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Machine Learning: no es magia, pero tampoco estadística

En esto de la Inteligencia Artificial, vivimos un momento paradójico provocado por la confluencia de dos corrientes.

Meme sobre Machine Learning y estadísticaTenemos, por un lado, a quienes creen que estas cosas del Machine Learning no son más que “estadística avanzada”. Este meme que ha pululado por las redes en los últimos meses es un ejemplo de esta corriente de pensamiento.

Por otra parte, están (estamos) los que cada vez queremos hablar menos de “Inteligencia Artificial”, porque cada uno entendemos cosas (muy) distintas cuando oímos este concepto, lo que lo hace peligroso. Tú dices “Inteligencia Artificial” queriendo decir Machine Learning y el de enfrente entiende “máquinas inteligentes que nos van a robar el trabajo como paso previo a esclavizarnos y aniquilarnos”. O, en el mejor de los casos, entiende “con esto haces dos clicks y ya está resuelto”, que viene a ser igual de estúpido.

Y es que, amigos, ni una cosa ni la otra.

Ni “la Inteligencia Artificial” va a cobrar conciencia de sí misma y provocar un holocausto nuclear, ni su forma actual (el aprendizaje automático o Machine Learning) es “poco más que estadística avanzada”.

No es una varita mágica, ni un arma nuclear

El término “Inteligencia Artificial” es desafortunado. Hunde sus raíces en un momento en el que la ciencia aspiraba a replicar nuestra inteligencia. La cultura popular abrazó el concepto, echó a volar la imaginación y logró fijarlo en nuestras retinas y mentes como un proceso imparable cuya culminación era sólo cuestión de (poco) tiempo.

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Más sobre la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)

El pasado jueves, participé en una mesa redonda en el I Foro Garrigues Digital, organizado por el conocido despacho de abogados.

Aunque se trataron muchos temas muy interesantes, el asunto que generó más comentarios fue, sin duda, todo lo relacionado con la explotación de los datos y la regulación al respecto. No podía ser de otro modo, en estas semanas de resaca tras la plena entrada en vigor del GDPR.

Y entre las cuestiones relacionadas con los datos, me llamó la atención cuánto se habló de un concepto que, hace sólo unos meses, era un tema marcadamente de nicho: la explicabilidad de la inteligencia artificial.

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Hacia una plataforma universal y centralizada de gestión de permisos publicitarios… ahí es nada

Hace unas semanas, Google anunció dos nuevas características en las herramientas que pone a disposición de los usuarios para que puedan (podamos) tomar el control sobre los anuncios que vemos. La más llamativa es, sin duda, la posibilidad de deshabilitar, uno por uno, los anuncios de retargeting que recibimos.

Esto es otro paso más en la guerra semi-silenciosa que vivimos contra la publicidad (principalmente, la irrelevante o molesta, pero en el fondo contra toda la publicidad, como explicaré dentro de unos cuantos párrafos). En esta ocasión, sin embargo, no me ha llamado tanto la atención el avance en sí como algunos de los pensamientos que se han generado alrededor del asunto.

El pensamiento que más me ha impactado lo expresó un tal Ben Clarke en este artículo de AdAge: llegará el día en que los consumidores tendrán acceso a una especie de “CRM virtual de anunciantes” que les permitirá elegir a qué marcas dar permiso para que les envíen impactos publicitarios.

La idea me resulta muy atractiva porque es algo que vengo rumiando desde hace un tiempo y que tiene un encaje clarísimo en el mundo post-GDPR y en el actual entorno de ad-blocking.

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Otra sigla que debes conocer: XAI (Explainable Artificial Intelligence)

No dejes de leer este artículo muy didáctico publicado en el New York Times sobre Explainable AI (XAI), o “inteligencia artificial explicable”.

¿De qué va esto de la XAI? Es habitual que los sistemas de inteligencia artificial se comporten como cajas negras: no es nada fácil entender por qué llegan a las conclusiones que llegan.

Al mismo tiempo, hay muchos escenarios en los que eso resulta inaceptable, como en decisiones que afectan a la vida de las personas (medicina, defensa, justicia…).

Así que hay que avanzar en las capacidades para que los algoritmos de inteligencia artificial devuelvan suficiente información sobre por qué generan sus resultados, para detectar posibles errores, sesgos indebidos y documentar los procesos de decisión.

Apasionante.

Este artículo apareció primero en mi newsletter semanal sobre marketing, tecnología y MarTech. Puedes darte de alta aquí.

© 2018 Manuel Delgado Tenorio

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