Dos noticias de estos últimos días han llamado mi atención. Por un lado, hemos sabido que en el Instituto de Tecnología de California (Caltech) la asignatura con mayor número de estudiantes, a pesar de ser optativa, vuelve a ser Machine Learning. Los estudiantes provienen de 23 diferentes especializaciones (fiel a la tradición americana de elección de asignaturas a lo largo de la carrera de especialización).  Aquí el tweet que lo cuenta:

It’s official: #MachineLearning course by Professor Yaser Abu-Mostafa is (again) the biggest class at @Caltech, undergraduate or graduate in all departments, in spite of being an elective offered every year. The students come from 23 different majors!#DataScience #AI #BigData

— Caltech Telecourse (@telecourse) October 19, 2018

Por otro lado, y de bastante más envergadura, el MIT anuncia que va a crear una nueva facultad para trabajar la Inteligencia Artificial (IA). Un total de 1.000 millones de dólares serán invertidos. Tiene sentido que sea el MIT nuevamente, que ya tuvo mucho que ver en el nacimiento de esta disciplina que trata de desarrollar métodos que aprendan del comportamiento de los datos para luego poder generalizar. Es ya la mayor inversión realizada hasta la fecha por una institución académica en el campo de la IA.

Como se puede leer en la noticia, el MIT está diseñando la facultad mezclando inteligencia artificial, machine learning (métodos de aprendizaje sobre datos) y la propia ciencia de datos. Pero, no se quedará ahí, dado que pretende mezclarlo con otras áreas de conocimiento. Me han resultado especialmente reveladoras las palabras pronunciadas por el Rector del MIT, Rafael Reif, al hacer el anuncio:

“Computing is no longer the domain of the experts alone,”

“It’s everywhere, and it needs to be understood and mastered by almost everyone.”

De nuevo, la misma idea expresada anteriormente: los datos están transformando el mundo y sus diferentes contextos, por lo que se vuelve necesario conocer las principales técnicas para poder hacer uso de la capacidad organizativa, transformadora y de soporte que traen los métodos de gestión basados en modelos analíticos. Como dice el Rector, no es un campo propio solo de la ingeniería o la informática, sino que empieza llegar a nuevos terrenos. La inteligencia artificial, con la llegada de los grandes volúmenes de datos, ha vuelto a escena para transformar el mundo.

Otro de los aspectos reseñables de este anuncio es que introducirán la ética en sus programas de estudio. Entender el potencial impacto que tienen estos modelos inteligentes sobre los diferentes planos de la sociedad es importante. Especialmente, para los que adquirirán esas capacidades de transformación. No solo en política, sino en salud, educación, servicios sociales, etc., puede tener un impacto donde la ética no quede bien parada si no queda explícitamente reflejada. Los humanos creamos la tecnología, por lo que debemos enseñar que a la hora de hacerlo, nuestros sesgos y prejuicios debemos dejarlos de lado y hacer tecnología neutra o bien compensada.

Esto último ha vuelto a salir a escena estos días con la noticia en la que conocíamos que el algoritmo que Amazon usaba para seleccionar a sus trabajadores y trabajadoras discriminaba a las mujeres. Tarde, pero Amazon ya ha prescindido de él. Este lamentable hecho), no pensemos que existe sólo contra las mujeres y en el contexto laboral. Se pueden dar en cualquier espacio que tenga esos sesgos en el mundo real, como bien explicaba este artículo de Bloomberg.

Hace unos meses escribí un artículo sobre los movimientos que se estaban dando en diferentes países para el diseño y la creación de Ministerios de Inteligencia Artificial.  Vemos como otro de los agentes sociales más relevantes para entender las consecuencias de las máquinas inteligentes, las universidades, también se están moviendo. Es interesante seguir esta tendencia para saber hasta dónde podremos llegar. ¿Veremos estas tendencias pronto por Europa?

Como dije en ese artículo:

La intencionalidad del ser humano es inherente a lo que hacemos. Actuamos en base a incentivos y deseos. Disponer de tecnologías que permiten hacer de manera automatizada un razonamiento como sujetos morales (simulando a un humano), sin que esto esté de alguna manera regulado, al menos, genera dudas. Máxime, cuando las reglas que gobiernan esos razonamientos, no las conocemos.