Tres visiones sobre la implicación de la enseñanza superior en proyectos relacionados con la inteligencia artificial
07 dic 2019 . Actualizado a las 19:50 h.Nadie puede quedarse atrás en la carrera global por desarrollar la inteligencia artificial, pieza clave de la Sociedad 5.0. Hay que «surfear la ola» y las universidades gallegas se ponen al día con nuevos grados y másteres y sopesan introducir la asignatura de Ética de la IA en las ingenierías.
Amparo Alonso, coordinadora de LIDIA en A Coruña: «España es el cuarto en el grupo de países líderes en Europa en IA»
Amparo Alonso es ingeniera química e investigadora en inteligencia artificial. Preside la Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA) y coordina el grupo de investigación LIDIA (Laboratorio de I+D en Inteligencia Artificial) de la Facultad de Informática de la Universidad de A Coruña. Opina que la IA es un área en la que deberían revisarse los actuales planes de estudio de la Ingeniería Informática en España, ya que estos están en gran parte basados en el Libro Blanco de la Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática (CODDII), que data del año 2004. «Pero es en esta década cuando la IA salta a la industria como tecnología importante, que está liderando el cambio (no solo tecnológico sino también social), hacia la llamada Sociedad 4.0», afirma. Añade que esta situación se intenta corregir mediante la creación de másteres en IA (AEPIA ofrece un máster a través de UIMP en español y online), la creación de grados en Ciencias e Ingenierías de Datos (en el SUGA es reciente este grado en la UDC), y los muy recientes grados en IA. Alonso destaca que España tiene un número importante de grupos de investigación de relevancia internacional en varias áreas de la IA, como hace constar el informe de 2018 Joining the dots: A map of Europe's AI Ecosystem, donde la consultora Roland Berger distingue a España, «eso sí, a cierta distancia» de Reino Unido, Francia y Alemania, como el cuarto en el grupo de países líderes. Propone mayor diversidad de género en este área, resaltar la ética, dar informática en la etapa infantil, crear start-ups y atraer a talentos que emigraron.
Senén Barro, director científico del Citius: «La IA es la electricidad del siglo XXI; es mejor no quedarnos a oscuras»
Senén Barro es director científico del Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías Intelixentes (Citius). Afirma que la inteligencia artificial (IA) «es la electricidad del siglo XXI». «Quizás es una afirmación un poco exagerada, pero no es una moda pasajera ni un bluf. Todos los estudios apuntan en la misma dirección: el impacto de la IA y, en general, de las tecnologías inteligentes, es cada vez mayor. Según la consultora tecnológica McKinsey, la IA podría incrementar la economía en el mundo en un 16 %, o unos 13 billones de dólares, en solo una década».
Añade que, además, transformará todos los sectores de actividad, modificará y creará modelos de negocio y cambiará radicalmente el perfil de los empleos y los trabajadores. «Ante este panorama ni podemos esperar a ver qué pasa, ni quedarnos como porteros a media salida. O nos preparamos para surfear la ola o tragaremos mucha agua», alerta.
Indica que, en este nuevo escenario socioeconómico, las universidades «pueden y deben jugar un papel de extraordinaria relevancia. La educación debe cambiar radicalmente. Por supuesto, necesitamos una mayor oferta docente específica en tecnologías inteligentes, pero también hacer llegar estas tecnologías a cualquier oferta docente». «Me preocupa particularmente la formación del nuevo profesorado, ya que serán ellos y ellas los agentes clave en la formación en todas las etapas educativas. Si no saben hacerlo, estaremos hipotecando su futuro y nuestro futuro», advierte. Nadie puede quedarse atrás «y es mejor no quedarnos a oscuras».
David Olivieri, profesor de la Universidad de Vigo: «Encontrar el algoritmo maestro es similar a hallar la materia oscura»
David Olivieri es profesor de la Escola Superior de Enxeñaría Informática en la Universidad de Vigo, en el campus de Ourense. Afirma que la mayoría de los trabajos académicos y comerciales están dedicados a la inteligencia artificial estrecha, con pocos grupos dedicados a problemas teóricos de la inteligencia general.
Recalca que los algoritmos de inteligencia artificial se desarrollan desde dos perspectivas opuestas: basada en modelos o basada en datos. «El éxito en los métodos basados en datos usando los DNN ha sido tan excepcional que ha cambiado fundamentalmente la forma en que los profesionales de la universidad abordan y resuelven las tareas de reconocimiento de patrón y predicción automática», señala. El nuevo paradigma DNN «ha tenido unos efectos profundos incluso en mi propia investigación, donde he trabajado en problemas muy diversos, desde el análisis genómico hasta el reconocimiento de patrones de imágenes, audio y lenguaje, todo con casi los mismos algoritmos y técnicas de software». Pero algunos resultados son frágiles. «Para mejorar radicalmente la IA estrecha actual para que sus predicciones sean más fiables, estos sistemas necesitarán tener una comprensión contextual más profunda. Quizá la IA basada en modelos desempeñe un papel esencial y sea la técnica dominante en el futuro», dice. «El problema de encontrar el algoritmo maestro es similar al de la materia oscura en cosmología; sabemos que tiene que existir, en principio, pero no tenemos una idea real de cómo describir su naturaleza o estructura», afirma.