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Falacias sobre la IA, algoritmos de inversión y los habitantes del Metaverso
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Soy Javier Fuentes, de Akoios. Gracias por estar leyendo esta nueva edición de “The Independent Sentinel”, la newsletter en la que contamos novedades e historias sobre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
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En esta edición hablamos de falacias sobre la Inteligencia Artificial, de máquinas que invierten en Capital Riesgo y de realidades paralelas.
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1. Ciencia de Datos
🤔 Cuatro falacias sobre la Inteligencia Artificial
En el mundo de la investigación es común encontrarse con expectativas irreales y con ideas equivocadas que, al igual que los rumores, se extienden y se asientan rápidamente entre la población en forma de memes imperecederos.
En el excelente paper “Why AI is Harder Than We Think” publicado este año, Melanie Mitchell (Santa Fe Institute, NM, USE) explica que, pese a lo prometedor de los avances que estamos viviendo en este ámbito, aún nos queda un largo camino -no estrictamente de avance continuo- que recorrer.
La razón principal para esta afirmación es, en opinión de la autora, nuestra falta de conocimiento sobre la verdadera naturaleza y funcionamiento de la inteligencia humana.
Para soportar este argumento principal, Mitchell basa su razonamiento en torno a cuatro falacias ampliamente extendidas:
Desmontando la falacia #1
Tal y como ya vimos en ediciones anteriores, tenemos dos grandes “tipos” de Inteligencia Artificial, la Inteligencia Artificial “Estrecha” (ANI - Artificial Narrow Intelligence) y la Inteligencia Artificial “Amplia” (AGI - Artificial General Intelligence).
La ANI se refiere a la capacidad de una maquina para realizar una única tarea excepcionalmente bien.
La AGI tiene que ver con la habilidad de las máquinas para llevar a cabo cualquier tarea que un humano pudiese hacer.
Pese a que los avances en ANI son de utilidad para el avance del la AGI, no se puede asegurar que haya un continuum entre ambas y que, eventualmente, la ANI desemboque en la AGI.
Es muy posible que descubramos que ambas inteligencias son de naturaleza distinta y que el camino hasta que perfeccionemos su imitación pueda ser radicalmente diferente.
Por ello, aunque en su momento Deep Blue o el más reciente éxito de GPT3 (ambos casos de ANI) nos hayan asombrado, esto no tiene por qué implicar estrictamente que estemos más cerca del Santo Grial de la AGI.
Desmontando la falacia #2
Este un claro caso de sesgo de conocimiento por el que se asume que, si algo es fácil para nosotros, también debería serlo para otras personas -o máquinas-. Esta falacia es fácilmente desmontable. Basta con que le pidas a un niño de 3 o 4 años que te clasifique un conjunto de imágenes en dos grupos:
Fotos dónde aparecen animales
Fotos dónde no aparecen animales
Casi con toda seguridad, el niño será capaz de resolver el problema sin mayores dificultades.
Si por el contrario deseas que una máquina haga este mismo ejercicio, deberás entrenar con miles de imágenes etiquetadas un modelo de Deep Learning hasta poder obtener un resultado equivalente. Este es un claro ejemplo de que lo que es fácil para un humano no tiene por qué serlo para una máquina.
Desmontando la falacia #3
Los humanos tenemos una tendencia natural a otorgar capacidades humanas a animales y a máquinas. Por ello, usamos palabras que describen nuestras actividades para referirnos a tareas similares en otros ámbitos.
Por ejemplo, pensamos en términos de “aprendizaje”, “lectura” o “pensamiento” cuando estamos evaluando una Inteligencia Artificial pero seguramente estas no sean las palabras que describan de forma precisa lo que realmente un modelo de IA está haciendo al generar una predicción.
Desmontando la falacia #4
Según Mitchell, la inteligencia no es algo que resida únicamente en nuestra cerebros, sino que requiere de una parte física para funcionar. En nuestro caso, necesitamos información del exterior de manera continua -que recibimos a través de nuestros sentidos- para poder construir nuestra inteligencia.
Como se puede comprobar, el artículo da pie a otro debate muy interesante: ¿Debemos intentar replicar nuestra Inteligencia o debemos trabajar para crear una Inteligencia diferente -y superior- a la nuestra?
📈 Algoritmos Inversores
Como fundador de una startup, tengo un interés genuino en entender cuáles son las mecánicas que llevan a un determinado fondo de inversión o Business Angel a decidir llevar a cabo una operación.
Las decisiones de inversión en startup son sumamente complejas debido a varios factores:
Es muy complicado procesar toda al información (estructurada y no estructurada) que está disponible sobre la operación.
Todas las personas tenemos sesgos y prejuicios que afectan a nuestra racionalidad.
El mercado es un sistema extremadamente complejo que hace muy difícil poder predecir el éxito de una iniciativa a priori.
A la vista de todo esto, ¿cómo se debería invertir? ¿se podría automatizar la toma de decisiones de inversión?
En este interesantísimo paper se hace comparación entre los resultados de inversión obtenidos por 255 Business Angels en comparación con un algoritmo de Machine Learning. Los resultados son sorprendentes:
En promedio, tras el estudio la TIR de las inversiones de los Business Angels fue de 2.56% frente al 7.26% obtenido por el algoritmo 🤯
Mirando con más detalle los resultados, se desprende que únicamente los Business Angels con mayor experiencia y menos sesgados fueron capaces de batir el resultado del algoritmo.
Como se deduce del estudio, la inversión (y especialmente la inversión en Capital Riesgo) tiene un importantísimo factor humano donde la experiencia marca la diferencia. ¿Se podría decir entonces que el algoritmo logró adquirir esa experiencia en su entrenamiento? A la vista de los resultados, parece que sí.
2. Historias 📔
Los habitantes del Metaverso
🕹 La IA en los videojuegos
Desde hace décadas, la inmensa mayoría de los videojuegos han venido usando de un modo u otro la Inteligencia Artificial. Antes incluso de la aparición del archiconocido Pong, ya se habían creado las primeras Inteligencias Artificiales aplicadas a juegos.
La primera IA creada para un juego de la que se tiene constancia fue creada en 1939 para jugar al Nim, un juego matemático de origen chino conocido como “Tsyanchidzi” o “El juego de recoger piedras”. La mecánica del juego es muy sencilla, basta con colocar 20 elementos (piedras, cerillas, monedas…) en fila e ir retirando por turnos entre una y tres unidades. El que retire el último elemento, perderá la partida.
Edward Condon, el creador de está máquina llamada Nimatron, la presentó en la Feria Internacional de Nueva York en 1940. El Nimatron era una computadora digital compuesta por relés electromecánicos que manejaban un conjunto de luces que representaban los elementos del juego.
La creación del Nimatron dio paso a máquinas más sofisticadas como el Nimrod, el primer computador construido para ejecutar un videojuego que, por cierto, era capaz de vencer sin demasiadas dificultades a sus contrincantes humanos.
Ya entre los años 50 y 60, llegaron los primeros programas capaces de jugar al ajedrez y a las damas, programas que alcanzaron su cenit en 1996 con la derrota de Kasparov ante Deep Blue.
Más cerca en el tiempo, en los años 70, aparecieron videojuegos tan conocidos como el mencionado Pong o Space Invaders en los que nuestros contrincantes o enemigos estaban gobernados por una Inteligencia Artificial básica. Cabe destacar que esta Inteligencia Artificial tenía un carácter puramente algorítmico y que, siendo estrictos, ésta no podía ser consideradas del mismo modo que la IA tradicional y académica que solemos tratar aquí.
Desde principios de los años 80 hasta nuestros días se ha producido un imparable avance en la sofisticación de estas Inteligencias Artificiales. De manera gradual, se han ido complementando las técnicas algorítmicas y heurísticas con modelos más sofisticados y más asimilables al concepto general de Inteligencia Artificial que manejamos (árboles de decisión, pathfinding, máquinas de estados, etc.).
Como resultado, actualmente la Inteligencia Artificial en los videojuegos abarca un enorme conjunto de técnicas clasificables en dos grandes grupos:
Algorítmicas: Programas que ejecutan una serie de tareas específicas.
IA Tradicional : Programas diseñados para aprender a ejecutar unas tareas específicas.
Todas estas técnicas tienen un único fin, generar comportamientos receptivos y adaptativos para dotar de una aparente inteligencia a unos personajes muy especiales: Los Personajes No Jugadores o NPC (Non-Player Characters).
🤖 Personajes No Jugadores
Un Personaje No Jugador es cualquier personaje en un juego que no está controlado por un jugador. Estos personajes sirven a diversos propósitos:
Actuar como enemigos
Asistencia al jugador
Avance de la trama
Funciones del juego: Compras, curación, acompañamiento…
Pese a que el concepto engloba a cualquier personaje no controlado por los jugadores, suele estar ligado a personajes neutrales y aliados. El término tiene su origen en el celebérrimo juego de mesa de fantasía Dungeons & Dragons donde se menciona este término por primera vez.
En su edición de 1979, la guía D&D resalta la importancia de disponer de estos personajes para enriquecer y facilitar la labor del director del juego (El Game Master):
“It is often highly desirable, if not absolutely necessary, to have well-developed non-player characters (NPCs)”
Originalmente, estos personajes eran manejados por el director del juego y, gradualmente, con la aparición de los videojuegos, este manejo ha ido pasando a manos de Inteligencias Artificiales de muy variable sofisticación.
Los NPCs tienen fama histórica de torpes. Esto tiene su origen en lo peculiar de su comportamiento: Repetición de las mismas frases, movimientos mecánicos por las mismas rutas y reacciones en ocasiones absurdas.
Esto ha dado lugar a muchísimos memes en la cultura popular. Sirva como ejemplo la famosa frase “I took an arrow in the knee” del fantástico juego The Elder Scrolls V: Skyrim.
Pese a lo que pueda parecer, los NPCs son cada vez más sofisticados y, sin duda, serán de vital importancia en los nuevos mundos que se están creando y donde cada día pasamos más tiempo: Los Metaversos.
🪞Metaversos: Las realidades alternativas
Tal y como contábamos en TIS #20, las historias que creamos acaban modelando nuestra realidad. En Snow Crash, una novela de ciencia-ficción de 1992, Neal Stephenson acuño el término de Metaverso, un universo online, multi-usuario, inmersivo y digital donde se puede interactuar y socializar con otras personas.
El rasgo principal de estas realidades virtuales es que son persistentes, esto es, siguen existiendo y siguen ocurriendo cosas en ellos independientemente de que tú, como jugador, estés conectado o no.
Pese a lo novedosa que pueda parecer esta idea, la idea de los metaversos lleva entre nosotros más tiempo del que se podría pensar. El primer mundo virtual data de 1978 y se denomina MUD (Multi-User Dungeon).
MUD es un juego de exploración conversacional en modo texto al que se considera como el primer juego de rol online. Si tienes curiosidad, todavía es posible jugar. El objetivo es sencillo: tras la creación de un personaje, tendrás que convertirte en un mago encontrando tesoros y enfrentándote a otros jugadores. ¡Todo esto en modo texto!
Aproximándonos algo más a nuestros tiempos, es posible resaltar algunas conocidas aproximaciones al concepto de metaverso:
Pese a que, como se muestra arriba, los videojuegos han sido la punta de lanza en el desarrollo de los metaversos, éstos no tienen porqué ser en su totalidad espacios dedicados al entretenimiento.
El concepto de metaverso va mucho más allá y abarca la socialización a niveles que exceden el mero acto de jugar: conversar, ir a clase, comprar o asistir a una representación teatral virtual pueden ser acciones que eventualmente hagamos en esta realidades paralelas.
Pese a estas aproximaciones en el mundo del videojuego, hay personas que piensan que el metaverso aún está por llegar y que será algo mucho más profundo y más complejo que tendrá un impacto muy significativo en nuestra civilización.
A este respecto, en este fantástico artículo Matthew Ball describe el metaverso como la evolución futura de lo que hoy llamamos Internet. En sus palabras, en vez de conectarnos a Internet, estaremos en Internet, un universo paralelo en que desarrollaremos gran parte de nuestra vida.
“The Metaverse is an expansive network of persistent, real-time rendered 3D worlds and simulations that support continuity of identity, objects, history, payments, and entitlements, and can be experienced synchronously by an effectively unlimited number of users, each with an individual sense of presence”
- Matthew Ball
La imagen de abajo describe los pilares sobre los que Ball cree que se asentará el desarrollo de este metaverso definitivo y, como veremos, la IA jugará un papel clave en el desarrollo de varios de ellos.
💬 La IA y los habitantes del Metaverso
Eventualmente todos formaremos parte de algún metaverso y, con toda seguridad, parte de nuestra vida transcurrirá en estos entornos artificiales.
Estos mundos estarán poblados por personas pero también por multitud de personajes dotados de Inteligencia Artificial (Los PNJs de los que hablábamos con anterioridad) que nos guiarán y nos ayudarán a interactuar con todo lo que sea ofrezca en el metaverso.
La Inteligencia Artificial será un elemento clave no solo para la creación de los PNJs, sino también para otros fines. Algunos posibles ejemplos:
Storytelling y Asistencia: Los PNJs usarán modelos NLP (Natural Language Processing) para proporcionarnos explicaciones personalizadas o responder a nuestras dudas.
Apariencia: La creación de avatares fotorrealistas para los participantes y los PNJs estará soportada por modelos de IA. Sirva como ejemplo el proyecto MetaHuman de Epic:
Soporte: La IA podrá dar apoyo a los humanos para llevar a cabo tareas tediosas, repetitivas o aburridas que tengan lugar en el metaverso.
Sustitutos: Dada la persistencia de estos mundos, será común delegar en bots ciertas de nuestras responsabilidades en aquellos momentos en los que no estemos conectados.
Customización: El aprendizaje sobre nuestras preferencias por parte de una IA facilitará poder ofrecer experiencias adaptadas a los gustos de cada jugador.
Generación de entornos: Al igual que para la generación de personajes, la IA facilitará el diseño y creación (incluso dinámica) de territorios virtuales dentro del metaverso.
Dadas las múltiples áreas de aplicación de la IA en este ámbito, tiene sentido pensar que el crecimiento de los metaversos estará fuertemente ligado al avance y al crecimiento de la IA.
Aunque puede que aún estemos a décadas de ver metaversos inmersivos y complejos que permitan interactuar de manera sofisticada en un mundo persistente, parece que hay una tendencia inexorable que nos dirige hacia ese futuro.
Si te paras a pensar, cada día pasamos más tiempo conectados a un proto-metaverso llamado Internet a través de una creciente variedad de dispositivos con una creciente variedad de fines. A través de móviles, relojes, ordenadores y hasta electrodomésticos nos conectamos para trabajar, relacionarnos, aprender, cocinar, hacer la compra o realizar una transferencia bancaria entre muchísimas otras cosas.
Parece que, de algún modo, ya estuviéramos listos para ir al metaverso y que lo único que nos falta es un empujón tecnológico que, por fin, haga realidad la idea de un mundo paralelo. Un mundo que, pese a ser virtual, puede que se convierta en el lugar en el que acabemos viviendo. Si esto es algo bueno o no, es un pregunta que no me atrevo aún a responder.
¡Gracias como siempre por leer hasta aquí!
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