende de los humanos que la diseñen y la utilicen. En la crisis actual, la acción y la innovación humanas serán especialmente decisivas para aprovechar las capacidades que nos brinda la IA.
Un planteamiento para abordar el problema que entraña esta nueva situación consiste en recabar nuevos datos de entrenamiento en las condiciones actuales. Tanto para los humanos encargados de la toma de decisiones como para los sistemas de IA, cada dato nuevo sobre nuestra situación actual es especialmente valioso para documentar nuestras futuras decisiones. Cuanto más eficaces seamos en el intercambio de información, antes dejará de ser nueva la situación y empezaremos a ver la salida.
Proyectos como el conjunto de datos de investigación abierta COVID-19, que incluye los textos de más de 24 000 artículos de investigación, la red neuronal de acceso abierto COVID-net, que está trabajando en el desarrollo conjunto de un sistema para detectar el COVID-19 en las radiografías de tórax, y una iniciativa en la que se pide a los ciudadanos que donen sus datos anonimizados son ejemplos de esfuerzos humanos importantes para compartir datos de modo que los sistemas de IA puedan realizar búsquedas entre esta información para identificar patrones.
Un segundo planteamiento consiste en utilizar el conocimiento y la creatividad humanos para realizar la abstracción que no pueden realizar los sistemas de IA. Los humanos pueden diferenciar entre los lugares en los que es probable que fallen los algoritmos y las situaciones en las que es previsible que los datos históricos de entrenamiento sigan siendo pertinentes para abordar problemas críticos y puntuales, al menos hasta que haya datos más actuales disponibles.
Estos sistemas pueden incluir algoritmos que predigan la propagación del virus utilizando datos de pandemias anteriores o de herramientas que ayudan a las personas que buscan empleo a identificar las oportunidades que se ajustan a sus competencias. Aunque el carácter particular del COVID-19 es único y muchas de las reglas fundamentales del mercado laboral no funcionan, todavía es posible identificar vías útiles, aunque, tal vez, cuidadosamente definidas, para aplicar herramientas de IA.
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Los esfuerzos para utilizar herramientas de IA en tiempos del COVID-19 serán más eficaces cuando conlleven la aportación y la colaboración de los humanos en varias funciones distintas. Los científicos de datos que codifican sistemas de IA desempeñan una función importante porque saben qué puede hacer la IA y, del mismo modo, qué no puede hacer. También necesitamos especialistas que comprendan la naturaleza del problema y puedan identificar los casos en que los datos de entrenamiento antiguos podrían seguir siendo pertinentes hoy en día. Por último, necesitamos pensadores originales que nos impulsen a dejar atrás nuestras hipótesis y descubrir conexiones sorprendentes.
Bluedot, una empresa emergente radicada en Toronto, es un ejemplo de este tipo de colaboración. En el mes de diciembre fue una de las primeras en identificar la emergencia de un nuevo brote en China. Su sistema se basa en la visión de su fundador, que creía que era posible predecir los brotes, y combina la capacidad de varias herramientas de IA con los conocimientos de epidemiólogos que identificaron dónde y cómo buscar datos empíricos de enfermedades emergentes. Estos epidemiólogos también comprueban los resultados en la fase final.
Con todo, reinventar las reglas no es lo mismo que incumplirlas. A medida que nos esforzamos por satisfacer nuestras necesidades actuales, también debemos tener en mente las consecuencias a largo plazo. Todos los humanos que participen en el desarrollo de sistemas de IA tienen que respetar normas éticas y considerar las posibles consecuencias no intencionadas de las tecnologías que creen. Si bien la crisis que estamos viviendo es muy acuciante, no podemos sacrificar nuestros principios fundamentales para hacerle frente.
Moraleja: pese a todo lo que se diga, los humanos todavía podemos superar las capacidades de la IA de muchas maneras. Los asombrosos avances de la IA en los últimos años no son una cualidad inherente a la tecnología, sino el testimonio de la labor realizada por los humanos, que han sido increíblemente creativos a la hora de utilizar una herramienta compleja desde el punto de vista matemático e informático, pero con una base bastante simple y limitada.
Así pues, en nuestro intento por avanzar con rapidez para abordar nuestros problemas actuales, tenemos que seguir recurriendo a la creatividad humana desde todos los puntos de vista, no solo a expertos tecnológicos sino a personas con conocimientos sobre los distintos contextos, así como a aquellos que puedan hacernos dudar de nuestra hipótesis y ver conexiones nuevas. Es la colaboración humana la que permitirá que la IA se convierta definitivamente en la potente herramienta en la que podría convertirse.
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