Inteligencia artificial al servicio del hombre y las tecnologías

Hoy en día, la inteligencia artificial está presente en todas partes y todas las áreas y tecnologías la utilizan para muchas aplicaciones: medicina, investigación, medio ambiente, fotografía, etc. Aquí hay un pequeño resumen de las diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial por dominio.

¿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 hablamos de Machine Learning, luego Deep Learning, pero también Reinforcement Learning.

A. Machine Learning (o IA débil) se basa en aprendizaje supervisado por humanos. Permite que la IA deduzca objetos o situaciones después de un aprendizaje estructurado. Ampliamente utilizada en negocios, esta IA débil es esencial para automatizar tareas repetitivas.

B. Deep Learning, un subconjunto de Machine Learning, utiliza redes neuronales artificiales profundas. Este tipo de IA se emplea ampliamente en investigación y permite procesar grandes cantidades de datos con alta precisión.

C. Reinforcement learning se basa en un agente que explora un entorno, realiza acciones y recibe recompensas en consecuencia. Este método de aprendizaje de prueba y error se utiliza para desarrollar comportamientos complejos.

Ejemplo de un caso de reinforcement learning: https://www.sciencealert.com/this-robot-leg-learned-to-walk-all-by-itself-without-any-programming

También hay 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: No todos los datos están etiquetados y los algoritmos aprenden la estructura inherente de los datos de entrada. [Su resultado es de alguna manera desconocido pero su menor necesidad en términos de recursos humanos le da una ventaja en términos de rápida implementación tecnológica de acuerdo con su “inteligencia”.]

C. Semi-supervisado: Algunos datos están etiquetados pero la mayoría no lo están y se puede utilizar una mezcla 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 inteligencia artificial

Según un informe de Narrative Science, casi el 38% de las empresas usaron IA en 2016; en 2018, más del 70% de las empresas la utilizan.

Entre los infinitos usos de la inteligencia artificial según los dominios, es posible listar:

• La investigación médica: robots con inteligencia artificial son capaces de establecer un diagnóstico sin ayuda humana, pero también de ayudar a ancianos o enfermos, o de detectar ciertos cánceres más rápido que solo mediante intervención humana. ¿Tienes curiosidad por probar a Babylon, el “médico robot”? Es por aquí: https://www.babylonhealth.com/ask-babylon-chat

• La preservación de especies animales:

A. Inteligencia artificial luchando ahora contra la caza furtiva: en asociación con Intel, TrailGuard AI de la ONG Resolv se implementará primero en las reservas africanas, luego en Asia y Sudamérica, y identificará a los cazadores furtivos antes de que maten a un animal y alerten a los guardabosques. Para aprender 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): 

• Asistir a personas mediante asistentes de voz como Google Home, Amazon Alexa, etc.: A través de un ecosistema de productos “inteligentes” y/o conectados, el usuario ya no tiene que realizar la búsqueda o manipulación elegida él mismo, sino que estos asistentes lo hacen o lo hacen hacer en su lugar.

• Proteger plataformas comunitarias: en su plataforma YouTube, Google ha implementado, por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial que pueden detectar contenidos violentos y/o extremistas y luego bloquearlos.

• Derechos de autor: desde hace varios años, gracias a la inteligencia artificial, AmazonWebServices o YouTube pueden detectar automáticamente contenido visual y/o auditivo incrustado en un video para advertir a su editor que contiene obras bajo derechos de autor.

• Música en streaming personalizada: gracias al machine learning realizado durante la escucha musical de 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 especialmente en la agricultura: “[La IA] permite racionalizar las explotaciones agrícolas, optimizar el rendimiento y contribuir a la reducción o eliminación de los insecticidas y productos químicos detectando lo antes posible la proliferación de enfermedades o insectos. También ayuda a medir y predecir mejor los desastres ecológicos en un intento por prevenirlos y reducir el riesgo de daños.” ActuIA.com – https://www.actuia.com/domaine/environnement/

• (fuente NVIDIA)

“Usar 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 a veces es discutido por razones éticas, particularmente debido a su gran potencial…

Entre estas cuestiones éticas, es posible mencionar:

• La cuestión del reemplazo del hombre por la máquina que nos hace preguntar si es evolución y adaptación o a veces simplemente rentabilidad a expensas del trabajo de los hombres.

• El perfilado de la personalidad y la privacidad para alimentar el Big Data y ofrecer a las empresas que lo utilizan una fuerza de golpe comercial sin precedentes.

• El impacto de los errores de la máquina con IA o el aprendizaje distorsionado para fines malintencionados: estudiantes del MIT han creado una IA “psicópata” llamada Norman mediante un “aprendizaje negativo” (a partir de una base de datos de fotos violentas y morbosas solamente recuperadas de Reddit). Para descubrir a Norman o para ayudarle a modificar su idea, es aquí: http://norman-ai.mit.edu/#inkblot

• La toma de decisiones “inteligente”, es decir, sin ninguna intervención humana que podría ser un riesgo, especialmente si se aplica al campo militar.

• El hackeo inteligente de datos personales con fines maliciosos.

• El hackeo de bases de aprendizaje con fines malintencionados: por ejemplo, para confundir la inteligencia de 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 campo militar (particularmente para el envío de robots inteligentes y toma de decisiones sin intervención humana).

Más de 1,000 líderes empresariales, incluido Elon Musk, y científicos, incluido Stephen Hawking, escribieron una carta abierta en 2015 para prohibir completamente el uso de IA en el campo de las armas. 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

En el próximo artículo, nos centraremos más específicamente en la IA en el campo de la fotografía / video / timelapse. No dudes en compartir este artículo si te gustó.

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