LA (R) EVOLUCION DE LAS MAQUINAS

El temor a que los robots sustituyan millones de puestos de trabajo y que potencian una suerte de revolución con inciertas consecuencias, ha generado durante largo tiempo opiniones divididas.Lo que es innegable, es que la industria de la robótica y la automatización están concentrando las inversiones tecnológicas a nivel global.

Steve Wozniak, cofundador de Apple, ha señalado que “algún día los robots se darán cuenta de que nos necesitan y nos cuidarán como si fuéramos sus mascotas”. Es así como al desarrollo de la Inteligencia Artificial ha generado que bandos donde podemos identificar a optimistas y alarmistas. Lo cierto es que los avances en IA y el interés en invertir en su desarrollo están en la mira de los innovadores y de grandes conglomerados tecnológicos.

En una de sus recientes conferencias, Google mostró sus últimos avances en la Inteligencia Artificial, presentando Google Assistant, un servicio que mezcla características similares de Siri de Apple y Alexa de Amazon.

El concepto de Google Assistant es que los usuarios tengan una experiencia de diálogo bidireccional con Google. Sundar Pichai, CEO de Google señaló en el lanzamiento que el 20% de las consultas recibidas por Google a través de móviles son las consultas de voz, por lo que la compañía ha seguido invirtiendo fuertemente en el procesamiento del lenguaje natural para tener una mejor comprensión de las conversaciones y preguntas de sus usuarios.

Los expertos están de acuerdo en que el desarrollo de la inteligencia artificial es uno de los mayores retos tecnológicos de la historia. Y no hay que fijarse solo en la robótica. La inteligencia artificial está ya por todas partes: los automóviles sin conductor; los asistentes virtuales, entre otros en desarrollo. Y la llamada Internet de las Cosas la hará aún más cercana. ¿Pero cuál es su nivel actual? Todavía estamos en una fase temprana; la que se conoce como 'inteligencia artificial estrecha o débil', porque está diseñada para realizar tareas limitadas, como una búsqueda por reconocimiento facial o controlar un marcapasos... Pero los científicos aspiran a crear una inteligencia artificial fuerte, que será multidisciplinaria, más compleja y que busca emular e incluso superar a la inteligencia humana.

Un manifiesto firmado por 700 científicos alerta de la necesidad de regular la inteligencia artificial a nivel internacional. Y de hacerlo ya. Porque los riesgos aumentarán cuanto más cerca estemos de una inteligencia artificial fuerte. ¿Y cuándo sucederá eso? La mayoría de los expertos considera que la probabilidad de que existan máquinas más inteligentes que el ser humano antes de 2060 es alta.

¿Por qué? Porque los computadores han empezado a aprender por sí mismos. Siri, por ejemplo, ya es una inteligencia híbrida, que aprovecha su acceso a millones de datos en la nube para sacar sus propias conclusiones y optimizarse. Es lo que se conoce como 'aprendizaje profundo'.

“Las películas de ciencia ficción ¡son muy entretenidas! Pero no quiere decir que eso se vuelve realidad. Los seres humanos tienen que estar en el centro de todo. La visión de IBM y la computación cognitiva es que los sistemas permiten al profesional tener acceso a información, de tal forma que puede ser tan efectivo como el mejor profesional en su rubro. Por ejemplo, la computación cognitiva puede captar y relacionar la última información médica para ayudar a un doctor a tomar la mejor decisión en el tratamiento de su paciente. Es imposible para una persona, siempre estar al tanto de los últimos papers y estudios que se hayan realizado en todo el mundo. La computación cognitiva sí puede, y con esa información puede hacer recomendaciones para hacer más eficiente el trabajo del doctor, pero al final es el doctor quien lleva la relación con su paciente y quien toma la decisión en cuanto al tratamiento. En resumen, no hay razón para tener miedo a la inteligencia artificial”, explica Rodrigo Seguel, Solutions Architect de IBM Chile.

Si los mayores influenciadores de la tecnología global como Facebook, Apple, Microsoft se han empeñado en crear una máquina inteligente, lo más probable es que tarde o temprano lo logren. Ante todo porque es un negocio muy rentable. Por ejemplo, IBM ya ha invertido mil millones en su supercomputador llamado Watson. Google, por su parte, adquirió la start-up DeepMind, especializada en redes neuronales, y que hace algún tiempo logró vencer al campeón humano de Go, un juego de estrategia. ¿Por qué es importante este hito? Porque es la primera vez que una máquina emula la intuición, ese valor propio del cerebro humano.

No es sólo procesar cálculos como en un juego de ajedrez, esto va más allá, porque se ha creado una especie de “instinto artificial”, superando todo lo conocido en inteligencia artificial.

En los últimos años, las empresas de tecnología más grandes de Silicon Valley están enfocándose al “machine learning” o aprendizaje automático. En la programación tradicional, un ingeniero escribe, instrucciones explícitas paso a paso para que la máquina ejecute. En este nuevo sistema, los programadores no codifican con instrucciones a las máquinas... las entrenan. Si desea enseñar a reconocer un gato, no se le enseña a fijarse en los bigotes, orejas, piel o los ojos. Sólo se le muestran miles y miles de fotos de gatos y finalmente asociará las imágenes al concepto. En caso que confunda un felino con un zorro no se reescribe un código, solo se continúa con el entrenamiento.

Si bien este enfoque no es nuevo, se ha visto potenciado por el auge de redes neuronales mucho más profundas, sistemas computacionales que imitan el comportamiento de las conexiones de neuronas en el cerebro humano. Ya podemos ver y utilizar estos avances del aprendizaje automático en Facebook, que lo utiliza para determinar los contenidos que aparecen en su Servicio de Noticias, Google Photos lo utiliza para identificar las caras. El Traductor Skype de Microsoft, convierte el habla a diferentes idiomas en tiempo real y los automóviles auto-conducidos usan el aprendizaje para evitar accidentes. Los grandes desarrolladores están buscando expertos y capacitando a sus ingenieros en estas nuevas técnicas. Ahora los especialistas no serán programadores sino “entrenadores de sistemas”.

El aprendizaje profundo y cada vez más acelerado podría llevar a la superinteligencia. El gran teórico de este fenómeno es Nick Bostrom, profesor de Filosofía de la Universidad de Oxford, quien señala en sus estudios que “una neurona envía impulsos a 200 hercios, es decir, 200 veces por segundo, mientras que un transistor opera en la frecuencia de los gigahercios (mil millones de ciclos por segundo). Las neuronas propagan el impulso lentamente a lo largo de los axones, a un máximo de 100 metros por segundo. Pero en las computadoras las señales pueden viajar a la velocidad de la luz”, explica. "Además, el tamaño sí importa... El cerebro humano tiene que encajar dentro del cráneo, pero una computadora puede ser tan grande como una habitación; y trabajar en paralelo con otras computadoras#, dijo.

El último informe del Foro Económico Mundial sobre el futuro del trabajo, advierte que entre 2015 y 2020 la digitalización de la industria podría hacer desaparecer 7,1 millones de puestos de trabajo, mientras que se crearán otros 2,1 millones.

“Hoy en día nadie cuestiona la conveniencia de tener un cajero automático cercano para sacar dinero cualquier día, a cualquier hora. En su momento la gente creía que esta tecnología iba a reemplazar a los cajeros humanos. De igual forma, nadie cuestiona la importancia y el alcance de internet. En su momento, los vendedores de enciclopedias lo temían.

El invento y propagación del automóvil quiere decir que hoy en día son muy pocos los dueños de caballos. Ejemplos hay muchos. El mundo avanza y los humanos tenemos que ir progresando también; los puestos de trabajo van evolucionando. La tecnología tiene que acompañar al desarrollo humano, nunca reemplazarlos”, señala Rodrigo Seguel de IBM. Después de crecer a una tasa del 17% al año, el mercado de los robots tendrá un valor estimado de unos 135 mil millones de dólares para 2019, de acuerdo con cifras de IDC. Asia está liderando el mercado, principalmente China y Japón representan con un 69% de la inversión mundial en robótica.

Sin embargo, la revolución está a cargo principalmente de las start-ups, las que operan con presupuestos reducidos pero con grandes metas. Si bien los robots están llegando a sectores como la logística, la salud y los servicios, el sector de manufactura industrial es el principal foco de inversión en robótica y procesos automatizados.

AUTOMATIZACIÓN + ROBÓTICA

La automatización y la robótica son dos tecnologías que están estrechamente relacionadas. En un contexto industrial, se puede definir la automatización como una tecnología que está relacionada con el empleo de sistemas mecánicos-eléctricos basados en informática para la operación y control de la producción. En consecuencia, la robótica es una forma de automatización industrial.

Hasta ahora se han clasificado tres clases muy amplias de automatización industrial: automatización fija, automatización programable, y automatización flexible.

La automatización fija se utiliza cuando el volumen de producción es muy alto, y por tanto se puede justificar económicamente el alto costo del diseño de equipo especializado para procesar el producto, con un rendimiento alto y tasas de producción elevadas. Además de esto, otro inconveniente de la automatización fija es su ciclo de vida que va de acuerdo a la vigencia del producto en el mercado.

LOS EXPERTOS ESTÁN DE ACUERDO EN QUE EL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ES UNO DE LOS MAYORES RETOS TECNOLÓGICOS DE LA HISTORIA. Y NO HAY QUE FIJARSE SOLO EN LA ROBÓTICA. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESTÁ YA POR TODAS PARTES: LOS AUTOMÓVILES SIN CONDUCTOR; LOS ASISTENTES VIRTUALES, ENTRE OTROS EN DESARROLLO. Y LA LLAMADA INTERNET DE LAS COSAS LA HARÁ AÚN MÁS CERCANA.

 

La automatización programable se emplea cuando el volumen de producción es relativamente bajo y hay una diversidad de producción a obtener. En este caso el equipo de producción es diseñado para adaptarse a las variaciones de configuración del producto.

La automatización flexible, por su parte, es más adecuada para un rango de producción medio. Estos sistemas flexibles poseen características de la automatización fija y de la automatización programada. Los sistemas flexibles suelen estar constituidos por una serie de estaciones de trabajo interconectadas entre sí por sistemas de almacenamiento y manipulación de materiales, controlados en su conjunto por una computadora.

De estos tres tipos de automatización, la robótica coincide más estrechamente con la automatización programable. En Chile los procesos automatizados de última generación también están captando el interés de las organizaciones, pero al tratarse de una infraestructura crítica hay resguardo que deben planificarse. Según Rodrigo Seguel, Solutions Architect de IBM, los principales desafíos en nuestro país implican “considerar la maduración – si es que la empresa está lista para asumir el desafío, y si es que el público y los stakeholders están listos para aceptarla. Una vez tomada la decisión, hay temas logísticos que considerar.

Lo más probable es que las máquinas estén conectadas a Internet; en este caso primero que todo se debe pensar en la seguridad, con un potente sistema de protección contra ciberataques, para proteger tanto las maquinas que operan, como las instalaciones o faenas donde trabajan. También hay que considerar que los dispositivos y sistemas deben compartir información y asegurar que puedan interactuar. Y la fuente de energía debe tener un respaldo resiliente para garantizar la operatividad continua del sistema”.

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