Esta es una pregunta muy importante y merece una gran atención.
Las máquinas inteligentes (IM) son capaces de realizar un trabajo increíble. Pueden ser entrenados de la misma manera que un humano para hacer algunas de las cosas que los humanos pueden hacer. Lo hacen bien y en algunos casos lo hacen mejor.
Una red neuronal (NN) ha sido entrenada recientemente para diagnosticar neumonía. En las pruebas de imágenes de archivo, funcionó mejor que un panel de radiólogos capacitados (especialistas en lectura de rayos X), por lo que en el caso específico de diagnosticar neumonía, la máquina es mejor. Aunque estuvo mal algunas veces, fue mejor que los humanos.
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¿Cómo lo hizo? ¿Realmente importa?
Yo diría que la respuesta es ‘no’ y que eso se está volviendo cada vez más importante a medida que desarrollamos mensajes instantáneos que no están sujetos al ‘problema de la sala china’: no se puede dar a un humano el mismo conjunto de instrucciones en un pedazo de papel y obtener el mismo resultado (aunque muy lentamente)
Lo que realmente importa es el resultado. Después de todo, ¿a quién preferirías leer tu tomografía computarizada? Yo, un médico de cabecera que sabe bastante sobre anatomía, examinó algunas tomografías computarizadas hace aproximadamente una década y está dispuesto a ir, o un especialista certificado. ¿Podría alguno de nosotros explicar cómo nuestros cerebros hicieron lo que hicieron? ¿Qué pasaría si pudiera pero el especialista no podría, mi respuesta sería mejor? Por supuesto no.
Lo mismo se aplica a IM o NN que realizan trabajos de diagnóstico. Yo diría que el mejor sistema debería hacer el diagnóstico siempre que sea posible y si eso es un desastre de proteínas, un NN o un IM real, no hay diferencia. Me molesta citar un poco de Heinlein un poco fuera de tema: “Importa si obtienes respuesta en microsegundos o milisegundos, siempre y cuando sea correcto, nyet?” (La luna es una amante dura)
Ahora tenemos que lidiar con muchos problemas. NN puede, por ejemplo, realizar bien tareas individuales, pero cuando se trata de radiografías, necesita una para pnuemonia, una para cáncer de pulmón, una para fracturas, una para neumotórax, una para enfisema, una para fibrosis intersticial, etc. En términos de ser agentes de diagnóstico prácticos, se caen. Sin embargo, IM puede (potencialmente) hacer todo esto en un espacio diagnosticando todo. Es inevitable que los algoritmos creados para hacer esto sean tan complejos que sean tan inexplicables como el cerebro humano, pero cumplirán el criterio más importante de todos. Van a trabajar.
