Entrevista de radio / podcast: “La huella digital es a las ciencias sociales lo que el microscopio a la biología” DelSol 96.7 FM Punto del Este, 96.3 FM Colonia, 99.5 FM
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Martin Hilbert, alemán experto en Big Data, dijo a No toquen nada que los hombres y las máquinas no deben luchar por la supremacía porque “lo que nos lleva más allá de cualquier habilidad separada es cuando hay un mecanismo de cooperación entre el computador y el humano”.
Hilbert, que es doctor en Economía y Ciencias Sociales y PhD en Comunicación, explicó que en muchos aspectos las computadoras ya son más inteligentes que los humanos, como en el reconocimiento de caras y de células de cáncer. Además, indicó que no se olvidan de ningún resultado negativos en interacciones anteriores ni confunden información.
“Los robots se pueden actualizar en tiempo real sobre nuevos conocimientos pero hay una teoría matemática que sostiene que podemos ser especialistas en algo pero nunca podremos ser buenos en todo. Eso aplica para máquina y humanos. Por eso, el desafió para los próximos 100 años es desarrollar los métodos de colaboración y ver quién es mejor en cada tarea para complementarnos”, explicó Hilbert.
El asesor informático recordó que en una competencia de Freestyle Chess (ajedrez de estilo libre, creado por Garri Kaspárov), el equipo ganador no fue el compuesto por grandes maestros y grandes computadoras sino el de una dupla de amigos de nivel medio, que crearon un mecanismo de cooperación entre el aparato informático y el participante.
“Eso es lo que nos lleva más allá de cualquier habilidad separada”, resaltó Hilbert. “La mejor manera de aprovechar la inteligencia artificial es inventar formas de colaboración entre nosotros y los procesadores”, agregó.
En la entrevista también sostuvo que los rastros que dejamos en la red (la huella digital) ayudan a entender mejor cómo funciona la sociedad. “La huella digital es para las ciencias sociales lo que fue el telescopio para la física o el microscopio para la biología. Con la huella digital de un smartphone podemos predecir con un 85% de precisión dónde estará su dueño el año próximo”,destacó.
El investigador alemán recalcó que los cambios en la forma de entrenar las redes neuronales de la inteligencia artificial favorecieron un desarrollo acelerado. “Se trata de un sistema con redes a diferente nivel, inspirado en el cerebro. Cuando lo creamos, pensamos que lo estábamos entrenando como a un niño pero no, porque le indicábamos reglas. Le decíamos ‘un auto tiene cuatro ruedas y cuatro puertas’ y le configurábamos una excepción para el caso de dos ruedas, por ejemplo. Pero a un niño se le enseña con experiencias. Ahora dejamos que la inteligencia artificial aprenda sola”.
