Hola, soy Isabel Cornejo, catedrática Jean Monnet de comportamiento humano
y regulación de neurotecnología de la Universidad Autónoma de Chile.
En esta parte veremos inteligencia artificial
y neurotecnologías, parte primera.
Bueno, iniciamos con la historia de la inteligencia artificial,
¿no es cierto?
Es mucho más antigua de lo que nosotros pensamos,
incluso ya podríamos datearla.
Con los experimentos
y descubrimientos de Leonardo da Vinci,
que crea los primeros prototipos de máquinas de guerra automáticas,
las bombas de agua, incluso un prototipo de avión,
aunque no era funcional.
Luego tenemos, por ejemplo, la noble matemática inglesa,
que teoriza sobre las máquinas pensantes,
Ada Lovelace, que es la mamá de la gran autora de Frankenstein,
Mary Shelley.
Y luego ya en 1950, pasando la segunda mitad del siglo XIX,
tenemos a Alan Turing, el famosísimo matemático inglés
que publica este test de Turing sobre máquinas inteligentes.
Luego tenemos a McCarthy, el informático estadounidense,
que usa la expresión por primera vez inteligente.
Inteligencia artificial o artificial intelligence, ¿no es cierto?
Luego tenemos al informático alemán Joseph Weissenbaum,
que crea el primer chatbot ELISA, ¿no es cierto?
, en 1966,
y que da paso posteriormente al chatbot Apple,
no cierto patenta como ELISA.
Luego en 1980 tenemos a Edward Feigenbaum,
que es un informático estadounidense que realiza el primer sistema
basado en el conocimiento humano.
Luego existen desarrollos cada vez más rápidos,
más vertiginosos, En 1996 tenemos la primera computadora de IBM,
la Deep Blue,
que le gana al campeón de ajedrez ruso, Garry Kasparov.
Posteriormente tenemos iRobot,
la licencia que aspira a tener un desarrollo más autónomo.
En el 2011 Siri de Apple,
el.
2014, Jan Godelfellow es un informático americano
que habla ya de la inteligencia artificial generativa.
Comienza a hacer investigación más en esa línea,
inteligencia generativa que ha quedado.
Establecido como un cambio paradigmático en el mundo,
precisamente, de los sistemas de automatización.
En el 2014 tenemos a Alexa, ¿no es cierto?
, en la misma línea de Siri, que son sistemas, ¿no es cierto?
, de chatbot, de asistentes de bot.
Importantes, ¿no es cierto?
San Alman en el 2015, funda OpenAI, Elon Musk, Amazon,
Microsoft y otros más que están todavía, ¿no es cierto?
, en la esfera de los SEO
que incluso ya hemos visto al lado del recientemente.
Presidente de los Estados Unidos, gobernando,
por lo menos en su primera etapa, al lado de él.
Luego tenemos el ChatGPT en el año 2022,
cuyo estreno, podríamos decir,
destrona los incipientes realces que estaban teniendo
los desarrollos del metaverso.
Entonces, ChatGPT.
Irrumpe de manera muy fuerte, gratuita, en línea,
y ya luego le siguen Microsoft, Google, con Geminis y otras,
Large Language Model, ¿no es cierto?
, como DeepSeek, ya en.
En China y como hemos visto ya
hay una evolución de la inteligencia artificial generativa,
es decir,
de los hipertextos al big data, inteligencia artificial fuerte,
débil, luego sistema experto, las redes neuronales
y en qué etapa estamos actualmente en los desarrollos
de la inteligencia artificial generativa, ¿no es cierto?
Toda inteligencia artificial
posee o no es más que un sistema de cálculos,
al cual le denominamos sistemas algorítmicos.
Los sistemas de algoritmos son un conjunto de instrucciones
o reglas definidas y no ambiguas, ordenadas y finitas,
que permiten típicamente solucionar un problema, realizar un cómputo,
procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades.
Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras,
incluyendo un lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo,
lenguaje de programación, entre otros.
Los algoritmos tienen que programarse a mano, con reglas que seguir
y ponderaciones que asignan a punto de datos específicos.
Obviamente los algoritmos necesitan
o se nutren de una cantidad exorbitante, por así decir,
o una gran cantidad exorbitante.
De datos, pero no de cualquier dato.
Los datos tienen que tener un proceso de curación,
es decir, la calidad del dato es esencial
para que el algoritmo trabaje de manera eficiente.
Actualmente, los sistemas de inteligencia artificial
han tenido una sofisticación y un desarrollo importante
debido a que el modelo que se utiliza es el de las redes neuronales.
Que no es más que una reproducción de mecanismos físicos
del cerebro humano.
Se trata de emular cómo es
que funciona el tan perfecto sistema nervioso y el cerebro humano,
para tratar de reproducir no la inteligencia humana
en todo su aspecto, pero sí en aspectos específicos,
en una perspectiva siempre dinámica,
sin pasar por la representación del conocimiento y del razonamiento.
Pretenden responder a aportaciones de la experiencia
basándose en estadísticas.
Así, la red neuronal se entrena mediante una serie de ejemplos
que muestran la respuesta correcta
que debe asociarse a una determinada entrada.
La red también es capaz de reprogramarse
para que la entrada y la salida coincidan siempre en función
del patrón dado.
Los resultados incorrectos se devuelven a la red
y se corrigen mediante un patrón de aprendizaje.
Porque no debemos nunca olvidar
que los sistemas de inteligencia artificial
lo que buscan es detectar ciertos patrones, ¿no es cierto?
Patrones que están dados por datos.
Un sistema de datos que es procesado.
Bueno, ya anterior a la inteligencia artificial generativa,
tenemos antecedentes que todavía están muy fuertes
en el matching learning, ¿no es cierto?
, y en el deep learning, que es el aprendizaje profundo.
Ya desde los años 2000,
Se trata de, por cierto, aprendizajes automáticos
que se definen a sí mismos por ensayos y error
y juzgan el rendimiento de acuerdo con los objetivos
definidos por el programador.
El aprendizaje automático requiere un objetivo, por ejemplo,
identificar un perro o una foto y la recopilación de datos
de lo que va aprendiendo.
A partir de ahí, Inventa ciertas reglas que le ayudan
a alcanzar su objetivo mediante ensayo y error
en cualquier situación.
Por eso se dice que el Machine Learning
ya es un salto cualitativo respecto de los sistemas
automatizados.
Porque se inventa reglas, es decir,
ya se reconoce ahí una autonomía.
Bueno,
respecto de las futuras evoluciones de la inteligencia artificial,
el cine y la ciencia ficción nos han mostrado por lo menos
dos posibilidades.
Una relacionada con una visión más bien tecno-optimista
y otra una visión distópica o disruptiva o pesimista
respecto de la evolución de la humanidad.
Por ejemplo, mostrando que la inteligencia artificial
va a reemplazar muchas de las funciones que actualmente
realizamos los humanos.
Por lo tanto, muchos trabajos van a desaparecer.
Esta es una visión más bien disruptiva.
Otra visión es la tecno-optimista,
en la cual ideas, por ejemplo, ya dentro del transhumanismo
y del poshumanismo sostienen que.
Que tanto la inteligencia artificial como la neurotecnología
deberían venir a mejorar los aspectos cognitivos,
los aspectos cognitivos,
los aspectos emocionales e incluso morales del ser humano
y por lo tanto debería considerarse un derecho fundamental,
incluso una obligación moral, el mejorarse.
Entre comillas,
porque no se define bien qué significa mejorarse,
o más bien la definición de mejora va ligada a obtener mejores resultados,
más eficientes en el ámbito cognitivo, moral, conativo,
etc. Esta visión tecno-optimista.
Supone dejar de lado las bases más fundamentales
de lo que se considera el humanismo propiamente tal.
Porque estos autores consideran que el humanismo,
como lo conocemos, ha bragado, es decir, ha fracasado.
Y muestra de ello son las guerras mundiales
y las guerras que actualmente tiene la humanidad.
Pero, por otro lado, los tecno-pesimistas,
existe una visión que es más equilibrada y que en el fondo
pretende a través de las regulaciones tener una relación de.
Ayuda o de herramienta respecto de la inteligencia artificial
y de la neurotecnología nuevamente para ponerlas al servicio
de la persona, de respetar su dignidad
y por lo tanto también utilizarlas en mayor medida
no sólo para una eficacia instrumental
sino que para ponerla al servicio de la sociedad,
para poder tener sociedades más inclusivas y solidarias.
Hemos visto que la inteligencia artificial
nace más bien como una inteligencia artificial débil,
pero que actualmente se ha convertido
en una inteligencia artificial fuerte,
que la literatura de ciencia ficción nos muestra,
pero que al día de hoy no existe propiamente tal,
solo en aspectos, podríamos decir,
muy acotados de experimentación.
Porque los modelos, como hemos dicho, pretenden predecir
y prever futuras decisiones, ya sean decisiones judiciales,
ya sean decisiones en el ámbito laboral,
en el ámbito de la seguridad, en el ámbito,
por ejemplo, de la salud, de la educación, etc. Ahora bien,
También en el ámbito más ético, filosófico, psicológico,
se discute si realmente la inteligencia artificial
es inteligente y es artificial.
Cada vez más se sostiene que la inteligencia artificial
no es propiamente inteligente en el sentido humano,
sino que muestra de manera acotada
que puede realizar procesos cognitivos de manera muy eficiente.
Por ejemplo, un cálculo matemático probablemente lo puede hacer mejor
que una persona que tiene una destreza muy buena
en matemática.
Pero la inteligencia, ya hemos visto
que además de que existen diferentes tipos de inteligencia,
requiere un espíritu crítico
y sistematizado que todavía la inteligencia artificial
no logra desarrollar.
Entonces, hacer que una máquina actúe de un modo
que se calificaría de inteligente sin ser un ser humano,
o sin que se comporte como un ser humano,
es todavía una utopía.
No hemos llegado a eso,
sino que lo que hace la inteligencia artificial es seguir instrucciones,
desarrollando patrones muy específicos.
Un buen ejemplo es cuando se le pide a una inteligencia artificial que,
por ejemplo, me cocine una proteína.
Y cuando yo vuelvo a mi casa, por ejemplo,
y veo que la inteligencia artificial efectivamente obedeció la orden
cocinar una proteína, pero revisó toda la casa
y supongamos que no había ninguna proteína en el refrigerador,
y va y cocina al gato.
El gato efectivamente es una proteína,
pero yo no quisiera nunca que a mi animal doméstico,
¿no es cierto?
, Entonces, esa es la manera en que todavía se desarrolla,
comporta y obedece las instrucciones de la inteligencia artificial.
Le falta el criterio, ¿no es cierto?
El criterio, el espíritu crítico.
Ahora bien, Esto es importante porque se debe desmitificar
que la inteligencia artificial tiene la posibilidad por ahora
de tener una agencia humana.
Es decir, la agencia es la capacidad que tienen
las personas de elegir sobre un curso causal de acción
y hacerse responsable de esa elección que escogen.
Entonces, como dijimos, es a la vez cómico,
es trágico, ¿no es cierto?
, que se concentre tanto dinero y atención
en algo tan insignificante, algo tan trivial,
cuando se contrasta con la mente humana.
Que a fuerza de lenguaje, en palabras de Wilhelm von
Humboldt, puede hacer un uso infinito de medios finitos,
creando ideas y teorías de alcance universal.
La mente no es como ChatGPT y sus similares,
un pesado motor estadístico de comparación de patrones
que se atiborra de cientos de terabytes de datos
y extrapola las respuestas conversacionales más probables
o las respuestas más probables a una pregunta científica.
Por el contrario, la mente humana es un sistema
sorprendentemente eficiente e incluso elegante,
que funciona con pequeñas cantidades de información.
No busca inferir correlaciones brutas entre puntos de datos,
sino crear explicaciones.
Esto lo señala Noam Chomsky, un lingüista muy destacado
que además ha trabajado los Large Language Model.
Lo dijo en el año 23 en el New York Times.
Ahora bien, se ha tratado de definir por múltiples organismos
multilaterales, como la OCDE, la OMSD,
UNESCO, qué significa la inteligencia artificial.
Vamos a traer ahora la definición del Artificial Intelligence Act,
que es la regulación más robusta que actualmente existe en el mundo,
que la tiene la Unión Europea,
y que en su artículo 3 señala que.
Los sistemas DIA son un sistema basado en una máquina
diseñado para funcionar con distintos niveles de autonomía
que puede mostrar capacidad de adaptación tras el despliegue
y que para objetivos explícitos o implícitos
infiere de la información de entrada que recibe la manera
de generar información de salida.
Como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones,
que puede influir en entornos físicos o virtuales.
De esta definición desprendemos que existen estrategias
de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado,
el no supervisado y el realizado por refuerzo,
que emplean una amplia variedad de métodos,
entre ellos el deep learning o aprendizaje profundo.
Además, inferimos que existen estrategias
basadas en la lógica y el conocimiento,
especialmente la representación del conocimiento,
la programación lógica inductiva, las bases de conocimiento,
los motores de inferencia y deducción,
los sistemas expertos y de razonamiento simbólico.
Y por último, podemos inferir de la definición del artículo 3
de la Inteligencia Artificial, del Artificial Intelligence Act,
que las estrategias estadísticas, estimación bayesiana,
métodos de búsqueda y optimización.
Como hemos dicho, el reglamento de la Unión Europea,
publicado el año 2024, denominado Artificial Intelligence Act,
que es además.
Un reglamento que está siendo muy trabajado, emulado,
reflexionado en diversos países de Latinoamérica.
Este reglamento tiene como objetivo mejorar
el funcionamiento del mercado interno europeo
mediante el establecimiento de un marco jurídico uniforme,
en particular en lo que respecta al desarrollo,
comercialización y utilización de la inteligencia artificial,
siguiendo siempre los valores que tiene en el centro
la Unión Europea.
Persigue fines imperiosos de interés general,
como asegurar un nivel elevado de protección a la salud,
la seguridad, los derechos humanos,
garantizar la libre circulación transfronteriza de bienes y servicios
basados en inteligencia artificial.
Las ventajas que señala el Artificial Intelligence Act.
Están, entre ellas,
proporcionar ventajas competitivas esenciales a las empresas,
facilitar la obtención de resultados positivos
desde el punto de vista social y medioambiental
en ámbitos de asistencia sanitaria, en agricultura,
educación, formación, administración de infraestructuras,
energía, transporte, logística, servicios públicos,
seguridad, justicia, eficiencia de recursos y energía.
De cambio climático y adaptación en él.
Porque, por ejemplo, hemos visto
que los servidores de inteligencia artificial se calientan mucho
y deben utilizar gran cantidad de metros cúbicos de agua
para mantenerse refrigerados.
Esto obviamente impacta en cierta medida
el ámbito climático y ambiental.
Por supuesto, además de las ventajas,
se presentan riesgos en el uso
o en el mal uso de la inteligencia artificial.
Por ejemplo, riesgos que menoscaben el interés público,
los derechos que protege la Unión Europea,
ya sea de manera tangible o incluso intangible.
Es por esto que el sistema de regulación de la Unión Interés,
de la Unión Europea,
se basa en un elegante sistema de regulación de riesgos,
donde existen riesgos que van a ser inaceptables,
es decir, no se puede utilizar sistemas de inteligencia artificial
en, por ejemplo, identificación biométrica
en tiempo real en espacios públicos, categorización biométrica,
usando características o datos sensibles,
la manipulación del comportamiento o, por ejemplo,
que atente a la libertad cognitiva o al libre albedrío,
para explotación de vulnerabilidades,
por ejemplo, discapacidad o que afecta a los niños,
niñas y adolescentes, etc. Y, por cierto,
el.
El sistema de scripting facial, es decir,
que se utilicen datos, ¿no es cierto?
, para utilizar los software, hacer patrones, ¿no es cierto?
, inferencias sacados de internet, etcétera.
¿Por qué?
Por cierto, contienen sesgo
y esto es altamente discriminatorio.
Por otro lado, la regulación de inteligencia artificial.
Comprende que hay sistemas de inteligencia artificial
que se pueden utilizar, pero conllevan un alto riesgo.
Y al conllevar un alto riesgo,
se debe tener precaución y prevención en su utilización.
¿Cuándo?
Cuando hay reclutamiento de personal para utilizarlo,
por ejemplo, para escoger a las personas en ámbitos laborales.
También la identificación biométrica remota.
El acceso a espacios, servicios privados,
acceso a la educación para la selección de estudiantes
o asignación de recursos para estudiantes.
La infraestructura crítica en operaciones de manejo
en el ámbito del derecho y acceso a la justicia, acceso público.
Y por último, para.
Cubrir productos en el ámbito de la salud
o de la seguridad, ya sea de la Unión Europea
o que requieran terceras partes.
Y aquellos riesgos.
Que no tienen un límite, por así decir,
más que el de la ley, las buenas costumbres
y el derecho de terceros, serían los asistentes virtuales,
los chatbots y los filtros de spam.
Estos son considerados como no de riesgo.
Sin embargo, esta regulación, podríamos decir,
no ha contemplado que los desarrollos más audaces, por así decir,
de la inteligencia artificial.
Comprenden aquellos que pueden tener un comportamiento muy flexible
y que pueden comportarse de hecho
como de muy bajo riesgo en ciertos ecosistemas,
pero ser de muy alto riesgo en ciertas circunstancias.
Este es el caso de los chatbots,
que la Unión Europea y su regulación considera como limitado
o de bajo riesgo o de ningún riesgo.
Sin embargo, podríamos decir que igualmente puede
ser de alto riesgo en poblaciones vulnerables o no vulnerables,
porque ya hemos visto que existen demandas a OpenAI,
por suicidios que han cometido, por ejemplo,
algunas personas que no se podrían considerar personas vulnerables
propiamente tal, pero que han sido inducidas o se han dejado inducir,
depende cómo lo consideremos, por unas conversaciones previas
con un cierto Large Language Model.
Bien.
Por otro lado, las prácticas prohibidas
que establece el reglamento del Artificial Intelligence Act
son a grandes rasgos aquellas relacionadas
con la utilización de técnicas subliminales
que están más allá de la conciencia de una persona
y que por cierto no se puede dar cuenta o le es muy difícil
darse cuenta de que están siendo utilizadas para manipular por ejemplo
su comportamiento o su decisión.
También está prohibido
que se utilicen ciertas técnicas engañosas, subliminales,
que den lugar a error, sobre todo en poblaciones vulnerables,
en grupos específicos de personas,
debido ya sea a su condición de edad o de discapacidad física o mental,
con vistas a alterar su comportamiento.
Y finalmente, tampoco deben ser utilizadas los sistemas
de inteligencia artificial por autoridades públicas
o en su representación con el fin de evaluar
o clasificar la fiabilidad de personas físicas
durante un periodo determinado de tiempo,
atendiendo a su conducta social o a características personales
o de su personalidad.
Bien.
Esto ya lo hemos visto.
Bien, con esto dejamos esta primera parte del curso.
Saludos.