Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial explicada por Nuria Oliver, (Alicante, 1970) es una ingeniera en telecomunicaciones española, doctora por el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

Muchas de las cuestiones que se mencionan en este texto se basan en las ideas que la propia Nuria Oliver presentó durante su discurso de ingreso en la Real Academia de Ingeniería el 11 de diciembre de 2018. El texto del discurso está disponible públicamente en internet, por si te apetece echarle un ojo: http://www.raing.es/es/publicaciones/discursos-de-ingresos/inteligencia-artificial-ficci-n-realidad-y-sue-os

Inteligencia artificial y sostenibilidad 

FACTORES QUE HAN INFLUIDO EN SU DESARROLLO

Tres han sido:

• El Bigdata: Como las personas usamos de forma masiva servicios digitales en internet que almacenan todos los datos de nuestras interacciones, y como se están desarrollando procesos de digitalización del mundo físico, actualmente se dispone de grandes cantidades de datos que permiten entrenar a los sistemas de IA.
• Entorno tecnológico en el que se ejecutan los sistemas de IA, con procesadores muy potentes y sistemas de almacenamiento de información a gran escala a un coste realmente asequible.
• Avances en los propios algoritmos de IA, como el desarrollo de arquitecturas de redes neuronales profundas.

Lee los siguientes artículos:

Así usas la inteligencia artificial cada día. Artículo de computer hoy

10 ejemplos de uso cotidiano de la IA. Artículo de Xakata

Al contrario que en Europa, donde son las empresas quienes lideran los avances en la implantación de sistemas de IA, en algunos países asiáticos, especialmente, el gobierno está teniendo un papel muy protagonista en este sentido. Es el caso de China, que está poniendo un marcha un sistema de reconocimiento facial basado en IA que puede resultar, cuando menos, ligeramente inquietante: La inquietante apuesta china por el reconocimiento facial

IDEAS PRINCIPALES DE LA IA

Las cinco ideas principales que todo el mundo debería conocer acerca de la IA, tal como puede verse en la siguiente figura:

1.  Percepción Los ordenadores perciben el mundo utilizando sensores
2.  Representación y razonamiento Los agentes mantienen modelos o representaciones del mundo y las usan para razonar.
3.  Aprendizaje Los ordenadores pueden aprender a partir de datos.
4.  Interacción natural Hacer que los agentes interactúen con los humanos de manera fluida es un desafío enorme para los desarrolladores de IA.
5.  Impacto social La IA puede tener un impacto tanto positivo como negativo sobre la sociedad.

Fuente, AI4K12:  https://github.com/touretzkyds/ai4k12/raw/master/documents/AI4K12_Five_Big_Ideas_Poster.pdf  Primera idea fundamental: Los ordenadores perciben el mundo utilizando sensores ¿Cómo conduce un coche autónomo? Con esta actividad se pretende ilustrar cómo los sistemas de IA hacen uso de sensores para captar señales del mundo y tomar decisiones en consecuencia. Para ello, un grupo de tres estudiantes van a simular ser un coche autónomo: uno de ellos será el sistema central de IA que recibe las señales de los sensores derecha. y toma decisiones, los otros dos serán sensores, uno la cámara izquierda y otro la cámara Para comenzar se tapan los ojos y si es posible, los oídos, del "conductor, que solamente podrá tomar decisiones en función de las señales que le lleguen de sus dos "sensores. A continuación se dibuja una carretera en el suelo con tiza, que comenzará con una recta y tendrá luego curvas a derecha o a izquierda intercaladas con otras rectas. Tras colocar al "conductor" en la recta inicial éste comienza a andar. Los dos "sensores" tienen que tratar de guiarlo por el camino, tocando al "conductor" en el hombro de su lado para avisarle de que, si sigue recto, se va a salir de la carretera por el lado correspondiente. De esta manera el conductor puede girar ¿Llegarán sanos y salvos a su destino?  Ejemplo2: https://www.google.com/intl/es/chrome/demos/speech.html reconoce frases habladas.  Segunda idea fundamental: Los agentes mantienen modelos o representaciones del mundo y las usan para razonar.  Veamos https://es.akinator.com/ Es importante comprender que los ordenadores construyen representaciones utilizando datos, y estas representaciones pueden manipularse aplicando algoritmos de razonamiento que generan nueva información. Tienen modelos que usan en sus decisiones, al estilo del akinator.

Tercera idea fundamental: Los ordenadores pueden aprender a partir de datos.

Muchas áreas de la IA han progresado significativamente en los últimos años gracias a la tecnología de aprendizaje automático, pero para que el enfoque tenga éxito se necesitan enormes cantidades de datos. Por ejemplo, el Open Image Dataset V4, que se utiliza para entrenar muchos sistemas de reconocimiento de imágenes, contiene 9 millones de imágenes de entrenamiento y 30 millones de etiquetas o categorías clasificables.

Ejemplo1: https://quickdraw.withgoogle.com/#

Ejemplo 2: teachadable machine

 

vemos como aprende en https://teachablemachine.withgoogle.com/

Clasificador de sentimientos: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/sentiment/es
Clasificador de género: https://www.uclassify.com/browse/uclassify/genderanalyzer_v5/es

PROBLEMA: Los sesgos. Para entender cómo funcionan los sesgos de los sistemas de IA podemos jugar con un sistema de traducción automática como el de Google (https://translate.google.com/). Probemos por ejemplo a traducir la frase “the teacher is great” de inglés a español. 

Cuarta idea fundamental: Hacer que los agentes interactúen con los humanos de manera fluida es un desafío enorme para los desarrolladores de IA

Propuesta: actividad desenchufada
El mimo "escacharrao"

Para entender por qué es muy difícil este tipo de interacciones os proponemos una actividad desenchufada en la que, utilizando solamente gestos, un estudiante trate de comunicar a un compañero algo que quiera hacer esta tarde o este fin de semana. El resto de la clase no puede ver los gestos, claro. A continuación, este estudiante se lo comunica, de nuevo usando solamente gestos, al siguiente. Y así se continúa hasta que llegamos al último estudiante, momento en el que podemos comprobar las diferencias entre el mensaje transmitido por el estudiante original y lo comprendido por el último estudiante. 

Quinta idea fundamental: La IA puede tener un impacto tanto positivo como negativo sobre la sociedad.

Positivo:
La IA tiene un gran potencial para hacer cosas muy buenas para las personas.
Los sistemas de IA van a sustituir a los humanos en la realización de trabajos peligrosos y nocivos para la salud, como la recolección de minerales en minas. 
Negativos:
Pero, claro, esta implantación de los sistemas de IA en el ámbito laboral también tiene sus riesgos.
No hay que olvidarse del impacto medioambiental de los sistemas de IA, que ya hemos discutido que requieren contar con cantidades inmensas de datos que es necesario almacenar, transmitir y procesar, lo que requiere de un gran consumo energético. De hecho, hay estimaciones que indican que para 2025 el sector de la informática y las comunicaciones podría consumir el 20% de toda la electricidad del planeta y emitir hasta un 5,5% de las emisiones de CO2.