• Por el Dr. Miguel Ángel Velázquez
• Dr. Mime

En el mes de junio de este año hablé en esta columna de este mismo tema, y realmente tuvo muchísimo impacto, a tal punto que me solicitaron ampliarlo. Por eso, este domingo vuelvo un poco sobre esos pasos para intentar dilucidar ¿qué pasaría en el cerebro humano si la IA sigue creciendo como lo hizo hasta ahora en tan corto tiempo?

Para ponerlos en contexto, la IA tiene, básicamente, dos formas de trabajo. Una es la simbólica, la vieja IA, donde los conocimientos los adquirimos de los expertos en el campo, es mucho más transparente, pero no es escalable. La otra, la IA que tenemos hoy en día está basada en datos. Para poder derivar el conocimiento lo que se hace es alimentar el sistema con datos de un campo determinado, el sistema aprende de esos datos y extrae los patrones. Es capaz de generalizar, de predecir, etc., en muchas áreas, desde el lenguaje natural, la visión artificial o el aprendizaje automático. Hay modelos donde el proceso se hace por el razonamiento basado en el aprendizaje profundo con redes neuronales con muchas capas que acaban aprendiendo esos datos. Pero hay otros modelos como el razonamiento por refuerzo u otros tipos que pueden ser usados para aprender y derivar conocimiento a la IA. La IA se “alimenta” de datos que vienen, por ejemplo, en el caso de IA relacionada a aspectos médicos, de las grandes bases de datos clínicos que hay referenciados por cierto tipo de enfermedades o cierto tipo de pacientes. Si son datos de tráfico, se usarán las cámaras o los sensores de tráfico disponibles. Hoy es tan inmenso el proceso de digitalización en el que estamos que hay sensores que pueden derivar datos de prácticamente cualquier proceso natural o industrial en el que podamos pensar. Prácticamente todas las experiencias en las que uno puede pensar son digitales. La IA está prácticamente en cualquier área en la que puedas pensar.

Pero mientras la investigación sobre inteligencia artificial (IA) generativa, esa decir, la que crea contenidos nuevos y originales a partir de patrones de datos almacenados, se extiende rápidamente, un puñado de científicos de todo el mundo trabaja ya en la próxima gran novedad: un campo que imagina ordenadores con cerebros reales, lo que se conoce como bioinformática. Los modelos actuales de IA utilizan redes de un par de cientos de millones de neuronas, con neuronas extremadamente simplificadas, y requieren una cantidad significativa de energía. Mientras tanto, un cerebro humano utiliza mucha menos energía para crear conexiones entre casi 90.000 millones de neuronas. Si las actuales empresas de inteligencia artificial quisieran replicar el número de conexiones del cerebro humano, necesitarían una central nuclear, según los expertos. Esto se debe a que los modelos generativos de IA son sintéticos y necesitan electricidad para que las neuronas se comuniquen entre sí. La bioinformática propone un cambio de paradigma fundamental al utilizar neuronas biológicas reales: los bioordenadores. Estos son máquinas que utilizan neuronas vivas capaces de razonar como los humanos y crear ideas al margen de su propia experiencia. Se diferencian de programas de IA como ChatGPT, que solo puede dar respuestas a partir del conocimiento que tiene en su propia base de datos. Evidentemente, el futuro está aquí: en las neuronas que conduzcan la nueva generación de procesadores, de “cerebros” de la IA.

Pero, ¿cuál es el impacto real actual de la IA en nuestra vida cotidiana en los empleos? Muchas veces estamos usando inteligencia artificial y ni siquiera somos conscientes de ello. En el futuro tenderemos a tener más IA porque se está implantando en cada vez más áreas. Sobre el empleo, ya antes de la pandemia vimos cómo cambiaba el panorama. Hay muchos más empleos afectados por la automatización, no solo por la IA. Lo vemos en los supermercados, con cada vez más máquinas en vez de cajeros, por ejemplo. Cambiará las formas de trabajar sobre todo en tareas automatizadas y habrá que convivir con que parte de nuestras tareas rutinarias las hagan máquinas. Los médicos trabajábamos con apenas instrumental hace 50 años y hoy tenemos a nuestra disposición muchas más máquinas. Está claro que afectará a los empleos y a la economía, y es algo de lo que se deben ocupar los gobiernos. Debemos ser conscientes porque, si no, puede crear grandes desniveles. Y sí, se destruirán unos empleos, pero se crearán otros. Muchas veces nos enfocamos solo en el lado más trágico, pero la IA es una herramienta que tiene muchas cosas buenas si se maneja de forma adecuada. Por ejemplo, en los últimos años hemos asistido a su capacidad para una medicina mucho más preventiva. Nos puede ayudar en el aprendizaje, podemos ser mucho más selectivos con nuestros alumnos y adaptar su enseñanza, ser capaces de predecir enfermedades del ganado, luchar contra el cambio climático, hacer cosas más sostenibles o administrar mejor el stock de tu tienda. Hay muchos aspectos positivos que debemos aprender a aprovechar y protegernos de los que nos puede perjudicar.

En fin, es un tema apasionante, interesante, DE LA CABEZA. Pero, antes de tener miedo, solo te digo: cuando se inventó el automóvil se decía que el ser humano ya no iba a moverse más, a no hacer ejercicio. Y actualmente nos movemos en auto y, aún y por siempre, caminamos. Con la IA pasa igual: será aliada del cerebro humano en la medida que ese mismo cerebro la aproveche en su propio beneficio. Nos leemos en una semana.