{"id":14754,"date":"2019-03-25T09:30:14","date_gmt":"2019-03-25T15:30:14","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14754"},"modified":"2019-03-25T09:30:33","modified_gmt":"2019-03-25T15:30:33","slug":"la-revolucion-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/la-revolucion-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<p><span>\u00bfY<\/span><span>\u00a0<\/span>si fu\u00e9ramos capaces de crear programas que pudieran tomar decisiones y aprender por s\u00ed mismos? KPMG define la inteligencia artificial (IA en adelante) como el uso de algoritmos y t\u00e9cnicas anal\u00edticas para \u201centrenar\u201d a programas inform\u00e1ticos a utilizar datos que permiten automatizar decisiones y realizar operaciones en distintas circunstancias.<!--more--><\/p>\n<p>Era el a\u00f1o 2015 cuando investigadores de la empresa DeepMind publicaron un art\u00edculo cient\u00edfico demostrando que hab\u00edan ense\u00f1ado a una aplicaci\u00f3n de IA a jugar a videojuegos de los a\u00f1os 80. Aplicando el proverbio de que es mejor ense\u00f1ar a pescar que dar pescado, no ense\u00f1aron a la aplicaci\u00f3n c\u00f3mo jugar, sino c\u00f3mo aprender a jugar a los juegos. La cuesti\u00f3n es que pusieron \u201cal bicho\u201d a jugar al famoso juego<span>\u00a0<\/span><span class=\"Apple-style-span\">Breakout<\/span><span>\u00a0<\/span>(el de la barra abajo que va pegando a la bolita para destruir los cuadros de arriba). En media hora la aplicaci\u00f3n solo fallaba una de cada cuatro veces. En las partidas que la aplicaci\u00f3n jug\u00f3 en una hora, ya no fallaba ni una vez. Ni una. Para la segunda hora la aplicaci\u00f3n identific\u00f3 una laguna\/defecto en el juego que ninguna de las millones de personas hasta entonces se hab\u00edan percatado.<\/p>\n<p>Expertos en tecnolog\u00eda y tendencias como Kevin Kelley estiman que las ventajas que obtendremos de dotar de \u201cinteligencia\u201d a elementos inertes tendr\u00e1n mayor impacto en nuestras vidas que la transformaci\u00f3n derivada de la industrializaci\u00f3n, ah\u00ed es nada. \u00bfPero c\u00f3mo funcionan estas cosas?<\/p>\n<div id=\"addoor-widget-929\" class=\"addoor-widget\"><\/div>\n<p>Simplificando mucho, por una parte se identifican agrupaciones de datos (textos, palabras, im\u00e1genes, n\u00fameros), por otra se dise\u00f1an algoritmos y herramientas para que interpreten los datos anteriores con objetivos espec\u00edficos. En el propio dise\u00f1o, los algoritmos permiten que se les atribuyan distintas capacidades y niveles de autonom\u00eda en funci\u00f3n de c\u00f3mo queremos que trabajen (de forma completamente aut\u00f3noma, supervisada, como refuerzo a alg\u00fan tipo de decisi\u00f3n, etc.). Y voil\u00e0!<\/p>\n<p>Desde 2014 no hay empresa tecnol\u00f3gica de renombre que no haya comprado empresas relacionadas con la IA, y la inversi\u00f3n privada en este sector ha ido creciendo a raz\u00f3n de 70% al a\u00f1o. Todo parece indicar que mientras que en el pasado se incorporaba electricidad a los aparatos, en el futuro se dotar\u00e1n de inteligencia.<\/p>\n<p>Por resaltar algunas aplicaciones, y a la velocidad que va el desarrollo en este campo, se estima que un beb\u00e9 que nazca hoy, al alcanzar la edad adulta no tendr\u00e1 que visitar un\/a m\u00e9dico para obtener un diagn\u00f3stico de pr\u00e1cticamente ninguna dolencia.<\/p>\n<p>Por mencionar otros campos de aplicaci\u00f3n, las soluciones de IA en el \u00e1mbito legal ya se est\u00e1n utilizando para identificar evidencias en cientos de documentos e identificar inconsistencias en la jurisprudencia para posteriormente sugerir argumentos legales. En el \u00e1mbito de inversiones, empresas como Betterment o Wealthfront las est\u00e1n utilizando para sugerir la gesti\u00f3n de valores o inversiones. Y hay m\u00e1s, se est\u00e1n configurando algoritmos que crean m\u00fasica por s\u00ed mismos, o se utilizan para aplicar dispositivos a las ropas y prendas de valor para que \u00e9stas comuniquen a las m\u00e1quinas c\u00f3mo es conveniente que se laven. En el \u00e1mbito del deporte, ya es habitual que deportistas de \u00e9lite (en breve se ir\u00e1 extendiendo a la poblaci\u00f3n menuda) utilicen sensores que hacen un seguimiento de sus biomarcadores, y que a su vez generen tratamientos personalizados que se ajustan diariamente. En el sector de la construcci\u00f3n, los asistentes de IA que ser\u00e1n capaces de predecir inclemencias climatol\u00f3gicas, retrasos de tr\u00e1fico o accidentes est\u00e1n en pleno desarrollo. En lo que corresponde a la jugueter\u00eda, todo parece indicar que progresivamente los mu\u00f1ecos y peluches se convertir\u00e1n en robots que son capaces de mantener conversaciones. Y no los veremos en 20 a\u00f1os, sino en cinco.<\/p>\n<p>Google, el buscador de referencia, en vez de utilizar la inteligencia artificial para mejorar b\u00fasquedas, est\u00e1 utilizando sus b\u00fasquedas para hacer mejor sus soluciones IA, y cada b\u00fasqueda que hacemos, lo que clicamos con el rat\u00f3n o seleccionamos una vez puestas las palabras clave, es alimento de aprendizaje para que sus soluciones de IA vayan aprendiendo las relaciones entre conceptos, b\u00fasquedas y acciones del usuario. Kelley argumenta que para 2026 el principal producto de Google no ser\u00e1 su servicio de b\u00fasqueda, sino la capacidad y conocimiento de sus soluciones de IA.<\/p>\n<p>Demis Hassabis, uno de los mayores expertos en este \u00e1mbito, argumenta que hay tres elementos que han dado v\u00eda a la revoluci\u00f3n que a\u00fan est\u00e1 por venir. El primero es la reducci\u00f3n de costos que han experimentado los chips de tipo GPU, que vienen a ser los dispositivos que permiten realizar operaciones simult\u00e1neas emulando las redes neuronales. Un ejemplo de ello es la soluci\u00f3n que permite a Facebook identificar los nombres y apellidos de las personas que aparecen en una foto. El segundo es el auge del Big Data y la avalancha de datos que ahora mismo somos capaces de procesar (no olvidemos que todo lo que hacemos en Internet o cuando interactuamos con cualquier dispositivo queda grabado). Estos datos son el alimento principal que utilizan las aplicaciones de IA para aprender y ser m\u00e1s certeros en sus resultados. La tercera corresponde a mejores algoritmos. Era el a\u00f1o 2006 cuando un investigador de la Universidad de Toronto ide\u00f3 un m\u00e9todo de configuraci\u00f3n de algoritmos que luego denominar\u00eda como \u201cDeep Learning\u201d, optimizando la capacidad de absorci\u00f3n de datos, procesamiento y posibilidades de aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A medida que se usan las aplicaciones y generamos m\u00e1s datos, la IA se hace m\u00e1s y m\u00e1s eficiente. Lo bueno ser\u00eda que estas soluciones se centraran en el desarrollo de actividades que nos resultan imposibles de realizar a las personas. Sin embargo, me temo que terminar\u00e1n haciendo muchas otras, y mejor que cualquiera de nosotros\/as.Mondragon Unibertsitatea. Investigaci\u00f3n y Transferencia<\/p>\n<p><strong>Fuente: Noticias de Gipuzkoa<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfY\u00a0si fu\u00e9ramos capaces de crear programas que pudieran tomar decisiones y aprender por s\u00ed mismos? 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