Hace 66 años Alan Turing publicó  Computing Machinery and Intelligence en la revista Mind en Gran Bretaña, texto que estableció las bases de la Inteligencia Artificial.

Hoy, el avance en machine learning promete que, con el tiempo, puedas ‘entrenar’ a tu computadora, sin necesidad de programación. Esto sería el fin del código.

Alan Turing, considerado el padre de la informática y del cómputo moderno, también es uno de los pioneros que sentó las bases de la inteligencia artificial (IA), uno de los campos de mayor  innovación tecnológica por el que Microsoft, Google, Facebook y otras compañías están compitiendo actualmente.

Actualmente, el código rige nuestras vidas, como lo explica Jason Tanz en Wired, nos hemos rodeado de máquinas que convierten nuestras acciones, pensamientos y emociones en materia en bruto para los ejércitos de ingenieros que pueden manipular los códigos correctos.

“Hemos llegado a ver la vida como algo regido por una serie de instrucciones que pueden ser descubiertos, explotados y optimizados, incluso reescritos. Las empresas utilizan el código para entender los lazos más íntimos”, explica Tanz en la publicación.

Un ejemplo de este uso es Facebook. Mark Zuckerberg ha ido tan lejos como para sugerir que podría haber una “ley de matemática fundamental de las relaciones humanas subyacentes, que regula el equilibrio de quién y lo que preocupa a todos”.

Luego del descubrimiento de la secuencia del genoma humano y de la posibilidad de reescribirlo, la capacidad de escribir código es reconocida ya como una actividad que otorga jerarquía y privilegia a quien lo usa.

“Si controlas el código, puedes controlar el mundo”, declaró recientemente el futurista Marc Goodman  en Bloomberg Businessweek.

Sin embargo, esto está cambiando.

Alan Turing fue el primer matemático que visualizó el alcance de las máquinas y sus tareas. En primer lugar concibió conceptos como entrada, salida y programa. Luego le colocó memoria y algoritmos, con los que una máquina podría realizar varias tareas, dependiendo del programa construido en su software.

Sin embargo, Turing creía en la posibilidad de construir un artefacto que realizara tareas previamente asumidas, o sea aprendidas, que, como el cerebro, comenzara a adquirir “experiencias”.

Era una aproximación a lo que hoy conocemos como machine learning e inteligencia artificial.

A inicios de año, Mark Zuckerberg dio a conocer que su reto personal en 2016 sería el desarrollo de un sistema de Inteligencia Artificial. Posteriormente, se optimizó su sistema de entregas de noticias y de búsqueda de imágenes.

Después, miles de perfiles automatizados, conocidos como bots ayudaron a los grandes medios a dar seguimiento a las tendencias noticiosas y a establecer lazos con sus lectores en redes sociales.

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Todo esto luego de que en 2015 compañías como Microsoft dieran a conocer proyectos como la creación de redes neuronales artificiales como Project Adam y de que Watson, el proyecto de inteligencia artificial de IBM, se hiciera un lugar en el sistema bancario mexicano.

Actualmente, la prioridad de Google es la inteligencia artificial, cuyos avances ya fueron presentados a los usuarios a través de Allo y Google Assistant.

“Con la construcción de los sistemas de aprendizaje, nosotros no tendremos que escribir estas reglas nunca más”, dijo John Giannandrea, experto en Machine Learning para Google en febrero pasado.

Gracias a estos avances, el machine learning se ha vuelto algo más que una adaptación y repetición de las costumbres de los usuarios de algún dispositivo, debido al poder de cómputo que ha recibido y a la investigación de redes neuronales profundas y sus relaciones, estos sistemas han logrado imitar las conexiones de varias de las neuronas del cerebro.

Como las que nos permiten recordar y crear experiencias, lo que fortalece el aprendizaje.

“A medida que nuestras creaciones tecnológicas e institucionales han vuelto más complejas, nuestra relación con ellos ha cambiado”, escribió Danny Hillis en Journal of Design and Science.

El avance de los sistemas de machine learning en nuestros dispositivos es rápido y se extenderá pronto a todos los dispositivos conectados, sin embargo, la programación tradicional no desaparecerá, sólo se complementará con “intuición” pedagógica.

La programación, el código como lo conocemos siempre será necesario, ya que, de acuerdo con Wired, formará parte de los andamiajes en el ‘aprendizaje’ de las máquinas.

“El código será menos importante que los datos que utilizamos para entrenarlo”.

Alan Turing sentó las bases para que las máquinas resolvieran más de un problema a la vez, ahora, 66 años después, se están preparando para convertir nuestras experiencias en tecnología:

“Vamos a pasar del mando de dispositivos a la crianza de ellos”.

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Alan Turing Building, Manchester University (via Getty Images)

Con información de Wired y de Expansión MX

 

 

 

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