La tecnología también tiene sentimientos
La inteligencia artificial busca la parte menos racional del ser humano, como los ordenadores capaces de crear 'memes'
El deporte es pasión y sentimiento. Solo hace falta ver los gritos desgarrados de algunos deportistas cada vez que fallan, aciertan una diana imposible o escuchan el pitido final tras un partido épico. Sensaciones que se reflejan en las gradas, donde miles de almas sufren, se cabrean, disfrutan y hasta lloran cada cita de su equipo. Ahora la tecnología pretende concentrar esta esencia del deporte para enriquecer las estructuras del estadio. Y es que el gigante IBM -otrora líder mundial de la fabricación de ordenadores- propone cubrir los campos con una instalaciones gigante que cambie de posición e incluso de color dependiendo los sentimientos de los aficionados.
Pero, ¿cómo pretenden hacerlo? Gracias a las capacidades de su gran 'cerebro' cognitivo, Watson. Este sistema de inteligencia artificial (IA), que ya en 2011 fue capaz de ganar un concurso de televisión ante los dos mejores participantes de su historia, ahora pretende ser capaz de analizar los comentarios que las aficiones expresen en redes sociales, detectar sin son positivos o negativos y modificar la mencionada estructura para reflejar si están emocionados, decepcionados, cabreados o cómo quieran que les haga sentir lo que están viendo en el terreno de juego.
La última demostración pública de poder de Watson se realizó hace unas semanas en Barcelona, durante el MWC. Allí un vestido 'conectado' permitía analizar los comentarios en Twitter de una cuenta en concreto o sobre el evento y cambiaba en función del sentido de los tuits. Si los pilotos LED que recubrían el traje se tornaba rosas, eso era indicativo de que había detectado alegría. Si cambiaban a rojo, había grandes dosis de pasión; y si el morado era el color predominante, es que había detectado importantes dosis de curiosidad.
Esto es posible gracias a que la plataforma de IBM analiza datos no estructurados. Por el momento, lo puede hacer con texto, voz e imágenes fijas. Próximamente será capaz de analizar también un vídeo, una de las tendencias predominantes en las redes sociales y otras plataformas de internet en la actualidad. Otra de la faceta que mostró en el MWC fue una estructura 'flotante' inspirada en el diseño de Gaudí para la Sagrada Familia cuyas partes cambiaban de posición dependiendo cuál de los temas del evento estaban siendo más comentadas en cada momento.
La inteligencia artificial está avanzando en múltiples campos. Así uno de estos desarrollos permite detectar con mayor fiabilidad que otros métodos usan los parasitos vinculados a la malaria. Otro programa ha aprendido a leer de forma autónoma con el 'Daily Mail'. Para avanzar en estas y otras funciones empresas como Google y la propia IBM han abierto sus sistemas para que los desarrolladores puedan hacer uso de las mismas y así mejorarlas gracias a la comunidad.
Existen dos grandes retos: por un lado, el aprendizaje no supervisado y, por otro, el tema de los sentimientos. Muchas de las investigaciones que han avanzando en este último punto se han producido en círculos universitarios. Uno de los últimos trabajos, realizado por Noah Smith de la Universidad de Washington y David Bamman de la Universidad de California, ha conseguido programar una solución capaz de detectar con gran fiabilidad el sarcasmo, sentimiento que se le resiste incluso en ocasiones a los humanos.
Lo diferente ha sido que en vez de fijarse únicamente en la lingüística han detectado otros elementos como el autor o el tema sobre el que tuiteaban. La tasa de acierto se elevó hasta el 85%. El próximo paso de la investigación será intentar crear un algoritmo que sea capaz de reconocer 'memes' e incluso generar algunos de forma propia.
Esto no viene más que a confirmar la necesidad que tiene la inteligencia artificial de la creatividad y otros aspectos de la mente humana para avanzar. Recientemente Pinterest, una de las plataformas que más aprovecha las fórmulas de recomendación, se basó en la inteligencia humana para alimentar la inteligencia artificial.
Y lo hizo apoyándose, a través del 'crowdsourcing', en millones de usuarios que a través de pequeños encargos validaron si las sugerencias guardaban relación con el objeto original, de manera que posteriormente se pudiesen crear patrones automáticos. Algo que viene a confirmar que las soluciones de IA, además de matemáticas y cálculos, todavía necesitan y mucho el trabajo de las personas.
