Hoy en día, la inteligencia artificial está en todas partes y todos los ámbitos y tecnologías la utilizan para múltiples aplicaciones: medicina, investigación, medio ambiente, fotografía, etc. A continuación se ofrece un breve repaso de las distintas aplicaciones de la inteligencia artificial por sectores.
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Características principales - Aplicaciones generales y ética de la IA
Pilares fundamentales de la IA: La inteligencia artificial simula la inteligencia humana principalmente a través de tres pilares: Machine Learning (automatización supervisada por humanos), Deep Learning (redes neuronales profundas de alta precisión) y Aprendizaje por refuerzo (aprendizaje de agentes por ensayo y error).
Aplicaciones globales y dinámicas: La IA se ha expandido rápidamente por diversos campos, impulsando avances críticos en la medicina (diagnóstico más rápido del cáncer), la preservación de la fauna salvaje (modelos de detección contra la caza furtiva), la seguridad y la agricultura (optimización de rendimientos y previsión de riesgos ecológicos).
El poder de los datos de entrenamiento: El comportamiento de la IA se define estrictamente por cómo se asimilan los datos, ya sea a través de modelos de entrenamiento supervisados (datos etiquetados), no supervisados (descubrimiento de patrones en datos brutos) o semisupervisados.
Datos sesgados, resultados sesgados: Los sesgos y fallos algorítmicos provienen de los propios datos, no del código. Esto quedó demostrado con el famoso proyecto del MIT "Norman AI", que desarrolló una perspectiva "psicopática" simplemente porque fue entrenado exclusivamente con subconjuntos de datos violentos.
Afrontando el "lado oscuro" de la ética: A medida que la tecnología autónoma evoluciona, plantea importantes dilemas éticos relativos al reemplazo de la mano de obra, el perfilado agresivo de datos de los consumidores, las vulnerabilidades de ciberseguridad y los riesgos críticos de la toma de decisiones sin supervisión en el ámbito militar.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Es el “conjunto de teorías y técnicas utilizadas para crear máquinas capaces de simular la inteligencia” (Wikipédia).
 | Cuando hablamos de Inteligencia Artificial, normalmente nos referimos al Machine Learning, luego al Deep Learning y también al Aprendizaje por refuerzo. |
A. El Machine Learning (o IA débil) se basa en el aprendizaje supervisado por humanos. Permite a la IA deducir objetos o situaciones tras un aprendizaje estructurado. Muy utilizada en el ámbito empresarial, esta IA débil es esencial para automatizar tareas repetitivas.
B. El Deep Learning, un subconjunto del Machine Learning, utiliza redes neuronales artificiales profundas. Este tipo de IA se emplea ampliamente en la investigación y permite procesar grandes cantidades de datos con gran precisión.
C. El Aprendizaje por refuerzo se basa en un agente que explora un entorno, realiza acciones y recibe recompensas en consecuencia. Este método de aprendizaje por ensayo y error se utiliza para desarrollar comportamientos complejos.
Ejemplo de un caso de aprendizaje por refuerzo: https://www.sciencealert.com/this-robot-leg-learned-to-walk-all-by-itself-without-any-programming
También existen tres tipos de aprendizaje:
A. “Supervisado: todos los datos están etiquetados y los algoritmos aprenden a predecir el resultado de los datos de entrada.
B. No supervisado: los datos no están etiquetados y los algoritmos aprenden la estructura inherente a partir de los datos de entrada. [Su resultado es en cierto modo desconocido, pero su menor necesidad de recursos humanos le otorga una ventaja de rapidez en la implementación tecnológica según su “inteligencia”].
C. Semisupervisado: algunos datos están etiquetados, pero la mayoría no lo están, y se puede utilizar una combinación de técnicas supervisadas y no supervisadas.” de machinelearningmastery.com – https://machinelearningmastery.com/supervised-and-unsupervised-machine-learning-algorithms/[/vc_column_text]
Algunos ejemplos de aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Según un informe de Narrative Science, casi el 38% de las empresas utilizaban IA en 2016; en 2018, más del 70% de las empresas ya la emplean.
Entre los infinitos usos de la inteligencia artificial según los sectores, se pueden destacar:
La investigación médica: los robots con inteligencia artificial son capaces de establecer un diagnóstico sin ayuda humana, así como de ayudar a personas mayores o enfermas, o de detectar ciertos tipos de cáncer más rápido que con la única intervención humana. ¿Tiene curiosidad por probar a Babylon, el “robot médico”? Es por aquí: https://www.babylonhealth.com/ask-babylon-chat
La preservación de especies animales:
A. La inteligencia artificial combate ahora la caza furtiva: en colaboración con Intel, TrailGuard AI de la ONG Resolv se desplegará primero en las reservas africanas, y después en Asia y Sudamérica, para identificar a los cazadores furtivos antes de que maten a un animal y alertar a los guardabosques. Para saber más sobre TrailGuard: https://www.numerama.com/tech/452516-ces-cameras-melent-ia-et-reconnaissance-de-formes-pour-lutter-contre-les-braconniers.html
B. Una inteligencia artificial para contar animales de la misma especie gracias a NVIDIA (fuente NVIDIA):
Asistencia a las personas a través de asistentes de voz como Google Home, Amazon Alexa, etc.: mediante un ecosistema de productos “inteligentes” y/o conectados, el usuario ya no tiene que realizar la búsqueda o la manipulación elegida por sí mismo, sino que estos asistentes lo hacen o se encargan de ello en su lugar.
Seguridad en plataformas comunitarias: en su plataforma YouTube, Google ha implementado, por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial que pueden detectar contenidos violentos y/o extremistas para luego bloquearlos.
Derechos de autor: desde hace varios años, gracias a la inteligencia artificial, AmazonWebServices o YouTube pueden detectar automáticamente contenidos visuales y/o de audio integrados en un vídeo para advertir a su editor de que contiene obras protegidas por derechos de autor.
Streaming de música personalizado: gracias al aprendizaje automático realizado durante la escucha musical de los diferentes usuarios, la mayoría de las aplicaciones de streaming de música son capaces de ofrecer listas de reproducción personalizadas según los gustos de sus usuarios.
La transición ecológica y, en particular, en la agricultura: “[La IA] permite racionalizar las explotaciones agrícolas, optimizar el rendimiento y contribuir a la reducción o supresión de insecticidas y productos químicos al detectar la proliferación de enfermedades o insectos lo antes posible. También ayuda a medir y predecir mejor las catástrofes ecológicas para intentar prevenirlas y reducir el riesgo de daños.” ActuIA.com – https://www.actuia.com/domaine/environnement/
(fuente NVIDIA)
“Utilizar la inteligencia para hacer del mundo un lugar mejor” es el lema de DeepMind, la inteligencia artificial creada por Google. Sin embargo, la inteligencia artificial no siempre tiene una vocación filantrópica…
El lado oscuro de la inteligencia artificial
El uso de la inteligencia artificial es a veces cuestionado por razones éticas, especialmente debido a su gran potencial…
Entre estas cuestiones éticas, cabe mencionar:
La cuestión del reemplazo del hombre por la máquina, que nos lleva a preguntarnos si se trata de evolución y adaptación o, a veces, simplemente de rentabilidad a expensas del trabajo de las personas.
El perfilado de la personalidad y la privacidad para alimentar el Big Data y ofrecer a las empresas que lo utilizan una fuerza de impacto comercial sin precedentes.
El impacto de los errores de las máquinas con IA o un aprendizaje sesgado con fines malintencionados: estudiantes del MIT crearon una IA “psicópata” llamada Norman mediante un aprendizaje “negativo” (a partir de una base de datos de fotos violentas y morbosas recuperadas únicamente de Reddit). Para descubrir a Norman o ayudar a modificar su perspectiva, es aquí: http://norman-ai.mit.edu/#inkblot
La toma de decisiones “inteligentes”, es decir, sin ninguna intervención humana, lo que podría suponer un riesgo, especialmente si se aplica al ámbito militar.
El hackeo inteligente de datos personales con fines maliciosos.
El hackeo de las bases de aprendizaje con fines malintencionados: por ejemplo, para confundir la inteligencia de los coches autónomos y hacer que los vehículos sean peligrosos cuando están en circulación.
(fuente Keen Security Lab)
La generación de textos y artículos de forma autónoma al servicio de los medios de comunicación: https://www.lesechos.fr/21/11/2018/lesechos.fr/0600180558102_l-intelligence-artificielle-s-invite-dans-les-medias.htm
Su aplicación al ámbito militar (particularmente para el envío de robots inteligentes y la toma de decisiones sin intervención humana).
Más de 1000 líderes empresariales, incluido Elon Musk, y científicos, como Stephen Hawking, escribieron una carta abierta en 2015 para prohibir por completo el uso de la IA en el campo de los armamentos. Para más información sobre esta carta: https://www.theguardian.com/technology/2015/jul/27/musk-wozniak-hawking-ban-ai-autonomous-weapons o para leerla: https://futureoflife.org/ai-open-letter/?cn-reloaded=1
In el próximo artículo, nos centraremos más específicamente en la IA en el campo de la fotografía / vídeo / timelapse. No dude en compartir este artículo si le ha gustado.
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