Inteligencia Artificial (IA). Oportunidades y desafíos.

El seguro en acción 6 Junio, 2019 0

IA (Inteligencia Artificial) resuena en cuanto congreso, conferencia y seminario de seguros podamos asistir y en cada vez más publicaciones. Es una tecnología con un promisorio futuro que sin duda impactará mucho más de lo que hoy podemos imaginar en la forma en que hacemos (o haremos o dejaremos de hacer) las cosas.

No muchos saben de qué se trata el concepto y aspiro, en esta primera entrega, explicarlo en la forma más sencilla posible para luego adentrarnos en sus posibles usos y consecuencias. Permítanme salir entonces de los seguros por ahora, para hablar de las cuestiones en que se asienta la IA.

El concepto básico de IA es fácil de incorporar desde que vimos algunas películas como “2001” o “Terminator”, donde las máquinas tomaban o intentaban tomar el control, o la excelente y digna de ver “Grandes Héroes”, con el asistente médico personal Baymax.

Técnicamente, IA se refiere a la resolución de problemas mediante patrones informáticos. Es decir, la solución mediante métodos automáticos de problemas que habitualmente requieren de la inteligencia humana.

Sabemos que el cerebro tiene dos formas principales de funcionamiento: la que podemos denominar intuitiva (de respuesta automática o mediante patrones) y la analítica.

En el ser humano, la razón de ser de la respuesta automática es la velocidad y el menor consumo de energía (digamos simplificadamente el consumo de azúcar). Este comportamiento está asociado a las funciones más básicas y primitivas del cerebro. Cuando digo primitivo, es realmente primitivo, remontándonos mucho más allá del homo, llegando a nuestros ancestros reptiles (de hecho la parte más profunda del cerebro se suele denominar “reptiliana”, porque maneja las respuestas intuitivas). Podemos ver esto mediante un ejemplo: nuestros antepasados no hubieran sobrevivido de un depredador al acecho si para alejarse dependían de grandes análisis: llegar a verlo, medir su tamaño, especie, velocidad, o el largo de garras, etc. El comportamiento por patrones, en cambio, implica que el cerebro es capaz de disparar acciones (en este caso huir o trepar), por la detección de señales o información ya “aprendida”. Por ejemplo: el olfato, la percepción de determinado movimiento en la maleza o el escuchar las corridas de otros animales o bandadas. El cerebro primitivo reacciona ante estos estímulos, y dispara una orden de ejecución inmediata que no pasa por la corteza (parte exterior del cerebro y que controla lo analítico), sino que parte directamente hacia las extremidades y genera la orden de correr. Después que esta acción prioritaria se ejecuta, el cerebro analítico comienza a evaluar y optimizar ordenando mejor la dirección o reevaluando si la respuesta preliminar es válida.

 

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Lo notable -y difícil de reproducir para los algoritmos informáticos tradicionales-, es que el olor puede ir cambiando, la manifestación de la amenaza puede tener diversas formas; sin embargo el cerebro es capaz de determinar que el escenario “coincide” con el de una amenaza y promover una acción casi automática, muy eficaz y veloz, en respuesta a ese estímulo.

Actualmente, mantenemos ese mismo nivel de respuesta “intuitiva” como Homo Sapiens, pero hemos incorporado nuevas funciones que se desarrollan en la corteza cerebral, digamos la parte “moderna” del cerebro, que nos ha llevado a la categoría de “inteligentes” o “evolucionados”.

Hay dos conclusiones importantes de este comportamiento: Primero, se antepone la supervivencia y eficacia a la eficiencia. El cerebro “reptiliano” toma el control frente a la crisis y dispara neurotransmisores sin pedir permiso al cerebro racional. Segundo, las respuestas automáticas son un “promedio”, una respuesta estandarizada, y están sujetas a errores: podría haber sido una brisa, y la reacción resultar excesiva. Hasta podría ser motivo de un accidente o un mal mayor, comparado con lo que hubiéramos hecho con un análisis metódico. Pero se trata de sobrevivir, y eso bien vale un magullón.

Volviendo a la informática, hay que decir que durante mucho tiempo, las resoluciones analíticas estuvieron presentes en su evolución y la utilización de procesadores digitales aportó al desarrollo de la tecnología que hoy utilizamos en empresas, máquinas, celulares, hogares y la multiplicidad de programas para juegos, administración, ingeniería, medicina, etc. Siendo la informática una resultante de la aplicación de una resolución analítica del cerebro, es bastante lógico que haya estado fundada sobre bases analíticas.

Los métodos que utiliza el cerebro para la resolución de escenarios mediante la técnica de patrones, ha tenido un desarrollo más lento. Fueron el desvelo y santo grial de los investigadores durante muchos años, porque todavía no se terminan de comprender los mecanismos cerebrales. Preguntas tales como ¿Cómo hace le cerebro para reconocer un latino de un oriental con apenas un relojeo? ¿Cómo una criatura aprende y reacciona a estímulos como una sonrisa o un enojo, o se pone a llorar si no está cerca su madre? ¿Porqué un simple ademán predispone a alguien para la pelea o discusión, o para relajarse y sentirse cómodo?

Muchos de los conceptos anteriores están íntimamente relacionados con todas las investigaciones sobre inteligencia emocional. Las emociones y las reacciones son la consecuencia evidente de las respuestas de “nuestros“ patrones.

Y ya que no todos reaccionamos de la misma forma a los mismos estímulos, está claro que los patrones no son estáticos, se pulen con nuevas experiencias y nuevos aprendizajes. Los modelos de IA intentan reproducir patrones humanos y luego hacerlos aprender mediante el uso sucesivo y el procesamiento de multiplicidad de casos. Entonces, así como en las personas, IA implica “un saber”, implica errores, implica convivir con la incertidumbre, sabiendo que las respuestas serán acertadas “en promedio”.

Dicho lo anterior, lo malo es que no existe una única respuesta a los estímulos y se pierde control de alguna manera, lo “bueno” es que un sistema informático no se cansa, y puede ser entrenado mucho más duro que una persona, alcanzando niveles de desempeño superiores en determinadas actividades. Tal vez seamos en el futuro capaces de desarrollar sistemas que aprendan a pegarle a la pelota como Messi o Federer, pero hay un gran camino por recorrer.

 

Espero haber creado el interés por saber más sobre esta apasionante temática, que sin duda nos afectará cada vez más en los próximos años.

En la segunda parte de esta nota, hablaremos sobre IA aplicada a nuestra actividad.

Ah! Para los interesados en el tema, les sugiero muy especialmente leer “Los dragones del Edén”, del extraordinario Carl Sagan, libro con el que obtuvo un premio Pulitzer. Allí explica mucho mejor y profundamente todos estos conceptos.

Ing.Eduardo Galeazzi

egaleazzi@softeam.com.ar

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