El aprendizaje autónomo de los sistemas de inteligencia artificial ha sido uno de los avances tecnológicos del 2017, según la lista de las 10 Breakthrough Technologies de la MIT. Y sin duda no se equivocaron. Hoy ya existen robots que aprenden autónomamente a través de la experiencia sin un programador/a que indique cada uno de los pasos que debe hacer. Aprenden de la experiencia. Pero ¿qué tipo de experiencia? ¿Cuáles son los códigos que se incluyen en su diseño?. En el ámbito internacional tenemos el “reinforcement learning” como uno de los ámbitos que están contribuyendo a esta línea. De la unión de la ingeniería y principalmente de la psicología conductista se están configurando sistemas de inteligencia que entiendan ante los retos o problemas cual es la solución más óptima. Los coches autosuficientes serían un ejemplo de ello. Uno de los retos que se plantea ante el avance veloz de estos sistemas es si la sociedad podemos estar participando o no en la decisión de estos diseños.
Ante este panorama, se está dibujando un movimiento global sobre ética e Inteligencia Artificial, tal y como recoge Rana el Kaliouby no es solo lo “correcto a hacer” sino lo más inteligente. Kaliouby considera que la inteligencia artificial según como se utilice puede crecer la desigualdad digital, pero también lo contrario, se puede disminuir, dependerá según sus palabras de si “priorizamos la conversación sobre cómo aplicar la inteligencia artificial vinculada con la justicia social y el bien común”.
