lunes, 18 de diciembre de 2017
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Aprendizaje automático

La inteligencia artificial ha tenido una evolución increíble en las últimas décadas, pero quizá uno de los obstáculos más importantes es el concerniente a la ética y a la invasión a la privacidad

Evelio Martínez Martínez/COLABORACIÓN *
evelio@uabc.edu.mx | Ensenada, B. C.

En 1950, Alan Turing, uno de los personajes más influyentes de la computación, publicó un artículo titulado “The Imitation Game” (El Juego de la Imitación), en el cual planteaba la siguiente pregunta: ¿Podrán las máquinas pensar?

En su artículo describe un mecanismo denominado “la prueba de Turing”, utilizado para determinar si una computadora tiene inteligencia real y probar si ésta pueden pensar. Este texto del científico inglés es considerado como una de las piedras angulares de la Inteligencia Artificial (IA)en las ciencias de la computación.

Aprendizaje automático
Aprendizaje automático (machine learning, en inglés) es una rama de las ciencias computacionales, y en particular de la IA que se encarga del desarrollo de algoritmos para computadoras para que éstas aprendan automáticamente a partir de datos e información con la que interactúa el sistema, ya sea por reconocimiento de patrones u otras técnicas.

El aprendizaje de máquina permite a las computadoras cambiar y mejorar esos algoritmos sin necesidad de volverlas a programar. Se entiende por computadora a aquel dispositivo electrónico capaz de almacenar información y procesarla automáticamente mediante programas informáticos (software).

Evolución
Hay una serie de ejemplos en los cuales el aprendizaje de las máquinas ha ido evolucionando, convenciéndonos de que éstas pueden pensar y aprender.

En 1997, una supercomputadora de la compañía IBM, Deep Blue, derrotó al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov. Un evento parecido ocurrió en 2011, cuando la supercomputadora Watson de IBM, vence a competidores humanos en el juego conocido de Jeopardy. En 2016, un algoritmo de inteligencia artificial (AlphaGo) de la compañía Google vención a un jugador profesional del juego de mesa Go, considerado como mucho más complejo, inclusive, que el ajedrez.

En todas partes
Todos los días nos enfrentamos con aplicaciones que utilizan algoritmos de aprendizaje automático cuando utilizamos nuestros teléfonos o una computadora.

Facebook, por ejemplo, en 2014 desarrolló DeepFace, un algoritmo capaz de reconocer rostros con el mismo detalle con que lo haría un humano. En 2015, Snapchat introdujo filtros faciales para el rastreo de movimientos faciales en humanos para añadir efectos animados o máscaras digitales que se ajustan cuando se mueven los rostros.

Además de reconocimiento de imágenes, los algoritmos de aprendizaje automático también se utilizan en diferentes industrias para reconocimiento de voz, detección de plagio en textos y videos, diagnosis médico, robots de chat (chatbots) en centros de llamada, vehículos autónomos, filtros para Spam en correo electrónico, detección de fraudes en instituciones bancarias, asistentes inteligentes personales (Alexa de Amazon, Google Home, Cortana de Microsoft, etc.), y miles de aplicaciones más.

Robot Sofía
La inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina aplicado a los robots, quizá sea el tema más controversial relacionado con la ética.

Recientemente se dio a conocer el caso de Sofía, un robot con forma femenina desarrollado por la empresa Hanson Robotics, capaz de entablar una conversación con un ser humano.

En octubre de 2017, recibió la ciudadanía Saudí Árabe, convirtiéndose en el primer robot en recibir una ciudadanía de un país.

Ética y privacidad
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha tenido una evolución increíble en las últimas décadas, pero quizá uno de los obstáculos más importantes es el concerniente a la ética y a la invasión a la privacidad.

Según un reporte de Gartner, para el 2020 estarán conectados más de 21 mil millones de dispositivos del Internet de las cosas (Internet of Things, IoT), los cuales nos pudiesen estar monitoreando, aprendiendo nuestros comportamientos e intereses, para después utilizarlo con el aprendizaje de las máquinas.

Robot Sophia
https://youtu.be/dMrX08PxUNY

*El autor es profesor-investigador de la carrera de licenciado en ciencias computacionales, Facultad de Ciencias, UABC. Ensenada, Baja California.

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