Los residentes afrontan las consecuencias del huracán Florence, una tormenta sin precedentes que azotó la costa este de Estados Unidos y causó al menos 32 muertes, inundaciones y daños en viviendas. Mientras tanto, el tifón Mangkhut ha devastado el sur de China. Más de tres millones de personas fueron evacuadas.
En los últimos años, la IA se ha vuelto cada vez más potente. Puede diagnosticar enfermedades, reservar restaurantes, falsificar discursos presidenciales, e incluso componer éxitos musicales y producir tráileres de películas de terror. Así que, en esta nueva era de los «macrodatos» y la «inteligencia artificial», ¿contamos con nuevas herramientas para proteger a nuestra sociedad y gestionar los daños causados por tormentas como estas?
La IA demostró una capacidad superior para comprender determinadas situaciones en 2016, cuando el programa AlphaGo venció a Lee Sedol, 18 veces campeón mundial, en el go, el juego más complejo de la historia. Pero ¿se observa también esta capacidad superior en otros ámbitos? ¿Podría, por ejemplo, la IA comprender, predecir y gestionar los desastres naturales —como las inundaciones— mejor que los seres humanos?
Es evidente que un videojuego y una inundación son dos cosas muy distintas. Pero la IA está alcanzando a los seres humanos en su comprensión de las «cosas». Por ejemplo, investigadores demostraron recientemente que la IA podía ayudar a diagnosticar tumores mamarios a partir de imágenes médicas. Además, investigaciones preliminares más recientes indican que la IA podría ayudarnos sin duda a vigilar las inundaciones e incluso quizá emitir alertas tempranas más precisas en un futuro próximo.
En un artículo, describo cómo utilicé dos de las técnicas de IA más populares para analizar tuits y fotografías publicados en Twitter y en una aplicación móvil llamada MyCoast. Estos algoritmos basados en IA pueden identificar el lugar mencionado en un tuit sobre inundaciones y describir el contenido de las fotografías para reconocer escenas de inundación, mediante un entrenamiento intensivo con «ejemplos resueltos»: fotos etiquetadas manualmente por seres humanos con palabras clave. Tras ese entrenamiento, la IA podía predecir si una nueva foto mostraba una inundación o no.
Por supuesto, los seres humanos pueden diagnosticar tumores mamarios e identificar inundaciones. Pero la IA puede ampliar enormemente el alcance de esas capacidades humanas. Por ejemplo, un programa de IA puede leer miles de tuits y fotografías en segundos. Además, la IA no se cansa: su criterio se mantiene siempre al mismo nivel. En cambio, el criterio humano es subjetivo y cambia cuando disminuye la concentración o fluctúan las emociones. Así que sí, en estos aspectos la IA es mucho más potente que los seres humanos, sobre todo en velocidad y volumen.
El alarmismo distópico
Entonces, ¿deberíamos preocuparnos por esta capacidad? Muchos sostienen que debemos temer que la IA utilice desastres naturales para destruir la sociedad humana, como se imagina en la reciente película Geostorm. El magnate tecnológico Elon Musk también ha hablado del «riesgo existencial» que la IA supone para los seres humanos. Pero es importante señalar que, al menos en un futuro previsible, la IA no puede competir con los seres humanos en muchos otros ámbitos.
En primer lugar, la IA es un algoritmo que imita el criterio humano. La IA supera a los seres humanos en velocidad y volumen, pero no en calidad. Esto es especialmente cierto en la vigilancia de inundaciones. Mi investigación demostró que la IA podía equivocarse al reconocer escenas de inundación. Sin embargo, esta situación podría cambiar en el futuro, como ocurrió con el go. A medida que haya más conjuntos de datos de entrenamiento disponibles, mejorarán aún más la precisión y la fiabilidad de las predicciones de la IA.
En segundo lugar, la IA todavía es débil a la hora de hacer predicciones. Aunque estos algoritmos pueden ofrecer pronósticos aceptables dentro de los límites de los datos del pasado, las predicciones se vuelven erráticas cuando exceden los parámetros de los datos de entrenamiento. Supongamos que se nos da una serie de puntos para unir con una línea. Es relativamente fácil adivinar qué hay entre ellos, porque la respuesta no puede ser absurdamente incorrecta (siempre que los datos no fluctúen demasiado). Pero es mucho más difícil adivinar el punto que queda más allá del extremo derecho y del extremo izquierdo, porque no hay indicios de cómo cambiarán.
En cuanto a la vigilancia de las inundaciones, es difícil predecir las tendencias a largo plazo a partir de conjuntos de datos de entrenamiento del pasado, porque el cambio climático está modificando de forma fundamental la tendencia de muchos factores hidrológicos. En este caso, no disponemos de datos de entrenamiento adecuados.
Pero, en mi opinión, la diferencia más fundamental entre la IA y los seres humanos radica en la conciencia o, más concretamente, en la motivación. Hasta ahora, la IA hace lo que le piden sus usuarios, pero no puede concebir una idea propia. Mi hija de dos años puede superar fácilmente a la IA cuando dice: «Quiero ese caramelo». Incluso puede improvisar y repetir «quiero quiero ese caramelo» para enfatizar su petición. No puedo imaginar un algoritmo de IA capaz de hacer algo siquiera parecido. En definitiva, necesitamos soluciones creativas, y la IA no es capaz de ofrecerlas.
Así pues, actualmente la IA no es más que una herramienta para ampliar la «comprensión» humana y quizá también su capacidad de «predicción». Aún le queda mucho camino por recorrer antes de alcanzar el pensamiento, la creatividad y la motivación humanos.
