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Por medio de esta presentación conoceremos como hoy en día, la Inteligencia Artificial es un tema muy popular y se habla mucho sobre cómo esta tecnología revolucionará diferentes ámbitos como el transporte, la salud y las finanzas; y también sobre los riesgos que esta puede traer a la humanidad .

Pero, ¿Qué es realmente la IA? En esta presentación te daré una visión básica de la IA y su historia,  para que puedas entender y explicar la IA a cualquiera de manera sencilla. Este es un tema importante que debemos entender para avanzar en un mundo cada vez más tecnológico.

También se muestran algunos enlaces a noticia acerca de la inteligencia artificial

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Historia acerca de la inteligencia artificial

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Historia acerca de la inteligencia artificial

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La idea de "una máquina que piensa" se remonta a la antigua Grecia. Pero, desde la aparición de la computación electrónica, ha habido acontecimientos importantes e hitos en la evolución de la inteligencia artificial:

·         1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. En el artículo, Turing, famoso por haber descifrado el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial, propone responder a la pregunta "¿pueden pensar las máquinas?". e introduce la Prueba de Turing para determinar si una computadora puede demostrar la misma inteligencia (o los resultados de la misma inteligencia) que un humano. El valor de la prueba de Turing ha sido objeto de debate desde entonces.

·         1956: John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial" en la primera conferencia de IA en el Dartmouth College. (Posteriormente, McCarthy inventaría el lenguaje Lisp). Ese mismo año, Allen Newell, JC Shaw y Herbert Simon crearon Logic Theorist, el primer programa de software de inteligencia artificial que funcionó.

·         1967: Frank Rosenblatt crea el Mark 1 Perceptron, la primera computadora basada en una red neuronal que "aprendió" mediante prueba y error. Apenas un año después, Marvin Minsky y Seymour Papert publican un libro titulado Perceptrons, que se convierte en el trabajo de referencia en redes neuronales y, al menos por un tiempo, en un argumento contra futuros proyectos de investigación de redes neuronales.

·         1980: Las redes neuronales que utilizan un algoritmo de retro propagación para entrenarse a sí mismas se utilizan ampliamente en aplicaciones de IA.

·         1997: El sistema Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, en una partida de ajedrez (y revancha).

·         2011: IBM Watson vence a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy!

·         2015: La supercomputadora Minwa de Baidu usa un tipo especial de red neuronal profunda, llamada red neuronal convolucional, para identificar y categorizar imágenes con una mayor precisión que el promedio humano.

·         2016: El programa AlphaGo de DeepMind, impulsado por una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go, en un partido de cinco juegos. La victoria es significativa dado el gran número de movimientos posibles a medida que el juego progresa (¡más de 14,5 billones después de solamente cuatro movimientos!). Más tarde, Google compró DeepMind por USD 400 millones

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La inteligencia artificial aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.

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La Inteligencia Artificial (IA), al igual que la humana, es un concepto complejo de definir. Aún no existe una definición formal y universalmente aceptada.

La Comisión Europea la define como sistemas de software (y posiblemente también de hardware) diseñados por humanos que, ante un objetivo complejo, actúan en la dimensión física o digital:

1. Percibiendo su entorno, a través de la adquisición e interpretación de datos estructurados o no estructurados.

2. Razonando sobre el conocimiento, procesando la información derivada de estos datos y decidiendo las mejores acciones para lograr el objetivo dado.

3. Los sistemas de IA pueden usar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico. También pueden adaptar su comportamiento al analizar cómo el medio ambiente se ve afectado por sus acciones previas.

Dicho de otro modo:

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.

Estos sistemas pueden percibir su entorno, razonar sobre el conocimiento, procesar la información derivada de los datos y tomar decisiones para lograr un objetivo dado

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Hoy en día existen numerosas aplicaciones prácticas de sistemas de IA.

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Algunos de los ejemplos más comunes son:

Reconocimiento del habla: También denominado reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, es una funcionalidad que utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar el habla humana y trasladarla a un formato escrito.

Muchos dispositivos móviles incorporan el reconocimiento del habla en sus sistemas para realizar búsquedas por voz, por ejemplo, Siri, o proporcionar más accesibilidad en torno a los mensajes de texto.

Servicio al cliente: Los agentes virtuales en línea están reemplazando a los agentes humanos en la experiencia del cliente. Responden a preguntas frecuentes de diferentes temas (como el envío) o proporcionan asesoramiento personalizado, realizan venta cruzada de productos o sugieren tallas para los usuarios, cambiado la forma de interactuar con los clientes en los sitios web y las plataformas de redes sociales.

Visión artificial: Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y que actúen con base en ellas.

Esta capacidad de proporcionar recomendaciones lo distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Impulsada por redes neuronales convolucionales, la visión artificial se puede aplicar en el etiquetado de fotos en redes sociales, las imágenes radiológicas en la salud y los vehículos autónomos en la industria automotriz.

Motores de recomendaciones: Utilizando datos del comportamiento pasado de los consumidores, los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos para desarrollar estrategias de venta cruzada más eficaces.

Esto se usa para que los minoristas en línea puedan hacer recomendaciones adicionales relevantes a los clientes durante el proceso de compra.

Comercio bursátil automatizado: Diseñado para optimizar las carteras de acciones, las plataformas bursátiles de alta frecuencia impulsadas por IA hacen miles o incluso millones de operaciones por día sin intervención humana.

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Las 3 etapas de la IA, en cuál estamos y por qué muchos piensan que la tercera puede ser fatal

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Otra forma posible de diferenciar a las inteligencias artificiales, según su potencia, es la siguiente:

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Otra forma posible de diferenciar a las inteligencias artificiales, según su potencia, es la siguiente:

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IA Débil: también conocida como IA estrecha. Son sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas, como el reconocimiento de voz, la identificación de imágenes o la traducción de idiomas. No tienen capacidad de aprendizaje o adaptación por sí mismos, y requieren ser programados para realizar una tarea determinada. Su alcance es limitado y no pueden realizar tareas fuera de su campo de especialización.

IA Fuerte: está diseñada para tener una amplia gama de habilidades cognitivas y capacidad de aprendizaje autónomo. Estos sistemas pueden realizar múltiples tareas y aprenden de forma autónoma a medida que interactúan con el entorno. La IA fuerte tiene que tener la capacidad de razonar, planificar y tomar decisiones complejas en un amplio espectro de situaciones.

IA Superinteligente: es un tipo de IA que superaría la inteligencia humana en todos los aspectos. Este nivel de IA sería capaz de comprender el mundo de una manera que está más allá de la capacidad humana, y sería capaz de resolver problemas complejos a una velocidad y eficiencia que los seres humanos no pueden alcanzar. Es una forma teórica de IA que aún no ha sido desarrollada en la práctica.

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Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático

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Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático

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Dado que el deep learning y el machine learning tienden a ser utilizados indistintamente, vale la pena señalar sus diferencias. Como se mencionó anteriormente, ambos son subcampos de la inteligencia artificial, y el deep learning es en realidad un subcampo del machine learning.

En realidad, el aprendizaje profundo se compone de redes neuronales. "Profundo" en el deep learning se refiere a una red neuronal compuesta por más de tres capas (que incluirían las entradas y la salida), que se puede considerar un algoritmo de deep learning.

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La diferencia entre el deep learning y el machine learning es cómo aprende cada algoritmo.

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La diferencia entre el deep learning y el machine learning es cómo aprende cada algoritmo.

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El deep learning automatiza gran parte de la fase de extracción de características del proceso, lo que elimina parte de la intervención humana manual necesario y permite el uso de conjuntos de datos más grandes. El deep learning se podría considerar como "machine learning escalable", tal como Lex Fridman señaló en la misma conferencia del MIT mencionada anteriormente.

El machine learning tradicional, o "non-deep", depende más de la intervención humana para aprender. Los expertos humanos determinan la jerarquía de características para comprender las diferencias entre las entradas de datos, lo que por lo general requiere más datos estructurados para aprender.

El "deep" machine learning puede utilizar los conjuntos de datos etiquetados, también conocidos como aprendizaje supervisado, para informar a su algoritmo, pero no requiere necesariamente un conjunto de datos etiquetados. Puede ingerir datos no estructurados en su forma original (como por ejemplo texto o imágenes) y puede determinar automáticamente la jerarquía de características que distinguen diferentes categorías de datos.

A diferencia del machine learning, no requiere intervención humana para procesar datos, lo que permite escalarlo de maneras más interesantes.

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¿Debemos preocuparnos por la inteligencia artificial?,

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Retos y peligros de la inteligencia artificial

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Retos y peligros de la inteligencia artificial

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Aunque la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con el mundo, también presenta una serie de retos y preocupaciones:

Los algoritmos de la IA pueden ser sesgados si se basan en datos incompletos o no representativos.

Existe la preocupación de que la IA pueda ser utilizada para fines malintencionados, como la guerra cibernética o la manipulación de la opinión pública.

Tiene el potencial de reemplazar a los trabajadores humanos en muchos campos, lo que podría tener un impacto negativo en la economía.

La IA plantea una serie de preocupaciones éticas, como la privacidad, la seguridad y la responsabilidad.

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Fuente de la imagen, Science Photo Library

Author, Pallab Ghosh

Role, Corresponsal de Ciencia, BBC

DeepMind, la empresa de inteligencia artificial (IA) de Google, está utilizando una nueva herramienta para identificar cambios en el ADN humano que pueden causar enfermedades.

Los investigadores creen haber identificado el 89% de todas las mutaciones clave.

Se espera que este desarrollo acelere el diagnóstico y ayude en la búsqueda de mejores tratamientos.

El profesor Ewan Birney, subdirector general del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, un destacado científico independiente, le dijo a la BBC que el trabajo es "un gran paso adelante".

"Ayudará a los investigadores clínicos a priorizar la búsqueda de áreas (en el ADN) que pueden causar enfermedades", indicó.

La técnica funciona verificando el orden de los componentes en las cadenas de ADN humano.

Fuente de la imagen, Google DeepMind

Pie de foto,
Los investigadores de DeepMind entrenaron su sistema de inteligencia artificial para identificar genes que pueden causar enfermedades.

Orden incorrecto

Todos los organismos vivos están construidos a partir de ADN.

El ADN está formado en base a cuatro bloques de compuestos químicos llamados adenina (A), citosina (C), guanina (G) y timina (T).

En los humanos, cuando un embrión se está desarrollando, se lee el orden de estas letras para producir proteínas, que son los componentes básicos de las células y tejidos que forman varias partes del cuerpo.

Pero si las letras están en el orden incorrecto, tal vez debido a un trastorno hereditario, las células y los tejidos del cuerpo no se forman correctamente, y esto puede provocar enfermedades.

El año pasado, la IA de Google DeepMind resolvió la estructura de casi todas las proteínas del organismo humano.

Una nueva herramienta llamada AlphaMissense, puede determinar si las letras del ADN producirán una estructura correcta. De lo contrario, figurarán como potencialmente causantes de enfermedades.

Grandes cambios

Actualmente, los científico que investigan enfermedades genéticas tienen un conocimiento bastante limitado sobre qué áreas del ADN humano pueden provocar enfermedades.

Han clasificado el 0,1% de los cambios de letras -o mutaciones- ya sea como benignos o causantes de enfermedades.

Pushmeet Kohli, de Google DeepMind, dice que el nuevo modelo elevó ese porcentaje hasta el 89%.

Actualmente, los investigadores tienen que buscar las regiones que son potencialmente causantes de enfermedades en los miles de millones de bloques de componentes químicos que forman el ADN. Según Kohli, esto ahora ha cambiado.

"Los investigadores ahora pueden centrar sus esfuerzos en nuevas áreas que no conocían y que hemos identificado como potencialmente causantes de enfermedades", afirmó.

La nueva herramienta, descrita en un artículo de la revista Science, fue probada por Genomics England, que trabaja con el Servicio Nacional de Salud (NHS) de Reino Unido.

Según la doctora Ellen Thomas, subdirectora médica de Genomics England, "la nueva herramienta realmente aporta una nueva perspectiva a los datos ".

"Ayudará a los científicos clínicos a entender los datos genéticos para que sean útiles para los pacientes y sus equipos clínicos", afirmó.

Por su parte, el profesor Ewan Birney cree que la IA podría convertirse en una parte enorme de la biología molecular y de las ciencias biológicas.

"No sé dónde terminará esto, pero está cambiando casi todo lo que hacemos en este momento", señala el científico.

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Inteligencia artificial: cómo DeepMind, la IA de Google, está acelerando la identificación de genes que causan enfermedades - BBC News Mundo

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Una nueva herramienta de DeepMind de Google está usando la inteligencia artificial para identificar las regiones del ADN humano que pueden causar enfermedades.

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Aunque hay muchas incógnitas sobre cómo evolucionará la tecnología, la inteligencia artificial no sólo redefinirá el panorama tecnológico, sino que es un disruptor único en una generación que cambiará nuestra forma de trabajar y remodelará la mayoría de los sectores.

La tecnología puede integrarse en todo tipo de procesos empresariales, aplicaciones y productos para impulsar tanto la automatización como la innovación.

Interactuar con modelos de IA a nivel personal y empresarial es una manera empezar a desmitificar la tecnología y abrirse a posibilidades transformadoras.

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Bibliografía

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? (s/f). Ibm.com. Recuperado el 28 de octubre de 2023, de https://www.ibm.com/mx-es/topics/artificial-intelligence

Qué es la Inteligencia Artificial. (s/f). Gob.es. Recuperado el 28 de octubre de 2023, de https://planderecuperacion.gob.es/noticias/que-es-inteligencia-artificial-ia-prtr

https://www.youtube.com/watch?v=TETejHAJOGc

https://www.youtube.com/watch?v=MgWtYXcUg9Y