{"id":19582,"date":"2020-01-28T09:20:41","date_gmt":"2020-01-28T15:20:41","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=19582"},"modified":"2020-01-28T09:21:30","modified_gmt":"2020-01-28T15:21:30","slug":"cinco-expertos-en-inteligencia-artificial-comparten-cual-es-su-uso-y-algoritmo-favoritos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/cinco-expertos-en-inteligencia-artificial-comparten-cual-es-su-uso-y-algoritmo-favoritos\/","title":{"rendered":"Cinco expertos en inteligencia artificial comparten cu\u00e1l es su uso y algoritmo favoritos"},"content":{"rendered":"

Para gustos, los colores. Igual que hay muchos\u00a0<\/span>editores de c\u00f3digo\u00a0<\/span>y cada programador tiene uno favorito, en materia de Inteligencia Artificial abundan los c\u00f3digos, los algoritmos y las librer\u00edas con diferentes usos y prop\u00f3sitos. Unos pueden gustar m\u00e1s por sus posibilidades. Otro por los problemas que resuelven. Y los hay que apuestan todo al rojo de cara a futuro.<\/p>\n

Hemos preguntado a varios expertos en Inteligencia Artificial sobre cu\u00e1les son esos componentes t\u00e9cnicos que m\u00e1s les gusta de esta tecnolog\u00eda y cu\u00e1l es la\u00a0<\/span>aplicaci\u00f3n futura\u00a0<\/span>en la que tienen m\u00e1s esperanzas. Estas son sus respuestas.<\/p>\n

Jos\u00e9 Manuel de la Chica<\/p>\n

CTO de Santander Universidades y Universia Holding<\/p>\n

A\u00a0<\/span>Jos\u00e9 Manuel de la Chica\u00a0<\/span>le parece dif\u00edcil de responder cu\u00e1l es su c\u00f3digo o algoritmo de IA favorito. \u201cLo que verdaderamente me gusta del momento actual es la\u00a0<\/span>cantidad de algoritmos disponibles que hacen cada vez m\u00e1s sencillo encontrar una soluci\u00f3n adecuada para cada problema<\/strong>\u00a0<\/span>que se plantee\u201d, reflexiona.<\/p>\n

\"De<\/div>\n

Sin embargo, puestos a quedarse con alguno, destaca dos. Por un lado, el back-propagation algorithm (backprop) \u201cpor su elegancia y su sofisticadamente simple propuesta capaz de\u00a0<\/span>marcar diferencia en la evoluci\u00f3n del aprendizaje supervisado<\/strong>\u201d. Seg\u00fan su visi\u00f3n, backprop fue el que permiti\u00f3 que las redes neuronales pasar\u00e1n al siguiente nivel a la hora de generar valor.<\/p>\n

Por otro lado, destaca perceptron, dado que en su opini\u00f3n sigue siendo\u00a0<\/span>uno de los algoritmos m\u00e1s \u00fatiles en clasificaci\u00f3n<\/strong>\u00a0<\/span>y \u201cpor tanto, uno que considero clave en ese \u201cfondo de armario\u201d de algoritmos que cualquier equipo de ingenier\u00eda del dato necesita de cuando en cuando. Creo que precisamente la relevancia del primero en la historia del Machine Learning y la versatilidad del segundo en el d\u00eda a d\u00eda de las compa\u00f1\u00edas, son los dos factores que me hacen verlos con diferentes ojos\u201d.<\/p>\n

En cuanto al uso de IA (actual o futuro) que m\u00e1s pasiones le levanta, De la Chica matiza que, aunque las GAN (Generative Adversarial Network) le parecen interesant\u00edsimas por su propio concepto y para\u00a0<\/span>infinitas aplicaciones, \u201cuna de las t\u00e9cnicas que m\u00e1s me emociona \u00faltimamente es el federated learning o aprendizaje colaborativo, capaz de entrenar un algoritmo a trav\u00e9s de varios sistemas descentralizados sin necesidad de que haya intercambio de datos entre ellos\u201d.<\/p>\n

Seg\u00fan explica este experto, con esta t\u00e9cnica se garantiza la privacidad de los sistemas involucrados y de los datos que albergan. \u201cQuiz\u00e1 me parece tan atractiva por el propio esp\u00edritu de colaboraci\u00f3n que subyace debajo de la idea o porque es un \u201cecosistema\u201d el que entrena al algoritmo. O quiz\u00e1s porque necesita de una soluci\u00f3n compleja que implique altos niveles de seguridad, conectividad, criptograf\u00eda homom\u00f3rfica y gesti\u00f3n de datos heterog\u00e9neos, lo cual es en s\u00ed mismo un gran reto de ingenier\u00eda del dato. El caso es que creo que\u00a0<\/span>abre oportunidades brutales de colaboraci\u00f3n entre empresas, sistemas y organizaciones de forma segura, federada y confiable<\/strong>\u00a0<\/span>y adem\u00e1s nos permitir\u00e1 acelerar aplicaciones en \u00e1reas como IoT, defensa, telecomunicaciones, salud, colaboraci\u00f3n de consorcios tecnol\u00f3gicos o creaci\u00f3n de redes de investigaci\u00f3n avanzada\u201d.<\/p>\n

Nerea Luis<\/p>\n

Doctora en Ciencias en la Computaci\u00f3n asociada en IA e ingeniera<\/p>\n

Para esta experta, los\u00a0<\/span>Codelabs de Google\u00a0<\/span>son muy \u00fatiles, especialmente los que tienen relaci\u00f3n con la Inteligencia Artificial. \u201cHay\u00a0<\/span>muchas p\u00edldoras de algoritmos y tutoriales que te ayudan a iniciarte<\/strong>\u201d, asegura. Adem\u00e1s, detalla que se han ido haciendo de forma instructiva, de manera que se puede aprender c\u00f3mo se programan los algoritmos y aprender sobre ellos. \u201cSobre todo para desarrollar y empezar, son un buen sistema de entrenamiento y programaci\u00f3n\u201d, asegura.<\/p>\n

\"Nerea\"<\/div>\n

Tambi\u00e9n\u00a0<\/span>Fast IA<\/a>\u00a0<\/span>le parece un recurso \u00fatil porque tiene bastante cosas de Deep Learning. Adem\u00e1s, \u201cargumentan con un blog para explicar la parte pr\u00e1ctica\u201d, de forma que resulte m\u00e1s sencillo aprender todo lo relativo a esta tecnolog\u00eda. \u201cSon los que m\u00e1s me han servido a mi<\/strong>, sobre todo para pasar del mundo acad\u00e9mico a la empresa\u201d, detalla.<\/p>\n

En cuanto a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica,\u00a0<\/span>Nerea Luis<\/a>\u00a0<\/span>se decanta por la\u00a0<\/span>aplicaci\u00f3n de conocimiento para ir combinando fases de IA<\/strong>, especialmente en todo aquello que combina visi\u00f3n y entornos, lo que permite comprenderlos, procesar y extraer conocimiento. Esto incluye varias partes. \u201cSe ha explotado poco y va a dar que hablar con coches aut\u00f3nomos y robots, pero tambi\u00e9n en Internet de las Cosas (IoT) y puede haber un boom bastante interesante, porque va a definir varios procesos para automatizar y que te permitir\u00e1 centrarte en innovaci\u00f3n\u201d, augura.<\/p>\n

Nerea Luis tambi\u00e9n destaca las redes generativas, ya que en su opini\u00f3n tienen muchas aplicaciones que \u201cno se contemplaban. Una son los\u00a0<\/span>deepfake<\/a>\u00a0<\/span>pero tambi\u00e9n en retail para vestir modelos y para probarse ropa, as\u00ed como en materia de seguridad\u201d.<\/p>\n

Seg\u00fan Nerea Luis, los sistemas van a ser m\u00e1s robustos gracias a ello y se van a poder completar los dataset que ahora mismo adolecen de ciertos problemas. \u201cA la hora de disponer de dataset muchas veces no tienes muchos datos, como por ejemplo de personas pelirrojas.\u00a0<\/span>Con estas tecnolog\u00edas\u00a0<\/span>se pueden suplir los sesgos de los dataset<\/strong>. Mantienes la realidad y logras representatividad\u201d, expone<\/p>\n

Eduardo Mosqueira Rey<\/p>\n

Profesor Titular en la Facultad de Inform\u00e1tica de la Universidad de A Coru\u00f1a<\/p>\n

Eduardo Mosqueira Rey<\/a>\u00a0<\/span>es profesor especializado en Ciencia de la computaci\u00f3n e inteligencia artificial. Para \u00e9l, uno de los algoritmos relacionados con la IA que ha \u201cpresentado un resultado m\u00e1s espectacular\u201d es AlphaZero, el programa creado por DeepMind (adquirida por Google) para\u00a0<\/span>jugar al ajedrez.<\/p>\n

\"Eduardo<\/div>\n

\u201cQue una m\u00e1quina no haga fallos garrafales por nervios o apuros de tiempo no deber\u00eda sorprender a nadie, que juegue al nivel de los grandes maestros es un gran logro pero f\u00e1cil de explicar, solo hay que ver c\u00f3mo juegan y aprender de ellos… pero AlphaZero no hace eso.\u00a0<\/span>AlphaZero usa el aprendizaje por refuerzo (aprender de la propia experiencia) profundo (basado en redes neuronales profundas)<\/strong>\u201d. Seg\u00fan explica, eso le lleva a aprender de su propia experiencia realizando millones de partidas\u201d. El resultado final es una m\u00e1quina que bate a los campeones del mundo jugando de forma completamente diferente a ellos, “de forma m\u00e1s din\u00e1mica, haciendo sacrificios de piezas con inusitada alegr\u00eda. En definitiva, llevamos unos 500 a\u00f1os jugando al ajedrez moderno, y ha tenido que venir\u00a0<\/span>una m\u00e1quina a ense\u00f1arnos c\u00f3mo jugarlo bien\u201d.<\/p>\n

Mirando hacia el futuro, pero no muy lejano, Mosqueira Rey cree que uno de los campos en el que se est\u00e1n consiguiendo\u00a0<\/span>resultados incre\u00edbles es en el de visi\u00f3n artificial<\/strong>. \u201cRecordemos que en los a\u00f1os sesenta Marvin Minky, uno de los pioneros de la IA le encarg\u00f3 a uno de sus estudiantes como trabajo de verano resolver el problema de la visi\u00f3n artificial. Aunque la historia se ha mitificado bastante nos hace ver c\u00f3mo la ingenuidad de los primeros momentos de la IA hac\u00eda pensar que cualquier meta ser\u00eda f\u00e1cilmente alcanzable. Despu\u00e9s de ese verano vino un “invierno” lleno de decepciones. Solo hasta la \u00e9poca moderna, con las actuales redes de aprendizaje profundo y el desarrollo de hardware dedicado para el aprendizaje intensivo se ha conseguido llegar a tener coches que funcionan de forma aut\u00f3noma visualizando su entorno en tiempo real. Hoy en d\u00eda\u00a0<\/span>las expectativas vuelven a estar por las nubes<\/strong>, pero qui\u00e9n sabe si hay otro “invierno” esper\u00e1ndonos delante\u201d.<\/p>\n

Andr\u00e9s Torubia<\/p>\n

CEO y cofundador de FIXR<\/p>\n

\u201cEst\u00e1 mal que lo diga, pero mi c\u00f3digo favorito de IA… lo he escrito yo mismo\u201d, se r\u00ede\u00a0<\/span>Andr\u00e9s Torrubia. Se trata de un c\u00f3digo con el que -junto con su compa\u00f1ero bielorruso- qued\u00f3 en segundo lugar a nivel mundial en una\u00a0<\/span>competici\u00f3n de qu\u00edmica cu\u00e1ntica\u00a0<\/span>en la que participaron m\u00e1s de 2700 equipos.<\/p>\n

\"Foto<\/div>\n

\u201cCuando estudi\u00e9 qu\u00edmica en BUP siempre me pareci\u00f3 que la qu\u00edmica era muy emp\u00edrica, lo cual me resultaba extra\u00f1o cuando las mol\u00e9culas se rigen por leyes f\u00edsicas (la f\u00edsica es menos emp\u00edrica). En qu\u00edmica coges una mol\u00e9cula poco reactiva, le cambias un \u00e1tomo por otro y quiz\u00e1s la nueva sea un explosivo. El motivo de que ocurra eso es que a nivel molecular las leyes f\u00edsicas por las que se rige el comportamiento incluyen fen\u00f3menos cu\u00e1nticos que no se pueden predecir de forma sencilla\u201d, nos cuenta. \u201cPredecir propiedades de mol\u00e9culas antes de sintetizarlas en un laboratorio es tremendamente interesante; y aunque es posible hacer la simulaci\u00f3n en un ordenador estas simulaciones son lent\u00edsimas.\u00a0<\/span>Se tardan varios d\u00edas en similar las propiedades para una sola mol\u00e9cula<\/strong>, por lo que los investigadores (qu\u00edmicos) de varias universidades brit\u00e1nicas crearon el desaf\u00edo de aplicar la inteligencia artificial para acelerar el proceso\u201d.<\/p>\n

Y eso es algo que pretende descifrar este c\u00f3digo desarrollado por \u00e9l mismo. \u201cEs mi c\u00f3digo favorito porque\u00a0<\/span>fue un desaf\u00edo puro donde conseguimos hacer una red neuronal que predijera propiedades qu\u00edmicas en solo 20 mili-segundos<\/strong>\u00a0<\/span>(predice las propiedades de 50 mol\u00e9culas en un segundo), quedando #2 a nivel mundial y donde los otros equipos que quedaron en el TOP 5 ten\u00edan expertos en f\u00edsica cu\u00e1ntica entre sus participantes\u201d, insiste.<\/p>\n

Pero, de cara a futuro, las aplicaciones que m\u00e1s le atraen de la IA son todas aquellas que tengan como fin usarla \u201cpara resolver problemas graves que tenemos como humanidad<\/strong>, sobre todo cient\u00edficos: progreso en nuevos materiales, en medicina, en energ\u00edas limpias, etc.\u201d<\/p>\n

Ana Jim\u00e9nez Castellanos<\/p>\n

Socia en Ernst & Young, Artificial Intelligence & Data Science<\/p>\n

Ana Jim\u00e9nez Castellanos\u00a0<\/span>asegura no tener ning\u00fan algoritmo favorito ya que, en su opini\u00f3n, “todo depende del problema que se quiera resolver<\/strong>. Los problemas de clasificaci\u00f3n, predicci\u00f3n, optimizaci\u00f3n, segmentaci\u00f3n\u2026 cada uno de estos problemas tiene un \u201csaco\u201d de algoritmos detr\u00e1s que se pueden utilizar para resolver el problema, y aunque tengas cierta intuici\u00f3n, a priori no sabes cu\u00e1l va a ser el \u00f3ptimo”. Esta experta cree que los datos que se utilizan como origen del proceso y su formato “condicionan mucho los algoritmos que se empleen para conseguir \u201ctraducir\u201d esto a una serie de caracter\u00edsticas \u00fatiles para resolver el problema e incluso pueden aportar algoritmos propios al proceso, como es el caso de los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural o de an\u00e1lisis de redes”.<\/p>\n

\"Foto<\/div>\n

Pero, eso s\u00ed, Jim\u00e9nez Castellanos asegura que\u00a0<\/span>disfruta con aquellos algoritmos o procesos m\u00e1s complejos<\/strong>, “en los que el ser humano tiene a\u00fan que aportar \u201cla sem\u00e1ntica\u201d al proceso o al resultado. No me gusta resolver el cl\u00e1sico problema donde ya tienes un dataset ordenado, limpio, normalizado y organizado al que s\u00f3lo le tienes que poner por encima una l\u00ednea de c\u00f3digo.\u00a0<\/span>Es aburrido que la m\u00e1quina lo haga todo, y adem\u00e1s, este problema estar\u00e1 pronto resuelto con herramientas de AutoML<\/strong>“, defiende. “Yo disfruto m\u00e1s enfang\u00e1ndome en el problema, conociendo el dominio al que me enfrento para ser capaz de traducir el dato en bruto en caracter\u00edsticas significativas para el problema”. Tambi\u00e9n confiesa que le gustan los algoritmos de machine learning no supervisados “con sus t\u00e9cnicas de clustering, aquellos en los que un ser humano debe apoyarse en los resultados que le proporciona un algoritmo antes de decidir cu\u00e1l el resultado \u00f3ptimo”.<\/p>\n

Y, como otros expertos, apuesta por la aplicaci\u00f3n de estos algoritmos en el campo de la medicina como uno de los m\u00e1s prometedores e ilusionantes. “La IA tiene mucho que aportar en esta \u00e1rea, y sin embargo\u00a0<\/span>los avances suelen ser escasos comparados con otros dominios<\/strong>“, se\u00f1ala. En su opini\u00f3n, el problema en este campo (y en general en todos aquellos en los que la IA no da pasos de gigante) “suele ser la madurez digital del \u00e1rea. Los datos se encuentran fragmentados en m\u00faltiples entornos, sistemas y est\u00e1ndares,\u2026 No hay un v\u00ednculo real entre las personas expertas en el dominio y los expertos en datos, y no avanzan de la mano.\u00a0<\/span>S\u00f3lo aquellos proyectos concretos que ponen \u00e9nfasis en alcanzar un dato de calidad en origen son aquellos que triunfan<\/strong>\u00a0<\/span>y consiguen una aplicaci\u00f3n real, aunque reducida”. Y, por eso mismo, concluye que es “una l\u00e1stima que no se ponga m\u00e1s acento en industrializar este tipo de iniciativas”<\/p>\n

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

Arantxa Herranz, A. H. (2020, 28 enero). Cinco expertos en inteligencia artificial comparten cu\u00e1l es su uso y algoritmo favoritos. Recuperado 28 enero, 2020, de https:\/\/www.xataka.com\/robotica-e-ia\/estos-algoritmos-usos-preferidos-cinco-expertos-inteligencia-artificial<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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