Desde hace tiempo, en algunos sectores, se procura entender la Inteligencia Artificial mirando únicamente a los algoritmos. Se presupone que son entidades independientes sin relación con nada ni con nadie y con el poder de solucionarlo todo. Error.
Esto es como tratar de entender qué es el alpinismo mirando únicamente al Sherpa:
Imagina por un momento que con la pretensión de intentar aprender cómo ascender un 8.000 centramos toda nuestra atención en un alpinista que está subiendo el K2. Queremos aprender todo sobre esta persona para replicar la hazaña. Nos fijamos en su ritmo cardíaco y sudoración, en su temperatura corporal, en su manera de caminar e incluso intentamos medir los niveles de sufrimiento gracias a analizar su mirada. Lo sabemos todo sobre el sherpa, o eso creemos.
Ahora te pido que hagas este mismo ejercicio mental sin dejar de lado factores clave como el perfil de sus acompañantes, la meteorología del momento y la prevista, experiencia del equipo, proteínas consumidas antes de partir, hora del día, temperatura ambiente, planificación de la subida, niveles de descanso acumulado, etcétera.
Estarás de acuerdo conmigo en que es infinitamente más difícil entender qué está ocurriendo durante el ascenso al K2 si no tomamos en cuenta los factores que rodean al Sherpa. Pues algo similar está sucediendo en el campo de la Inteligencia Artificial. A veces se pone el foco en el algoritmo sin comprender el entorno.
Vale, sabemos que conseguir que los algoritmos de IA sean capaces de tomar en cuenta el entorno que los rodea y evitar que se sientan el centro del Universo no es baladí.
Por eso el equipo de Skootik te cuenta cómo hacerlo. Estamos preparados para contártelo todo.