{"id":17435,"date":"2019-08-01T08:35:50","date_gmt":"2019-08-01T14:35:50","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17435"},"modified":"2019-08-01T08:35:50","modified_gmt":"2019-08-01T14:35:50","slug":"inteligencia-artificial-en-el-corazon-de-la-encrucijada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/inteligencia-artificial-en-el-corazon-de-la-encrucijada\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial: En el coraz\u00f3n de la encrucijada"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial es una etiqueta compleja que tiende a generalizarse para aludir a cualquier capacidad mediante la que las m\u00e1quinas pueden realizar tareas consideradas propiamente humanas. Se trata de un sintagma poli\u00e9drico en el que se suman fen\u00f3menos como el reconocimiento, la transcripci\u00f3n y la reproducci\u00f3n de la voz humana y los sonidos, del procesamiento del lenguaje y su generaci\u00f3n, de la visi\u00f3n artificial y del reconocimiento automatizado de im\u00e1genes o de la voz, entre otros.<\/p>\n

A todos ellos se a\u00f1aden conceptos que salpican los art\u00edculos e informes de \u00faltimas tendencias, como el\u00a0<\/span>machine learning<\/em>\u00a0<\/span>o\u00a0<\/span>aprendizaje autom\u00e1tico, y el\u00a0<\/span>deep learning<\/em>\u00a0<\/span>o\u00a0<\/span>aprendizaje profundo\u00a0<\/span>basado en la emulaci\u00f3n de los sistemas del cerebro y la construcci\u00f3n de redes neuronales.<\/p>\n

Estos t\u00e9rminos confluyen mezclados con los datos a trav\u00e9s m\u00faltiples formas:\u00a0<\/span>big data<\/em>,\u00a0<\/span>data analytics<\/em>,\u00a0<\/span>data visualization<\/em>,\u00a0<\/span>data science<\/em>\u00a0<\/span>y\u00a0<\/span>business intelligence<\/em>, que hacen dificultoso, en muchos casos, vislumbrar sus usos y posibles aplicaciones en el mundo real y especialmente aclarar todos estos conceptos a la sociedad, poco versada en tecnolog\u00eda pero muy preocupada por cuestiones \u00e9ticas, regulatorias, de privacidad y de transformaci\u00f3n digital en todos los \u00e1mbitos.<\/p>\n

Aunque el concepto de inteligencia artificial suena reciente, las tecnolog\u00edas subyacentes a esta etiqueta llevan ya m\u00e1s de seis d\u00e9cadas en desarrollo. Hemos de remitirnos a 1950 para recordar la figura de\u00a0<\/span>Alan Turing, que en su\u00a0<\/span>art\u00edculo\u00a0<\/span>Computing Machinery and Intelligence<\/em>, planteaba la pregunta: \u201c\u00bfPueden las m\u00e1quinas hablar como los hombres?\u201d.<\/p>\n

El Test de Turing<\/h5>\n

El Test de Turing sent\u00f3 las bases del juego de la imitaci\u00f3n de la m\u00e1quina al hombre y pretend\u00eda analizar cu\u00e1ndo la m\u00e1quina confundir\u00eda al ser humano emulando sus capacidades ling\u00fc\u00edsticas. Sobre los avances realizados en los a\u00f1os 50 de la mano de cient\u00edficos como\u00a0<\/span>Marvin Minsky\u2013fundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del\u00a0<\/span>Massachusetts Institute of Technology<\/em>\u00a0<\/span>(MIT)\u2013 se han construido y mejorado muchos de los algoritmos que est\u00e1n en la base de nuestros sistemas de procesamiento de datos.<\/p>\n

Sin embargo, la historia de la inteligencia artificial y de la tecnolog\u00eda aplicada al lenguaje ha estado llena de altibajos. Tras la revoluci\u00f3n de Turing, los a\u00f1os dorados de la primera etapa se extendieron hasta 1975, \u00e9poca en la que los sistemas de procesamiento se basaban en algoritmos de reglas fundamentados sobre l\u00f3gica, para pasar despu\u00e9s a un invierno de silencio provocado por los l\u00edmites del\u00a0<\/span>hardware<\/em>, que volver\u00eda a gozar de auge a partir de los a\u00f1os 80 con la introducci\u00f3n del concepto de sistemas expertos.<\/p>\n

Un segundo invierno lleg\u00f3 a finales de los a\u00f1os 80 y no ha vuelto a despertar hasta comienzos del presente siglo, pues con el cambio de milenio parece haber resucitado la moda de la inteligencia artificial. \u00bfPor qu\u00e9?<\/p>\n

Realmente no hay una sola raz\u00f3n sino la conjunci\u00f3n de varios factores que hacen que, para muchos, el actual sea el momento propicio de invertir, desarrollar y transformar la industria gracias a la transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n

El primer revulsivo es la propia tecnolog\u00eda, pues nos encontramos en un momento en que las exponenciales mejoras, tanto a nivel de\u00a0<\/span>software<\/em>\u00a0<\/span>\u2013potencia y variedad de algoritmos, cantidad de c\u00f3digo abierto u\u00a0<\/span>open-source<\/em>, comunidades amplias de desarrollo\u2026\u2013, como de\u00a0<\/span>hardware<\/em>\u00a0<\/span>\u2013creaci\u00f3n de m\u00e1quinas potentes con unidades de procesamiento capaces de asumir la potencia de las multiplicidad de procesos en paralelo que requieren las redes neuronales\u2013, han hecho posible que los procesos de anal\u00edtica de datos que antes duraban horas, incluso d\u00edas, arrojen resultados en tiempo real, utilizando espacios min\u00fasculos y a muy bajo coste al alcance de cualquier usuario y desarrollador.<\/p>\n

El segundo factor es la cantidad de datos masivos generados exponencialmente, de los cuales se calcula que un porcentaje de entre el 80 por ciento y el 90 por ciento no est\u00e1n estructurados. En 1992 el tr\u00e1fico diario mundial de Internet era de 100 Gigabit\/d\u00eda y en 2015 ha pasado a ser de 15.000 millones de GB por d\u00eda. Para 2020 se esperan alcanzar unos 44 zetabytes de datos diarios y, sin embargo, la realidad es que la mayor\u00eda de los datos que se producen no se analizan y los no estructurados \u2013como el lenguaje\u2013 no se procesan.<\/p>\n

Las tecnolog\u00edas del\u00a0<\/span>Procesamiento del Lenguaje Natural\u00a0<\/span>(PLN) podr\u00edan, en muchos casos, utilizarse para transformar estos datos no estructurados de tipo ling\u00fc\u00edstico en conocimiento y obtener valor a\u00f1adido gracias a la clasificaci\u00f3n, extracci\u00f3n y entendimiento de la informaci\u00f3n, que permitir\u00e1n alcanzar las expectativas que el fen\u00f3meno del\u00a0<\/span>big data<\/em>comenz\u00f3 a prometer hace unos a\u00f1os.<\/p>\n

Hay que a\u00f1adir adem\u00e1s un tercer factor, que es la proliferaci\u00f3n de artefactos digitales, las denominadas \u201cnuevas plataformas IoT (internet of things<\/em>\u00a0<\/span>o\u00a0<\/span>internet de las cosas)\u201d, que permiten a los usuarios interactuar constantemente con sus tel\u00e9fonos inteligentes u ordenadores, pero mediante interfaces que en muchos casos van m\u00e1s all\u00e1 de las tradicionales pantallas y se activan mediante la voz, como la\u00a0<\/span>tecnolog\u00eda ponible\u00a0<\/span>(wearables<\/em>).<\/p>\n

\"\"
<\/span>TELOS \/ Laura P\u00e9rez<\/a><\/span><\/figcaption><\/figure>\n
Tecnolog\u00edas del lenguaje<\/strong><\/h5>\n

Las tecnolog\u00edas del lenguaje se est\u00e1n convirtiendo en una de las \u00e1reas de mayor potencial dentro de la inteligencia artificial, gracias a su combinaci\u00f3n con los sistemas tradicionales de Procesamiento del Lenguaje Natural basado en reglas.<\/p>\n

Los algoritmos de PLN permiten lograr que la m\u00e1quina interprete el texto m\u00e1s all\u00e1 de una secuencia de caracteres binarios, convirti\u00e9ndolos en palabras, mediante procedimientos de\u00a0<\/span>lematizaci\u00f3n\u00a0<\/span>y\u00a0<\/span>stemming\u00a0<\/em>(agrupaci\u00f3n de palabras de una misma ra\u00edz eliminando variantes de singular, femenino, tiempos verbales\u2026), detecci\u00f3n de estructuras sint\u00e1cticas y funcionalidad de las palabras en la frase (POS o\u00a0<\/span>Part of Speech<\/em>), desambiguaci\u00f3n e identificaci\u00f3n de referencias anteriores en el texto (en demostrativos, pronombres relativos, etc\u00e9tera), y clasificaci\u00f3n sem\u00e1ntica utilizando diccionarios especializados (wordnets<\/em>).<\/p>\n

Para que estos funcionen, es necesario acompa\u00f1arlos de una serie de librer\u00edas, gram\u00e1ticas y diccionarios digitales asociados a cada lengua, que permiten que r\u00e1pidamente el ordenador pueda codificar los t\u00e9rminos existentes en un texto.<\/p>\n

Entre los diferentes tipos de diccionarios, caben destacar tambi\u00e9n los denominados \u201ccorpus de polaridad\u201d, que definen cada una de las palabras asoci\u00e1ndolas a su carga sem\u00e1ntica positiva o negativa, operaci\u00f3n b\u00e1sica para poder detectar el proceso conocido como \u201can\u00e1lisis de sentimiento\u201d que tan frecuentemente se utiliza en an\u00e1lisis de redes sociales \u2013por ejemplo, para hacer miner\u00eda de opini\u00f3n en los debates pol\u00edticos\u2013 o para medir la satisfacci\u00f3n de los clientes tras recibir un servicio.<\/p>\n

Adem\u00e1s de las reglas, otra de las t\u00e9cnicas que se ha empleado desde los a\u00f1os 80 es la aplicaci\u00f3n de estad\u00edstica al an\u00e1lisis ling\u00fc\u00edstico digital para detectar patrones y realizar inferencias a partir de los mismos. Estos sistemas funcionan en el momento que hay suficientes datos que permitan visibilizar la repetici\u00f3n de patrones mediante t\u00e9cnicas sencillas como el c\u00f3mputo por frecuencia de palabras.<\/p>\n

Nos encontramos ante un momento muy relevante en el que la inteligencia artificial y el lenguaje confluyen en el epicentro del debate, pues la eclosi\u00f3n de interfaces de voz en dispositivos, como los coches aut\u00f3nomos o los asistentes virtuales, ha creado la necesidad de mejora y de incorporaci\u00f3n de los mismos a nuestro d\u00eda a d\u00eda, cuya funcionalidad es entender el lenguaje humano, procesarlo e interactuar en forma de voz y\u00a0<\/span>chatbots<\/em>\u00a0<\/span>y asistentes virtuales como Alexa, Echo, Siri o Cortana.<\/p>\n

Una gran brecha<\/strong><\/h5>\n

Aunque a d\u00eda de hoy, el mercado de la inteligencia artificial y espec\u00edficamente de las tecnolog\u00edas del lenguaje est\u00e1 dominado por las grandes empresas procedentes del mundo angloparlante \u2013en el que las\u00a0<\/span>GAFAs: Google, Amazon, Facebook y Apple se baten con la competencia asi\u00e1tica para ostentar el liderazgo, y esto sin contar la gran competencia que se nos acerca por el sudeste asi\u00e1tico\u2013, observamos que existe una gran brecha entre las soluciones angloparlantes y el resto de las lenguas, en un \u00e1mbito en el que en espa\u00f1ol son comparativamente mucho m\u00e1s d\u00e9biles \u2013menos de un 30 por ciento de facturaci\u00f3n a pesar de ser el segundo idioma m\u00e1s hablado del mundo\u2013 y con un mercado muy fragmentado, tanto en empresas tecnol\u00f3gicas como en soluciones espec\u00edficas aplicadas a la industria.<\/p>\n

Nos encontramos en un momento de oportunidad, en el que algunos pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina cuentan con grupos cient\u00edficamente muy potentes que desarrollan soluciones competitivas en tecnolog\u00edas del lenguaje de relevancia mundial, pero cuya implementaci\u00f3n a\u00fan tendr\u00e1 que realizar una importante transferencia al tejido empresarial para poder competir con uno de los grandes activos que puede ser el catalizador de nuestra competitividad en el \u00e1mbito de la inteligencia artificial: nuestra lengua, el espa\u00f1ol.<\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

Elena Gonzalez-Blanco, E. G. B. (2019, 31 julio). Inteligencia Artificial: En el coraz\u00f3n de la encrucijada. Recuperado 1 agosto, 2019, de http:\/\/theconversation.com\/inteligencia-artificial-en-el-corazon-de-la-encrucijada-120356<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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