La inteligencia artificial en el Ejército de EU
En el número mayo/junio de 2022 en la revista Foreign Affairs (157-164) se discute de manera breve, pero acalorada, la actualidad y el futuro que se proyecta en aspectos del uso de la inteligencia artificial en asuntos de innovación para el ámbito militar.
En EU se plantean diversos escenarios en la arena mundial en cuanto al uso de los resultados de la inteligencia artificial. China es una potencia tecnológica en constante evolución; su competitividad ha crecido enormemente en los últimos 30 años y es cada vez más frecuente ver su dominio en diversas índoles. A diferencia del monopolio del partido único en China, la política estadounidense, siempre proactiva, va reorientando sus prioridades dependiendo de la influencia del partido en el poder, ya sea el del elefante o el del burro, pero su posicionamiento ante los desafíos de innovación no cambian drásticamente. Su industria es poderosa y el emprendimiento disruptivo es todavía su gran atractivo.
Sin embargo, los expertos temen tanto el vertiginoso avance que puedan tener su eficiente aparato de innovación así como cualquier deficiencia que se pueda ver rebasada por el poder del gigante asiático. Darle preponderancia a lo que un algoritmo pueda dictar y equivocarse puede ser tan costoso políticamente como una inacción o deficiencia operativa.
La burocracia de las instituciones de defensa estadunidenses son ocasionalmente señaladas incluso de sabotear la incorporación de ciertas tecnologías, como es el caso de cierto tipo de vehículos autónomos, aeronaves de batalla principalmente, en su utilería esencial. Asimismo, otras tecnologías que bien podrían orquestar acciones colaborativas y aprovechar al máximo el desempeño tecnológico logrado con tantos años de financiamiento por parte del gobierno, gracias a la creación de instituciones como la NSF y la DARPA, incitados por el visionario Vannevar Bush. Parte de estos esfuerzos hicieron posible el alunizaje y han venido creando toda una industria poderosísima en materia de telecomunicaciones.
Las primeras dos décadas del presente milenio han visto la consolidación de las metodologías conexionistas (redes neuronales, aprendizaje profundo, etcétera) para consolidar ciertas capacidades algorítmicas en poder predecir o interpolar, a partir de datos de entrenamiento, circunstancias que son difíciles de modelar de manera analítica con eficiencia. Tal es el caso de poder dilucidar el errático comportamiento de un huracán o predecir un terremoto con suficiente antelación a partir de los cada vez más extensos y veloces sensores (IoT) que permiten monitorear valores indicativos de la posibilidad de una tal eventualidad.
Los mismos métodos se han ido extendiendo a otras áreas como las finanzas o la sustentabilidad e incluso la educación, gracias justamente a la capacidad de integrar, procesar, limpiar y entrenar sistemas que van aprendiendo en la medida en que los datos capturados son ingestados y digeridos por los algoritmos de ciencia de datos y procesados con uso de técnicas de IA.
Es interesante el señalamiento que hacen los expertos en cuanto la urgente necesidad que identifican en promover los modelos educativos que pongan al STEAM (ciencias, tecnología, ingeniería, arte y matemáticas) en el centro de las prioridades, no solo para impulsar el aparato productivo sino con mayor urgencia para completar los cuadros burocráticos de su administración pública.
Este corto pero interesante artículo pone en relevancia un tema de enorme importancia estratégica para el nuevo orden internacional pospandemia.