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Inteligencia artificial: concepto y casos

Cómo la Inteligencia Artificial transformará el mundo: concepto y casos de aplicación

En anteriores ocasiones en esta sección hemos hablado de cómo las nuevas tecnologías emergentes (Internet de las cosas, Computación en la nube, inteligencia artificial, tecnologías de movilidad, robotización, etc.) están afectando a las empresas y al empleo y creando un gran impacto económico en la sociedad:

– La creación y destrucción masiva y acelerada de empleos tradicionales. Y la necesidad a medio plazo  de redefinir el propio concepto de empleo, con desajustes y brechas importantes en el mercado laboral.

– Una “reinvención” de gran parte de los sectores económicos de importancia vital en nuestras economías.

Con toda seguridad, más tarde o más temprano,  la Inteligencia Artificial (IA) marcará una nueva era para la humanidad, siendo difícil imaginar que una industria no pueda ser modificada por ella.

Este es nuestro objetivo de hoy, presentarte diferentes casos dónde ya la inteligencia Artificial está presente en nuestra vida y la de nuestras empresas.

  • Concepto de Inteligencia Artificial:

John McCarthy, informático estadounidense, fue el primero en hablar de este concepto durante una conferencia en Dartmouth (New Hampshire).

Desde entonces el término ha ido adquiriendo nuevas perspectivas hasta que en el año 1997 la máquina Deep Blue, desarrollada por IBM, consiguió batir por 3 a 2 al hasta entonces campeón del mundo de ajedrez Gary Kasparov.

Esto provocó cierta consternación entre los humanos, y dió pie a multitud de teorías acerca del día en el que las máquinas controlarán a los hombres. Algo que aún no se ha producido más allá de las películas o de series como Black Mirror.

Pero vamos por partes, primero conociendo un poco mejor sobre la IA:

El concepto de Inteligencia Artificial hace mención a un conjunto de avances que representa que las máquinas puedan aprender, razonar o comunicarse. Como el aprendizaje autónomo, el deep learning, o el procesamiento natural del lenguaje (NLP), entre otros. Es como un “tejido de redes neuronales artificiales”

En lenguaje más simple la IA, es la inteligencia llevada a cabo por máquinas (hardware-software) a través del aprendizaje automático (“machine learning”) basado en datos.

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: «percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas». Es decir estamos hablando de racionalidad y de racionamiento.

En ciencias de la computación, una máquina «inteligente» ideal es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.

Estamos en el mundo de los «datos» y es la Era de la «datificación». Y los humanos nos enfrentamos a retos de captación y análisis de grandes volúmenes de datos y de toma de decisiones, sobre todo para abordar problemas muy complejos y en situaciones de estrés.

En estos casos los humanos nos mostramos incompetentes y no somos eficientes. Y las máquinas vienen a reemplazarnos a través de complejos algoritmos basados en árboles de decisión matemáticos para la toma de decisiones.

En definitiva, la inteligencia artificial busca que las máquinas puedan realizar todo el trabajo de investigación y toma de decisiones que hasta ahora realizaban los humanos . Y así conseguir por sí mismas optimizar un determinado proceso.

Para implementar un programa de IA es necesario dos procesos y tecnologías:

–  Incorporar información que pueda ser analizada por el sistema. Por eso el desarrollo de este tipo de tecnologías va íntimamente ligado a la captación de datos masivos, lo que en el argot del sector se conoce como Big Data,

– El desarrollo de herramientas de analítica predictiva, programación neurolingüística o robótica.

Hasta ahora la inteligencia artificial se ha desarrollado desde la interpretación de datos hasta la memorización de determinados patrones para la optimización de un proceso cognitivo.

Sin embargo se espera que en los próximos años las máquinas sean capaces de interiorizar que los demás tienen sus propias creencias. Y que esto influya en el tipo de decisiones que toman, hasta máquinas que sean conscientes de su propia naturaleza y puedan influir en las decisiones de otros. Lo que se conoce como sistemas de IA sensitivos (o tipos 3 y 4) que aún se están investigando.

Deep Blue es una herramienta de inteligencia artificial tipo 1, también llamada “máquina reactiva”. Analiza una serie de variables para la toma de decisiones y opta por la más estratégica o que entraña menor riesgo.

  • Casos de aplicación de la IA en diferentes ámbitos:

La aplicación de la IA está mejorando cuantitativa y cualitativamente el resultado que los seres humanos pudiéramos obtener basándonos en la observación o la aplicación de soluciones aprendidas para la resolución de problemas.

En otras palabras: nuestra especie ha asumido nuestras limitaciones intelectuales. Por lo que destinamos nuestro tiempo y esfuerzo en crear entidades inteligentes que superen las fronteras que nos marca nuestro propio cerebro.

Hace no mucho un equipo de investigación nos sorprendía con un cuadro de Rembrandt pintado elaborado ‘artificialmente’ y que los expertos no conseguían diferenciar de la obra original del autor barroco.

También se ha demostrado que la IA es capaz de ganar a los mejores jugadores de póker del mundo aprendiendo de ellos o escribir guiones.

O más importante todavía: máquinas con una mayor capacidad de asimilar literatura científica. Y plantear nuevas hipótesis y descubrimientos que los propios científicos, como el superordenador KnIT desarrollado por IBM y el Baylor College of Medicine de Houston , capaz de leer toda la literatura científica de un área de conocimiento en apenas horas y hacer planteamientos completamente novedosos.

Veamos algunos otros casos y ejemplos de aplicación:

 1.En la conservación de las especies y la protección de los ecosistemas. Diferentes ejemplos:

– Godow y Peterson (2000) emplean metodologías de IA para predecir el movimiento geográfico de las aves y garantizar su protección;

– Nijkamp y otros (2008), emplean un modelo económico basado en la IA para estimar el coste y rentabilidad de la conservación de la biodiversidad de los ecosistemas;

– Di Minin y otros (2018), rastrean redes sociales que con IA en busca del comercio ilegal de animales salvajes.

2. En la explotación de los recursos naturales ante el reto del abuso y la sobrepoblación:

– Coulson, Folse y Loh (1987), Varis y Kuikka (1999) o Ducrot y otros (2004) entre muchas otras investigaciones, han tratado la gestión y explotación de los recursos en la naturaleza y las ciudades. A partir de metodologías propias de la inteligencia artificial. Con especial atención a la satisfacción de las necesidades de una población humana creciente.

3. Las incógnitas sobre el cambio climático:

– Previsiones futuras de lluvias en todo el planeta (Tripathi y otros, 2006),

– La adaptación futura de las especies y el cambio en la biodiversidad derivadas del cambio climático (Peterson y otros, 2002; Peterson 2003).

4. La Exploración espacial y el descubrimiento de nuevas estrellas y planetas:

– El equipo de inteligencia artificial de la NASA aporta una gran información acerca del empleo de la IA en sus descubrimientos. El envío de robots de exploración planetaria, la gestión automatizada de sondas y telescopios espaciales  o el tratamiento de las grandes bases de datos generadas satélites, telescopios, etcétera, entre otras prácticas.

5. La comprensión de la materia (partículas, nanociencia, nanotecnología,…). O la predicción y superación de enfermedades complejas como el cáncer  entre otras muchas.

6. En Medicina y Salud. Modelos que contribuyen a mejorar el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes con cáncer o de otras enfermedades:

– Ingenieros del gigante tecnológico GOOGLE, en colaboración con científicos de la Universidad de Northwestern. Han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial capaz de detectar tumores malignos de pulmón – que se cobra la vida todos los años de 1,7 millones de personas en todo el mundo-.

El grupo de investigación ha desarrollado  un sistema que permite la evaluación y el diagnóstico automático. A partir del análisis de una prueba llamada tomografía axial computarizada (TAC) y de su análisis tridimensional. Los resultados de su investigación se han publicado en la revista Nature Medicine.

La IA en 3D es mucho más sensible a la hora de detectar el cáncer de pulmón temprano que el ojo humano (análisis de imágenes 2D). Por lo que puede detectar tumores malignos de pulmón antes y con más acierto que los radiólogos.

– Google también está llevando a cabo ensayos clínicos de su sistema automático de escáner oftalmológico en dos hospitales del sur de la India.

– Actualmente los sistemas de IA ya pueden detectar el cáncer de mama con la misma precisión que los radiólogos mediante la evaluación de mamografías.

– Un grupo de científicos en China y EEUU ha desarrollado un sistema que diagnostica automáticamente enfermedades típicas de la infancia. Como gripe o meningitis, tras procesar los síntomas del paciente, su historial, los resultados de laboratorio y otros datos clínicos.

– Máquinas como IBM Watson permiten realizar un diagnóstico más rápido. Al entender el lenguaje natural de los pacientes y ser capaz de responder a las preguntas en base a un histórico de datos y otras fuentes disponibles.

Y próximamente podrás disponer de un Informe del estado de la Inteligencia Artificial en el mundo.

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