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lunes, 18 de noviembre de 2024

Uno de los motores de la sociedad actual, la Inteligencia Artificial

Complejos sistemas de visión artificial, reconocimiento de caracteres manuscritos y de voz han dejado de ser ciencia ficción para formar parte de la realidad cotidiana...

Carlos Enrique del Porto Blanco en Exclusivo 28/09/2019
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Inteligencia artificial
El cerebro humano posee complejos sistemas formados por millones de neuronas entrelazadas que le permiten realizar un análisis. (Foto: Tomada publico.es).

Desde siempre el hombre trató de imitar todo lo que le rodeaba, tomando como referencia los modelos naturales. Así obtuvo buenos resultados, después de observar cómo se trasladaban a grandes velocidades ciertos animales, llegó a crear vehículos que superan con creces la velocidad del animal más rápido. Después de varios intentos para imitar a los pájaros se logró construir potentes aviones que van de un punto a otro del planeta en horas; pero hubo áreas que se resistieron y que recién ahora comienzan a lograrse resultados. La clave del enigma se encuentra en el sistema de análisis: una computadora resuelve todos sus problemas de forma secuencial, mientras que el cerebro humano posee complejos sistemas formados por millones de neuronas entrelazadas que le permiten realizar un análisis, en principio aleatorio, y resolver problemas muy complejos.

En al año 1950, el célebre escritor estadounidense de ciencia ficción Isaac Asimov tuvo la idea de crear las “Tres Leyes de la Robótica”, como una manera de prevenir la destrucción de la humanidad por las máquinas que el propio hombre pudiera crear. No obstante, la ciencia ficción más moderna hace caso omiso a dichas leyes en cintas como "Terminator", en las cuales las máquinas prácticamente desplazan al hombre de la faz de la tierra; o lo utilizan como medio generador de energía, como sucede en "The Matrix". Pero, dejando a un lado los films de Hollywood cabría preguntarse: ¿Realmente pudieran llegar a ser posibles semejantes confrontaciones entre humanos y máquinas? Y más aún: ¿Serán capaces los humanos de construir máquinas con ese nivel de complejidad e "inteligencia"?

Para entrar en materia se verán algunas definiciones de "inteligencia". El diccionario Cervantes brinda la siguiente definición: "Facultad de entender, de comprender...", mientras que el diccionario Larousse indica una muy similar: "Facultad de comprender, de conocer; la inteligencia distingue al hombre del animal.". De acuerdo con esas definiciones, pudiera decir que la inteligencia es una cualidad del ser humano que le permite una mejor interacción, entendimiento y comprensión del mundo que le rodea, pudiendo, incluso, gracias a ella, modificarlo de acuerdo a su conveniencia. Dando un paso adelante se hablará de la Inteligencia Artificial. El término surge en el año 1956, y fue propuesto por John McCarthy, uno de los pioneros en esa materia que dijo “inteligencia artificial es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”; a partir de ahí se desarrollan diferentes acepciones: Andreas Kaplan y Michael Haenlein definen la inteligencia artificial como "la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible" y Takeyas dijo que “la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos en base a dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta”. Generalizando se puede decir que la Inteligencia Artificial es una vertiente de las ciencias de la computación, la cual se encarga de estudiar modelos de cómputo que sean capaces de realizar actividades propias de los seres humanos en base a dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.

En los años 60, una vez que esa nueva ciencia ve la luz, se inician  trabajos con el fin de lograr aplicaciones reales de sistemas autómatas, máquinas que estuvieran realmente dotadas de Inteligencia, entre los que se encontraban la resolución de problemas de sentido común: razonamiento de objetos físicos y sus relaciones, así  como acciones y sus consecuencias, la implementación de juegos (ajedrez, damas y otros) y la demostración de teoremas matemáticos, entre otros. En los años 80, se produce lo que se dio en llamar "El Boom de la IA", en el cual se identifica la necesidad de trabajar en sociedad con profesionales de otras áreas del conocimiento; surgen aplicaciones tales como el sistema experto médico MYCIN, los trabajos con redes neuronales y algoritmos genéticos; las aplicaciones de reconocimiento de voz, incertidumbre, planeación y aprendizaje; las aplicaciones comercializables de la IA en campos de la medicina, las finanzas, la ingeniería, la exploración, entre otros. A partir de los 90, se produce una caída en las expectativas de la IA, cuando se comienza a tener cuenta que el grado de dificultad en su implementación aumenta en la medida en que se quieren abarcar las capacidades primarias del ser humano. Aunque parezca contradictorio, las habilidades básicas como son: las de percepción, lingüísticas y de sentido común, son mucho más difíciles de implementar y tratar mediante programas, debido a la explosión combinatoria, que las habilidades especializadas como: los conocimientos de ingeniería, medicina, finanzas y otras.

En realidad con el tiempo no se rechazó a la IA, sino que se le dio un reenfoque a sus posibles logros y aplicaciones, llegando a identificarse dos tendencias de la misma: la primera, que intenta construir programas que emulen el comportamiento inteligente de los humanos como el pensamiento, el aprendizaje, la visión, la resolución de problemas y la creatividad; y una segunda variante, mucho más realista, que se basa en construir máquinas capaces de resolver problemas que requieran de inteligencia. En la actualidad la humanidad hace esfuerzos por entender la repercusión que podría tener la inteligencia artificial en la sociedad.

Primeramente, se tuvieron que sentar las bases técnicas para que la inteligencia artificial fuera viable. Desde el punto de vista operativo, era necesaria la aparición de los macrodatos, la banda ancha y la economía de la información para establecer la analítica. También se necesitaba la potencia informática bruta, capaz de procesar datos a gran escala. Los avances en las tecnologías de la información y las comunicaciones dieron lugar a aplicaciones de IA capaces de generar resultados con la velocidad necesaria para comunicar dichos resultados a usuarios finales casi al instante. Esto contribuyó a que aplicaciones, tales como, de reconocimiento de imágenes y asistentes inteligentes virtuales, fueran fácilmente accesibles a casi cualquier persona que tuviera un dispositivo móvil. Pero los avances logrados en materia de inteligencia artificial también plantean dificultades, muchas de las cuales no le es inherentes a ésta, sino más bien la consecuencia de la rápida adopción de esa tecnología. Las inquietudes relacionadas con la propiedad y la privacidad de los datos, la ciberseguridad, el control informático y los sesgos algorítmicos no son nuevas: Internet atravesó durante mucho tiempo esas dificultades como consecuencia de su naturaleza como plataforma de la información y la comunicación. La capacidad operativa a gran escala de la inteligencia artificial tiene el potencial de avivar dificultades como, por ejemplo, los sesgos sistémicos en los programas de reconocimiento de imágenes o los conjuntos de datos tergiversados.

La inteligencia artificial puede servir de apoyo a decisiones de negocio y de política más inteligentes. Por ejemplo, se ha recurrido al aprendizaje profundo para predecir la cantidad de energía que pueden generar las turbinas eólicas, cuanto mejores son las predicciones mejores son las decisiones empresariales en relación con la programación del suministro de energía a la red. La IA también ayuda a elaborar mapas de las riquezas de los océanos, en particular la biodiversidad marina, el almacenamiento de carbono y los efectos de la pesca. Un ejemplo de aplicación de inteligencia artificial aparentemente básica serían los bots conversacionales, que son capaces de comunicar recomendaciones y recordatorios personalizados sobre dosis de medicamentos o controles médicos.

Uno de los ámbitos donde puede resultar más revolucionario aplicar la IA es la salud. En muchos países se hace frente a un rápido incremento del costo de la salud, al tiempo en que todavía no se cumple la promesa de la cobertura sanitaria universal y como van las cosas no se podrá cumplir. Las soluciones basadas en la inteligencia artificial pueden ayudar a proporcionar un diagnóstico precoz de determinadas afecciones médicas, que a menudo se asocian a una reducción considerable del costo de los tratamientos, y a obtener mejores resultados de los procedimientos. Uno de los casos de utilización se aplica a los linfocitos infiltrantes tumorales: en ese caso, un modelo de IA es capaz de etiquetar cada célula tumoral en una muestra de tejido, eso es algo que se suele evaluar a simple vista, pero es sumamente importante a la hora de decidir qué tratamiento seguir. También se utiliza en dermatología, en el cáncer de piel, en particular el melanoma que puede progresar muy rápidamente; disponer de un método de análisis rápido y no invasivo puede aumentar considerablemente el número de casos que se pueden detectar a tiempo. Por último, también se puede utilizar en radioterapia. Habitualmente, los médicos examinan cortes transversales de imágenes y tratan de formar una imagen global. Una computadora es capaz de analizar esta representación en 3D directamente. Además, en ese caso se utiliza el aprendizaje por refuerzo con el fin de disminuir la dependencia de los datos (por una cuestión de confidencialidad). Los análisis dotados de inteligencia artificial de los datos de las empresas de telecomunicaciones, junto con los datos médicos, meteorológicos y de redes sociales, pueden ayudar a predecir la aparición de brotes de epidemias o la propagación de enfermedades. Recientemente se observó que algunas empresas de telecomunicaciones están dispuestas a poner a disposición de modelos de terceros conjuntos de datos “saneados” y anónimos, acogidos por los operadores en el marco de la compartición de datos desarrollada por la Unión Internacional de Telecomunicaciones.

El valor potencial de la inteligencia artificial es inmenso: unos 16 millones de millones de dólares para el 2030, según un estudio de la consultora PwC. Ahora bien, ¿cuál es el costo de la IA cuando no se emplea adecuadamente y cuáles son los riegos? Ello puede afectar en gran medida a la calidad de la asistencia sanitaria que se brinda a los pacientes. Por ejemplo, de los 40 000 oftalmólogos que ejercen en China, menos del 10% es capaz de diagnosticar lesiones del fondo de ojo. Las enfermedades del fondo del ojo, unidas a un tratamiento inadecuado, figuran entre las principales causas de ceguera en el mundo en desarrollo. La IA contribuye a la resolución de ese problema estudiando numerosos ejemplos de toma de decisiones por expertos médicos y poniendo esa información en práctica, a fin de ayudar a los médicos a mejorar sus diagnósticos y tratamientos. Tómese como ejemplo la AI Fundus Machine que la compañía china Baidu desarrolló en colaboración con diversos hospitales chinos. El sistema asimila gran cantidad de imágenes del fondo de ojo, etiquetadas con precisión utilizando una arquitectura interpretable basada en datos empíricos y, de esa forma, logra efectuar diagnósticos con una precisión comparable a la de un oftalmólogo profesional con 10 años de experiencia.

A comienzos de 2019 la Unión Europea publicó sus Guidelines for Trustworthy AI (directrices para una IA digna de confianza). Unas semanas antes, se presentó la primera edición del informe de la IEEE initiative on Ethically Aligned Design (IEEE-EAD), titulado A vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems (un planteamiento para priorizar el bienestar humano con la ayuda de sistemas autónomos e inteligentes). Esos documentos no se limitan a enumerar los principios previamente mencionados. Su objetivo es proporcionar directrices concretas para el diseño de sistemas de IA éticos, eso es, sistemas en los que se pueda confiar, sistemas con los que se pueda contar. De acuerdo con el resultado de un proceso de consulta pública, las directrices de la UE proponen siete requisitos necesarios (pero no suficientes) para crear una IA digna de confianza, junto con métodos de aplicación y una lista de evaluación para verificar su cumplimiento. Esos requisitos incluyen: acción y supervisión personal, robustez y seguridad técnica, privacidad y gobierno de datos, transparencia, diversidad, no discriminación y equidad, bienestar social y ambiental y rendición de cuentas. El informe de la iniciativa IEEE-EAD representa un verdadero esfuerzo internacional que parte de la base y resulta de la colaboración de muchos cientos de expertos de todo el mundo, incluyendo Asia y el Sur Global.

Recuerden, si me ven en algún lugar, me saludan.


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Carlos Enrique del Porto Blanco

Ingeniero en Sistemas Automatizados de Dirección y máster en Ciencias de la Computación


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