No son los “alienígenas” de las películas, novelas o relatos seudocientíficos; son algo más cotidiano: los robots que hace años que conviven en nuestras casas, trabajos y diversiones, aunque ahora los vemos y hablamos de ellos con mayor intensidad. Un ejemplo es el “Holo Lens”, un dispositivo que lleva los hologramas a nuestras casas para que podamos crearlos e incluso tocarlos. Con ello se cumple uno de los primeros pasos para que seamos capaces de ver la TV, comunicarnos con personas a distancia, conectarnos a Internet… sin necesidad de ningún aparato de los que hoy usamos de última generación.
De momento están dirigidos únicamente a los juegos de realidad virtual, aunque unas gafas holográficas para cirujanos, mejor aplicación española de 2017, que son de realidad mixta (mezcla combinada entre realidad virtual y aumentada) podrían ser una herramienta tan común en los quirófanos como el escalpelo o el bisturí. Esa es la intención de HoloSurg, aplicación tecnológica que utiliza el dispositivo Holo Lens. La empresa Magic Leap anuncia un producto similar. Paso a paso, lo que hoy consideramos tecnología punta va en la dirección de lo que llamamos Inteligencia Artificial (IA). Los retrasos que se están produciendo son debidos a que hay que amortizar las inversiones realizadas en la tecnología que tenemos actualmente. La lucha continúa y Google dice haber creado una Inteligencia Artificial capaz de diseñar otros modelos de IA superiores a los modelos creados por los humanos.
La lucha beneficia a la humanidad y no impide que los robots estén en nuestras casas, desde el último robot aspirador, robot de comida, robots limpiacristales, hasta la lavadora, lavavajillas… que hacen nuestra vida más fácil, sin hablar de toldos que se abren o repliegan con el sol o el viento. Aunque a medida que avanzamos estos sistemas sean más tecnológicos que IA, lo mismo que el reconocimiento óptico de caracteres, a la IA cada vez se le requiere más software, y si es posible que el mismo sea capaz de ir mejorando sus capacidades. El MIT (Massachusetts Institute of Technology) define 21 criterios para saber si un trabajo es susceptible de aprendizaje (Machine Learning, ML), o por el contrario es solo tecnología, un avance más en IA.
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