El Club de Encuentro Manuel Broseta celebró uno más de sus ‘Encuentros con la Ciencia’. En esta ocasión, el Doctor Francisco Martín fue el encargado de impartir una conferencia que llevó por título “Máquinas inteligentes, ¿oportunidad empresarial o amenaza laboral?«. La presidenta del Club de Encuentro, Amparo Maties, dio la bienvenida al concurrido salón y explicó las razones que han llevaron a invitar al ponente. “Pretendemos abordar un debate de máxima actualidad. Conocer donde está el equilibrio entre la tecnología y lo humano y el impacto social y económico entre ambos. Un tema de indudable interés”, afirmó.

Adolfo Montalvo, socio del Club e ingeniero, presentó al invitado y lo hizo tratando de hacer un acercamiento mutuo entre el mundo tecnológico y el del Club de Encuentro.  Montalvo repasó brevemente la inusual trayectoria profesional del Dr. Martín y lo definió como “científico, tecnólogo, emprendedor” destacando su pasión hacia el Machine learning. “El Dr. Martín arrojará luz sobre el momento tecnológico y sociológico en que nos encontramos”, añadió el presentador.

Francisco Martín ofreció una charla con un formato diferente al que habitualmente se utiliza en el Club de Encuentro para explicar qué es el Machine learning,  por qué hablamos ahora de este tema y para ilustrar con algunos ejemplos reales su explicación. “El software se está comiendo al mundo. Y el Machine learning se está comiendo al software”, afirmó. “Es un nuevo paradigma de programación de los ordenadores. Lo que se utilizan ahora son datos. A través de algoritmos, se interpretan esos datos y se crea un patrón, un modelo que permite hacer predicciones. El Machine learning permite hacer resoluciones de tareas muy complejas”, añadió.

El invitado pasó a continuación a desmontar algunos mitos que se han creado en torno a la inteligencia artificial. “La amenaza de la que hablan los medios no es tal”, señaló. A pesar de lo que muestran las películas y de la imaginación de mucha gente, “la Inteligencia artificial está más lejos de lo que parece”. Una alarma, que en su opinión, no se sustenta y en la que además entra en juego otro facto.  “Muchas de estas personas subestiman a los humanos”, agregó.

“La epidermis de la desinformación continúa. Los medios deberían especializarse en saber lo que es y lo que no es la inteligencia artificial”, volvió a subrayar el ponente. “El Machine learning si se aplica de forma metódica puede solucionar problemas muy sofisticados. Es la máquina de vapor del siglo XXI”, dijo.

El Doctor Martín continuó explicando por qué el Machine learning está viviendo en estos momentos un protagonismo que no ha tenido anteriormente. “A pesar de que este conjunto de estadísticas avanzadas lleva estudiándose más de 40 años, en los últimos años han surgido una serie de empresas que han creado herramientas para que sea más fácil su uso. Google utiliza el Machine learning de forma masiva. También Amazon”, apuntó.

A través de ejemplos muy ilustrativos, el invitado explicó cómo la intuición humana y los juicios de valor hacen que nos equivocamos y tomemos decisiones erróneas. Es ahí donde entra en juego el Machine learning. “Lo necesitamos porque permite tomar mejores decisiones”. El Dr. Martín reveló la aplicabilidad de los algoritmos en los que se basa el Machine learning: se puede utilizar para detectar anomalías, para ver si un componente fallará o no, cuantos días faltan para que falle; también para encontrar  asociaciones de cosas que ocurren de forma conjunta y lo completó con varios ejemplos.  “¿Por qué ahora? La madurez de la técnica. Los ordenadores son hoy más rápidos y más baratos y tenemos las herramientas que hacen el Machine learning más fácil”, subrayó.

Antes de terminar, el invitado contó dos ejemplos reales en los que intervino el Machine learning. Uno fue la predicción de los ganadores de los pasados Oscar en las principales categorías, que llevó a cabo la empresa que dirige, y un segundo ejemplo de una compañía holandesa que tiene una herramienta gratuita para saber si debes firmar o no un acuerdo de confidencialidad.