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Inteligencia Artificial el podcast.

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Listen to Inteligencia Artificial on Spotify. El podcast donde hablamos del presente y el futuro de la inteligencia artificial. Analizamos casos donde ya se están usando estas tecnologías y vemos cómo podemos aplicarlo en nuestros trabajos, proyectos o empresas.

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1. Aprendizaje automático (Machine Learning, ML).
2. Aprendizaje profundo (Deep Learning).
3. Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP).
4. Visión por computadora.
5. Robótica y control autónomo.
y otros...

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TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL | #1 Aprende más sobre Inteligencia Artificial

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En 1956 nace el término inteligencia artificial gracias al informático John McCarthy y a la ayuda de Marvin Minsky y Claude Shannon. Este concepto designado en la conferencia de Dartmouth definía la palabra como la ciencia e ingeniería de "hacer máquinas inteligentes.".

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La privacidad y seguridad, desplazamiento laboral, dependencia y falta de transparencia, falta de responsabilidad y ética, etc...

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El conocimiento es poder. Tu aportación cuenta.

1. Desempleo

Ante el creciente temor de que la automatización y la IA cambien la forma de trabajar y conduzcan al crecimiento del desempleo, se plantean preguntas sobre qué trabajos serán sustituidos por máquinas en el futuro. Algunos expertos señalan que los posibles cambios en el trabajo son inminentes: en 2030 calculan que entre 75 y 375 millones de trabajadores (entre el 3 y el 14% de la población activa mundial) tendrán que cambiar de trabajo y aprender nuevas profesiones. Este dato revela una gran diferencia en las predicciones, desde las más optimistas hasta las más pesimistas, y refleja que muchos expertos de los sectores tecnológicos y empresariales no comparten una visión común sobre el futuro de nuestro mercado laboral. En resumen: es muy difícil determinar cuántos puestos de trabajo se perderán realmente.

La transición a un mundo más automatizado será un reto importante para muchos países, ya que garantizar que la fuerza de trabajo cuente con las competencias y el apoyo necesario para la transición a los nuevos empleos no es tarea fácil. Sobre todo porque el impacto de la automatización es más acusado en los empleos poco cualificados, como las funciones administrativas, la construcción o los servicios logísticos. Así pues, la implantación de la robótica y la IA contribuye a la reducción de los puestos de trabajo disponibles para los sectores menos formados y tiene un efecto negativo sobre los empleos menos remunerados. Esto podría conducir a un aumento de la polarización de los ingresos y del desempleo masivo. La inseguridad económica -como bien sabemos por el pasado- puede constituir una enorme amenaza para nuestras democracias, provocando la pérdida de confianza en las instituciones políticas, pero también el malestar con el sistema en general. Por consiguiente, la forma en que la IA cambia la manera de trabajar podría allanar el camino para que los votantes simpaticen con partidos populistas, y favorecer las condiciones para que adopten una postura despectiva hacia las democracias liberales representativas.

2. Falta de transparencia

La inteligencia artificial puede ser defectuosa en muchos aspectos, por lo que la transparencia es extremadamente importante. Los datos que utiliza para alimentarse pueden estar plagados de errores o mal filtrados. También es posible que los científicos e ingenieros que entrenaron el modelo hayan seleccionado involuntariamente conjuntos de datos sesgados. Por ello, debido a las muchas cosas que pueden salir mal, el verdadero problema es la falta de visibilidad: no saber por qué no está funcionando adecuadamente, o peor aún: a veces, ni siquiera se sabe que está funcionando mal. En el desarrollo de una aplicación típica, hay una garantía de calidad, así como procesos y herramientas de prueba que pueden detectar rápidamente cualquier error.

Pero la IA no es únicamente una cuestión de códigos, los modelos subyacentes no pueden analizarse sin más para localizar los fallos: algunos algoritmos de aprendizaje automático son inexplicables o se mantienen en secreto (ya que esto redunda en los intereses comerciales de sus productores), o ambas cosas. Esto implica una comprensión limitada de los sesgos o fallos que puede generar la IA. En Estados Unidos, los tribunales empezaron a utilizar algoritmos para determinar el "riesgo" de que un acusado cometa otro delito, y así fundamentar las decisiones sobre la fianza, la sentencia y la libertad condicional. El problema es tal que no existe una buena supervisión y transparencia en cuanto al funcionamiento de estas herramientas.

Sin las debidas salvaguardias y sin leyes federales que establezcan normas o exijan una inspección, estas herramientas amenazan con erosionar el Estado de derecho y mermar los derechos individuales. En el caso del acusado Eric Loomis, por ejemplo, el juez de primera instancia le impuso una larga condena debido a la puntuación de "alto riesgo" que recibió tras responder a una serie de preguntas que luego se introdujeron en Compas, una herramienta de evaluación de riesgos. Compas es una herramienta de evaluación de riesgos tipo "caja negra": el juez, o cualquiera en realidad, ciertamente no sabía cómo Compas llegó a la decisión de que Loomis es de "alto riesgo" para la sociedad. Por lo que sabemos, Compas puede basar sus decisiones en factores que consideramos injustos, puede ser racista, edadista o machista sin que lo sepamos.

3. Algoritmos sesgados y discriminatorios

Lo que nos lleva a nuestro siguiente tema: el "sesgo", que no es únicamente un problema social o cultural, también se encuentra en el ámbito técnico. Los defectos de diseño o los datos defectuosos y desequilibrados que se introducen en los algoritmos pueden producir un software y unos dispositivos técnicos sesgados. De esta forma, la IA acaba reproduciendo los mismos estereotipos de raza, género y edad que existen en la sociedad, profundizando así las desigualdades sociales y económicas. Probablemente hayas leído alguna noticia sobre la contratación experimental de Amazon hace unos años. Empleaba una herramienta que utilizaba inteligencia artificial para encontrar candidatos clasificándolos de una a cinco estrellas, de forma parecida al modo de calificar los productos en Amazon. Era discriminatoria para las mujeres, pues los modelos informáticos de Amazon estaban entrenados para analizar a los candidatos mediante la observación de patrones en los CVs enviados a la empresa durante un período de 10 años, y, al estar basado en los empleados actuales, que eran sobre todo hombres, el algoritmo fijó su criterio del candidato perfecto como masculino, penalizando directamente cualquier solicitud que contuviera la palabra "mujer".

Además de la bases de datos sesgadas, los equipos de desarrolladores informáticos homogéneos, que no representan la diversidad social, también suponen un problema, pues incorporan sus puntos ciegos culturales y sus prejuicios inconscientes al ADN de la tecnología. Por tanto, las empresas que carecen de diversidad corren el riesgo de desarrollar productos que excluyan a sus clientes. Hace cuatro años, un estudio reveló que algunos programas de reconocimiento facial c lasifican incorrectamente a menos del 1% de los hombres de piel clara, pero a más de un tercio de las mujeres de piel oscura. Los productores afirmaron que el programa era eficiente, el problema era que el conjunto de datos que utilizaron para evaluar el rendimiento estaba compuesto por más de un 77 por ciento de hombres y más de un 83 por ciento de blancos.

4. La creación de perfiles

La IA puede utilizarse para construir perfiles de personas alarmantemente precisos. Los algoritmos se desarrollan para detectar patrones, por lo que al someter a prueba sus capacidades de recopilación de datos personales en un concurso, quedó claro que eran capaces de predecir la ubicación futura probable de un usuario observando su historial de ubicaciones pasadas. La predicción era aún más precisa cuando se empleaban también los datos de localización de amigos y contactos sociales. A veces, se quita importancia a esta particularidad de la inteligencia artificial. Puede que pienses que no te importa quién conoce tus movimientos, al fin y al cabo no tienes nada que ocultar. En primer lugar, lo más probable es que eso no sea del todo cierto. Incluso si no haces nada malo o ilegal, puede que no quieras que tu información personal sea pública. Al fin y al cabo, no te mudarías a una casa con paredes transparentes. Entonces, ¿realmente no te importa compartir el historial de ubicaciones de tu dispositivo? ¿Y el historial de ubicaciones de tu hija adolescente? ¿Realmente te sentirías cómodo si alguien publicara tus datos de localización, incluidas las predicciones? Seguramente no. La información es poder, y la información que cedemos es poder sobre nosotros.

El conocimiento es poder. Infórmate.

5. Desinformación

El aumento de la desinformación es una de las consecuencias negativas de la inteligencia artificial que ya estamos constatando. En 2020, el grupo activista Extinction Rebellion creó un deepfake para producir un discurso ficticio de la primera ministra belga Sophie Wilmès. Utilizaron un video real de un discurso de Wilmès y emplearon IA para manipular sus palabras. El resultado: desinformación. En el falso vídeo Wilmès aparece hablando del COVID-19, afirmando que la pandemia está directamente relacionada con la " explotación y destrucción por parte de los humanos de nuestro entorno natural". Por desgracia, este no ha sido un caso aislado. En el futuro, los deepfakes se utilizarán cada vez más para campañas de desinformación dirigidas, amenazando así nuestros procesos democráticos y provocando la polarización de la sociedad. A estos problemas de desinformación se suman los bots, que pueden generar textos falsos, como artículos de noticias alterados para promover la difusión de opiniones o tuits falsos. La herramienta lingüística de IA, GPT-3, compuso recientemente tuits que decían " No pueden hablar de los aumentos de temperatura porque ya no están ocurriendo", con el objetivo de crear escepticismo sobre el cambio climático. En los últimos años, durante los cuales Trump ha calificado constantemente a los medios de comunicación de falsos, este tipo de tecnologías podría significar, como dice The Atlantic, el " colapso de la realidad". Con los deepfakes y los bots difundiendo desinformación, la línea que separa la realidad de la ficción se difumina, desestabilizando la confianza en nuestras instituciones políticas.

6. Impacto medioambiental

Aunque la IA puede tener un impacto medioambiental positivo, por ejemplo, facilitando que las redes inteligentes se adapten a la demanda eléctrica o que las ciudades sean inteligentes y emitan bajas emisiones de carbono, una de las desventajas es que también puede causar un daño ambiental importante debido a su uso intensivo de energía. Un estudio de 2019 reveló que un tipo particular de IA (aprendizaje profundo en el procesamiento del lenguaje natural) tiene una enorme huella de carbono debido al combustible que requiere el hardware. Los expertos afirman que el entrenamiento de un solo modelo de IA produce 300.000 kg de emisiones de CO2, lo que equivale a 125 vuelos de ida y vuelta de Nueva York a Pekín o a 5 veces las emisiones durante la vida útil de un coche medio (estadounidense). Y el entrenamiento de los modelos, por supuesto, no es la única fuente de emisiones. El impacto de las emisiones de carbono de la infraestructura que rodea el despliegue de la IA por parte de las grandes empresas tecnológicas también es significativo: hay que construir los centros de datos y los materiales necesarios deben ser extraídos y transportados.

7. Dominio de las grandes empresas tecnológicas

La IA está dominada por las grandes empresas tecnológicas (Big Tech). Desde 2007, Google ha comprado al menos 30 empresas de IA que trabajan en todo, desde el reconocimiento de imágenes hasta voces de ordenador que suenan más humanas, estableciendo un enorme monopolio de la tecnología de IA. Pero no es el único: en 2016, Google, Apple, Facebook, Microsoft y Amazon, junto con las grandes empresas chinas, invirtieron hasta 30.000 millones de dólares de un total mundial estimado de 39.000 millones en investigación, desarrollo y adquisiciones relacionadas con la inteligencia artificial. El hecho de que adquieran nuevas empresas de IA en todo el mundo es peligroso, pues desempeñarán un papel excesivo a la hora de determinar la dirección que tomará la tecnología de la IA. Con el control de las búsquedas, las redes sociales, el comercio minorista en línea y las tiendas de aplicaciones, estas empresas tienen casi un monopolio sobre los datos de los usuarios y se están convirtiendo en los principales proveedores de IA para todos los demás en la industria. Esta concentración de poder es peligrosa, ya que se corre el riesgo de que las grandes empresas tecnológicas se impongan a los gobiernos elegidos democráticamente.

Para saber más:

10 efectos de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana

¿Son los algoritmos de toma de decisiones siempre fiables, justos y correctos o NO?

Artificial Intelligence vs Human Rights?

Créditos de los imágenes: Alena Darmel, Anastasia Shuraeva, Darina Belonogova, Keira Burton, Ron Lach, Tim Douglas, Vazhnik /Pexels.com

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7 desventajas de la inteligencia artificial que todo el mundo debería conocer

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A medida que la inteligencia artificial desempeña un papel cada vez más importante en la vida cotidiana, su posible efecto sobre la sociedad y nuestro día a día es un tema que todos debemos conocer y del que debemos hablar.

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1. La IA es igual a robots humanoides.
2. La IA reemplazará a los humanos en todos los trabajos.
3. La IA es infalible y siempre toma decisiones correctas.
4. La IA es solo una amenaza para la humanidad.

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Aunque la IA es una tecnología poderosa que genera mucho valor y un gran diferenciador comercial, no es magia. Comprender las limitaciones de la IA lo ayudará a elegir proyectos de IA realistas y alcanzables.

A continuación, se presentan algunos mitos comunes sobre la IA y las trampas que se deben evitar al evaluarla como una herramienta potencial.
Mito sobre la IA: La IA reemplazará a los humanos en el lugar de trabajo. Realidad:
Es más probable que la IA reemplace tareas dentro de un trabajo, no todo el trabajo en sí. Casi todos los sistemas de IA actuales realizan tareas específicas en lugar de trabajos completos. El propósito de la IA y la automatización es hacer que las tareas de bajo valor sean más rápidas y fáciles, liberando así a las personas para que se concentren en el trabajo de alto valor que requiere creatividad humana y pensamiento crítico.

Históricamente, la automatización ha creado más puestos de trabajo de los que reemplaza. La IA reemplazará principalmente tareas, no trabajos. Es más apropiado pensar en términos de equipos humano-máquina donde cada uno realiza las tareas para las que es más adecuado. Muchas previsiones auguran que se crearán nuevos puestos de trabajo, es decir, se necesitan y se seguirán necesitando personas para determinadas tareas y trabajos.
Mito sobre la IA: La IA puede pensar como un humano y aprender por sí misma. Realidad:
La IA utiliza modelos matemáticos y potencia informática finita para procesar la información. Aunque algunas técnicas de IA pueden usar "redes neuronales", estos algoritmos solo se parecen remotamente a la biología humana. Sus resultados todavía se basan completamente en datos y reglas preparadas por humanos.
Mito sobre la IA: La IA siempre es más objetiva que los humanos. Realidad:
Las aplicaciones de IA son un producto de datos y algoritmos combinados en modelos. Los datos son recopilados, preparados y gestionados por humanos. Las máquinas y los humanos tienen diferentes fortalezas y limitaciones. Los humanos son buenos en las tareas generales y en el pensamiento general. Las máquinas son buenas para hacer tareas específicas con precisión. Las combinaciones de humano más máquina casi siempre son superiores en rendimiento a un humano solo o una máquina sola.
Mito sobre la IA: Simplemente puede comprar soluciones de IA que funcionarán en todos los ámbitos. Realidad:
La identificación de casos de uso de IA y los datos necesarios para ellos puede ser específica y localizada. Además, la naturaleza de los algoritmos y el entrenamiento de modelos puede requerir diversos grados de personalización a medida que los datos se agregan, limpian, asimilan y se generan los resultados. Las barreras para considerar más allá de la tecnología incluyen la cultura organizacional, el apetito por el riesgo, el proceso de adquisición y la disposición de las compañías a experimentar. Las decisiones de comprar o construir requieren una evaluación cuidadosa.
Mito sobre la IA: La Inteligencia Artificial General (AGI) está a la vuelta de la esquina. Realidad:
La Inteligencia Artificial General se refiere a la IA que logra una inteligencia general a nivel humano. Para la mayoría de los sistemas, existe una compensación entre rendimiento y generalidad. Se puede entrenar un algoritmo para realizar una tarea específica realmente bien, pero no todas las tareas posibles. Ya sea que AGI tarde décadas o siglos en lograrse, es más complejo de lo que la mayoría imagina. Cuantas más tareas queremos que realice una sola máquina, más débil se vuelve su rendimiento general.
Mito sobre la IA: Se requiere un gran equipo de científicos de datos para implementar un proyecto de IA. Realidad:
El desarrollo de soluciones de IA puede requerir solo un par de personas unas pocas semanas, o podría llevar años con un equipo grande. Todo depende de la naturaleza del objetivo, los datos, la infraestructura técnica requerida y la integración en el entorno existente. Dependiendo de la madurez de las aplicaciones de IA relacionadas con el problema específico de interés para su objetivo empresarial, el nivel de participación de la ciencia de datos puede variar significativamente. Ejemplos de cómo esto puede depender según la necesidad de la empresa son:

Algunas aplicaciones como, nuestro BOT LHIA, o nuestro modelo de score crediticios, se pueden implementar con la ayuda de partners como TWS²

Algunas aplicaciones de IA como las antes mencionadas requieren la capacitación de un algoritmo existente utilizando datos específicos de la empresa, lo que requiere un pequeño equipo de ciencia de datos y un tiempo de implementación acotado.

Algunas aplicaciones de IA aún se encuentran en la etapa de investigación y desarrollo. Se necesita un equipo de ciencia de datos relativamente grande para explorar las características de los datos e identificar el método de IA adecuado para resolver el problema.

Referencias https://www.ibm.com/cloud/blog/ai-model-lifecycle-management-build-phase https://blog.cellenza.com/en/cloud/run/ai-project-run-managing-the-life-cycle-ml-model/ https://coe.gsa.gov/coe/ai-guide-for-government/understanding-managing-ai-lifecycle/

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Mitos sobre la Inteligencia Artificial (IA)

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Aunque la IA es una tecnología poderosa que genera mucho valor y un gran diferenciador comercial, no es magia. Comprender las limitaciones de la IA lo ayudará a elegir proyectos de IA realistas y alcanzables.

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La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudio que se centra en la creación de sistemas y programas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. La IA busca desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender, razonar, reconocer patrones, tomar decisiones y resolver problemas de manera similar a como lo haría un ser humano.

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Inteligencia artificial - BBC News Mundo