La División de Ingeniería Eléctrica (DIE) de la Facultad de Ingeniería (FI) organizó una mesa redonda para dar un panorama general sobre la inteligencia artificial (IA), en la que participaron sus especialistas la doctora Jimena Olveres Montiel, y los doctores Boris Escalante Ramírez, Jesús Savage Carmona, Everardo Bárcenas Patiño y Marco Negrete Villanueva, en el Auditorio Raúl J. Marsal el pasado 31 de mayo.
La doctora Rocío Aldeco, jefa del Departamento de Computación, quien fungió como moderadora, abrió la conversación al explicar que este campo ha experimentado un crecimiento exponencial y transformado radicalmente el modo de vida. Desde los primeros desarrollos de IA se han propuesto diversos enfoques y algoritmos, y actualmente sigue prometiendo desafíos en términos de lo que es posible y sus campos de aplicación. Por ello, los ponentes destacaron la importancia de conversar sobre su impacto actual, funcionamiento, cuestiones éticas y sociales, y futuras implicaciones.
En términos simples, cuando se habla de inteligencia artificial se refiere a una especialidad dentro de la Computación que se ocupa de crear sistemas que pueden replicar la inteligencia humana y su habilidad para resolver problemas. El Teorema de Gödel y los trabajos de Alan Turing fueron unos de los primeros pasos en este desarrollo. Al principio, se utilizó lógica clásica, una representación simbólica del mundo y lenguajes de programación declarativos para demostrar teoremas.
Con la llegada de las redes neuronales se produjeron mejores resultados, pero aún era necesario encontrar las características de entrada para que funcionaran los sistemas. Esto significó, hace apenas dos décadas, el auge del aprendizaje de máquina, apoyado también por la subida en el poder de cómputo, lo que a su vez llevó al aprendizaje profundo. Actualmente, se está viviendo la era de la IA generativa —ya sea textos, imágenes o audio—, con la expectativa de que se integre a una más general que realmente pueda comprender, aprender y realizar tareas intelectuales de forma muy parecida al cerebro humano.
Bajo esta definición, los usos varían, por ejemplo, desde los robots para visión, navegación autónoma, planeación, manipulación e interacción humano-robot, y sistemas de auxilio al diagnóstico médico y percepción remota, hasta internet de las cosas y redes sociales. Los especialistas compartieron los distintos proyectos de la Facultad de Ingeniería que tocan a este tema: robots de servicio, sistemas de detección y diagnóstico de enfermedades, programación fácil y correcta, prevención y manejo de desastres naturales, por mencionar algunos. Destacaron que el alumnado tiene acceso a participar en estos, ya sea para realizar su tesis o servicio social.
A continuación, comentaron sobre una de las IA más relevantes del momento, ChatGPT, de la que se sabe que su hardware corre sobre la plataforma Azure de Microsoft, uno de los socios involucrados en la aplicación, y de su software, que se trata de una red neuronal, con un módulo de aprendizaje por transferencia y uno por refuerzo, que permite procesar grandes cantidades de información.
Aunque se estima que sus niveles de conocimiento y habilidad van a crecer de manera desmedida, ChatGPT no razona, solo predice el orden de las palabras a contestar, independientemente de si tienen sentido o no, o son falsas o verdaderas. Esto quiere decir que, por ejemplo, puede dar instrucciones erróneas o inventar información con tal de cumplir un objetivo. En el ámbito de la educación, la existencia de esta herramienta plantea un reto a los docentes y sus instrumentos de evaluación, y en términos generales, está causando una disrupción similar a la de la calculadora o las computadoras mismas.
Con esto en mente, la y los docentes consideran indispensable que se empiece a generar reglamentación, adicional a los candados que tienen las propias inteligencias artificiales, de lo contrario, podrían implementarse para hacer daño a alguien o a la población en general, favorecer a ciertos grupos, manipular la opinión pública, realizar fraudes y para diseminar datos falsos o con otros fines maliciosos. Además, los recursos económicos, humanos y materiales necesarios para generar una red neuronal de tal tamaño limitan a los investigadores y sus ramas de trabajo, pueden derivar en la explotación de ciertos empleados, o en su inaplicabilidad por las condiciones socioeconómicas de ciertas geografías.
Para quienes se interesen en estudiar y especializarse en el área de IA, el posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación y en Procesamiento de Señales de la FI podrían ser opciones valiosas, que además involucran a esta y estos expertos.
