En base a los artículos publicado por Oren Etzioni y Joe Lonsdale titulado “Deep Learning Isn’t a Dangerous Magic Genie. It’s Just Math” y “AI and Robots Will Take Our Jobs — But Better Ones Will Emerge for Us” desde VentureBeat han analizado diversos puntos a tener en cuenta para no tener miedo a la Inteligencia Artificial y sus diferentes campos, como el machine learning o el deep learning.
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Técnicos responsables, expertos y políticos deben, como dice Etzioni, “tener menos problemas imaginarios y más reales”, y apostar por, en lugar de alimentar el bombo del pánico a la robotización, analizar como la innovación y las máquinas de Inteligencia Artificial están transformando el software y también nuestros trabajos, economías y sociedades.
Razones por las que la Inteligencia Artificial no es el enemigo
- Tiene potencial para recuperar a los desplazados por la automatización: El trabajo de gobiernos e instituciones debe pasar por la formación a profesionales en tecnologías emergentes y nuevas áreas de innovación, para poder reciclar al personal de aquellos empleos menos cualificados y con más papeletas para ser sustituidos por robots. cuyos empleos serán desplazados por las tecnologías emergentes. Si conduces un taxi, repones un almacén o trabajas en una fábrica, en el futuro existirán alternativas relacionadas con el ecommerce, la nanotecnología, los asistentes personales, el trabajo social o la formación digital.
- El aprendizaje automático acelera los cambios en los sectores relacionados con los datos: Pese a que la transición sea dura, el machine learning tiene un gran potencial para mejorar las economías, redistribuir la riqueza y predecir la pobreza, mejorar la sostenibilidad medioambiental, reducir los niveles de contaminación de las ciudades o descongestionar el tráfico. El machine learning es más rápido y eficiente cuanto más lo usamos, como bien señalaba Jeff Bezos, dueño de Amazon, en su reciente carta a los accionistas.
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- El miedo a la IA parte de una sensación humana, pero no es nuevo: Como ha sucedido en otros períodos disruptivos de la historia las diversas revoluciones industriales -la llegada de la máquina de vapor y las cadenas de montaje, la llegada de la electricidad, el teléfono y el avión o la irrupción de Internet- con la industria 4.0 -paradigma en auge gracias a la conectividad y la automatización- habrá sectores reacios al cambio debido a la dificultad de iniciar el período de transición, que requerirá nuevas regulaciones, infraestructuras y cambios económicos, como la renta básica que algunas voces proponen y que tiene a países como Finlandia como defensores.
- Mejorará la salud y la seguridad vial: El aprendizaje de máquinas podrá mejorar las cadenas de suministro, redes eléctricas, sistemas de transporte, diagnósticos médicos o la seguridad en carretera. Solamente el año pasado, 40.000 estadounidenses fallecieron en accidentes automovilísticos el año pasado, y más de 4.5 millones resultaron heridos. Los asistentes de conducción perfeccionados gracias a la IA tendrán potencial para mejorar este problema en colaboración con el Big Data. En cuanto a la tecnología biosanitaria, la Inteligencia Artificial será un gran complemento para los profesionales de la salud, ayudándoles en sus predicciones, diagnósticos y tratamientos y analizando volúmenes masivos de datos de pacientes
- Las máquinas siempre necesitarán seres humanos: Diseñadas por y para nosotros, las máquinas ganarán poder pero precisarán de los humanos para que los conocimientos generados sean accesibles, precisos, imparciales y útiles para mejorar las condiciones de vida en el planeta, necesitando figuras imprescindibles para su análisis como los científicos de datos.
Vía | VentureBeat
