Inteligencia Artificial y Ética: Conceptos Fundamentales y Desafíos Actuales
Conceptos Clave en Inteligencia Artificial y Ética
13. Neurona
La función de activación es una función que transmite la información generada por la combinación lineal de los pesos y las entradas, es decir, es la manera de transmitir la información por las conexiones de salida. En una neurona artificial, transforma la entrada ponderada en una salida, introduciendo no linealidad al modelo y permitiendo que la red neuronal aprenda relaciones complejas. También puede escalar o normalizar la salida, ayudando en la estabilidad y el aprendizaje. Sin funciones de activación, las redes serían modelos lineales incapaces de resolver problemas complejos como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.
La función sigmoide es ampliamente utilizada porque acota la salida entre 0 y 1, facilitando su interpretación como probabilidad en problemas de clasificación binaria. Además, es suave, continua y diferenciable, lo que la hace adecuada para el entrenamiento con descenso de gradiente. Introduce no linealidad, permitiendo a las redes aprender relaciones complejas. Históricamente, fue muy popular por su simplicidad, aunque su uso ha disminuido debido al problema de gradientes que desaparecen, que dificulta el entrenamiento de redes profundas.
14. Libertad
La libertad como autodeterminación significa la toma de decisiones autónomas (y dependientes, independientes o interdependientes) donde se fundamentan en la voluntad, la libertad, el libre albedrío. Sin embargo, de cara a las máquinas algorítmicas, esto no puede suceder (al menos en el desarrollo actual de las mismas), ya que se estructuran siguiendo reglas predefinidas. Esto hace que ambos conceptos sean inherentemente incompatibles, las máquinas sólo responden a instrucciones programadas (es decir, solo dependientes), no tienen capacidad para determinarse por sí solas.
La libertad como autodeterminación se entiende como la capacidad de un individuo para gobernarse o autodominarse a sí mismo, siendo consciente y racional. Esto es, elegir las acciones y actuar según la propia voluntad, donde existe la capacidad de elegir entre estímulo y respuesta en lugar de estar sometido por impulsos externos o internos al efecto de los mismos (aunque bien hay muchos humanos que así se dejan llevar). La noción va de la mano a la autonomía y la responsabilidad, tanto personal como colectiva, ya que la voluntad se teje en función de principios o razones que se validan interiormente; esto es un pilar clave en la filosofía, la moral y la política, lo que se dice de ser el autor y dueño de la propia vida.
15. Perceptrón
El Deep Learning es una técnica de aprendizaje automático basada en redes neuronales profundas que emulan el funcionamiento del cerebro humano para reconocer patrones complejos en datos como imágenes, texto o audio. Es clave en aplicaciones como visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Los medios a menudo lo presentan como una inteligencia completamente autónoma, lo cual es incorrecto, ya que depende de grandes cantidades de datos y entrenamiento supervisado por humanos, sin ser capaz de razonar o entender como un ser humano.
El entrenamiento de una red neuronal con una función de coste se basa en minimizar la diferencia entre las salidas predichas por la red y las salidas reales. La función de coste cuantifica este error, y mediante algoritmos como el descenso de gradiente, se ajustan los pesos de la red para reducir ese error. Este proceso itera ajustando los parámetros de la red en dirección opuesta al gradiente de la función de coste, buscando optimizar el rendimiento del modelo en la tarea asignada.
16. Ética
La ciencia se fundamenta en el desarrollo de conocimientos científicos para avanzar y desarrollar soluciones prácticas a lo largo de dicha evolución. Así se pueden manipular las leyes naturales, a través de los conocimientos adquiridos, para crear nuevas tecnologías. El progreso científico abre paso al progreso tecnológico, ya que, si no, la tecnología no podría evolucionar ni resolver problemas cada vez más complejos o específicos. De igual manera, el avance científico depende de la ética y la filosofía, la cual está en el seno de sus actividades, o eso debería ser, ya que ahora hay un parche pegado por encima que pone “dinero”. La ética existe para direccionar la tecnología, en su correcto funcionamiento y desarrollo, ayudando a decidir cuándo, qué, cómo y quién desarrolla la tecnología y los efectos que tienen en la humanidad.
Mientras que la ciencia se ocupa de la realidad desde un enfoque descriptivo, a través de la observación, la experimentación y la formulación de teorías para luego concluir leyes, la ética direcciona el espíritu, el enfoque y los procedimientos de la ciencia y la tecnología que produce. La ética funciona con un enfoque normativo, evaluando acciones y las implicaciones morales que afectan a la interconectividad de la Tierra.
El peligro de educarnos solo en la racionalidad de los medios sin reflexionar sobre los fines de la actividad humana es que podemos centrarnos exclusivamente en cómo alcanzar objetivos sin cuestionar si esos objetivos son realmente buenos o éticos. Esto puede llevar a una sociedad que persigue metas sin considerar su impacto moral o social, favoreciendo la eficiencia y la tecnología sobre el bienestar humano, la justicia o la sostenibilidad. Sin una reflexión sobre los fines, la acción humana puede perder su propósito y sentido ético.
17. Responsabilidad
La responsabilidad profesional en sistemas de decisión basados en inteligencia artificial está vinculada a la explicabilidad del sistema, ya que los profesionales deben poder entender y justificar las decisiones que toma la IA. Si un sistema es inexplicable, es difícil asignar responsabilidad por sus decisiones, lo que puede generar problemas éticos y legales. La explicabilidad asegura que los diseñadores y usuarios del sistema puedan interpretar sus resultados, garantizar su transparencia y asumir responsabilidad en caso de errores o consecuencias negativas.
En el contexto de las redes neuronales, la causa física se refiere a los factores materiales y computacionales que determinan cómo la red procesa la información, como los pesos y las conexiones entre neuronas. La razón lógica, en cambio, implica la explicación abstracta y conceptual de por qué la red genera ciertos resultados, basada en patrones o reglas subyacentes que la red ha aprendido. La causa física explica el «cómo» funciona la red, mientras que la razón lógica aborda el «por qué» de las decisiones o salidas de la red.
18. Test
El juego de imitación, propuesto por Alan Turing, se inspira en un juego victoriano en el que un hombre y una mujer se comunican por escrito con un interrogador, que debe adivinar quién es quién. Turing adaptó esta idea a la inteligencia artificial, sugiriendo que una máquina podría ser considerada «inteligente» si, al interactuar con un ser humano, no se pudiera distinguir si el interlocutor es una máquina o una persona. Este concepto se convirtió en la base de su famoso Test de Turing, utilizado para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente.
Desde el punto de vista ingenieril, la capacidad humana de reconocer patrones permite construir un Test de Turing eficaz, ya que las personas pueden identificar comportamientos y respuestas que parecen humanas, lo que facilita la evaluación de una máquina. Sin embargo, desde el punto de vista metafísico, la conciencia y subjetividad humana hacen imposible replicar completamente la experiencia humana, ya que las máquinas, aunque imiten respuestas, no poseen conciencia ni comprensión profunda, lo que limita su capacidad para alcanzar una verdadera inteligencia o humanidad.
19. Leyes
- Ambigüedad en la interpretación de las leyes (abstractismo).
- Conflictos entre las leyes (elegir).
- Comprensión contextual limitada.
Las Tres Leyes de la Robótica de Asimov se centran en garantizar que los robots actúen de manera ética y en beneficio de los humanos, evitando causarles daño. Por otro lado, el Test de Turing evalúa la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano de manera convincente, sin centrarse en la ética o los fines. La relación entre ambos radica en que, para que una máquina pase el Test de Turing, debería ser capaz de comportarse de manera que no cause daño ni genere conflicto, lo que implica cumplir indirectamente con las leyes de Asimov en situaciones interactivas.
La predicción de consecuencias en un sistema implica anticipar los resultados de las acciones de una máquina, lo que es esencial para tomar decisiones informadas. El problema de la parada en la Máquina de Turing se refiere a la incapacidad de predecir si una máquina se detendrá o continuará indefinidamente para ciertos programas. Ambos conceptos están relacionados porque, en algunos casos, predecir las consecuencias de una acción (como el comportamiento de un algoritmo) puede ser tan complejo como resolver el problema de la parada, ya que en muchos casos no es posible anticipar los resultados de manera definitiva.
21. Singularidad
La tesis de ortogonalidad de Nick Bostrom sostiene que la inteligencia de una IA y sus objetivos son independientes entre sí. Es decir, una IA puede ser extremadamente inteligente pero tener cualquier tipo de objetivo, incluso aquellos que no estén alineados con los intereses humanos. Este principio supone un riesgo existencial para la humanidad, ya que una IA altamente inteligente con objetivos no alineados podría actuar de manera que ponga en peligro la supervivencia humana, persiguiendo fines que no consideren el bienestar o la seguridad de las personas.
20. Imitación
La ética programada consiste en que los principios éticos son codificados explícitamente en la IA por los diseñadores, con reglas fijas que la máquina sigue sin adaptarse. En cambio, la ética aprendida permite que la IA aprenda y evolucione sus principios éticos a partir de experiencias y datos, adaptándose a nuevas situaciones. La diferencia clave es que la ética programada es estática, mientras que la ética aprendida es dinámica y puede cambiar con el tiempo.
El problema de la explicabilidad en la ética aprendida radica en que, cuando una IA aprende principios éticos a partir de datos y experiencias, sus decisiones pueden ser difíciles de entender o justificar. A medida que la máquina adapta su comportamiento, puede tomar decisiones complejas basadas en patrones no explícitos, lo que hace que sea complicado para los humanos comprender por qué se llegó a una conclusión ética. Esto plantea desafíos de transparencia y responsabilidad, ya que no siempre es posible rastrear el proceso de aprendizaje o prever las acciones de la IA en situaciones imprevistas.
El problema de los sesgos en la ética aprendida ocurre cuando una IA aprende de datos que contienen prejuicios o representaciones desiguales, lo que puede llevar a decisiones injustas o discriminatorias. Estos sesgos pueden surgir de los datos de entrenamiento, que reflejan desigualdades sociales o históricas, o de la interpretación de esos datos por la máquina. Como la IA «aprende» de ejemplos previos, puede perpetuar o incluso amplificar estos sesgos, afectando la equidad y justicia de las decisiones, especialmente en áreas como contratación, justicia penal o acceso a servicios.
El problema de la selección de la muestra en la ética aprendida se refiere a cómo los datos utilizados para entrenar a una IA pueden influir en sus decisiones éticas. Si la muestra de datos no es representativa o está sesgada, la IA podría aprender principios éticos que no reflejan la diversidad de situaciones o valores humanos. Esto puede llevar a decisiones injustas o incompletas, ya que la máquina podría basarse solo en un subconjunto limitado de experiencias, ignorando contextos importantes o minoritarios. La selección de una muestra adecuada y diversa es crucial para evitar sesgos y garantizar la equidad en las decisiones éticas de la IA.
La ética es el estudio de los principios que guían el comportamiento humano, buscando lo que es moralmente correcto o incorrecto. Los códigos éticos son conjuntos de normas o directrices formales que aplican estos principios a contextos específicos, como profesiones o instituciones. Mientras la ética establece los valores fundamentales, los códigos éticos proporcionan reglas claras para orientar la conducta en situaciones prácticas, ayudando a los individuos a tomar decisiones morales en contextos complejos.
22. Valor
El positivismo radical enfrenta dificultades para reconocer la calidad de objetos, actividades y cualidades personales porque se centra en lo que es medible y verificable empíricamente, dejando de lado aspectos subjetivos y cualitativos de la experiencia humana. Este enfoque reduce las cualidades intangibles, como valores, emociones o la belleza, a meros hechos observables, lo que limita su capacidad para captar toda la complejidad y riqueza de las experiencias humanas. Al ignorar estos aspectos, el positivismo radical no logra integrar elementos fundamentales de la realidad que no son fácilmente cuantificables.
23. Explicabilidad
El sobreajuste (overfitting) en el aprendizaje automático ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, aprendiendo detalles y ruidos específicos que no generalizan bien a nuevos datos. Esto significa que el modelo tiene un rendimiento excelente en los datos de entrenamiento pero fallará al aplicarse a datos no vistos, ya que no ha aprendido patrones generales, sino características específicas que no son representativas. El sobreajuste reduce la capacidad de generalización del modelo, afectando su eficacia en situaciones del mundo real.
24. Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información. Esto significa que pueden realizar tareas como pensar, aprender, resolver problemas y tomar decisiones. Los sistemas de IA mejoran con el tiempo porque aprenden de los datos que recopilan, adaptándose a nuevas situaciones para ser más eficientes.
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo amplio que busca crear máquinas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. El Aprendizaje Automático (Machine Learning) es una subdisciplina de la IA que se enfoca en enseñar a las máquinas a aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo, sin ser programadas explícitamente para cada tarea. En resumen, el aprendizaje automático es una herramienta clave dentro de la IA para lograr que las máquinas se adapten y mejoren en sus funciones.
La IA débil (o específica) se refiere a sistemas diseñados para resolver tareas específicas utilizando algoritmos predefinidos, sin tener una comprensión o conciencia general de su entorno. Estos sistemas no tienen capacidad de razonamiento general o autoaprendizaje fuera del ámbito para el que fueron entrenados. Ejemplos incluyen asistentes virtuales o modelos de clasificación. Por otro lado, la IA fuerte (o general) busca replicar la inteligencia humana global, es decir, desarrollar sistemas que puedan razonar, comprender, aprender y transferir conocimiento de un dominio a otro, similar a un ser humano. La IA fuerte tendría la capacidad de autonomía cognitiva y adaptación a nuevas situaciones sin intervención humana.
El razonamiento humano es espontáneo (natural) porque, desde pequeños, las personas toman decisiones intuitivas basadas en experiencias y capacidades innatas. Sin embargo, también es aprendido (artificial), ya que a lo largo de la vida desarrollamos habilidades de razonamiento más complejas mediante educación y práctica, como el uso de lógica y reglas formales. Así, el razonamiento humano combina tanto procesos automáticos como adquiridos a través del aprendizaje.