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Inteligencia artificial y Machine Learning: lo más novedoso

6 minutos | Coches autónomos, reconocimiento facial, máquinas que hacen diagnósticos médicos… Descubre los últimos logros de la inteligencia artificial y el Machine Learning y cómo mejoran nuestra vida.

Si la idea de que los ordenadores puedan pensar no nos parece, hoy en día, tan descabellada, es gracias a John McCarthy, el prominente informático estadounidense que acuñó por primera vez el término “inteligencia artificial”.

Fue en 1956, durante la conferencia celebrada en la Universidad de Darmouth donde pronunció el mítico discurso en el que definió dicho concepto como la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, y sentó las bases del resto de su larga y prolífica carrera: “Este estudio procederá sobre la base de que todos los aspectos del aprendizaje o de rasgo de la inteligencia pueden, en principio, ser descritos de una forma tan precisa que se puede crear una máquina que los simule”.

Sin embargo, y a pesar de sus esfuerzos, con este sistema no alcanzó su verdadero objetivo: que un ordenador fuera capaz de superar el test de Turing, una prueba en la que un humano realiza preguntas a una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un hombre.

Si no se puede dilucidar si la respuesta proviene de un humano o de una máquina, entonces se puede decir que dicha máquina es definitivamente inteligente.

Aún así, los avances conseguidos más de medio siglo después han sido espectaculares: desde computadoras que compiten con campeones de ajedrez, hasta coches que conducen por sí solos.

Pero no son los únicos avances en este campo. ¿Quieres saber qué es lo más novedoso en lo que a Inteligencia Artificial y Machine Learning se refiere? Te lo contamos.

¿Qué es Machine Learning?

A pesar de que la inteligencia artificial permite a las máquinas simular los procesos cognitivos que habitualmente se asocian a la inteligencia humana, a día de hoy solo un chatbot ruso ha conseguido superar el test de Turing. Pero lo cierto es que la inteligencia artificial está presente en nuestra vida en forma de “pequeñas ayudas” que hacen todo más sencillo.

Desde las recomendaciones de Netflix o Amazon, hasta las sugerencias de nuevas palabras en la barra de búsqueda de Google, todo eso es inteligencia artificial, pero, ¿cómo consigue la máquina adivinar el contenido o el producto que puede ser de nuestro interés? Muy sencillo: gracias al aprendizaje automático supervisado con redes Machine Learning.

El Machine Learning es un subcampo de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser programadas para ello, a partir de los datos que se introducen y de la ejecución de algoritmos.

Algo indispensable no solo para hacer sistemas, sino para que éstos sean inteligentes, autónomos, con capacidad para detectar patrones debajo de toda esa montaña de ‘Big Data’, y realizar predicciones.

Esta tecnología está hoy presente en áreas como medicina, educación, robótica, lenguaje, videojuegos, recursos humanos, Big Data, economía, etc., y tiene un sinfín de aplicaciones que podemos ver en las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el lenguaje de Siri o Alexa.

Lo último en inteligencia artificial y Machine Learning

Dos robots de cartón como símbolo de inteligencia artificial

https://bit.ly/2t6yNo6 

En los últimos años, la inteligencia artificial y el Machine Learning han comenzado a impactar de lleno en algunos sectores, como la salud, la educación, la automoción o la telefonía móvil, y sus aplicaciones son muchas:

Asistentes virtuales y mejora del lenguaje

Estamos asistiendo a la consolidación de los asistentes virtuales, como Amazon Alexa o Google Home, que han incrementado su capacidad para automatizar el proceso de conversación y así hacer recomendaciones, gestionar reservas, u ofrecer servicios de asistencia técnica.

Estos agentes virtuales se han incorporado también en la domótica, convirtiéndose en gestores del hogar inteligentes. Buen ejemplo de ello son Google Home, Amazon Echo y Apple HomePod.

Esta mejora en el lenguaje de las máquinas se observa también en algunas plataformas que utilizan un algoritmo basado en Machine Learning para optimizar la experiencia. Es el caso de las recomendaciones de Netflix o Amazon, basadas en las últimas búsquedas que hemos realizado y otros patrones reconocibles.

Análisis predictivos

Durante este tiempo, la tecnología no solo ha aprendido a reconocer objetos y caras, sino también a realizar análisis predictivos. Los ordenadores son ahora más capaces a la hora de interpretar en tiempo real toda la avalancha de información que les llega a través del Big Data, lo que permite predecir una enfermedad o hasta un ataque terrorista, posibles crisis financieras, la llegada de desastres naturales o los cambios en la opinión pública. Incluso cosas tan banales como la generación de videojuegos tipo Pokemon Go. Todos estos son modelos predictivos, pero también hay generativos, como inventar rostros humanos, escribir, etc.

Tiendas sin dependientes

Otra de las novedades de la inteligencia artificial es que gracias a ella podemos comprar en tiendas físicas sin necesidad de dependientes. Basta con colocar el producto deseado en una cesta, para que ésta lea su código de barras y nos cobre al momento.

Una tecnología que ya usa AmazonGo, el supermercado que la compañía tiene en Seattle, y que planea ampliar hasta llegar a las dos mil tiendas sin cajeros repartidas por el mundo (según dicen, antes de 2021).

Vehículo autónomo

Actualmente, en lo que más están invirtiendo las grandes empresas es en el vehículo autónomo, aquel que es capaz de reaccionar sobre lo que ven los sensores y lo que ha aprendido gracias al Machine Learning basado en datos de conductores reales en diferentes circunstancias y otros casos de conducción previamente estudiados.

Existen seis niveles de vehículos autónomos en función de su grado de automatización, siendo 0 el menos autónomo, y 5, aquel que puede circular completamente solo. Hoy en día solo están a la venta vehículos del nivel 2 (piloto automático temporal y aparcamiento asistido), pero existen prototipos de los niveles 3 y 4 (aún en pruebas).

Medicina y salud

En el sector de la salud, los cambios relacionados con la inteligencia artificial son más perceptibles. Desde instrumentación médica robótica dotada de inteligencia artificial, hasta prótesis, o el diseño inteligente de medicación personalizada.

Además, ahora el Machine Learning y la IA permiten hacer diagnósticos médicos a partir de informes, radiografías y otras pruebas digitales que componen una gran fuente de datos no estructurados, pero que la IA es capaz de interpretar y encontrar patrones. Una de las novedades más destacadas es que estos algoritmos pueden identificar tumores con una precisión mucho más exacta que la de un radiólogo.

Buen ejemplo de ello es el reciente desarrollo, por parte de un grupo de investigadores chinos, de una herramienta que puede detectar el cáncer de colón con una gran precisión. El hallazgo, publicado en la revista científica Science Translational Medicine consiste en una plataforma de Machine Learning que analiza el ADN tumoral circulante con el objetivo de identificar a los pacientes que padecen cáncer colorrectal -desde etapas muy tempranas-, predecir en qué estado de la enfermedad se encuentran y cuál es su supervivencia.

El reclutador robot

Muchas empresas han incorporado la Inteligencia artificial a pequeña escala en muchos de sus procesos, como los chatbots de atención al cliente, pero quizá el avance más innovador es el del reclutador robot en procesos de selección de candidatos.

Así, han surgido startups ocupando un nicho de mercado hasta ahora inexistente, que se encargan de ofrecer a las empresas plataformas basadas en la IA para contratación inteligente de candidatos, tecnología para leer y seleccionar currículums, o plataformas capaces de identificar patrones para seleccionar candidatos potenciales por la red a través de sus cuentas en redes como LinkedIn y similares. Las hay que van más allá, como la empresa japonesa VCV.AI que utiliza un sistema de escaneo facial y reconocimiento de voz durante la entrevista al candidato. Es decir, mientras éste hace su entrevista online, la IA registra todos sus gestos y palabras, y los analiza en tiempo real sin el prejuicio humano.

Educación

El sector de la educación también se está beneficiando de la IA y el Machine Learning con el objetivo de ofrecer una educación más personalizada. En China ya se ha empezado a implantar esta tecnología para adaptar los currículos escolares al ritmo del niño o a sus necesidades especiales, por ejemplo, dislexia o diferentes discapacidades, consiguiendo que la IA compense dichas dificultades.

A pesar de todos los avances, hay algo que la IA nunca podrá hacer: el amor, la empatía o la creatividad son algunos de los aspectos del ser humano que, seguramente, nunca puedan incorporarse a las máquinas. ¿O quizá sí?

13 mayo, 2020|

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