Reseña: “Datos, inteligencia artificial y complejidad. Una visión de la sociedad del futuro.”

El pasado 5 de noviembre de 2018 el Comité de Tecnologías de la Defensa y el Comité de Sociedad de la Información del Instituto de la Ingeniería de España organizaron la jornada “Datos, Inteligencia Artificial y complejidad. Una visión de la sociedad del futuro”. Para la ocasión contamos con tres ponentes de lujo, D. José Balsa Barreiro, D. Alfredo Morales Guzmán y D. Eduardo Castelló Ferrer, todos ellos miembros de MIT Media Lab, perteneciente al Instituto Tecnológico de Massachusetts (EEUU). La jornada trató sobre la importancia de los datos en la actualidad, en el desarrollo económico, social y en el gran desafío que supone el análisis de datos mediante la Inteligencia Artificial (IA) para obtener información relevante de cara a la correcta evolución y desarrollo en el presente y futuro inmediato de la convivencia de los hombres con las máquinas en cualquier tipo de entorno (ya sea social, político, cultural, etc.). En una sociedad tan cambiante en la que vivimos rodeados de datos, en el que el Big Data rige nuestras vidas, la IA es necesaria para poder organizar, estructurar y obtener información útil, además de para extraer conocimiento a partir de dicha información. La aparición de robots es necesaria para la evolución humana, y con ellos, un cambio de paradigma que obligará a importantes cambios por parte de los diferentes actores sociales (gobiernos, legisladores, sector privado, etc.).

Comenzó la jornada D. José Balsa Barreiro, quien nos mostró el MIT Media Lab, qué función desempeñan, cuál es el equipo de trabajo y a qué se dedican. Resaltó la multi- (y anti-) disciplinariedad del Media Lab, donde cada equipo suele englobar investigadores con perfiles muy diversos. Esto incrementa la creatividad, la originalidad y los múltiples enfoques que se pueden aplicar a una investigación, permitiendo abordar diferentes temas con nuevas y múltiples respuestas, frente a una visión única. Los ponentes pertenecen al grupo “Human Dynamics”, uno de los principales grupos de investigación del MIT Media Lab, el cual se centra principalmente en las posibilidades del Big Data para predecir el comportamiento humano. José Balsa habló sobre la generación de datos a gran escala y de forma constante, y del flujo de trabajo que permite pasar de datos a conocimiento. La aparición y rápida popularización de las nuevas tecnologías (tales como smartphones, smarTVs, redes sociales, etc.) ha generado un crecimiento exponencial de los datos, en su mayor parte información de tipo desestructurada. En los últimos diez años se ha generado más información que en toda la historia de la humanidad, y actualmente los datos se han convertido en un importante activo, ya que aportan información real sobre la vida de la gente y el hecho de que se compartan los hacen ser todavía más valiosos. De hecho, los datos se han convertido en el mayor activo de las nuevas grandes empresas tech (como Google, Facebook, Amazon o Apple).

Continuando la presentación prosiguió D. Alfredo Morales Guzmán, sobre cómo observamos los sistemas sociales a través de los datos. Para ello se realizan estadísticas a partir de datos conseguidos tanto a través de encuestas, como de interacciones sociales voluntarias creadas por el propio usuario. Por poner un ejemplo, cuando alguien sube una foto de un plato de comida a Instagram, emplea hashtagssobre lo que come, da su opinión (generalmente positiva) y la localización del restaurante, lo cual nos dice qué come, si le gusta, en qué lugar y a qué hora. Atendiendo a ello y al número de interacciones del post, podremos saber qué tipo de lugares le gustan al usuario, qué tipo de comida, a qué hora come, qué tipo de locales visita y, por ende, más o menos en qué clase social se mueve (no es lo mismo un restaurante de menú de 10€ que un restaurante de 50€ por persona). Y todo ello lo habrá facilitado el usuario por propia voluntad. Como ya sabemos, generamos más datos de los que podemos procesar con los métodos tradicionales. Por ello, el Machine Learning (ML) se hace necesario en el mundo actual. ML es un método por el cual las máquinas aprenden mediante el empleo y uso de los datos, lo que les permite agrupar la información en diferentes grupos mediante algoritmos, y poder comprobar y analizar los comportamientos de los generadores de dichos datos. La suma de los datos, con la Inteligencia Artificial y las teorías de los sistemas complejos, son las herramientas que nos permiten trabajar, no con una visión de futuro, sino de presente.

Actualmente estamos hiper-conectados tanto on- como off-line como físicamente. Dentro de todas las redes sociales la que mejor representa esta interconectividad es Twitter, ya que es donde más intercambio y opiniones se producen. Así pues, es donde mejor se representa la fragmentación social. Esto es posible gracias a la geolocalización urbana y a la movilidad de la red, donde podemos distinguir los distintos grupos de personas en una misma ciudad. Esta fragmentación social genera un fenómeno de segregación urbana donde la gente que piensa, habla y tiene los mismos gustos e ideas suelen también moverse dentro de los mismos entornos o muy similares. Los usuarios no solo quieren vivir cerca de “los suyos” sino que se aíslan de aquello que no les gusta. Este aspecto es claramente apreciable en la clase social, ya que la gente de diferentes zonas no solo se comunica de diferente forma, también hablan sobre diferentes temas, lo que deja muy claro la existencia de una polarización social, tanto a nivel real, como en la red. Mientras que los usuarios de clase social más alta y con más dinero hablan de temas como la comida, el relax o los viajes, la gente de estratos sociales más bajos y de origen más humilde, suele hablar de temas políticos, religiosos o de programas de TV.

Para finalizar con la jornada D. Eduardo Castelló Ferrer, trasladó el tema del Big Data y el análisis de datos al mundo de los robots y la IA. El futuro inmediato es la adaptación, combinación y normalización del hombre y la máquina, los robots no van a sustituir a los humanos ni ahora ni nunca, sino que los van a complementar y extender. Para esta “convivencia” necesitamos “confianza”, ya que no podemos permitir que el aprendizaje de las máquinas nos supere en entendimiento. Actualmente dicha “confianza” está digitalizada y centralizada en instituciones como bancos, gobiernos, organismos supra nacionales, etc. Esta centralización no es tolerante a fallos y ya ha sido expuesta a los hackers y otros agentes malintencionados. Así, el paso lógico será el de dirigirse a un mundo basado en la tecnología de bloques de información (blockchain). En ella, la información es almacenada en bloques que se cierran una vez llenados y posteriormente encriptados para evitar que nadie ajeno pueda acceder a dichos datos. Esto podría ser una posible solución para conseguir un equilibrio entre la seguridad de los datos y la utilidad de los mismos. Los robots — cada vez más integrados en nuestra sociedad– serán los encargados de obtener y manejar muchos de nuestros datos, pero el señor Castelló nos plantea, ¿Qué pasa si hackean a los robots, estos serán malos? Ya que pronto todo tendrá una IA en el interior que pasa si piratean el ordenador, el smartphone, o el coche autónomo, pues se colapsaría todo el sistema que lleva dicho aparato ya que los robots “hablan” entre ellos.

Nos explicó que la solución para eso podría ser un sistema basado en blockchain donde cada robot. Si un robot es comprometido o empieza a enviar información errónea, los demás robots pueden detectar este comportamiento anómalo e ignorar los datos provenientes de dicho robot, así conseguimos un resultado claro y eficiente.

El objetivo es maximizar la utilidad de los datos sin alterarlos ya que estos, son el nuevo modelo de negocio de las grandes empresas. El acceso a la información, la interactividad y la interconexión es lo más importante, en la proyección del mundo en el que vivimos.

Por ello es completamente necesario explorar la sinergia entre:

Sociedad

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