La mecanización y automatización de procesos ha provocado cambios sociales importantes a lo largo de la historia. Por ejemplo, durante la primera mitad del siglo XX la mecanización de los trabajos agrícolas provocó migraciones masivas del campo a las ciudades en toda Europa, que se transformó en una sociedad fundamentalmente urbana. La inteligencia artificial (IA) va a permitir la automatización de una gran variedad de procesos complejos que actualmente aún requieren de intervención humana. Hay numerosos ejemplos y diferentes previsiones de en qué grado y cuándo se conseguirá esa automatización: la conducción autónoma, la traducción automática en tiempo real o la robótica asistencial, entre muchos otros.

Para conseguir nuevos niveles de automatización y autonomía en la toma de decisiones, la inteligencia artificial debe avanzar en la resolución de retos científicos de envergadura. 

Mejorar el modelado del comportamiento. La inteligencia artificial se situará en el futuro en un contexto social, conviviendo e interactuando con humanos y otras inteligencias artificiales, con sensores y actuadores ubicados en nuestras viviendas y ciudades. Es fundamental que las IAs sean capaces de construir modelos correctos de todos estos actores, de manera que puedan entender y prever de manera razonable sus intenciones y acciones. Las IAs deben ser capaces también de hacerse predecibles, para conseguir que se llegue al comportamiento colectivo deseado de forma rápida.

El aprendizaje automático es clave en la resolución de este reto y debe desarrollar algoritmos que consigan aprender a partir de conjuntos reducidos de datos, tal y como hacemos los humanos, eliminando la necesidad actual de ingentes cantidades de datos. Resolver este reto es fundamental para alcanzar niveles de autonomía de acción con la seguridad necesaria, y para hacer que las IAs, como actores sociales, ayuden a conseguir los objetivos de desarrollo sostenible marcados por las Naciones Unidas.

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