Inteligencia artificial.- Programa de computación diseñado para realizar determinadas
operaciones que se consideran propias de la inteligencia
humana, como el autoaprendizaje.
La inteligencia artificial (IA), también llamada inteligencia computacional, es la
inteligencia exhibida por máquinas. En ciencias de la computación, una
máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su
entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en
algún objetivo o tarea.
Coloquialmente,
el término inteligencia artificial
se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos
asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver problemas". A
medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna
vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de
caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la "inteligencia
artificial" habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como
inteligencia artificial son los sistemas
capaces de jugar ajedrez, GO y manejar por sí mismos. En 1956, John McCarthy acuñó la
expresión «inteligencia artificial», y la definió como: "...la ciencia e
ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes”.
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
EL FUTURO DE LA ESPECULACIÓN FINANCIERA.
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Alejandro Nadal.
La Jornada martes 16 de enero del 2018.
El tema de la inteligencia artificial despierta
grandes inquietudes. Algunas están relacionadas con complicaciones reales, como
el de la pérdida de empleos. Otras se vinculan con el problema de si las
máquinas podrían adquirir consciencia de sí mismas en la medida en que alcancen
mayores niveles de inteligencia. Ese día no está tan próximo como algunos
aficionados del tema creen. Pero eso no quiere decir que no existen razones
para preocuparse.
¿Cómo definir la inteligencia artificial (IA)? En
términos muy sencillos, se puede definir como una tecnología basada en la
recopilación de grandes cantidades de datos para usarlos en un proceso de toma
de decisiones con una finalidad determinada. Los datos deben estar relacionados
con un tema específico y los parámetros que rodean las decisiones deben estar
más o menos bien determinados para alcanzar el objetivo buscado.
Las aplicaciones de la IA ya se dejan sentir en todos
los sectores de la economía. Pero su penetración en los mercados financieros es
particularmente alarmante. En este terreno la inestabilidad y los incentivos
perversos de los mercados han mostrado tener un espectacular poder destructivo
en los decenios pasados. Y si los reguladores ya tienen dificultades para
supervisar el mercado, con la IA sus problemas se están intensificando.
Hasta hace poco tiempo los métodos utilizados por los
especuladores en el sector financiero se basaban en el análisis tradicional
sobre rendimientos pasados de algún activo y las perspectivas sobre las
empresas o agentes que lo habían puesto en circulación. A pesar de la
experiencia de los corredores y los operadores financieros, los sentimientos
del mercado nunca fueron fáciles de apreciar y cuando ocurría un tropezón las
pérdidas de sus clientes se acumulaban.
Hoy se supone que los nuevos equipos y programas de IA
ayudarán a evitar errores y reducirán pérdidas para los inversionistas. La gran
diferencia con las herramientas del análisis tradicional estriba en la cantidad
de datos que esta tecnología permite procesar y en la velocidad a la que se
puede analizar esa montaña de información. Mientras el análisis convencional
permitía tomar en cuenta un número limitado de mercados simultáneamente, las
herramientas de la IA hacen posible considerar al mismo tiempo un gran número
de mercados financieros de diferente naturaleza en todo el mundo.
Lo más importante es que la inteligencia artificial
hace posible a los operadores identificar oportunidades de arbitraje que el
análisis convencional simplemente era incapaz de reconocer. Con la ayuda de la
IA hoy las operaciones de arbitraje se pueden llevar a cabo no sólo al interior
de un solo mercado y con productos de la misma naturaleza, sino entre todo tipo
de mercados y activos heterogéneos. Así, por ejemplo, el especulador puede hoy
identificar oportunidades de arbitrajes entre productos complejos en los
mercados de futuros de materias primas y en el mercado mundial de divisas en
cuestión de segundos. Las recomendaciones sobre la composición de carteras de inversión
están basadas en este tipo de estimaciones, pero la fortaleza de estas
sugerencias depende de la inestabilidad general de los mercados financieros.
Es cierto que con la IA las comparaciones de precios
probables de múltiples productos y la evolución de variables como tipos de
cambio y riesgo cambiario, tasas de interés o inflación se llevan a cabo a una
velocidad relámpago. Pero quizá en eso reside el enorme riesgo que esta
tecnología conlleva para la estabilidad de los mercados financieros.
Algunos analistas piensan que el uso generalizado de
la IA conducirá a una mayor eficiencia y reducirá la volatilidad en los
mercados financieros, porque la intervención humana se reducirá a un mínimo.
Pero esa creencia no tiene bases sólidas. Lo cierto es que la IA no cambiará la
naturaleza de la instabilidad intrínseca de los mercados financieros. De hecho,
debido a la velocidad con que se realizan los cálculos y estimaciones al usarse
esta tecnología, las fluctuaciones en este tipo de mercados financieros pueden
amplificarse. Y, por otra parte, los incentivos perversos que muchas
investigaciones han identificado en la dinámica de formación de precios de
activos financieros tampoco desaparecen con la IA.
Las computadoras ya están diseñando computadoras cada
vez más inteligentes. El matemático John von Neumann vaticinó en 1958 que ese
proceso recursivo podría desembocar en una inteligencia superior a la humana y
en lo que denominó un punto de singularidad: un punto más allá del cual no
sería posible la continuidad de los acontecimientos humanos tal y como los
conocemos. Todo eso es posible, aunque probablemente faltan varios miles de
años para que las máquinas evolucionen de ese modo. Pero si se hacen más
inteligentes, ¿por qué habrían de seguir empecinadas en buscar ganancias económicas en la
especulación ciega, en lugar de solucionar los problemas de la humanidad en
este planeta?
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