¿Cómo se entrenan para que lo sepan todo? El futuro está aquí, es una realidad, hace la vida más cómoda a todo el mundo peeeeero no te creas si te dicen que tu cepillo de dientes tiene ia, es: mentira. Si a la tecnología no al marketing engañoso y al capitalismo. Un saludo, el de edición.Ah, bueno, y también vemos cosas de la IA y el espacio que están bien chulas.Puedes apoyarnos a través de KoFi: https://ko-fi.com/astropodcastPuedes consultar los guiones en nuestra página web: https://www.astropodcast.net/Y links para otras plataformas en: https://www.astropodcast.net/enlaces/Redes del equipo:Guionista: Alfonso Gómez https://www.instagram.com/alfonsotakles/Locutor: Jairo Costa https://www.instagram.com/soyjairocosta/Edición y montaje: Jorge Cambero https://www.instagram.com/karakatuchi/

Intro

sonido de un portazo

-¡JAIRO! ¡Lo hemos conseguido!

+Por Dios, Karaka, qué susto. ¿Qué hemos conseguido?

-Ya se han acabado los chistes malos de guión. Se ha rendido. El episodio de hoy lo ha hecho la inteligencia artificial. Al fin, se ha rendido ante la evidencia. Sus chistes no son graciosos. Y los nombrecitos que busca. Es que no tiene ni una pronunciación normal. Que si indios, que si alemanes, que si mejicanos… ¿Y lo peor de todo? Que no hace control de calidad. Él escribe el guión, y se despreocupa. Ni una vez escucha el episodio antes de que se lance.

Karaka sigue hablando de fondo, y Jairo lee lo siguiente por encima

+A ver, déjame ver eso… mhhmmm la intro, ancho a lo largo, largo a lo ancho… qué es la IA… qué pasa con chat GPT… Y el astro saludo para despedirnos. Karaka. Karaka. KARAKA

-Eh, qué, qué.

+El episodio de hoy es de inteligencia artificial. El guión es de la IA. No lo ha hecho la IA, hablamos de ella. Nuestro guionista sigue trabajando con nosotros.

-Joer, ni una alegría me va a dar este programa. Con lo contento que estaba yo ya. Voy a poner la intro, y a tomarme una cocacolita, a ver si así se me pasa el mal trago.

- IA te vale el susto que me has dado… I-A te vale hahahaha… Pero no te vayas hombre.

Cabecera

Desde que el ser humano tiene memoria, siempre ha mirado al cielo. Estrellas, planetas,  constelaciones y demás movidas del inmenso, insondable, oscuro, aterrador, insultantemente largo a lo ancho y ancho a lo largo, caótico por naturaleza y nada acogedor espacio. Pero… ¿conoces el origen de sus historias? Empieza Astro.

¿Qué es IA?

En el episodio de hoy hablamos de una de las palabras que están más de moda en el momento actual. La inteligencia artificial. La IA. Que si chat GPT, que si lo de crear imágenes, que si lo del deepface, que si ahora tienen IA hasta los cepillos eléctricos…

En fin, ¿qué es realmente la IA? Bueno, pues hoy en día es un término de marketing que indica que el producto en cuestión tiene alguna función que lo hace inteligente. Por ejemplo, cuando salieron los iPhones y empezaron los teléfonos android, estos eran smartphones, o teléfonos inteligentes. A día de hoy simplemente son teléfonos. Lo raro es que no sean inteligentes. Pues con el término de IA está pasando lo mismo, un poco.

La inteligencia artificial, según la definición clásica, es la muestra de inteligencia por parte de máquinas. O sea, es la capacidad que tiene una máquina para tomar decisiones y realizar acciones que son consideradas inteligentes por los seres humanos. Y bajo esta definición tan ambigua, aparecen muchísimos sistemas que se consideran IA, y que a nosotros nos parecen el día a día.

Pensemos en el ajedrez jugado contra una máquina. En estos juegos estás, literalmente, jugando contra una inteligencia artificial. Una que está calculando los distintos movimientos posibles en el tablero, y decidiendo qué movimiento es el mejor. El óptimo, vaya. La manera en la que calcula estos movimientos suele ser pensar “qué pasa si yo muevo el caballo aquí y luego tú mueves aquí el peón”. Pero no tienes por qué calcular todas las combinaciones de todos los movimientos posibles. Quizás sea suficiente con calcular sólo los movimientos más probables y ver cuál es el que más interesa de aquí a 4, 5 o 6 rondas. Y ya está, ahí tenemos un algoritmo inteligente de inteligencia artificial para jugar al ajedrez.

La clave de este juego de ajedrez es enseñarle qué movimientos le interesan más y cuáles son los movimientos más probables en cada situación. Esto es lo que se refiere generalmente como entrenamiento del modelo. El equipo de programación, o el equipo científico, o quién sea, le indican a la inteligencia artificial qué se considera una buena jugada de ajedrez, y qué una mala. Por ejemplo, perder el juego es algo malo, pero comerse la reina del oponente es bueno. Con esto tenemos el criterio de decisión de la inteligencia artificial. Lo siguiente sería enseñarle probabilidades. La manera antigua era coger el libro de texto y escribir los porcentajes que vienen en el libro. Hoy en día es posible enseñar millones de partidas a la inteligencia artificial, y que la IA  cuente y determine sus propias estadísticas. De hecho, esto es lo se está haciendo… No sé si me estoy explicando bien así que hemos traído a una experta en el tema para que nos eche una mano.

• Inés: Jairo, déjame que ya sigo yo.
• Jairo: Pero déjame que te presente primero…
• Inés: ¡No hay tiempo! La ciencia no espera a nadie!

Esta “educación en casa” es la base de la revolución que ha vivido la IA en las últimas décadas. Tenéis que tener en cuenta que el punto de partida fue duro. Cientos de líneas de código escritas a mano donde las opciones estaban predefinidas por el pobre becario o becaria de turno. Sí sí, o estaba la opción en la lista de instrucciones escritas o ese caso no se podía ejecutar… Y así fuimos a la Luna… Y enviamos mensajes a través de internet… Y ya si os contamos cómo funcionan los sistemas bancarios…

En fin, si actualmente oís las palabras aprendizaje profundo, o deep learning, se refieren a que sea la propia inteligencia artificial la que determina en qué estadísticas fijarse, y cómo interpretarlas. Volvamos al ejemplo del ajedrez. Mientras que a un jugador humano le interesa saber si su reina está en peligro, la IA podría decidir que es de suma importancia contar cuántas veces se ha movido la reina específicamente en diagonal. ¿Por qué? Los científicos no lo saben, pero claramente la IA lo está utilizando para ganarte la partida. Y a base de relaciones con aparente poco sentido se han desarrollado modelos que tratan de imitar el pensamiento humano: las redes neuronales. ChatGPT, y todas las inteligencias artificiales que están de moda, son redes neuronales último modelo. Y necesitaría que me dejarais al menos media hora de capítulo para explicar que son.

Ese proceso de aprendizaje es lo que se conoce como entrenamiento de la IA. Como podéis intuir es costoso. Enseñarle millones de partidas a un programa, por rápido que sea, requiere tiempo y un hardware potente. Y a más grande sea el objetivo, más grande es el entrenamiento. Por ejemplo, a Chat GPT ha habido que enseñarle miles de millones de textos para que aprenda qué palabra suele ir detrás de qué palabra, qué frase suele ir detrás de qué frase, y qué respuesta suele ir detrás de qué pregunta. Se han necesitado años de trabajo y entrenamiento para llevar a ChatGPT al nivel que tiene actualmente.

Es importante señalar que la IA no está exenta de limitaciones y sesgos. Un modelo aprende patrones a partir de los datos con los que se entrena. Pero en el caso de chat GPT, y de tantos otros, estos datos han sido digamos cogidos prestados de periódicos, libros, twitter, foros, y un largo etcétera. De modo que si estos datos, por lo que sea, contienen prejuicios culturales, información incompleta o errores de etiquetado, la inteligencia artificial reproduce o incluso amplifica dichas tendencias. Como consecuencia, la comunidad científica tiene que revisar y pulir estos modelos, introduciendo mecanismos que detecten y corrijan sesgos y, así, lograr resultados más justos y precisos. Y si no nos creéis, pedidle  a una IA una foto de un reloj dando las 10 y media. O a una inteligencia artificial creada en China que te haga una foto del “presidente” de China abrazando a Winnie de Pooh. A ver si sois capaces.

El objetivo de chatGPT, al menos según sus creadores, es expresar información certera de forma natural. Así que, chatGPT escogerá las palabras y las frases que más naturales parezcan a lo que se le ha preguntado, y además, que sean certeras. Dicho de otro modo, predice qué palabras son las que probablemente mejor respondan la pregunta hecha. En eso se resume Chat GPT.

• Inés: Espero que con esto os quede un poco más claro y os dé una información más precisa de cómo funciona la IA.
• Jairo: ¿Puedo presentarte ahora?
• Inés: Sí.
• Jairo: Bueno, os cuento que ella es Inés Huertas Freire, experta en Big Data, Machine Learning, Inteligencia Artificial, ganadora de un Women That Build, colabora en el Datanauts Open Data de la NASA… No os hacéis una idea del pedazo curriculum que tiene…
• Inés: Oye, que me tengo que ir a otro lado…
• Jairo: Sí sí, mil gracias por tu ayuda.
• Inés: Inés fuera!

Siguiendo con el capítulo, en realidad, este resumen se puede aplicar a todos los modelos de inteligencia artificial. En términos generales, una inteligencia artificial puede o predecir, o clasificar. En ajedrez, la inteligencia artificial predice jugadas para decidir cuál es la mejor y con ChatGPT se predicen posibles respuestas. Y eso es a grandes rasgos es la inteligencia artificial.

En el análisis

Bueno, ahora que hemos visto cómo funciona la inteligencia artificial, volvamos a su aplicación pero con fines astronómicos. Porque ChatGPT no te va a diseñar un cohete, ni va a ser capaz de analizar los datos recogidos por el Hubble en sus últimas observaciones. Porque sí, ambas son cosas que se pueden hacer con la ayuda de la inteligencia artificial.

Con respecto a los datos, es bastante fácil. Se le puede pasar a un algoritmo una tabla con todos los datos que se han tomado de una determinada medición. Los valores de la energía que se han tomado, características de estos valores, etcétera. Y el sistema de inteligencia artificial puede realizar clasificaciones de estos datos para determinar el tipo de cuerpo celeste que se ha observado. ¿Un cuerpo que emite una gran cantidad de calor pero sin luz visible? Bueno, puede ser un agujero negro. ¿Un cuerpo que parece emitir una gran cantidad de energía, pero no en forma de luz ni calor? Puede ser una estrella de neutrones. Estas clasificaciones luego pueden ser revisadas por los astrónomos a su vez, garantizando una mejor exactitud de los datos. Pero el objetivo es que el astrónomo pueda dedicarse a determinar los efectos de los agujeros negros en las ondas gravitacionales en vez de dedicar su tiempo a rellenar excels.

En el diseño de los cohetes es donde se pueden extraer las mayores mejoras de tiempo si se hacen las cosas bien. Imagina que tienes que diseñar un nuevo cohete y que te piden que uses el mínimo material posible para la parte de los escudos térmicos. Tienes que garantizar que la nave no va a salir ardiendo, pero sin prenderle fuego a la cartera. Bueno, pues esto es lo que se llama un problema de optimización. Necesitas encontrar la configuración que te dé el rendimiento necesario por el menor precio posible.

Existen múltiples métodos de optimización dependiendo del tipo de problema, pero todos los algoritmos tienen algo en común: Tratan de conseguir el mejor resultado. El equipo de ingeniería aeronáutica de este cohete introduciría los tamaños y disposición de los paneles, el coste, y realizarían una valoración de cómo de buena es esa solución. Irían probando configuraciones distintas a ver cómo de buena es la solución que puede llegar a obtener. Y a partir de estas múltiples pruebas, la optimización trata de predecir las tendencias que llevan al valor óptimo. Esta parte de predicción hace que algunos matemáticos consideren que las optimizaciones son también una muestra de inteligencia artificial. Nuestro guionista, que ha trabajado en estos temas, no está de acuerdo con ellos, pero eso es otra historia.

Pero, ¿y si le damos a este proceso una vuelta de tuerca más? Lo normal en las optimizaciones es escoger una serie de valores y probar cómo de buena es la solución. Hay que comprobarlo cada vez. Sin embargo, en los últimos años se está utilizando la inteligencia artificial para PREDECIR cómo de buena será una solución. Una vez que se entrena el modelo, es posible realizar predicciones muy rápido. Si las predicciones son certeras, puedes comprobar en minutos lo que normalmente llevaría horas.

En el espacio

Aunque estas sean las aplicaciones más científicas, lo cierto es que la inteligencia artificial puede hacer muchas cosas también por los astronautas. Por ejemplo, cuando una nave va a conectarse con la estación espacial internacional, es posible que esta determine también cómo debe situar la nave para realizar el abordaje. Al más puro estilo de la ciencia ficción, el ordenador se encargaría de asegurar que la interconexión entre las naves se haga de la mejor manera posible. Igual que los coches están aprendiendo a conducirse sólos, las naves ya se están controlando de manera automática. Y no son las únicas.

Los satélites artificiales que orbitan en torno a la Tierra se enfrentan a una amenaza terrible: otros satélites y a la basura espacial, que de esa ya os hablamos en otro episodio. Si un satélite se dirige hacia otro, no hay piloto que pueda corregir su rumbo y evitar el choque. Es el equipo de ingeniería en la tierra el que tendría que estar pendiente de manera constante y evitar este tipo de incidentes.

Sin embargo, desde hace años, los satélites tienen capacidad para detectar no sólo su posición, si no también la de otros grandes  objetos cercanos. Y han sido programados para determinar cómo esquivar estos obstáculos y volver a su órbita sin mucho contratiempo. Esta capacidad es, simplemente, una aplicación de inteligencia artificial. Y la misma capacidad puede ser extendida no a satélites concretos, sino a flotas de satélites. Constelaciones enteras de satélites manteniendo la distancia y posición entre ellos de manera automática. Como los enjambres de drones, pero en el espacio.

Aunque la ingeniería es muy complicada, el principio del sistema es sencillo. En primer lugar, el satélite obtiene datos de manera constante de sus sensores. Un sistema clasifica los datos que ha recibido el satélite. Cuando hay un pico o una anomalía, un algoritmo clasifica qué puede haber causado esa señal, y el peligro que supone. Por ejemplo, si tiene un radar y de repente nota que algo está sorprendentemente cerca, el primer paso del satélite será determinar si eso se está acercando, y si es algo grande.

 Si esta clasificación resulta en que es algo peligroso, el satélite tiene que calcular una ruta que le permita esquivar el obstáculo y volver a su posición sin malgastar demasiado combustible. Esto implica predecir y optimizar sus movimientos. El satélite se prepara, y ejecuta los movimientos planificados con absoluta precisión. Pero, ¿qué pasa si estos movimientos no son suficientes? ¿Qué pasa si detrás del objeto más grande venía un objeto más pequeño que no se ha visto? Bueno, pues una persona tendría que improvisar. Pero las máquinas no saben improvisar. Tendrá que ser capaz de detectar este objeto y ajustar su trayectoria. O dicho de otra manera, el satélite tendrá que repetir este proceso lo más rápido posible. Eso, o hasta luego al satélite.

Cierre

Como podéis ver, la inteligencia artificial tiene mucho más usos que generar una serie de imágenes, o escribir textos. En realidad, es una palabra paraguas, que describe un sinfín de tecnologías. Para lo que no se necesita inteligencia artificial es para predecir el final de este episodio.

Queremos daros las gracias a todos los que habéis decidido darnos una oportunidad, y habéis decidido quedaros. A ese fan que vuelve, episodio tras episodio, a seguir aprendiendo un poquito más. Sois los mejores.

Aprovechamos para dedicar este capítulo a Fernando, para que se lo mandes a… Bueno, a quien tu quieras. ¡Ah! Y Sergio que nos ha dado una idea estupenda por email para un capítulo nuevo.

Os recordamos que podéis apoyarnos económicamente en el enlace de kofi de la descripción. Y si no te acuerdas de abrir el enlace, no pasa nada, busca en Google  Kofi astropodcast. Deletreado K O F I. Muy fácil.

¡Nos vemos en el siguiente episodio con más historietas del espacio!

¡Astro pronto!