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La inteligencia artificial (IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.

En 2019 la Comisión Mundial de Ética del Conocimiento Científico y la Tecnología (COMEST) de la UNESCO definió la inteligencia artificial como un campo que implica máquinas capaces de imitar determinadas funcionalidades de la inteligencia humana, incluidas características como la percepción, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la interacción lingüística e incluso la producción de trabajos creativos.

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Orígenes e historia de la inteligencia artificial

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Orígenes e historia de la inteligencia artificial

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El término "inteligencia artificial" (artificial intelillence) fue acuñado por John McCarthy en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, un evento histórico que reunió a algunos de los mejores científicos de la época para discutir la posibilidad de crear una máquina que pudiera pensar como un ser humano. Sin embargo, los conceptos e ideas que estaban detrás de la inteligencia artificial se remontan a mucho antes.

Ya en la década de 1940, los matemáticos Norbert Wiener y John Von Neumann, estaban trabajando en la teoría de los sistemas y la computación que sentaron las bases para la I.A. que posteriormente McCarthy definiría como "la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes".

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Otra influencia y fuente de inspiración para esta tecnología se encuentra en la ciencia ficción.

Los robots y las máquinas inteligentes aparecieron por primera vez en la literatura y el cine en la década de 1920, y estos conceptos se han convertido en elementos básicos de la cultura popular.

Algunas tecnologías con inteligencia existen desde hace más de 50 años, pero los avances en la potencia informática, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y los nuevos algoritmos han permitido que se den grandes avances en este campo en los últimos años.

La naturaleza ha sido una de las principales fuentes de inspiración para el desarrollo de algoritmos de IA. Se han realizado múltiples trabajos con respecto a la analogía entre el mundo biológico y el mundo artificial, donde el objetivo ha sido simular los procesos de colaboración y sus interacciones con el medioambiente de manera artificial, dando origen a los algoritmos bio-inspirados, los cuales representan una rama de IA que se conoce como inteligencia colectiva. Esta analogía se ha estudiado de manera exitosa en las aves, abejas, hormigas y luciérnagas, en donde el comportamiento que estas especies muestran y la interacción con el medio que las rodea ha ayudado a resolver problemas de optimización en la vida real.

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Modelos animales, base para crear algoritmos computacionales

En ámbitos clínicos, el aprendizaje de las máquinas puede significar la diferencia entre la vida y la muerte: Acosta Mesa

Los patrones de conducta de hormigas, abejas, insectos y otros muchos animales son el mejor modelo de inspiración para crear algoritmos en inteligencia artificial, aseguró Héctor Gabriel Acosta Mesa, investigador de la Universidad Veracruzana (UV) y especialista en el diseño de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial en ambientes médicos.

Aunque "la intención final sería emular la inteligencia humana", el científico reconoció que esa aspiración tiene tantas aristas que sus colegas han aceptado objetivos más modestos, en principio, la observación de comportamientos de especies "menos inteligentes" que pueden ser fuentes de inspiración.

Los especialistas en el campo académico les llaman "algoritmos bioinspirados", es decir, modelos, diseños, programaciones y técnicas que se basan en patrones biológicos que le ayudan a la máquina a entender y emular la inteligencia de especies como las hormigas, capaces de hacer, encontrar y mantener caminos, organizarse, optimizar o reorientar actividades colectivas en función del análisis del contexto.

El profesor universitario aseguró que estas técnicas aplicadas en el aprendizaje computacional han fortalecido la investigación en este campo de conocimiento, incluso desarrollar estudios valiosos en tesis de posgrado, como mostraron estudiantes de maestría y doctorado en el Primer Seminario de Aprendizaje Computacional, organizado por el Centro de Investigación de Inteligencia Artificial.

Explicó que el aprendizaje computacional se define como un conjunto de técnicas que buscan que las computadoras mejoren su desempeño sobre la marcha, esto es, a partir de obtener información de sus "experiencias", una especie de "aprendizaje" que le permite después predecir o explicar un fenómeno con modelos que se pueden representar gráficamente.

Ese aprendizaje es el que realizan diariamente buscadores web y redes sociales para encontrar relaciones y hacer operaciones predictivas, pero sus aplicaciones van más allá: "En ambientes médicos podrían detectar síntomas o condiciones que se repiten cuando se desarrolla cáncer cervicouterino, por ejemplo, a partir del análisis de imágenes, lesiones o datos genéticos del paciente, y así crear modelos para detectar factores de riesgo con más precisión".

Para el profesor Acosta Mesa el "reconocimiento de patrones o análisis estadístico de patrones", es una especie de aprendizaje de máquina que deriva de la extracción de patrones entre variables que tal vez no sean evidentes, pero ahí están. "Nuestro trabajo consiste en crear y mejorar las técnicas para que los sistemas computacionales puedan encontrarlos".

Como ejemplo, habló de las técnicas de aprendizaje enfocadas a entender cómo crear esos modelos -las redes bayesianas entre ellas-, muchas veces basados en la naturaleza para lograr que las máquinas sean capaces de optimizar y encontrar no sólo una buena solución, sino la mejor, con más precisión y en menor tiempo.

"Esta aspiración es indispensable cuando hablamos de temas clínicos, por ejemplo, donde el aprendizaje de las máquinas puede significar la diferencia entre la vida y la muerte", aseguró el integrante del cuerpo académico Investigación y Aplicaciones en Inteligencia Artificial de la UV.

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Naturaleza, la mejor inspiración para crear inteligencia artificial

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Modelos animales, base para crear algoritmos computacionales En ámbitos clínicos, el aprendizaje de las máquinas puede significar la diferencia entre la vida y la muerte: Acosta Mesa Los patrones de conducta de hormigas, abejas, insectos y otros muchos animales son el mejor modelo de inspiración para crear algoritmos en inteligencia artificial, aseguró Héctor Gabriel Acosta Mesa, investigador de la Universidad Veracruzana (UV) y especialista en el diseño de modelos y aplicaciones de inteligencia artificial en ambientes médicos.

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Las tecnologías de la IA se clasifican por su capacidad para imitar las características humanas.

Ver el video para conocer en qué etapa nos encontramos y por qué la tercera puede ser fatal.

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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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1. Inteligencia artificial estrecha (ANI)

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1. Inteligencia artificial estrecha (ANI)

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1. Inteligencia artificial estrecha (ANI)

La categoría más básica de IA es más conocida por sus siglas en inglés: ANI, por Artificial Narrow Intelligence.

Se llama así porque se enfoca estrechamente en una sola tarea, realizando un trabajo repetitivo dentro de un rango predefinido por sus creadores.

Los sistemas de ANI generalmente se entrenan utilizando un gran conjunto de datos (por ejemplo de internet) y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en ese entrenamiento.

Una ANI puede igualar o superar a la inteligencia y eficiencia humana pero solo en esa área específica en la que opera.

Un ejemplo son los programas de ajedrez que usan IA. Son capaces de vencer al campeón mundial de esa disciplina, pero no pueden realizar otras tareas.

Es por eso que también se la conoce como "IA débil".

Los smartphones están llenos de apps que usan esta tecnología, desde los mapas con GPS que te permiten ubicarte en cualquier lugar del mundo o saber el clima, hasta los programas de música y videos que conocen tus gustos y te hacen recomendaciones.

También los asistentes virtuales como Siri y Alexa son formas de ANI. Al igual que el buscador de Google y el robot que limpia tu casa.

El mundo empresarial también utiliza mucho esta tecnología. Se usa en las computadoras internas de los autos, en la manufactura de miles de productos, en el mundo financiero e incluso en hospitales, para realizar diagnósticos.

Incluso sistemas más sofisticados como los autos sin conductor (o vehículos autónomos) y el popular ChatGPT son formas de ANI, ya que no pueden operar fuera del rango predefinido por sus programadores, por lo que no pueden tomar decisiones por su cuenta.

Tampoco tienen autoconciencia, otro rasgo de la inteligencia humana.

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2. Inteligencia artificial general (AGI)

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2. Inteligencia artificial general (AGI)

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Esta categoría -Artificial General Intelligence- se alcanza cuando una máquina adquiere capacidades cognitivas a nivel humano.

Es decir, cuando puede realizar cualquier tarea intelectual que realiza una persona.

También se la conoce como "IA fuerte".

Es tal la creencia de que estamos al borde de alcanzar este nivel de desarrollo, que en marzo pasado más de 1.000 expertos en tecnología pidieron a las empresas de IA que dejen de entrenar, por al menos seis meses, a aquellos programas que sean más poderosos que GPT-4, la versión más reciente de ChatGPT.

"Los sistemas de IA con inteligencia que compite con la humana pueden plantear profundos riesgos para la sociedad y la humanidad", advirtieron en una carta abierta, entre otros, el cofundador de Apple, Steve Wozniak, y el dueño de Tesla, SpaceX, Neuralink y Twitter, Elon Musk (quien fue uno de los cofundadores de Open AI antes de renunciar de la junta por desacuerdos con la conducción de la compañía).

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El filósofo de la Universidad de Oxford y experto en IA Nick Bostrom define a la súper inteligencia como "un intelecto que es mucho más inteligente que los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos, incluida la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales".

La teoría es que cuando una máquina logre tener una inteligencia a la par con la humana, su capacidad de multiplicar esa inteligencia de forma exponencial a través de su propio aprendizaje autónomo hará que en poco tiempo nos supere ampliamente, alcanzando la ASI.

Si bien existe mucho debate sobre si una máquina realmente puede adquirir el tipo de inteligencia amplia que tiene un ser humano -en especial en lo que hace a la inteligencia emocional-, es una de las cosas que más preocupa a quienes creen que estamos cerca de lograr la AGI.

Recientemente, el llamado "padrino de la inteligencia artificial" Geoffrey Hinton, pionero en la investigación de redes neuronales y aprendizaje profundo que permiten a las máquinas aprender de la experiencia, igual que los humanos, alertó en una entrevista con la BBC que podríamos estar cerca de ese hito.

"En este momento (las máquinas) no son más inteligentes que nosotros, por lo que puedo ver. Pero creo que pronto podrían serlo", dijo el hombre de 75 años, quien acaba de retirarse de Google.

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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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Aplicaciones de la inteligencia artificial

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La inteligencia artificial se está aplicando en un amplio número de campos: diagnóstico médico, comercio de acciones, control robótico, leyes, percepción remota, descubrimientos científicos y juguetes.

Finanzas

La inteligencia artificial (IA) en finanzas ayuda a obtener estadísticas para el análisis de datos, la medición del rendimiento, las predicciones y la previsión, los cálculos en tiempo real, el servicio de atención al cliente, la recuperación inteligente de datos y mucho más. Es un conjunto de tecnologías que permite que las organizaciones de servicios financieros comprendan mejor mercados y clientes, analicen y aprendan de los recorridos digitales y, al mismo tiempo, interactúen de forma similar a la inteligencia humana y las interacciones a gran escala.

En agosto del 2001, robots vencen a los humanos en una competición simulada de comercio financiero.

Las instituciones financieras han usado sistemas de redes neuronales artificiales para detectar pagos o reclamos fuera de lo normal, marcándose para ser investigados por humanos.

¿Cómo se usa la IA en finanzas?

La IA en finanzas puede ayudar en cinco áreas generales: personalizar servicios y productos, crear oportunidades, administrar riesgos y fraudes, habilitar la transparencia y el cumplimiento, y automatizar operaciones y reducir costos.

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El transporte de mercancías es una parte esencial de la cadena de suministro en cualquier empresa.

En este sentido el sector de la logística y el transporte de mercancías se ha vuelto cada vez más competitivo y complejo, por lo que la implementación de tecnologías innovadoras es necesaria para mantenerse a la vanguardia.

Optimización de rutas y planificación de envíos con IA

La implementación de sistemas de IA ayudar a optimizar la planificación de envíos y la selección de rutas, al tiempo que mejora la eficiencia y la precisión en la gestión de la carga.

Los algoritmos de IA pueden analizar datos como el tráfico, las condiciones meteorológicas y la demanda del mercado para determinar la ruta más eficiente y rentable para enviar la carga.

Además, la IA también puede analizar los datos históricos de la empresa para prever el tiempo de entrega y prevenir posibles retrasos.

Seguimiento y monitoreo de envíos con IA

La tecnología de sensores y el análisis de datos de IA pueden proporcionar información detallada sobre la ubicación de los vehículos, la temperatura y la humedad de la carga, así como el estado de los vehículos.

Así mismo, la IA también puede prever los posibles problemas de la ruta y proponer soluciones alternativas para garantizar la entrega puntual y segura de los productos.

Gestión de flotas con IA

La IA puede ayudar a las empresas a monitorear el rendimiento de la flota en tiempo real, lo que permite a los gerentes tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento y la renovación de vehículos.

Además, la IA también puede optimizar el consumo de combustible, lo que puede reducir los costos de operación y la huella de carbono de la empresa.

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Inteligencia Artificial se introduce en la rama logística de empresas

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Cómo la IA puede resolver desafíos reales en los servicios financieros

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Cómo la IA puede resolver desafíos reales en los servicios financieros

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La IA ayudará a impulsar el crecimiento de los servicios financieros. Muchas organizaciones se han digitalizado y han aprendido nuevas formas de vender, agregar eficiencia y enfocarse en sus datos. En el futuro, deberán personalizar la interacción con los clientes a gran escala en función de sus relaciones. La IA desempeña un papel clave en la generación de respuestas personalizadas para los clientes, la recomendación de productos y servicios más seguros y responsables, y ganar confianza a través de la ampliación de los servicios de conserjería que están disponibles cuando los clientes más los necesitan.

Reconocimiento de voz

Convierte voz a texto para mejorar tu servicio con estadísticas de las interacciones con los clientes, como las llamadas de ventas en el centro de contacto. y mejorar la experiencia de atención al cliente.

Análisis de opiniones

Identifica la opinión en un texto determinado con una opinión emocional predominante mediante la IA de lenguaje natural, como la investigación sobre inversiones, las opiniones sobre los datos de chat y mucho más.

Detección de anomalías

Detecta anomalías, como transacciones fraudulentas, delitos financieros, falsificación de identidad en operaciones bursátiles y amenazas cibernéticas.

Recomendaciones

Ofrece un servicio altamente personalizado recomendaciones para productos y servicios financieros, como el asesoramiento sobre inversiones o las ofertas bancarias, según el recorrido del cliente, las interacciones con sus pares, las preferencias de riesgo y los objetivos financieros.

Traducción

Haz que tu contenido, como las noticias financieras, y las apps sean multilingües con traducción automática rápida y dinámica a gran escala para mejorar las interacciones con los clientes y llegar a más públicos dondequiera que estén.

Procesamiento de documentos

Extrae datos estructurados y no estructurados de documentos y analiza, busca y almacena estos datos para procesos amplios de documentos, como servicios de préstamo y descubrimiento de oportunidades de inversión.

Reconocimiento de imágenes

Generar estadísticas a partir de imágenes y videos para acelerar el procesamiento de los reclamos de seguros mediante evaluación de daños a la propiedad, como bienes raíces o vehículos, o agiliza la integración de clientes mediante la verificación de documentos de identidad que cumple con CAC.

Conversaciones

Deleita a tus clientes con experiencias similares a las humanas en el centro de contacto con tecnología de IA, como un conserje bancario o un centro de atención al cliente, a fin de reducir los costos y liberar el tiempo de los agentes humanos. Transforma las finanzas personales y brinda a los clientes más formas de administrar su dinero llevando experiencias inteligentes e intuitivas a t

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Una clínica médica puede usar inteligencia artificial para organizar las asignaciones de las camas, crear una rotación del personal y ofrecer información médica y otras tareas importantes.

Las redes neuronales artificiales se usan como sistemas de apoyo para decisiones clínicas en el diagnóstico médico, tales como la tecnología de procesamiento de conceptos en el software de registros médicos electrónicos, donde el programa puede reconocer casos similares que el médico haya encontrado anteriormente y recomendar diagnósticos.

Otras tareas en medicina que pueden llegar a realizarse con ayuda de la IA son:

Interpretación de radiologías asistidas por computadoras. Estos sistemas ayudan a escanear imágenes digitales, por ejemplo provenientes de tomografía computada, para señalar zonas visibles, tales como posibles enfermedades. Una aplicación típica es la detección de un tumor.

Análisis del ruido cardíaco

En la cirugía, la robótica también ha avanzado bastante, a tal grado que pueden realizarse cirugías menos invasivas y más precisas asistidas por robots. Uno de los robots quirúrgicos más conocidos es el Da Vinci.

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Nueva tecnología robótica en la Clínica: Da Vinci

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Los Robots se han vuelto comunes en muchas industrias. A menudo se le asignan puestos de trabajo que se consideran peligrosos para los humanos. Los robots han demostrado su eficacia en los trabajos que son muy repetitivos, que puede conducir a errores o accidentes debido a una falta de concentración y otros trabajos que los seres humanos puedan encontrar degradantes. Japón es el líder en el uso y la producción de robots en el mundo. En 1999 1,7 millones de robots estaban en uso en todo el mundo.

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La inteligencia artificial es implementada en asistentes automatizados en línea que se pueden ver como avatares en las páginas web. Se puede hacer uso de ellos por las empresas para reducir sus costos de operación y capacitación.

Una tecnología principal para tales sistemas es el procesamiento de lenguaje natural.

Técnicas similares pueden ser usadas en máquinas contestadoras de centros de llamadas, tales como software de reconocimiento del habla para que las computadoras manejan el Servicio de atención al cliente, minería de texto y procesamiento de lenguaje natural para permitir un mejor trato a los clientes, entrenamiento de agentes por minería automática de las mejores prácticas de las interacciones pasadas, automatización de soporte y muchas otras tecnologías para mejorar la productividad de los agentes y la satisfacción del cliente.

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Inteligencia Artificial para Servicio al Cliente

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En los 1990s ocurrieron los primeros intentos de producción en masa de tipos de IA de uso doméstico para la educación y el ocio. Esto prosperó grandemente con la Revolución Digital, y ayudó a presentarles a las personas, especialmente niños, varios tipos de IA, específicamente en la forma de Tamagotchis y Giga Pets, iPod Touch, el Internet (ejemplo: interfaces de motores de búsqueda), y el primer robot ampliamente vendido, Furby. Apenas un año después, un tipo mejorado de robot doméstico fue vendido, Aibo, un perro robótico con características inteligentes y autonomía.

La IA ha sido aplicada a los videojuegos, por ejemplo bots de videojuegos, que son diseñados para hacer de oponentes donde los humanos no están disponibles o no son deseados; o el AI Director de Left 4 Dead, que decide dónde aparecen los enemigos y cómo son creados los mapas para ser más o menos difíciles en varios puntos del juego.

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Day 1 with My EMO Pet! 🤖🌟 | Embarking on an AI Adventure

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La evolución de la música siempre ha sido afectada por las tecnologías. Con la IA, los científicos intentan hacer que la computadora emule las acciones de un músico. Composición, interpretación, teoría musical y procesamiento de sonido son algunas de las principales áreas en las cuales los investigadores se están enfocando.

En los últimos años, la IA se ha utilizado en el mundo de la industria musical para automatizar el proceso de desarrollo, masterización, categorización de audio y también para crear experiencias personalizadas para los oyentes en apps de música en streaming.

Tenemos la posibilidad de que una canción creada por IA resulte ser un plagio de otra canción. En este caso, y si se probase que efectivamente existe tal plagio, es evidente que alguien tendría que hacerse responsable de pagar la indemnización al autor damnificado, pero tratándose de una obra que nadie ha creado, sino que ha sido una IA, ¿a quién se pide responsabilidad?

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Preguntar a Chat GPT o crear una ilustración con DALL.E se han convertido en tareas cotidianas en nuestro tiempo, sin darnos cuenta hemos visto como la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología futurista a ser una herramienta que utilizamos en el día a día. Las IA creativas son una de las ramas de esta tecnología que mayor crecimiento y desarrollo está teniendo hasta el punto de que da vértigo ver lo que son capaces de hacer y el impacto que está suponiendo actualmente la inteligencia artificial en la música ya es una realidad.

En 2018 un cuadro creado por una IA creativa fue vendido en una subasta por casi medio millón de dólares, recientemente hemos visto como David Guetta utilizaba una simulación de la voz de Eminem creada por IA durante una de sus sesiones o un inesperado featuring entre The Weeknd y Drake , estos ejemplos son solo algunos que muestran el impacto que está teniendo la IA en las industrias creativas y en la industria musical.

Pese a que la IA se usa cada vez más en la música, aún no tenemos marcos legales que regulen esta tecnología, lo que viene dando lugar a conflictos y debates jurídicos constantemente. Desde Sympathy for the Lawyer tratamos de arrojar luz a este tema para entender cuál es el contexto actual y hacia dónde nos dirigimos en esta guía sobre las implicaciones legales de la inteligencia artificial en la industria de la música.

¿Las obras creadas por inteligencia artificial están protegidas por derechos de autor?

La primera cuestión que se plantea es si una obra creada por IA está protegida por derechos de autor. La Ley de Propiedad Intelectual establece que, para que una obra sea protegible, esta debe ser original y estar creada por una persona física. Esto nos lleva a hacernos dos preguntas a la hora de analizar si una obra está protegida por derechos de autor: ¿es la obra original? y ¿ha sido creada por una persona física? Pasemos a analizarlas.

¿Una canción creada por IA es una obra original?

La concepción subjetiva de la originalidad entiende que una obra es original si es un reflejo de la personalidad de su autor, bastando con esto para que la obra pueda ser protegida. Esta concepción se desprende de la doctrina del Tribunal de Justicia de la Unión Europea y de nuestro Tribunal Supremo, que en reiteradas sentencias han configurado la originalidad como fruto de la creación intelectual propia de su autor.

La concepción objetiva de originalidad ha venido cobrando fuerza en los últimos años, tanto en la doctrina científica como en la legal, y es precisamente esta concepción la que podría abrir una puerta a que las obras generadas por IA puedan ser protegidas por la Propiedad Intelectual. En este sentido, la originalidad se entiende como novedad, como la creación de algo que no existía previamente, por lo que permite reconocer y diferenciar la obra, requisito que sí cumplirían muchas de estas obras.

Actualmente, la vertiente subjetiva es predominante en la mayoría de países del mundo, en especial en los países de tradición jurídica continental como España y nuestros vecinos de la UE, lo que supone un obstáculo a la protección de las obras creadas por IA. No obstante, las empresas que desarrollan IA creativas suelen incluir en sus condiciones de uso y términos legales que los derechos de las obras creadas por su IA les pertenecen, por aquello de más vale prevenir que curar.

¿De quién es la autoría de una canción generada por IA?

En el seno de la Unión Europea, en concreto en el Parlamento, ya se comenzó hace unos años a discutir la cuestión de crear una personalidad jurídica para los sistemas autónomos de IA. Esto se plasmó en la Resolución del Parlamento Europeo, de 16 de febrero de 2017, con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre normas de Derecho civil sobre robótica , donde en su Recomendación 59.f) el Parlamento pide a la Comisión la creación de una personalidad jurídica específica para los robots ( e-personality ) a largo plazo. En el Congreso de los Estados Unidos se abordó también esta posibilidad y, en el debate, muchos expertos en tecnología de IA y profesionales del derecho deliberaron acerca de la necesidad de crear una personalidad específica para los robots.

El motivo por el que muchos países están planteándose crear esta es por la creciente preocupación acerca de e-personality quién es responsable de los daños producidos por estos sistemas autónomos de IA. El caso paradigmático es el de los coches autónomos de Tesla, que ya han provocado múltiples accidentes con heridos e incluso muertos, pero existen otras muchas casuísticas en las que determinar el responsable cuando está implicado un sistema de IA no es tarea sencilla, como veremos más adelante.

La creación de una personalidad electrónica para las IA no es ninguna utopía (o más bien distopía). Como hemos visto, ya se ha planteado en instituciones tales como el Parlamento Europeo y el Congreso de los EEUU, y el desarrollo de estas tecnologías crece exponencialmente año tras año, por lo que debemos ir preparándonos para un futuro en el que las IA tengan una suerte de personalidad jurídica.

Todo apunta a que, en primera instancia, esta personalidad electrónica tan solo tendría contenido obligacional, en particular, la r esponsabilidad de resarcir los daños provocados a terceros. Pero probablemente se acabaría dotando también de derechos, en especial derechos patrimoniales que permitan a las IA tener un "patrimonio" con el que hacer frente a esa responsabilidad por daños. Eso podría abrir la puerta a introducir reformas legislativas que permitiesen que las IA pudieran ser titulares de derechos de autor, en especial en su vertiente patrimonial.

Reino Unido y China reconocen protección a obras creadas por inteligencia artificial

Los países de la tradición jurídica de la Common Law, estos son Reino Unido y sus antiguas colonias, tienen en sus regulaciones de copyright una figura llamada Esta figura jurídica establece que Computer Generated Works (CGW). los derechos de una obra creada por ordenador son de la persona que ha hecho los arreglos necesarios para su creación. Como vemos la norma es algo vaga, pero al menos sirve como un punto de inicio para determinar quién es el titular de una obra creada por un ordenador o actualmente una IA.

Es precisamente esta figura la que ha permitido que en países como Reino Unido y China ya tengamos sentencias en las que se ha reconocido la protección por derechos de autor de obras creadas por ordenador e incluso por software de IA.

Amparándose en la misma doctrina de los CGW, la Shenzhen Nanshan District People's Court resolvió también un caso de plagio entre Tencent Computer y Shangai Yingxun. La demanda vino porque Shangai Yingxun había estado copiando y publicando en su web noticias financieras publicadas en primera instancia por Tencent. De nuevo, lo interesante del caso es que las noticias financieras las escribía IA Dreamwrite, un sistema de IA propiedad de Tencent, que es capaz de analizar el mercado de acciones y escribir noticias relevantes para inversores de manera autónoma. La Corte china sentenció que la obra literaria creada por IA Dreamwrite estaba protegida bajo la legislación China y que el titular de sus derechos era Tencent, obligando a Shangai a indemnizar por plagio.

¿Y qué pasa si una IA plagia a un artista? ¿Quién es responsable?

Otro punto candente está en la responsabilidad por daños producidos por la IA, ¿quién es responsable de los daños que produzca una IA? Más aún cuando ya existen sistemas que son autónomos. Esto, en el ámbito de la industria musical, tiene una doble vertiente:

Por un lado, tenemos la posibilidad de que una canción creada por IA resulte ser un plagio de otra canción . En este caso, y si se probase que efectivamente existe tal plagio, es evidente que alguien tendría que hacerse responsable de pagar la indemnización al autor damnificado, pero tratándose de una obra que nadie ha creado, sino que ha sido una IA, ¿a quién se pide responsabilidad?

En un primer momento, lo más lógico sería demandar a la persona que ha utilizado la IA y ha publicado la canción, pero también podríamos entender que son responsables la empresa que ha desarrollado el sistema de IA, los programadores o los licenciatarios de ese software que lo comercializan a los usuarios. Incluso las plataformas digitales podrían ser consideradas responsables por servir de bases de datos a estos sistemas IA, en este sentido, es importante traer a colación la carta abierta que Universal dirigía Spotify y Apple Music hace unos días, pidiendo que restrinjan el acceso a su repertorio a las empresas desarrolladoras de IA que lo estén utilizando para entrenar a sus IA, amenazando incluso con acciones judiciales.

Por otro lado, tenemos las emulaciones casi perfectas de la voz de artistas famosos . Esto está dando lugar a que algunas personas utilicen esta tecnología para hacer canciones en las que parece que es el propio artista el que las está interpretando. Los casos de The Weeknd y Drake, el 'nuevo álbum' de Oasis o de David Guetta con Eminem son algunos ejemplos de una tendencia que parece imparable. En estos casos, si bien no estaríamos hablando de vulneración de derechos de propiedad intelectual, sí que existiría vulneración de derechos de imagen, ya que la voz, y más si es tan reconocible como la de un artista famoso, está protegida dentro del derecho de imagen. De nuevo tendríamos la misma problemática que antes para determinar quién o quiénes son responsables de tal vulneración.

Conclusiones y opinión del autor

La realidad está adelantándose a la legislación de manera vertiginosa, mientras que la IA está presente en todas partes, incluida la industria musical, los legisladores parecen temerosos de abordar el tema y comenzar a legislar sobre él.

En la industria musical, y en general en todas las industrias creativas, esta falta de legislación está provocando incertidumbre e inseguridad jurídica en todos los operadores del mercado. Vulneraciones de derechos masivas y pérdidas de empleo son algunos de los miedos que revolotean alrededor de la irrupción de la IA en la música. Pero no todo es tan terrible, también hay gente que está abrazando esta tecnología y que ve su potencialidad como un instrumento que puede traer grandes beneficios al sector.

"Así como un instrumento musical es una extensión de la habilidad humana, la inteligencia artificial se ha convertido en una ampliación del potencial creativo de la música" (ChatGPT)

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El impacto de la Inteligencia Artificial en la música

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Analizamos las implicaciones legales de la llegada de la Inteligencia Artificial (IA) a la música y el impacto que supone para la industria.

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Peligros y amenazas de la Inteligencia Artificial 

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Peligros y amenazas de la Inteligencia Artificial 

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"Los sistemas de IA con inteligencia que compite con la humana pueden plantear profundos riesgos para la sociedad y la humanidad", advirtieron en una carta abierta, entre otros, el cofundador de Apple, Steve Wozniak, y el dueño de Tesla, SpaceX, Neuralink y Twitter, Elon Musk (quien fue uno de los cofundadores de Open AI antes de renunciar de la junta por desacuerdos con la conducción de la compañía).

La carta en la que más de 1.000 expertos piden frenar la inteligencia artificial por ser una "amenaza para la humanidad"

En la carta, publicada por la organización sin fines de lucro Future of Life Institute, los expertos dijeron que si las empresas no acceden rápidamente a frenar sus proyectos "los gobiernos deberían intervenir e instituir una moratoria" para que se puedan diseñar e implementar medidas de seguridad sólidas.

Aunque esto es algo que -por el momento- no ha ocurrido, el gobierno de Estados Unidos sí convocó a los dueños de las principales empresas de IA - Alphabet, Anthropic, Microsoft, y OpenAI- para acordar "nuevas acciones para promover la innovación responsable de IA".

Londres acoge la primera conferencia mundial sobre los riesgos de la inteligencia artificial. Mientras la tecnología avanza, se debaten sus beneficios y peligros, desde la creación de deepfakes hasta facilitar la fabricación de armas por parte de terrorristas. El presidente Biden endurece la legislación en EE.UU. y la UE planea regulaciones para el 2026.

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Líderes mundiales debaten riesgos de la inteligencia artificial

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Uso de Inteligencia Artificial En La Industria Cinematográfica

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Uso de Inteligencia Artificial En La Industria Cinematográfica

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La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado la forma en que se hacen las películas. Desde la escritura de guiones hasta la postproducción, el uso de la IA solo ha crecido en el último año. La IA se está utilizando para ayudar a los cineastas a crear cosas como mejores guiones, generar imágenes e incluso agregar efectos especiales a las películas. También se está empleando para optimizar las campañas de marketing y realizar un seguimiento de la participación de la audiencia con las películas. La IA está cambiando la forma en que los y que los cineasta generen contenido comercializan sus películas, permitiéndoles llegar a una audiencia más amplia que nunca.

El cine y la televisión son dos de las industrias con mayor número de opiniones encontradas. Por un lado, la IA podría ayudar a optimizar los efectos especiales de cualquier producción, y por otro, se cuestiona la posibilidad de que los estudios decidan abaratar costos y la IA termine por reemplazar a la mayoría de los empleos en la industria.

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Los gigantescos avances de la inteligencia artificial (IA) han dado mucho de qué hablar en los meses recientes con la presentación de herramientas como ChatGPT o Midjourney. Actualmente, se discute el uso ético de esta tecnología en proyectos que involucran la creatividad y el arte, actividades que hasta ahora, pensábamos que eran inherentemente humanas .

El cine y la televisión son dos de las industrias con mayor número de opiniones encontradas. Por un lado, la IA podría ayudar a optimizar los efectos especiales de cualquier producción, y por otro, se cuestiona la posibilidad de que los estudios decidan abaratar costos y la IA termine por reemplazar a la mayoría de los empleos en la industria.

La discusión puede ir más allá: el uso del Deepfake para recrear el aspecto de cualquier actor (vivo o muerto) y poder utilizar estas versiones virtuales prescindiendo del visto bueno de las estrellas en cuestión; lo que hace aún más importante la discusión sobre el uso ético de esta tecnología.

A continuación, repasaremos algunas de las utilidades que tiene la IA en el cine y la televisión, así como las opiniones de directores, actores y personalidades relacionadas a la industria. Pero antes, veamos la manera en la que la IA ha participado en grandes producciones hasta ahora

Los antecedentes de la IA en Hollywood

Al igual que ChatGPT tiene sus antecesores en los asistentes de voz y otro tipo de herramientas, el cine y la televisión han utilizado la IA para hacer cosas que antes significarían un arduo trabajo técnico o simplemente resultarían imposibles de ejecutar.

Quizás, uno de los usos más notorios ha sido el rejuvenecimiento y el retoque a actores, como sucedió en " Indiana Jones y el Dial del Destino" . Incluso hay empresas dedicadas a ello como la canadiense MARZ, que ha estado involucrada en grandes producciones de Marvel como " Spiderman: Sin camino a casa" o " Ant-Man y la Avispa: Quantumania" .

También se ha logrado recrear diálogos de personalidades fallecidas, como es el caso de Anthony Bourdain en la cinta de Morgan Neville, Anthony Bourdain: un chef por el mundo . La habilidad de la IA para reproducir voces está preocupando a los actores de doblaje y con justa razón, pues desde 2018 Flawless lanzó al mercado TrueSync, un producto que busca proporcionar doblaje generado por IA.

Aunque todavía se debate sobre la posibilidad de escribir guiones con IA , en realidad ya se han realizado algunos esfuerzos desde antes de lo que te imaginas, como lo demuestra una escena de Ladybird que fue escrita en colaboración de una IA. Incluso se habla de la creación de personajes artificiales, algo que realizan empresas como Tally Labs y Digital Domain.

Usos de la IA en la industria

Ahora que tenemos en cuenta algunas de las aplicaciones que se le han dado a la IA en las grandes producciones que probablemente has visto ¿qué nos depara en el futuro no tan lejano? Vamos a echar un vistazo a las diferentes áreas en las que se puede usar la IA.

Guión y preproducción

La habilidad de la IA para recabar datos puede ser sumamente útil a la hora de escribir para personajes, ya que la inteligencia artificial podría arrojar información para profundizar en el retrato de estos y así hacerlos más creíbles y complejos.

También se utiliza para revisar los guiones en búsqueda de agujeros en la trama y áreas de mejora, incluso para crear estadísticas sobre la posibilidad del éxito de una historia y modificarla en caso de ser necesario.

Hay herramientas como Dramatron, desarrollada por DeepMind de Google que a partir de títulos, diálogos, descripciones de personajes y escenas, puede desarrollar guiones aproximados para distintos formatos como cine, televisión y teatro.

Posterior a ello, también se aplica la inteligencia artificial para estimar quiénes podrían ser los mejores actores para participar en estas historias y tener un mayor éxito de cara al público, así como calcular qué intérpretes podrían representar un mayor riesgo.

Efectos especiales

Así como el CGI ha cambiado la manera en la que se hacen efectos especiales en el cine, la IA podría ser el siguiente paso en este departamento e incluso mejorar algunos puntos de dolor que han provocado grandes críticas respecto a la calidad del CGI en algunas películas.

Por ejemplo, series como The Mandalorian emplean videowalls LED (también conocidas como "volúmenes") en la creación de fondos, cuyo contenido se genera principalmente con Unreal Engine de Epic Games, un sistema de entorno de videojuegos. Recientemente se dió a conocer Cuebric, el primer sistema de IA generativa, se aplica en producir y editar imágenes para estos volúmenes.

La IA también podría agilizar y/o automatizar algunos procesos en el departamento de efectos especiales, como el modelado 3D, la gradación de color y el procesamiento de imágenes, entre otros. Esta tecnología incluso podría escanear escenas enteras.

Quizás una de las aplicaciones más conocidas es el rejuvenecimiento de actores, así como la posibilidad de "resucitar" con modelos virtuales aquellos artistas fallecidos.

Música y sonido

La IA generativa no solo tiene aplicación en la creación de imágenes, también se puede crear música libre de las limitaciones a las que está sujeta la música de archivo. Más aún, con la precisión de la AI, estas piezas pueden sincronizarse con cortes o momentos concretos del guión.

Si bien aún existe mucha polémica respecto al uso de IA para la composición de piezas musicales, Sony Computer Science Laboratories desarrolló una herramienta llamada Flow Machines que crea acordes y melodías a fin de que los compositores humanos puedan apoyarse y encontrar el sonido que necesitan.

Edición de video

La edición sin duda es una de las áreas donde la IA se ha asentado más rápidamente, pues representa un importante beneficio para agilizar el trabajo de los editores humanos. Si bien, actualmente se especula sobre la posibilidad de hacer videos empleando únicamente IA, no hay que desestimar las aplicaciones que tiene en la edición de video.

Por ejemplo, la IA se puede utilizar para rotoscopiar y enmascarar en cuestión de minutos, lo que tradicionalmente requeriría de horas. También ayuda en la correspondencia de colores, motion tracking y cambios en la relación de aspecto.

Incluso, algunas inteligencias artificiales como Flawless se aplican para reconocer la voz de los actores y el aspecto que debe tener su rostro al hablar para alterar sus gestos a fin de que coincidan a la perfección con la grabación de sus diálogos.

¿Qué opinan los profesionales?

Dentro de la industria existen personas sumamente entusiasmadas con la implementación de la IA en el cine y la televisión, incluso aseguran que es la siguiente revolución. Un ejemplo que ha desatado polémica es Joe Russo, co-director del gran éxito en taquilla Avengers: Endgame.

De acuerdo con Russo, la IA haría posible la democratización del cine, cada persona podría crear sus propias películas hechas a la medida de sus intereses y necesidades, tan simple como decir "Hey, quiero una película protagonizada por mi avatar fotorrealista y el avatar fotorrealista de Marilyn Monroe. Quiero que sea una comedia romántica, porque he tenido un día duro", ejemplo que dió en una entrevista para Collider.

Otras personas han mostrado un rotundo rechazo, como es el caso de Keanu Reeves, que en una entrevista para Wired declaró que pondría una cláusula en su contrato para prohibir que los estudios editen digitalmente sus actuaciones. En palabras del actor " lo frustrante es que pierdes la capacidad de actuar. Cuando actúas en una película, sabes que te van a editar, pero participas en ello. Si entras en el terreno del Deepfake, no tiene ninguno de tus puntos de vista. Eso da miedo...".

También hay que tener en cuenta que, si bien la actual huelga del Sindicato de Guionistas de América se debe a la distribución de las ganancias de las producciones de streaming, la posibilidad de que la IA abarate el trabajo de los guionistas ha hecho que el debate tome una nueva dimensión y se solicite un uso ético de estas herramientas que no termine por perjudicar a los profesionales que trabajan en el cine y la televisión.

Así pues, mientras algunos ven en la IA una oportunidad para optimizar procesos e incluso vender el cine de una manera diferente, otros están preocupados por las implicaciones que estas herramientas podrían tener tanto en el desarrollo profesional de los artistas y cineastas, como en el acceso a un salario y condiciones dignas para los empleados.

En resumen

Los avances de la inteligencia artificial han creado una amplia discusión respecto de sus posibles aplicaciones en diversas industrias, incluyendo aquellas creativas como el cine y la televisión. Si bien ya hemos visto algunas cintas donde la IA ya ha formado parte de los efectos especiales, el guión, la edición y otros aspectos, su desarrollo acelerado pone sobre la mesa más posibilidades con sus respectivas implicaciones éticas.

Aun cuando existen herramientas que agilizan el trabajo de los empleados de horas a minutos, también hay algunos usos que requieren de mayor discusión y regulación, como es el caso del Deepfake o de la composición de música generada por IA.

Estas herramientas permitirán que nuevos creadores puedan crear sus producciones a un menor precio; pero también requiere de que las leyes y los contratos avancen a un ritmo que se pueda equiparar con el desarrollo tecnológico.

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Inteligencia artificial: el nuevo protagonista del cine y la televisión del futuro

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Los gigantescos avances de la inteligencia artificial (IA) han dado mucho de qué hablar en los meses recientes con la presentación de herramientas...

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La inteligencia artificial en la educación

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La inteligencia artificial en la educación

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La Inteligencia Artificial (IA) proporciona el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos mayores de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje y acelerar el progreso para la consecución del ODS 4. Sin embargo, los rápidos desarrollos tecnológicos conllevan inevitablemente múltiples riesgos y desafíos, que hasta ahora han superado los debates políticos y los marcos regulatorios. La UNESCO se compromete a apoyar a los Estados Miembros para que saquen provecho del potencial de las tecnologías de la IA con miras a la consecución la Agenda de Educación 2030, al tiempo que vela por que su aplicación en contextos educativos responda a los principios básicos de inclusión y equidad.

El mandato de la UNESCO exige intrínsecamente un enfoque de la IA centrado en el ser humano. Su objetivo es incluir el papel desempeñado por la IA en la solución de las desigualdades actuales en materia de acceso al conocimiento, la investigación y la diversidad de las expresiones culturales, y garantizar que la IA no se amplíe la brecha tecnológica dentro de los países y entre ellos. La promesa de la “IA para todos” debe permitir que cada cual pueda sacar provecho de la revolución tecnológica en curso y acceder a sus frutos, fundamentalmente en términos de innovaciones y conocimientos.

Además, la UNESCO ha elaborado, en el marco del Consenso de Beijing, una publicación destinada a fomentar la preparación de los responsables de formular políticas educativas en materia de inteligencia artificial. Esta publicación, Inteligencia artificial: guía para las personas a cargo de formular políticas, será de interés para los profesionales de las comunidades educativas y de elaboración de políticas. Su objetivo es favorecer la comprensión compartida de las oportunidades y desafíos que la IA proporciona a la educación, así como sus implicaciones para las competencias básicas necesarias en la era de la IA.

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Cómo la inteligencia artificial ayudará a los profesores. Kai-Fu Lee, experto en IA

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Inteligencia artificial en la Agricultura 

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Inteligencia artificial en la Agricultura 

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La inteligencia artificial en la agricultura consta de drones aéreos y acuáticos, sensores eléctricos, visuales, olfativos y biológicos, con toda la información posible crea archivos de análisis de la zona, e imágenes satelitales según lo que se necesite saber. Combina la información de los sistemas de posición geográfica y de genética. En los grandes cultivos, estas máquinas son capaces de monitorear plagas que invaden las plantaciones, incluso se crearon maquinarias inteligentes llamadas ciber-insectos, que son drones que pueden controlar jaulas móviles eléctricas.

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La agricultura 4.0: tecnología sustentable para afrontar el futuro

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El presidente de Estados Unidos, Joe Biden, firma una orden ejecutiva sobre Inteligencia Artificial, en la Casa Blanca, el 30 de octubre de 2023.

La anticipación de Biden hacia una transformación tecnológica profunda en los próximos cinco años, más significativa que la experimentada en los últimos 50, revela una visión sobre la rapidez con la que la IA está avanzando. Su acción resalta la necesidad de un enfoque proactivo para guiar el desarrollo de la IA en una dirección que beneficie a la sociedad en su conjunto, estableciendo un precedente para otros gobiernos a seguir.

Además, la orden ejecutiva tiene un componente pragmático esencial. Al exigir a las empresas que notifiquen a la administración antes de poner a prueba cualquier sistema que pueda representar un riesgo grave para la seguridad nacional o la salud pública, se crea un mecanismo de supervisión y responsabilidad. Esta medida, aunque puede ser vista como una restricción por algunos

sectores, es crucial para prevenir y mitigar posibles daños.

UNA LLAMADA A LA TRANSPARENCIA

En un esfuerzo por mantener la integridad y la transparencia, la orden incluye medidas para combatir el fraude y el engaño mediante el etiquetado claro del contenido generado por la IA.

Esta medida podría desencadenar una tendencia hacia una mayor transparencia en el diseño y la operación de sistemas de IA, lo que a su vez podría ayudar a mitigar los riesgos asociados con el uso indebido de la tecnología. La transparencia no solo es esencial para la rendición de cuentas, sino que también puede facilitar una comprensión más profunda de cómo la IA impacta en la sociedad, permitiendo una adaptación y regulación más informadas.

Asimismo, la orden ejecutiva pone en el radar la vigilancia sobre las posibles amenazas de los sistemas de IA en infraestructuras críticas y en campos sensibles como el químico, biológico, radiológico, nuclear o de ciberseguridad. Estos son dominios donde un error o un acto malintencionado podría tener consecuencias catastróficas. La supervisión gubernamental en estos sectores es un paso crucial para asegurar que la IA se desarrolle y se aplique de manera que no comprometa la seguridad nacional o pública.

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ESTADOS UNIDOS | Joe Biden firmó un decreto para regular la inteligencia artificial

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Machine Learning (ML)

El Machine Learning se trata de un aprendizaje continuo a través de datos anteriores. ¿Qué quiere decir esto? Son softwares desarrollados, entrenados a diario de forma automática de tal modo que, conforme avanza el tiempo, son capaces de desempeñar ciertas tareas optimizando los procesos. Es la aplicación de inteligencia artificial más común, porque es la que está integrada en la mayoría de softwares conocidos.

Deep Learning

Es un sistema que se basa también en el aprendizaje, pero cuyo objetivo es maximizar las opciones y oportunidades que ofrece la inteligencia artificial. Tiene numerosas capas de algoritmos (más que en el ML) para conseguir que un ordenador aprenda por su propia cuenta y pueda realizar tareas lo más similar posible a cómo lo hace un ser humano.

Un ejemplo muy claro es la conducción automática, ya que el vehículo aprende el manejo de un coche y trata de imitarlo con un alto porcentaje de acierto.

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¿Cómo funciona ChatGPT y toda la inteligencia artificial? (Machine Learning)

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Neural Networks

Las Neural Networks -en español: Redes Neuronales- son las encargadas de imitar el sistema de procesamiento de información que tiene un cerebro humano. Esta definición se le acuña porque estas redes tratan de aprender de sus errores y mejorar de forma continuada. Todo ello se diseña en pos de obtener una mayor precisión en cualquier procesamiento.

Este tipo de IA está diseñada para intentar realizar un resúmen de ciertos documentos de tal modo que la redacción se asemeje lo máximo posible a la forma de redactar de un humano. Otras grandes aplicaciones son en medicina, en finanzas, en procesos de control y calidad o en la clasificación compleja de elementos.

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Redes neuronales artificiales: qué son y cuáles son sus usos

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Las redes neuronales artificiales están presentes en muchos sistemas con los que interactuamos a diario como Siri o Alexa. En UNIR abordamos en qué consisten.

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Natural Language Processing (NLP)

Entendemos por Natural Language Processing (en español Procesamiento de Lenguaje Natural) una tecnología de machine learning que permite a cualquier tipo de ordenador comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Es decir, busca siempre que el tono y la redacción sea lo más cercano a la forma humana.

Robótica: Esta disciplina se centra en el diseño y la construcción de robots capaces de realizar tareas complejas y a menudo repetitivas.

Chatbots

Un programa informático que utiliza un conjunto de reglas para conversar con los humanos a través de una interfaz en línea. Los chatbots se basan cada vez más en la IA y utilizan la Natural Language Processing para imitar la conversación humana.

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Las ramas de la inteligencia artificial comprende diversas especialidades como el aprendizaje automático (machine learning), donde las máquinas aprenden patrones a partir de datos. También está la visión por computadora (computer vision) que permite a las máquinas interpretar y procesar imágenes y videos. Otra rama importante es el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing) que posibilita a las máquinas entender y generar lenguaje humano. Estas son solo algunas de las áreas en las que puedes adentrarte al explorar tutoriales y guías sobre inteligencia artificial.

¿Cuáles son las ramas de la Inteligencia Artificial?

Las ramas de la Inteligencia Artificial en el contexto de Tutoriales y Guías son las siguientes:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning): se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los sistemas aprender y mejorar su rendimiento a través de la experiencia y los datos.

2. Visión por computadora: se enfoca en el análisis e interpretación de imágenes y videos, permitiendo a las máquinas reconocer objetos, personas, lugares, etc.

3. Procesamiento del lenguaje natural: se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano, incluyendo tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y la generación de texto.

4. Robótica: se relaciona con el diseño y desarrollo de robots inteligentes capaces de interactuar con el entorno de manera autónoma.

5. Tecnología del habla: tiene como objetivo mejorar la capacidad de las máquinas para reconocer y comprender la voz humana, permitiendo el desarrollo de asistentes virtuales y sistemas de control por voz.

6. Sistemas expertos: se refiere a la construcción de sistemas capaces de razonar y responder preguntas en un dominio específico, utilizando conocimientos expertos previamente adquiridos.

7. Minería de datos: se utiliza para descubrir patrones y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos, aplicando técnicas de análisis estadístico y machine learning.

Estas son solo algunas de las principales ramas de la Inteligencia Artificial en el contexto de Tutoriales y Guías. Cada una de ellas ofrece un amplio campo de estudio y aplicación, brindando herramientas y conocimientos para desarrollar soluciones inteligentes en diferentes áreas.

Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son las ramas principales de la inteligencia artificial y cómo se aplican en diferentes campos?

La inteligencia artificial (IA) se compone de distintas ramas que abarcan diferentes aspectos y aplicaciones. A continuación, te mencionaré las principales ramas de la IA y cómo se aplican en diversos campos:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning):

Es una rama clave de la IA que se basa en el entrenamiento de algoritmos para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia. El aprendizaje automático ha sido aplicado en áreas como reconocimiento de voz, detección de fraudes, recomendación de productos, diagnóstico médico y conducción autónoma.

2. Redes neuronales artificiales:

Se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y están diseñadas para procesar información de manera similar a las neuronas. Estas redes son utilizadas en reconocimiento de imágenes y de voz, traducción automática, procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos, entre otros.

3. Procesamiento de lenguaje natural (NLP):

Se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. El NLP se aplica en asistentes virtuales, chatbots, análisis de texto, traductores y generación de contenido automático.

4. Visión por computadora:

Utiliza algoritmos para analizar e interpretar imágenes o videos, permitiendo que las máquinas "vean" y comprendan visualmente su entorno. Esta rama se aplica en reconocimiento facial, detección de objetos, seguimiento de movimiento y diagnóstico médico por imágenes.

5. Robótica:

Combina la inteligencia artificial con la ingeniería de robots, permitiendo la creación de máquinas capaces de percibir, aprender y tomar decisiones. En la robótica, se utilizan algoritmos de IA para el control de movimientos, la toma de decisiones autónomas y la interacción con los seres humanos.

Además de estas ramas, existen otras como la planificación automatizada, la inferencia lógica, la optimización, entre muchas más, que también tienen aplicaciones en diversos campos de estudio.

La inteligencia artificial está presente en prácticamente todos los sectores, desde la medicina y la educación hasta la industria y el transporte. También su capacidad para procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en ellos ha revolucionado la forma en que abordamos problemas y desarrollamos soluciones en diferentes ámbitos.

¿Qué diferencia hay entre la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte?
La inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte son dos conceptos que se refieren al nivel de autonomía y capacidad de procesamiento de un sistema de inteligencia artificial.
La inteligencia artificial débil, también conocida como IA estrecha o IA especializada, se enfoca en desarrollar sistemas de IA que pueden desempeñar tareas específicas de manera eficiente. Estos sistemas están diseñados para realizar una tarea específica con un alto nivel de precisión y eficacia, pero no tienen la capacidad de adaptarse o aprender nuevas tareas por sí mismos. Algunos ejemplos de IA débil incluyen los asistentes virtuales como Siri y Alexa, sistemas de recomendación y algoritmos de detección de spam.

Por otro lado, la inteligencia artificial fuerte, también conocida como IA general o IA completa, busca desarrollar sistemas de IA con capacidad cognitiva comparable a la de los seres humanos. De modo que, estos sistemas están diseñados para razonar, aprender y comprender de manera similar a los humanos, y tienen la capacidad de adaptarse a diferentes tareas y entornos de manera autónoma. La IA fuerte aún es un campo de investigación en desarrollo y todavía no ha alcanzado el nivel de autonomía y generalización del pensamiento humano.

¿Cuáles son las ramas de estudio de la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte?

En cuanto a las ramas de estudio, tanto la inteligencia artificial débil como la inteligencia artificial fuerte se enmarcan dentro del campo más amplio de la inteligencia artificial. Así pues, algunas de las ramas de estudio relevantes incluyen:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning): se enfoca en desarrollar algoritmos y modelos computacionales que permitan a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.

2. Visión por computadora (Computer Vision): se centra en el desarrollo de sistemas de IA capaces de analizar, interpretar y comprender imágenes y videos visuales.

3. Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing): se ocupa de la interacción entre los humanos y las máquinas a través del lenguaje natural, incluyendo la comprensión y generación de texto, traducción automática, análisis de sentimientos, entre otros.

4. Robótica: combina la inteligencia artificial con la ingeniería robótica para desarrollar robots capaces de interactuar y adaptarse a su entorno de manera autónoma.

5. Lógica y razonamiento automático: se centra en la utilización de métodos lógicos y de razonamiento para desarrollar sistemas de IA capaces de tomar decisiones y resolver problemas complejos.

¿Cuáles son las técnicas más utilizadas en las ramas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural en la IA?

Algunas de las ténicas más comunes son:

1. Aprendizaje supervisado: Esta técnica consiste en entrenar un modelo con datos de entrada y las salidas esperadas correspondientes. A través de esta técnica, el modelo puede aprender a hacer predicciones o clasificaciones basadas en nuevos datos.

2. Aprendizaje no supervisado: En este caso, el modelo busca patrones y estructuras ocultas en los datos sin la necesidad de tener salidas esperadas. Se utiliza para explorar y encontrar información relevante en grandes conjuntos de datos.

3. Aprendizaje por refuerzo: Esta técnica se basa en un sistema de recompensas y castigos. El modelo aprende a tomar decisiones óptimas a través de la interacción con un entorno. Se utiliza mucho en juegos o simulaciones.

4. Redes neuronales artificiales: Son modelos inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estas redes se componen de capas de neuronas interconectadas, y cada neurona realiza una operación matemática para procesar la información. Son muy utilizadas en tareas de clasificación, reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural.

5. Algoritmos de clasificación: Estos algoritmos se utilizan para separar y categorizar datos en diferentes clases o categorías. Ejemplos de algoritmos de clasificación son el Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) y Support Vector Machines (SVM).

6. Algoritmos de agrupamiento: Los algoritmos de agrupamiento se utilizan para encontrar patrones o grupos similares en un conjunto de datos. Algunos ejemplos son el algoritmo K-means, el algoritmo DBSCAN y el algoritmo de agrupamiento jerárquico.

7. Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Esta técnica se utiliza para que las máquinas puedan comprender y procesar el lenguaje humano. Incluye tareas como el reconocimiento del habla, la traducción automática, la generación de texto y la extracción de información.

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¿QUÉ TRABAJOS SERÍAN REEMPLAZADOS POR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

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Secretarios legales y asistentes administrativos.

Ingenieros de blockchain

Correctores y marcadores de copia

Taquígrafos judiciales y subtituladores simultáneos

Analistas de noticias, reporteros y periodistas

Contadores

Encuestadores

Escritores y autores

Especialistas en relaciones públicas.

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Cuando hablamos de expertos de inteligencia artificial no referimos profesional que realiza mejoras operativas basadas en el aprendizaje automático. De la misma manera, es capaz de desarrollar nuevos procesos, objetos o servicios para solucionar problemas o llevar a cabo determinadas funciones de manera independiente.

A nivel mundial tenemos a:

Andrew Ng

Gerd Leonhard

Kai-Fu Lee.

Stuart Russell

Demis Hassabis

Fei-Fei Li

Geoffrey Hinton, conocido como el Padrino de la IA.

Yoshua Bengio.

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Pie de foto,
Geoffrey Hinton advirtió sobre el riesgo de que la IA caiga en manos de "malos actores".

Geoffrey Hinton es conocido como "el padrino de la inteligencia artificial".

Fue pionero en la investigación de redes neuronales y aprendizaje profundo, que allanó el camino para el desarrollo de sistemas actuales de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT.

En esta área tecnológica, las redes neuronales son sistemas similares al cerebro humano por la forma en que aprenden y procesan la información. Permiten que los sistemas de IA aprendan de la experiencia, como lo haría una persona. Esto se llama aprendizaje profundo.

Después de renunciar a su trabajo en Google, el informático británico-canadiense se atrevió a cuestionar públicamente la actual carrera entre compañías tecnológicas para desarrollar productos de IA.

Hinton, de 75 años, asegura que esta tecnología amenaza a la humanidad porque funciona mejor que el cerebro humano y nadie puede garantizar que podrá ser controlada.

A corto plazo, advierte de tres peligros: la creación de contenido digital cuya veracidad será imposible de comprobar para el "usuario promedio", el reemplazo de trabajadores en una amplia gama de oficios y que los sistemas de IA se conviertan un día en armas autónomas, especies de "robots asesinos".

En entrevista con la BBC, Hinton dijo que los chatbots podrían superar pronto el nivel de información que contiene un cerebro humano, avances que cree que son "bastante aterradores".

Pie de foto,
Un cerebro humano digital, hecho de redes interconectadas.

¿Por qué tomó la decisión de renunciar a Google y hacer estas críticas contra el desarrollo de la IA?

Había varias razones. Una es que tengo 75 años, así que es hora de retirarme.

Otra razón es que quiero decir algunas cosas buenas sobre Google y son más creíbles si no trabajo para ellos.

Y por último, quería tener la libertad de hablar sobre los peligros de la IA sin preocuparme por el impacto que pueda tener en Google.

Usted dijo que Google actuó de manera muy responsable. ¿Habría sido más efectivo su mensaje si hubiera estado dentro de la compañía, con la capacidad de dirigir las decisiones?

Pensé eso por un tiempo y puede ser cierto. Pero creo que ahora puedo hablar libremente sobre cuáles podrían ser los peligros y algunos de ellos son bastante aterradores.

Lo importante es que muchos buenos científicos han trabajado en el tema de cómo podemos controlar estas cosas si llegan a ser más inteligentes que nosotros.

¿Confía en las empresas de tecnología para avanzar sobre estos temas con responsabilidad?

Creo que un problema es que Microsoft decidió poner uno de estos chatbots avanzados en (el buscador) Bing y en otros productos y Google no tiene más remedio que responder a eso. No puede simplemente sentarse y no competir con Microsoft.

Antes de eso, Google estaba a la cabeza de la IA y optó por no publicar estas cosas debido a todos los peligros. Los usaron internamente para mejorar la búsqueda, pero en realidad no los dieron a conocer al público, a pesar de que tenían chatbots, debido a los peligros potenciales.

Creo que Google ha sido responsable en ese sentido. Pero sólo puedes hacer eso cuando estás a la cabeza. Si estás compitiendo con la compañía que está usando estas cosas, también tienes que usarlas.

Fuente de la imagen, Getty Images

Microsoft no llegó a esta tecnología por su cuenta. Usted ha sido parte de la investigación que condujo a este desarrollo durante años. ¿Quién es responsable de que la IA haya alcanzado el punto donde está ahora?

Somos científicos. Estamos explorando lo que sucede cuando entrenamos grandes redes neuronales de computadoras y por eso terminamos aquí.

Es una de esas cosas que no hay forma de que la gente no vaya a explorar. El problema es que ahora que descubrimos que funciona mejor de lo que esperábamos hace unos años, ¿qué hacemos para mitigar los riesgos a largo plazo? Cosas más inteligentes que nosotros tomando el control.

Hablemos de esos riesgos. Usted dijo que le preocupan los malos actores. ¿Qué es lo que más le inquieta con respecto a cómo se podría utilizar esta tecnología?

Se ha hablado mucho sobre la posibilidad de producir automáticamente textos con información falsa. Se pueden crear herramientas muy efectivas que permitan a líderes autoritarios manipular a sus electores, por ejemplo.

Pero quiero hablar en particular del riesgo existencial de lo que sucede cuando estas cosas se vuelven más inteligentes que nosotros. Recientemente llegué a la conclusión de que el tipo de inteligencia que desarrollamos es muy diferente de la inteligencia que tenemos.

Somos sistemas biológicos y estos son sistemas digitales. La gran diferencia con los sistemas digitales es que tienes muchas copias del mismo conjunto, del mismo modelo del mundo, y todas estas copias pueden aprender por separado pero comparten su conocimiento al instante.

Es como si tuviéramos 10.000 personas y cada vez que una aprende algo, todas las demás lo aprenden automáticamente. Así es como estos sistemas logran saber mucho más que el resto.

Pie de foto,
Las redes neronales se usan para enseñar a las máquinas a jugar y competir con humanos.

Ha dicho que no sabemos exactamente cómo funciona el cerebro humano. ¿Cómo podemos estar seguros de que lo que acaba de describir eclipsa a la inteligencia humana?

No lo sabemos. En este momento lo que estamos viendo son cosas como que Chat GPT-4 eclipsa a una persona en la cantidad de conocimiento general.

En términos de razonamiento no es tan bueno, todavía no hace un razonamiento simple, pero dado el ritmo de progreso, presumimos que las cosas mejoren bastante rápido. Así que tenemos que preocuparnos por eso.

En este momento (los sistemas de IA) no son más inteligentes que nosotros, pero creo que pronto lo serán.

¿Qué pasa con las oportunidades que ofrece esta tecnología? Por ejemplo, para detectar enfermedades mejor que lo que pueden hacer los médicos humanos.

Esa es una de las razones por las que he estado trabajando en IA tanto tiempo, porque va a ser extremadamente beneficioso para cosas como esa.

La capacidad de estos grandes chatbots de saber mucho más que nadie los haría mejores que el médico de familia estándar. Serían como un médico que ha visto a diez millones de pacientes y probablemente esté viendo a muchos con los mismos problemas por los que tú acudes al médico.

¿Cuál es el equilibrio entre el riesgo y el beneficio?

A corto plazo, creo que obtenemos muchos más beneficios que riesgos. No creo que debamos dejar de desarrollar estas cosas (...) Ver sus usos puede ser muy beneficioso y eso alentará a las personas a seguir desarrollándola.

Pero debemos pensar detenidamente en cómo podemos desarrollarla sin que pueda ser controlada.

Algunos de sus antiguos alumnos y expertos en la industria di cen que los riesgos que está describiendo son hipotéticos. ¿Dónde estamos ahora? ¿Hemos ido ya demasiado lejos con esta tecnología?

No lo sabemos. Creo que si dejas de desarrollarla ahora, este riesgo existencial se mitigaría. No creo que las cosas permanezcan como están. Obviamente vamos a desarrollar mucho más porque (estos sistemas) son muy útiles. Y luego tenemos que preocuparnos por lo que va a pasar.

Hago esta reflexión públicamente para alentar a las personas a pensar muy en serio sobre lo que van a hacer para asegurarse de que si desarrollamos cosas más inteligentes que nosotros, esas cosas no tomen el control.

¿Podría darnos una idea, quizás no a corto pero sí a más largo plazo, de cómo podría verse la IA dentro de nuestras vidas?

Me refiero a este como el peor de los casos, el escenario de la pesadilla. Puedes imaginar, por ejemplo, a algún mal actor como (Vladimir) Putin decidiendo dar a los robots la capacidad de crear sus propios subobjetivos.

¿Qué significa esto? Tengo un objetivo, por ejemplo, llegar al aeropuerto. Luego debo configurar el subobjetivo de conseguir un taxi, por lo que mi subobjetivo es llamar a un Uber.

La capacidad de crear subobjetivos hace que los agentes sean mucho más efectivos. Así que le darás a los soldados robots la capacidad de crear subobjetivos. Pero una vez que haces eso, entonces pueden crear subobjetivos como "necesito obtener más poder", porque si obtienen más poder, podrán lograr mejor sus objetivos.

Ves esto incluso en bebés con sus madres. La madre le da al bebé la cuchara para que se alimente solo. El bebé deja caer la cuchara al suelo para que la madre la recoja y se la devuelva. El bebé vuelve a dejarla caer al suelo para ver si logra que la madre la recoja de nuevo. Intenta controlar a su madre.

Estas son empresas privadas en competencia por trabajar co n esta tecnología. ¿Qué pueden hacer las autoridades para cambiar la dirección de los acontecimientos si hay un problema?

Soy un experto en la ciencia, no en política. Lo que diga sobre esto no proviene de una experticia, pero debe haber algo que puedan hacer. Tiene que ser el gobierno el que desarrolle (esta tecnología) con mucha reflexión sobre cómo detenerla si se rebela.

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Con un 40 % de empresas de inteligencia artificial presentes en el país y más de 16 agencias del gobierno apoyando desde lo financiero (con más de mil millones de dólares) y lo político a las empresas de IA, Estados Unidos se convierte en el líder la lista.

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Estos son los países líderes en inteligencia artificial

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¿Qué son los avatares de AI? Los avatares creados con inteligencia artificial son versiones generadas por ordenador de personas reales. Como se desarrollan con la ayuda de tecnologías de IA, suelen ser muy sofisticadas y estar diseñadas de forma realista.

El avatar puede ser una fotografía, icono, gif (animado), figura o dibujo artístico y puede tomar forma tridimensional, como en juegos o mundos virtuales, o bidimensional, como icono en los foros de internet y otras comunidades en línea.

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Avatares virtuales creados por inteligencia artificial dirigen misa luterana en Alemania

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Un método basado en inteligencia artificial detecta el cáncer del futuro

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Un método basado en inteligencia artificial detecta el cáncer del futuro

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Un nuevo modelo de deep learning (aprendizaje profundo) ha dado vida a una serie de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados a las mamografías convencionales, permite detectar el cáncer hasta cinco años antes de su desarrollo en el paciente.

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Los investigadores han podido desarrollar una serie de algoritmos que aprenden los sutiles patrones del tejido mamario que son precursores de un tumor maligno.

Un nuevo modelo de deep learning (aprendizaje profundo) ha dado vida a una serie de algoritmos de inteligencia artificial que, aplicados a las mamografías convencionales, permite detectar el cáncer hasta cinco años antes de su desarrollo en el paciente.

Ideado por un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y del Hospital General de Massachusetts, este nuevo método de predicción del cáncer futuro podría revolucionar los tratamientos, ya que categoriza con precisión en la categoría de mayor riesgo al 31% de todos los pacientes con cáncer, frente a un 18% de los modelos tradicionales.

A pesar de los continuos avances científicos en materia de genética, a menudo el diagnóstico del cáncer de mama llega demasiado tarde, lo que lleva a tratamientos agresivos con resultados no siempre positivos. La identificación anticipada de los pacientes en riesgo a partir de este nuevo modelo de aprendizaje profundo se vuelve vital para detectar en una mamografía si el paciente desarrollará cáncer en el futuro.

Gracias a las mamografías y los resultados de más de 60 000 pacientes, los investigadores han podido desarrollar una serie de algoritmos que aprenden los sutiles patrones del tejido mamario que son precursores de un tumor maligno.

Este descubrimiento posibilita además la personalización de los tratamientos y seguimientos necesarios para cada paciente, ya que el debate sobre cuándo realizar los exámenes de detección sigue sobre la mesa. Mientras la Sociedad Americana del Cáncer recomienda realizar un chequeo cada año a partir de los 45, el grupo de trabajo preventivo de los EEUU recomienda una evaluación bianual a partir de los 50 años.

"En lugar de adoptar un enfoque único para todos, podemos personalizar la detección del riesgo de una mujer de desarrollar cáncer", dice Barzilay, autor principal del artículo sobre el proyecto, en un comunicado de la CSAIL. "Por ejemplo, un médico podría recomendar exámenes de IRM complementarios para mujeres con alto riesgo evaluado por el modelo".

La edad, los antecedentes familiares de cáncer de mama y ovario, la densidad de mama y los factores hormonales y reproductivos han sido hasta ahora los agentes sobre los que se han basado los modelos de riesgo.

"Sin embargo, la mayoría de estos marcadores están débilmente relacionados con el cáncer de mama", afirman los autores de la investigación. "Como resultado, incluso después de décadas de desarrollo, estos modelos aún no son muy precisos a nivel individual y la mayoría de las organizaciones siguen sintiendo que los programas de detección basados ​​en el riesgo no son posibles dadas esas limitaciones".

Por ello, en lugar de detectar de forma manual los patrones individuales, este modelo de aprendizaje profundo basado en la inteligencia artificial induce los patrones a partir de datos. Entrenado con más de 90 000 mamografías, este modelo detecta patrones tan sutiles que sería imposible reconocer con el ojo humano.

"Desde la década de 1960, los radiólogos han notado que las mujeres tienen patrones únicos y ampliamente variables de tejido mamario visibles en la mamografía", señala Lehman en la CSAIL.

"Estos patrones pueden representar la influencia de la genética, las hormonas, el embarazo, la lactancia, la dieta, la pérdida de peso y el aumento de peso. Ahora podemos aprovechar esta información detallada para ser más precisos en nuestra evaluación de riesgos a nivel de mujer individual".

Además del trabajo a escala personal, este proyecto significa también un paso muy importante para las diferencias raciales, ya que este modelo es igualmente efectivo en mujeres blancas y negras, lo que hasta ahora no había ocurrido con modelos anteriores. "Esto es especialmente importante para las mujeres afroamericanas, que son 43% más propensas a morir de cáncer de seno que las mujeres blancas", sostiene el estudio.

Ansiosos por aplicar este modelo a otras enfermedades, los investigadores siguen estudiando este método a fondo con la esperanza de que pueda algún día "permitir a los médicos usar mamografías para ver si los pacientes tienen un mayor riesgo de otros problemas de salud, como enfermedades cardiovasculares u otros tipos de cáncer".

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Un método basado en inteligencia artificial detecta el cáncer del futuro

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Un grupo de investigadores logra detectar el cáncer de mama con hasta cinco años de antelación gracias a un modelo de aprendizaje creado a partir de...