Scott Zoldi, Chief Analytics Officer de FICO, nos hace llegar sus predicciones sobre la Inteligencia Artificial y sus distintos sabores en el 2018

 

Predicciones Para el 2018: Los Muchos Sabores de la Inteligencia Artificial

Por Scott Zoldi, Chief Analytics Officer de FICO

 

Aunque mis poderes predictivos no se comparan con los de un gran adivino, esta predicción de mi pronóstico analítico del 2017 sin duda fue cierta: “Pienso que apenas estamos al inicio de la era dorada de la analítica, en la cual el valor y las contribuciones de la inteligencia artificial (IA), del aprendizaje automático (AA) y del aprendizaje profundo sólo podrán continuar expandiéndose conforme aceptemos e incorporemos esas herramientas en nuestros negocios”.

De hecho, la IA, el AA y el aprendizaje profundo no sólo aumentaron durante el 2017, sino que estallaron.

En el 2018, el desarrollo y uso de esas tecnologías continuarán expandiéndose y fortaleciéndose —en tantas maneras que es difícil cuantificarlas—. Pero así como los sabores de chocolate y chicle eran mis favoritos de niño en la nevería Baskin Robbins (famosa por sus 31 sabores), he aquí algunas de las cosas más importantes que considero veremos entre los más de 31 sabores de la IA en el 2018.

  1. La IA aprenderá a defenderse

En el 2018, la IA Defensiva será la protagonista. Desde hace mucho tiempo hablamos de la manera en que el aprendizaje automático y la IA ayudarán a las compañías a impulsar la diferenciación en los mercados competitivos. Esto también se aplica en el mundo de la delincuencia, donde los atacantes utilizarán IA y AA maliciosos para sustituir a los que las compañías han implementado. Esta carrera armamentista, en la cual los delincuentes se arman con “aprendizaje automático adversario”, encabeza los pronósticos de seguridad del 2018 de McAfee.

A principios de este año, escribí sobre la tecnología de IA Defensiva con patente pendiente de FICO, que producirá sistemas capaces de emitir “firmas vagas” para engañar, confundir o identificar a los atacantes que buscan conocer la respuesta del sistema de IA.

  1. La IA tendrá que explicarse a sí misma

La necesidad de IA Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se basa en normas como las Regulaciones Generales de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés) de la Unión Europea, que requieren que las decisiones se expliquen con base en calificaciones, incluyendo aquellas decisiones producidas por los sistemas de IA y AA. Desde hace mucho que lidiamos con este problema en las decisiones sobre fraude y riesgo crediticio, pero al utilizar AA en múltiples industrias, existen conjuntos enteros de algoritmos explicativos propuestos que son correctos, ineficaces o definitivamente equivocados. Conforme a las GDPR, es indispensable que las compañías puedan explicar correctamente los procesos de decisiones de los sistemas de IA y AA.

He aquí una métrica reveladora respecto al interés en XAI: A medida que se acerca la fecha límite de aplicación de las GDPR en mayo de 2018, las visitas a mi blog de IA Explicable, que comencé a escribir hace menos de un año, han aumentado rápidamente.

  1. La IA nos mejorará

La idea de que la IA y los humanos trabajarán en equipo, en lugar de pelearse al estilo de Terminator, no es nueva. (Mi favorita de la franquicia es, desde luego, Terminator 3.) Pero en el 2018, la IA expandirá mucho más el lugar de trabajo, no sólo a través de mejor software, sino también de versiones mucho mejores de nosotros mismos.

Ya sea que se trate de dibujar la información juntos o convertirnos en súper humanos para investigar, recuperar datos o mejorar la manera en que aprendemos nuevos temas, la IA aumentará nuestra capacidad de procesar la información nueva. La pregunta es si nuestros cerebros humanos se atrofiarán, mejorarán o simplemente evolucionarán a la velocidad y frecuencia de los datos.

  1. La IA será operable

En el 2018 las compañías se enfocarán en la IA operable, especialmente en la nube, para crear, perfeccionar, implementar y optimizar con mayor facilidad los ambientes de aprendizaje automático.

  1. Los chatbots podrán entendernos mejor—y manipularnos más

En muchos aspectos de la sociedad, se está volviendo cada vez más difícil determinar qué es humano y qué es robot, qué es orgánico y qué es automatizado, qué es real y qué es falso. (Esto me recuerda al comercial que decía ‘Is it live or is it Memorex?’)

En el 2018, los chatbots—o bots conversacionales—se volverán rápidamente más sofisticados, reduciendo dramáticamente los costos de actividades de rutina de atención al cliente y mejorando, por lo general, la experiencia del cliente. En los próximos años, los chatbots entenderán rápidamente el tono, el contenido y las vías conversacionales de mayor valor para cubrir diversos objetivos. La mala noticia es que esta sutil «intervención» se puede convertir en manipulación a través de IA que aprende las palabras mágicas para influir en nuestra actitud y nuestras acciones, y posiblemente para provocar reacciones en masa.

Al menos yo por el momento sigo prefiriendo la interacción humana del otro lado de mi iPhone.

  1. La IA se combinará con el Blockchain o cadena de bloques

Más allá de su asociación con las criptodivisas, la tecnología de cadena de bloques pronto registrará “cadenas de tiempo de eventos» que se aplicarán en contratos, interacciones e incidencias. En estas «cadenas de tiempo», la gente y los elementos con los que interactuamos tendrán identidades codificadas. La cadena de bloques que se distribuye será la única fuente de verdad, permitiendo registros de auditoría de uso de datos en modelos, en particular en derechos de permiso de datos.

Les daré un ejemplo de cómo podría entrar en acción la cadena de bloques. Pensemos en la renta de autos. Hoy en día, acudimos a una agencia de renta de autos tradicional como Hertz o Avis, o pertenecemos a una organización de renta «alternativa» como ZipCar o car2Go. En el futuro, podremos caminar hacia un auto para rentarlo, pero lo haremos con un micropréstamo que nos fue aprobado para rentar un auto una tarde, por decir. Este micropréstamo tendrá pólizas de seguro anexas a la cadena, y un historial codificado de conductores, eventos y mantenimiento. A medida que manejamos por la ciudad e interactuamos con carreteras y estacionamientos, toda esta información se registrará y monitoreará de forma automática en la cadena de bloques. Cuando salimos del auto y lo cerramos, la renta se termina y podrá ser auditable en la cadena.

Más allá de eso, las cadenas de eventos de datos crearán nuevas oportunidades para analistas de gráficos y nuevos algoritmos de IA para consumir datos de relaciones a escala. En el 2018 seremos testigos de nuevos análisis alrededor de relationship epochs (o redes de relaciones). He aquí una rápida definición: pensemos en nuestra interacción diaria con dinero, gente, lugares y cosas. La mayoría de los días son rutinarios, pero algunas veces tiene lugar una cadena de eventos con un nuevo significado, que quizá indiquen actividades de lavado de dinero, fraude, oportunidades de prevención de suicidio y muchas otras. Claramente, entender estas redes de relaciones de eventos agregará más visibilidad a cualquier análisis de componentes individuales. Estas redes, o relationship epochs, contarán con puntajes con base en cadenas y gráficos variables, brindando así un gran poder predictivo.