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La inteligencia artificial en el cine

Introducción

La inteligencia artificial en el cine parece algo actual, pero, desde que en el año 1902 se estrenó «Viaje a la luna» (primera película de ciencia ficción),en el cine se han desarrollado una gran cantidad de películas en las que la inteligencia artificial está involucrada. Para el gran público, las tramas que giran en torno a máquinas, robots y derivados siempre son de gran interés, habiéndose creado con el tiempo una serie de personajes icónicos.

Personajes como: HAL900 (2001:Odisea en el espacio, 1968), Wall-E (Wall-E, 2008), C-3PO y R2-D2 (Saga Star Wars, desde 1977) o David (Inteligencia Aritificial, 2001). Esos son algunos de los ejemplos que se nos viene a la cabeza cuando pensamos en personajes míticos del séptimo arte que representan a sistemas inteligentes.

HAL900

Películas para «imaginar» el futuro de la IA

Yo, Robot

Existen una gran cantidad de películas y series basadas en los escritos de Isaac Asimov (1920-1992), considerado como el padre de la palabra «robótica» y de las consideradas como «leyes de la robótica». «Yo, Robot» es una de estas películas, el filme protagonizado por Will Smith transcurre en uno de estos universos creados por Asimov. En la película, Sonny, un robot humanoide, es acusado de matar a su creador, rompiendo así las «leyes de la robótica».

Terminator

Terminator es una de las sagas más icónicas de la historia del cine, que dejó para el recuerdo frases como «sayonara, baby». En ella podemos ver un escenario de destrucción en el que la inteligencia artificial llamada «skynet» pretende controlar el mundo y exterminar a la humanidad. Esta película de James Cameron pone el foco en la necesidad del desarrollo de una IA siguiendo una serie de valores éticos. Eso si no queremos vernos envueltos en una pelea contra un robot exterminador.

Terminator

Be right back (Black Mirror)

No es una película, pero en Black Mirror tenemos una gran serie de Netflix que nunca deja indiferente, y en la que hemos podido ver escenarios algo distópicos (y otros que pasado el tiempo ya no lo son tanto). «Be right back» gira en torno a una pareja de jóvenes, Ash y Martha. Ash es asesinado y surge la posibilidad de poder seguir en contacto con él una vez fallecido creando una copia de carne sintética y creando sus «recuerdos» en base a la presencia en redes de Ash. El problema de esta nueva «relación» llega cuando ve que no tiene ningún tipo de emoción o rasgo de personalidad sin que ella se lo pida. Entonces, el debate en el que entramos es, ¿nos ayudaría una copia de un ser querido a soportar su pérdida?

Her

Quizá esta película es la que podemos considerar menos ciencia-ficción, porque, ¿quién no ha hablado alguna vez con un chatbot? En esta película protagonizada por Joaquin Phoenix y Scarlett Johansson vemos como él mantiene una relación sentimental con una aplicación programada para entenderle como si fuese su novia. En un futuro no muy lejano, ¿podremos ver a personas teniendo relaciones sentimentales con máquinas echas a sus medidas? De hecho, en el año 2018 un hombre japonés ya se casó con un holograma, así que quizá el escenario propuesto por «Her» no sea muy descabellado.

Her

Blade Runner

El test de Turing hecho película. Eso es la película de Ridley Scott estrenada en 1982, una prueba en la que tendremos que distinguir entre una inteligencia artificial y un humano, y en el caso de las inteligencias artificiales, si estas pueden llegar a tener tal conciencia que merezcan los mismos derechos que nosotros. El final de la película deja varias preguntas muy interesantes en el aire acerca de estos temas, una razón más para ver esta gran película.

¿Realidad o ficción?

¿Cuánto de realidad hay en estas películas? Es una pregunta que puede hacerse el público una vez acabada «Blade Runner» o «Her». Y para tranquilizaros, no, los robots exterminadores o IAs asesinas no existen y están lejos de hacerlo, las máquinas que piensan por sí mismas con el objetivo de conseguir beneficio propio es una realidad que en el mundo del cine tiene éxito pero que en el mundo real no tiene recorrido (de momento). Aunque por otra parte, hay que decir que la IA ha cambiado nuestras vidas y eso es sí que es una realidad.

Bibliografía

UEMC-https://grados.uemc.es/blog/la-inteligencia-artificial-en-el-cine

La Vanguardia (Abril 2021)-https://www.lavanguardia.com/vida/junior-report/20210309/6263567/robotica-inteligencia-artificial-cine.html

Fundación Telefónica-https://espacio.fundaciontelefonica.com/evento/inteligencia-artificial-en-el-cine/

Ethic (Julio 2021)-https://ethic.es/2021/07/siete-peliculas-para-comprender-el-futuro-de-la-inteligencia-artificial/

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Alejandro Ferrer

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La inteligencia artificial entra en guerra

Introducción

La inteligencia artificial entra en guerra. Este es el titular que se nos viene a la cabeza al ver las novedades que nos llegan de la guerra entre Rusia y Ucrania. Son innumerables los campos en los que la inteligencia artificial empieza a ser esencial, y el ámbito militar no iba a ser menos. Ya en 2017 el presidente ruso, Vladimir Putin afirmaba: «Quién sea líder de la inteligencia artificial, dominará el mundo». Y no se equivocaba, países como EEUU, Rusia, China o Inglaterra están llevando a cabo grandes esfuerzos para reforzarse en este campo ya que realmente puede ser decisivo en el futuro. Tendremos campañas de desinformación en redes sociales, creación de bots, análisis de datos, identificación de objetos y personas… La guerra del futuro ya está aquí.

La guerra del futuro

En Ucrania estamos viendo cómo se están poniendo a prueba actividades que serán claves en la guerra del futuro. EEUU está utilizando esta guerra como un campo de prueba. Estas herramientas hoy en día están procesando innumerables datos del ejército ruso. Esto servirá para poder predecir futuros pasos en la estrategia de Rusia. Según Maynard Holiday, director de investigación de defensa e ingeniería para la modernización del Departamento de Defensa de los Estados Unidos, las herramientas desarrolladas por el país norteamericano serán capaces en el futuro de cambiar el transcurso de cualquier conflicto bélico. Conflictos en los que las decisiones tomadas por humanos pasarán a un segundo plano, para dejar paso a softwares cuyas decisiones, a priori, serán más eficientes.

Proyecto de avión estadounidense del futuro

Aplicaciones

Es bien sabido que la inteligencia artificial puede tomar decisiones mucho más eficientes y rápidas que los humanos, es por ello que se han empezado a utilizar distintas herramientas:

OSINT, el gran hermano

Lo llamaremos el gran hermano porque es el ojo que todo lo ve. OSINT, acrónimo de Open Source Intelligence, es una herramienta que tiene como misión hacer uso de fuentes de carácter público para poder buscar y recopilar toda la información. Esto, en un contexto de guerra se traduce en analizar todas aquellas fuentes de información que conocemos para generar estrategias de ataque, infiltración, defensa… Las fuentes de información son: medios de comunicación, redes sociales tales como twitter, facebook, instagram…

Clearview AI, el reconocedor facial

Ucrania ha empezado a utilizar este reconocedor facial con el objetivo de facilitar la tarea de identificar a enemigos rusos. La empresa americana, clearview, dispone de millones de imágenes obtenidas de VKontakte, la red social ruso similar a Facebook. Se dice que todas estas imágenes están siendo utilizadas por el ejército ucraniano para detectar enemigos.

¿En qué podría fallar?

Estaremos de acuerdo en que utilizar inteligencia artificial en un ámbito como la guerra, en el que cada decisión cuenta, de primeras debería parecer un gran avance. Pero también es verdad que sus algoritmos podrían ser increíblemente fáciles de engañar para que vean cosas que no existen y viceversa. Entonces, cualquier persona que aprendiese a confundir los sistemas de sus rivales obtendría una gran ventaja respecto a los demás. Un ejemplo claro de uno de los talones de Aquiles que podría tener la IA lo tenemos en un experimento realizado por investigadores del MIT. En este experimento conseguían que la IA de Google confundiese una tortuga con un rifle. Consiguieron esto gracias a la modificación del objeto en versión 3D, y aunque a simple vista (humana) es fácilmente reconocible, la IA daba con un 90% de fiabilidad que no se trataba de una tortuga sino de un rifle.

Aquí es donde encontramos un talón de Aquiles claro, los investigadores del MIT desarrollaron un algoritmo capaz de engañar de manera fiable a un modelo de aprendizaje automático. Es decir, se podría engañar a los enemigos camuflando los tanques, aviones, militares etc.… para que no fuesen reconocidos por sus sistemas.

Ética

El gobierno de los EEUU contaba con un proyecto cuyo objetivo era automatizar la identificación de objetos aéreos en imágenes. Para dicho proyecto estaba contratada la empresa americana «Google». La compañía abandonó el proyecto a causa de las protestas de sus trabajadores. Después de estas protestas internas en la multinacional, crearon un nuevo código ético para el uso de la IA. En él nos dicen que no usarán sus algoritmos para desarrollar armas, u otras tecnologías cuyo objetivo principal o implementación sea causar o facilitar directamente lesiones a la gente. Es por ello que se abre un debate, ¿debemos utilizar la inteligencia artificial para producir daño?, ¿realmente queremos que la inteligencia artificial entre en guerra?

Bibliografía

Altim (Abril 2022) https://www.altim.es/blog-noticias-tic/la-inteligencia-artificial-un-arma-mas-en-la-guerra-de-ucrania/

MIT (Octubre 2019) https://www.technologyreview.es/s/11563/la-paradoja-de-la-ia-militar-un-arma-peligrosa-que-nadie-debe-obviar

MIT (Junio 2018) https://www.technologyreview.es/s/10297/los-siete-principios-de-google-para-evitar-criticas-sus-proyectos-militares

Antena 3 (Noviembre 2017) https://www.antena3.com/noticias/tecnologia/google-confunde-tortuga-rifle_2017110559fee7490cf2ebaa1659924d.html

El Confidencial (Abril 2022) https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2022-04-25/pentagono-rusia-ucrania-inteligencia-artificial_3413944/

Nationalinterest (Marzo 2022) https://nationalinterest.org/blog/techland-when-great-power-competition-meets-digital-world/artificial-intelligence-and-future

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Alejandro Ferrer

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ludismo

¿Reemplazará la IA al humano en el trabajo?

Introducción

Hace tiempo que hay un debate muy interesante sobre la mesa . El debate es, ¿reemplazará la IA a los humanos en el trabajo? Y en caso de que esto sucediese, ¿sería capaz el humano de reciclarse y adaptarse a un nuevo mundo laboral?

Debida a la irrupción de robots, automatización y el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), el mundo laboral ya ha comenzado a cambiar sectores como son la industria o la automoción. Según un estudio de PwC, en España este cambio no será significativo hasta la década de 2030, pero una vez dado este cambio se dice que 1 de cada 3 trabajos pasarán a ser hechos por una máquina.

La OCDE afirma en un informe de 2017 que un 11,7 de los puestos de trabajo en España tienen alta probabilidad de ser automatizados durante las próximas décadas.

Ludismo

Que la sociedad tenga miedo de que haya máquinas que les puedan quitar el trabajo no es algo nuevo. Ya allá a principio del siglo XIX hubo un movimiento conocido como «ludismo». Este movimiento fue propulsado por artesanos ingleses que veían como podían perder sus trabajo debido a la industrialización. La respuesta de estos fue quemar fábricas, talleres… A pesar de ello no fueron capaces de frenar un movimiento imparable como la industrialización.

Oportunidades y amenazas

Está claro que la automatización de gran parte del mundo laboral traería un cambio muy grande a nuestras vidas, pero veamos cuáles son las oportunidades y cuáles las amenazas.

Está claro que hay ciertos perfiles que se verán más beneficiados que otros. En este caso vemos como los trabajos relacionados con la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas son los que tendrán un mayor protagonismo. Aunque quizá la mayor oportunidad que nos brinda este panorama es la de eliminar trabajos de poco valor añadido. Esto se debe a que la IA podrá realizar este tipo de tareas y así nosotros podremos estar más enfocados en tareas más cualificadas.

Actualmente hay muchas preguntas acerca de la IA. ¿Qué puede hacerse con la IA? o ¿Cómo puede aplicarse la IA de forma ética?, la cosa es mucho más compleja, y aquí entra una de las amenazas. En el momento en que las decisiones en el espacio laboral empiezan a basarse en criterios no controlados por un humano, surgen una serie de adversidades que han de incluirse en cualquier debate sobre la «ética» en la aplicación y el uso de la IA. En este artículo existe más información acerca de la ética en el uso de la IA.

¿Nos adaptaremos a este nuevo panorama? 

Es quizá el tema central de esto, porque damos por hecho que esta automatización se dará, ¿pero que va a pasar con nosotros? ¿Qué perfiles serán los más demandados? 

La capacidad de aprendizaje va a ser clave en los próximos años, estar constantemente estudiando, informado de nuevas tendencias… El profesional del futuro será alguien que esté en constante adaptación al proyecto en el que esté desarrollando su función. Es por ello que la capacidad de aprendizaje va a ser lo que salve a las personas de no verse excluidas del mundo laboral. Hay habilidades como la creatividad y la inteligencia emocional que permitirán explotar el potencial humano y permitirán a las personas mejorar a los robots en vez de ser sustituidos por ellos.

Perfiles más demandados

¿Y cuáles serán los perfiles más demandados del futuro y los que lo tendrán más difícil? Apunta a que los trabajos más afectados serán aquellos que requieran una menor formación, así como aquellos relacionados con las ventas, la administración y tareas de oficinas… Por el contrario habrá un incremento en la demanda de profesionales que sean capaces de de liderar proyectos, equipos… Así como aquellos que tengan una gran creatividad y pensamiento crítico, que al fin y al cabo son cualidades en las que los humanos siempre seremos superiores a las máquinas (a priori). Además, según un estudio realizado por ManpowerGroup, 8.000 directivos de 43 países creen que a corto y medio plazo habrá un aumento de empleos relacionados con el sector de tecnología de la información, así como expertos en robótica y relacionados.

Conclusión

Una vez sabemos que la IA se incorporará tarde o temprano al mundo laboral, es necesario preguntarse, ¿ realmente la IA es estrictamente necesaria para el futuro del mundo laboral?, ¿nos llevará a un escenario mucho más fructífero como se proclama, o será un retroceso?

Aunque las máquinas a día de hoy tienen una capacidad de procesamiento y aprendizaje muy alta, estas carecen de bagaje histórico, de contexto. Al fin y al cabo trabajan con los datos que un humano les proporciona, por lo que pueden caer en los mismos errores que nosotros. Es por ello que debemos pensar, ¿en qué posición de poder debemos colocar a la máquinas dentro del mundo laboral? Si algo está claro, es que la inteligencia humana debe prevalecer, mientras que la máquina se convierte en un complemento más que útil.

Las máquinas pueden llegar a humanizar incluso más nuestro trabajo, ¿y porque decimos esto? porque al final el propósito de la IA es eliminar trabajos repetitivos y con un valor añadido muy bajo. Puede entenderse como una oportunidad para aumentar el valor de los empleados, para eliminar esos trabajos poco agradecidos e incrementar la creatividad, el análisis, la toma de decisiones… En definitiva, devolverle el sentido al trabajo, que en estos tiempos que corren es algo esencial para generaciones venideras.

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Alejandro Ferrer

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viticultura

La inteligencia artificial y la viticultura

Introducción

La inteligencia artificial tarde o temprano creará ventajas para la viticultura. Esta ha llegado a los viñedos con el fin de poder garantizar la optimización de la producción de estos, así como la mejora en la calidad del vino que se produce. España tiene la mayor superficie de vitivinícola del mundo, con casi un millón de hectáreas, tal como nos afirma el Observatorio Español del Mercado del Vino (OEMV).

Ventajas

Con la utilización de la inteligencia artificial, se trata de ayudar al productor a conseguir múltiples ventajas. Por una parte, la decisión de seleccionar el momento óptimo de cosecha, identificar los parámetros nutricionales de las plantas o predecir las áreas dónde tendrán la producción adecuada para crear diferentes tipos de vinos.

En segundo lugar, con la implementación de nuevas estrategias tecnológicas, se tratará de reducir los costes generales incluso mejorando la calidad del vino producido. A partir de estos nuevos parámetros, seremos conocedores de los lugares de estrés hídrico, mediremos los nutrientes de la tierra o alertaremos de posibles enfermedades que puedan padecer las vides.

Figura 1. Fuente: PixaBay

Por otro lado, también mejoraremos el riego en los viñedos así como la disminución de sulfitos en bodega. Para conseguirlo, las técnicas utilizadas incorporarán algoritmos híbridos de inteligencia artificial y DeepReinforcementLearning capaces de homogeneizar los procesos y transferir la información a un sistema, para así garantizar la calidad y salubridad del vino que llega al consumidor.

Proyectos

Actualmente, conocemos múltiples proyectos que se han llevado a cabo o que todavía están siendo probados. De entre estos, cabe destacar:

-Proyecto AI4EU bajo el paraguas Horizon 2020 de la Comisión Europea.

INTELWINES, proyecto de I+D individual.

A partir de drones o satélites se captan diversas imágenes, donde posteriormente estas son incorporadas en una base de datos y procesadas a través de los algoritmos, pudiendo así mejorar la producción y medir la calidad de la uva.

El cambio climático, también es uno de los otros factores a tener en cuenta a la hora de rediseñar posibles soluciones y adaptar los cultivos a la nueva era que estamos viviendo. Readaptar los procesos con los recursos que nos ofrezca la inteligencia artificial nos permitirá planificar a largo plazo y poder actuar de la manera más correcta, reduciendo así la huella medioambiental.

Conclusión

En resumen, todavía muchos proyectos están en desarrollo y a la espera de ver sus resultados a fin de obtener una mejoría en este sector y poder ofrecer la mejor calidad de vino a los consumidores, consiguiendo así pues, la optimización de recursos revirtiendo tanto en la sostenibilidad medioambiental como en la calidad de la uva.

Figura 2. Fuente: PixaBay

Bibliografía

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Eva Arnall

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La IA llega al mundo del arte

Ya podemos decir que la IA llega al mundo del arte.

Ya ha llegado, ya existen «artistas» no de carne y hueso. Y es que la IA ha ido incorporándose a prácticamente todos los ámbitos que podamos imaginar (y quizá los que no). A pesar de ello, era difícil hacerse a la idea de que pudiesen adaptarse a una actividad tan humana como el arte. Pero han dejándose atrás sus ámbitos más propicios (datos, gestión) para incorporarse a unos nuevos.

Hay que decir que ya existían algunas aplicaciones propicias para el arte. Una de ellas es Wombo IA, que es capaz de hacer que tu imagen coja vida a partir de un procesamiento corto. Otra de ellas es Botto, un artista nacido a partir de un inteligencia artificial. Su funcionamiento está basado en su comunidad. Esta elige cada semana cual de las obras realizadas por Botto le gusta más, moldeando el algoritmo para futuras obras.

Imagen generada por Dalle-2 compartida por la empresa Open AI

Pero en 2022 ha habido una revolución pictórica venida de la mano de Dalle-2. Esta inteligencia artificial desarrollada por Open AI se ha viralizado en redes sociales. Esto se debe a que los usuarios «competían» por ver qué obra era mejor acogida por el público. Cada imagen tiene un contexto diferente detrás, algunas más conceptuales, otras más surrealistas… y porque no decirlo, muchas otras perturbadoras. Esta inteligencia artificial se basa en el texto que inserten los usuarios para crear sus obras. Y es que el ser humano cuando se ve libre de poder crear, puede ser racional e irracional por partes iguales.

Dalle-2 no solo es capaz de crear obras a partir de texto, sino que también puede aplicar un filtro a obras existentes para cambiar completamente su estilo. Por poner un ejemplo muy gráfico, podría coger «La Mona Lisa» y convertirla en un cuadro de Picasso (esto de alguna manera se parecería a «La mujer que llora de Picasso», ¿verdad?)

A pesar de que esta nueva tecnología parece perfecta, hay varias cosas que la ensombrecen. Para empezar no cualquiera puede trastear con ella, es más antes de utilizarla se lleva a cabo una prueba para comprobar que la persona es digna de utilizarla. Aparte de esto, su uso conlleva una larga lista de espera. Y no es el caso de Dalle-2 (de momento), pero obras realizadas por Botto han sido vendidas en el mercado de NFT por cifras de alrededor un millón de euros. Esperemos que esto no se convierta en una herramienta productora de especulación. Porque de ser así perderíamos un activo muy interesante para el futuro del mundo artístico.

Ejemplos

Ahora vamos a pasar a ver algunos de los ejemplos anteriormente mencionados, sacados de la comunidad de Twitter.

Para la creación de esta imagen el usuario insertó la idea de «Primeros diseños del Iphone, por Leonardo Da Vinci»:

Imagen
Imagen extraída de el usuario de Twitter @dalle2pics

En la siguiente podemos apreciar una pintura de Grant Wood, que para crearla se basó en la idea de «una pareja de astronautas, en estilo gótico americano»:

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Imagen extraída del usuario de Twitter @dalle2pics

Hay algunas que tienen un fin más cómico como esta imagen generada a través de la idea «pintura medieval de cuando el wifi no funciona»

Imagen
Imagen extraída del usuario de Twitter @dalle2pics

Conclusión

¿Qué pensáis sobre esto? Puede ser que a día de hoy mucha gente utilice esta tecnología como puro ocio sin pensar en su comercialización, pero, ¿podrán ser estas IA el futuro del arte? puede que sí o puede que no. Lo que está claro de momento es que la IA llegó al mundo del arte.

Aprender sobre IA con nosotros es muy fácil así que no olvides pasarte por nuestra web y echar un vistazo a todos nuestros cursos!

Referencias

RTVE (diciembre 2021) https://www.rtve.es/noticias/20211203/zoom-net-da-vinci-llamado-botto/2236580.shtml

El Pais (mayo 2022) https://elpais.com/babelia/2022-05-06/cuando-una-inteligencia-artificial-pinta-mejor-que-cualquier-artista.html

Computerhoy (abril 2022)https://computerhoy.com/noticias/tecnologia/funciona-dall-2-ia-dibuja-digas-escrito-1041243

Computerworld (noviembre 2021) https://www.computerworld.es/tecnologia/la-unesco-adopta-un-marco-etico-para-el-uso-de-la-inteligencia-artificial

WRITTEN BY

Alejandro Ferrer

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glaucoma

Uso de inteligencia artificial de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano

El glaucoma es una enfermedad que afecta al nervio óptico. Si este no se trata de manera precoz puede provocar ceguera. Según afirma la OMS, cada año, el glaucoma es la causa que millones de personas pierdan la vista. En el mundo, 2,2 billones de personas padecen discapacidad visual y de estas, un total de 1 billones hubieran podido controlar esta enfermedad a partir de un diagnóstico previo.

El uso de la inteligencia artificial en este campo, nos podría ayudar enormemente a diagnosticar a los pacientes de manera preventiva. Para su uso, a través de imágenes de fondo de ojo tomadas a partir de bases de datos públicos, todas ellas catalogadas por especialistas en el campo de la medicina y tomadas por un tomógrafo de coherencia óptica.

¿Cómo se llevaría a cabo el procesamiento de imágenes y software?

Una vez adquirimos las distintas imágenes de fondo de ojo, estas serán destinadas para el entrenamiento del desarrollo de la red neuronal. La totalidad de éstas, teniendo en cuenta que previamente han sido debidamente analizadas por especialistas y obtenidas de varios centros médicos, se clasifican en:

-Sospecha de enfermedad de glaucoma
-Paciente sano
-Suma total de todas estas

(Descartando previamente por otro lado todas aquellas que habían salido defectuosas)

Jupyter Notebook

En el caso del estudio llevado a cabo en la Universidad Politécnica Salesiana, se utilizó Python con el interpretador de Jupyter Notebook que al ser una extensión de Python no necesitaba de otras descargas de programas adicionales en el PC y tampoco de ningún tipo de licencia. Por tanto, una vez conseguido este procedimiento, las imágenes proporcionadas por parte de diversos centros de medicina que conformaron la base de datos fueron separadas en distintas carpetas siendo estas mismas separadas de nuevo en otras dos: una con la clasificación de los pacientes sanos y otros con sospecha de glaucoma.

Las imágenes, extraídas a partir de un tomógrafo de coherencia óptica, fueron debidamente recortadas hasta conseguir aislar el disco óptico ya que esta es la región de interés para el diagnóstico. Para ello se creó un algoritmo con dos objetivos muy marcados: primeramente, que la imagen fuera normalizada a dimensiones parecidas a las de un cuadrado y segundo, que estas también tuvieran centradas la ubicación de región de interés.

Algoritmo utilizado para recortar las imágenes.

Posteriormente, a fin de poder procesar estas imágenes correctamente se trató que todas fueran del mismo tamaño para agilizar el proceso. Seguidamente, fueron clasificadas en dos carpetas distintas (sospecha y sano) para entrenar correctamente a la red convolucional y reservando por otra parte las que serían usadas para la prueba de la matriz de confusión.

Búsqueda de soluciones óptimas

En conclusión, esta propuesta de detección de glaucoma es una de las múltiples que podemos encontrar a día de hoy para el diagnóstico de ésta enfermedad. Desgraciadamente, no tiene una solución óptima, pero sabemos que si la diagnosticamos en una etapa temprana podemos tratarla para paliar algunos de los síntomas. Por otra parte también sabemos que la red neuronal depende de la base de datos que dispongamos. Por tanto, la precisión de los resultados conseguidos dependerá del tamaño del batch, dimensiones de las imágenes, cantidad de capas convulsionales… entre otros siendo necesario el entrenamiento de nuestro modelo.

Si quieres formar parte de la búsqueda de soluciones óptimas, no dudes en comenzar o continuar tu formación en Inteligencia Artificial con nosotros. Consulta los cursos de Saturdays.AI y elige el que más te guste en nuestra web.

Bibliografía

1.-Buri Abad, Edison Arturo. Procesamiento de imágenes digitales del fondo de ojo con el uso de inteligencia artificial para brindar una herramienta de soporte de diagnóstico presuntivo del glaucoma humano. Feb-2022.

2.-Mayo Clinic. Glaucoma. Consultar en: https://www.mayoclinic.org/es-es/diseases-conditions/glaucoma/symptoms-causes/syc 20372839#:~:text=El%20glaucoma%20es%20un%20grupo,personas%20mayores%20de%2060%20a%C3%B1os.

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Eva Arnall

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La IA, presente en nuestras vidas

La IA está presente en nuestras vidas, pero, ¿qué es la IA? ¿Qué es eso llamado inteligencia artificial?  Podemos haber oído el concepto “inteligencia artificial” muchas veces en la televisión, en redes sociales, en el periódico… Pero, no sabemos qué es exactamente: ¿una inteligencia que tienen las máquinas? ¿las hace inteligentes? ¿van a dominar el mundo gracias a esta inteligencia las máquinas? Nada más lejos de la realidad.

La inteligencia artificial está presente en nuestras vidas y va a ser clave en los próximos años en el progreso económico, político y social. Por ello, aquí vamos a ver una definición y caracterización sencilla y entendible de la Inteligencia Artificial, también llamada IA y sus diferentes tipologías.

Breve conceptualización

Si consultamos varios artículos de prensa o académicos nos da la sensación de que no hay una definición homogénea. Lo que solemos entender es que si hablamos de Inteligencia Artificial hablamos de cómo una máquina reproduce las funciones cognitivas humanas, cómo si esas máquinas supieran cómo funciona el cerebro humano. Se desarrolla a partir de algoritmos y se entrena con datos observables, que pueden ser públicos y encontrarse, por ejemplo, en internet o peuden ser privados, producidos por una empresa.

Por otro lado, la definición que nos ofrece la Unión Europea (UE) “«inteligencia artificial» (IA) se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción –con cierto grado de autonomía– con el fin de alcanzar objetivos específicos” (COM/2018/237 final, Bruselas, 25.4.2018). Y aunque esta definición puede aterrizarnos, como vimos en otro artículo, no hemos de preocuparnos si no lo entendemos del todo, la definición en sí es confusa.

Sin embargo, no podemos olvidarnos de cómo surgió. 1956 y Darmouth, donde se organizó un taller que reunió a grandes pensadores de las redes neuronales, teoría de los autómatas y estudio de la inteligencia., del que saldría la disciplina de la inteligencia artificial. protagonistas de este hecho fueron  Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy. Más tarde vendrán los grandes enfrentamientos entre máquinas y ajedrecistas. En la década de los 70, Terry Winograd desarrolla un programa que interrogaba y daba órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. Ya a partir de los años 2000 entrará IBM y sus supercomputadores, y actualmente no hemos de perder de vista los desarrollos de OpenAI.

Pero, no hemos de olvidarnos de los orígenes más antiguos que podemos rastear de la Inteligencia artificial. Podemos rastrear sus orígenes en Aristóteles y Ctesibio de Alejandría. Ya que, el primero propuso una serie de reglas que guiarían nuestra mente para llegar a conclusiones racionales; y el segundo, construyó una de las primeras máquinas autocontrolada de manera racional, pero esta no poseía razonamiento como tal.

Diferentes categorías de la IA

En otros artículos ya hemos mencionado algunas cuestiones acerca de la categorización de la IA y sus diferentes niveles de riesgo. Pero aquí, para comprender mejor qué es la inteligencia artificial, hemos de tener en cuenta las siguientes categorías en las que se puede clasificar la IA, según Stuart Russell y Peter Norvig:

  1. Sistemas que piensan como humanos. Intentan emular nuestro pensamiento y sus procesos.
  2. Sistemas que actúan como humanos. Intenta emular nuestras acciones y comportamiento, como por ejemplo la robótica.
  3. Sistemas que piensan racionalmente. Intenta emular nuestro pensamiento lógico-racional que haría posible los dos puntos anteriores.
  4. Sistemas que actúan racionalmente.  Intenta emular el comportamiento racional humano, lo que podría entenderse como una comprensión y unión de los tres puntos anteriores.

Además, hemos de tener presente también la diferenciación entre inteligencia artificial convencional y computacional. Mientras que la primera es conocida como una IA simbólico-deductiva, la otra es conocida como una IA subsimbólica-deductiva. La IA simbólica deductiva se basa en un modo de operar, tal y como su nombre indica, deductivo; se basa en un análisis formal y estadístico, a partir del cual escoge la solución a un determinado problema. Puede autorregularse y goza de autonomía. Mientras que la IA subsimbólica- deductiva, que se basa en el desarrollo o aprendizaje interactivo, que toma como base datos empíricos.

Para reflexionar

No podemos dejar de pasar por alto que aún no hay una definición explícita y clara sobre lo que es la Inteligencia Artificial. De hecho, actualmente, en vez de hablar en hablar de IA, se habla de Machine learning o Deep learning. Aunque, los últimos avances en IA buscan el Reasoning Learning, no sólo se busca que «sepan» sino que sean capaces de relacionar conceptos entre sí, es decir, intentan emular el «razonar» humano. ¿Curioso verdad?

Alguno de los campos donde tiene una mayor aplicación la inteligencia artificial es en los juegos, medicina, transportes, atención al cliente, medicina, finanzas, industria y , como no, la computación. Sin embargo, en los siguientes años seguro que nos la encontramos en sitios tan dispares como puede ser un restaurante, la tienda de al lado de nuestra casa o en la oficina del ayuntamiento de nuestra ciudad.

Por ello, si quieres saber más sobre IA y conocer qué es el Machine Learning, echa un vistazo a nuestra web para comenzar a formarte en Inteligencia Artificial.

Referencias

Gestión (11/11/2018) ¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve? Recuperado de: https://gestion.pe/tecnologia/inteligencia-artificial-historia-origen-funciona-aplicaciones-categorias-tipos-riesgos-nnda-nnlt-249002-noticia/

López Takeyas, B.  (2007) Introducción a la Inteligencia artificial.  Instituto Tecnológico e Nuevo Laredo. Recuperado de: http://itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Articulos/Inteligencia%20Artificial/ARTICULO%20Introduccion%20a%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf

Singh, A. (08/09/2021) Deep Reasoning: Is this the Next Era of AI? Recuperado de: https://medium.com/@reachtoanamikasingh19/deep-reasoning-is-this-the-next-era-of-ai-4b61b076db27

UE ( 19/02/2020) Informe sobre las repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la inteligencia artificial, el internet de las cosas y la robótica Documento. Recuperado de: Informe sobre las Repercusiones en Materia de Seguridad y Responsabilidad Civil de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y la Robótica

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Elena del Castillo

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Saturdays.AI is an impact-focused organization on a mission to empower diverse individuals to learn Artificial Intelligence in a collaborative and project-based way, beyond the conventional path of traditional education

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Una IA separa canciones por pistas

¡Ya existe la inteligencia artificial que separa canciones por pistas!

Los amantes de la música están de enhorabuena ya que existe una inteligencia artificial que permite separar una canción en pistas. Es decir, permite añadir una canción en formato mp3 y el programa la separa por instrumentos, puedes obtener las pistas de guitarra, voz, bajo, batería, piano, etc.

¿Cómo funciona?

Para ello, debemos descargarnos un software llamado Anaconda y con él se podrá efectuar dicha separación por instrumentos, lo cual permitirá a aficionados o estudiantes de música poder escuchar los instrumentos por separado de una canción y poder captar mejor las melodías o, practicar dicha canción con el mismo instrumento y quitar de la grabación el que estés tocando.

Así será más sencillo escuchar qué está tocando cada músico y sería como si estuvieras ensayando con el resto de músicos y tú estuvieras tocando tu instrumento. Otro uso a tener en cuenta es el de los samples, ya que de esta forma se podrá samplear solo la guitarra de una canción o la batería y excluir el resto de instrumentos que no se quieran.

Como aspecto negativo, mencionar que el programa no está pulido al 100% y se oyen algunas impurezas en el sonido a la hora de separar los instrumentos y es algo que en el futuro esperemos que esté mejor optimizado. A pesar de esto, no vamos a desmerecer la labor del programa ya que sigue siendo realmente útil.

Por otro lado si alguien es más perezoso o se lo puede permitir, mediante el pago de 13€ mensuales el subscriptor puede acceder a una enorme base de datos de canciones ya separadas por pistas y separadas por géneros musicales.

Dentro música…

¿Qué os parece? Sabemos que es una aplicación de la Inteligencia Artificial muy concreta y que no todo el mundo le va a sacar partido, pero seguramente todos conocemos a algún amigo que está aprendiendo a tocar o toca algún instrumento y puede ayudarlo mucho, o puede que conozcamos a algún músico que también pueda serle útil para crear bases. Además todavía falta por pulirla un poco, pero estamos convencidos que se irá mejorando mucho en el futuro y cada vez será más útil.

No olvides que aprender Inteligencia Artificial es sencillo, consulta muestra página web para ver toda la información sobre nuestros cursos sobre nuestros cursos!

Referencias

Altozano, J. (6 dic 2019) Probamos una Inteligencia Artificial que separa una canción POR PISTAS (alucinante!). https://www.youtube.com/watch?v=4_l31Vucrmo

Epidemicsound (marzo 2022). https://www.epidemicsound.com/

GitHub (marzo 2022). https://github.com/enterprise¡

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Aitor Cossio

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Aplicaciones y Efectos de la IA en la Educación

La IA y la educación, compañeras de pupitre

El sector educativo también quiere y debe adaptarse a los nuevos tiempos e implementar las nuevas técnicas que utilizan la inteligencia artificial. Los cambios vertiginosos que nuestra sociedad del siglo XXI está experimentando, no dejan tiempo para poder adaptarse al ritmo frenético de las nuevas tecnologías. Es difícil encontrar el balance adecuado para poder hacer frente a los nuevos escenarios que la vida presenta.

En el sector educativo, las nuevas tecnologías de IA conllevan numerosos beneficios para el desarrollo de la trayectoria académica de los estudiantes y sus aprendizajes. La utilización de estas tecnologías tienen por objetivo común:

  1. Reducir las barreras de acceso de la educación.
  2. Automatizar su gestión.
  3. Optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje.

¿Cuáles son las ventajas de la aplicación de la IA en la educación?

  • Implementación de sistemas de enseñanza adaptativos. A través de plataformas y sistemas de tutoría inteligentes que ofrecen trayectorias personalizadas en función del perfil del estudiante. Por ejemplo, la aplicación de Liulishou que se utiliza en China para atender a 600.000 estudiantes o la M-Shule utilizada en Kenia.
  • Incremento de plataformas para el trabajo colaborativo donde se generan espacios múltiples dando lugar a debates de forma asíncrona. Está demostrado que este tipo de implementaciones mejora el desarrollo de habilidades de comunicación, resolución de conflictos y aprendizaje entre los estudiantes.
  • La incorporación de las plataformas de juego utilizadas como experiencias de aprendizaje. La IA nos permite modelar el desarrollo del juego a partir de las expresiones faciales en tiempo real, el procesamiento del lenguaje natural o el nivel de dificultad de la actividad a fin de conseguir mayor persistencia, creatividad, autoeficacia y capacidad para resolución de problemas.
  • Implementación de IA a fin de realizar diagnósticos y otro tipo de contribuciones específicas. La identificación de dislexia, autismo o déficit de atención es importante para ayudar en menor o mayor medida a los estudiantes. Algunas aplicaciones, por ejemplo la Liulishou esmentada anteriormente, nos permiten corregir directamente en tiempo real la pronunciación de distintas palabras.
  • Ahorro de tiempo para los docentes en relación a la gestión y administración de procesos.


¿Qué desventajas o impedimentos para la implementación de la IA encontramos?

  • Muchos centros educativos todavía son reticentes al uso de las nuevas tecnologías e implementación de nuevas herramientas de IA.
  • Hay que disponer de acceso a dispositivos y conexión a Internet de alta velocidad para garantizar y agilizar el trabajo fluido para los alumnos.
  • El exceso de estas nuevas estrategias y aplicaciones dejando de lado la experiencia educativa balanceada con el aprendizaje tradicional sería un error.
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  • La protección de la privacidad de los estudiantes ya que el uso de las aplicaciones para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje aumentan la exposición de los datos personales de los estudiantes y sus familias.
  • Las diferencias entre el estatus socioeconómico de las diferentes familias impidiendo garantizar la equidad educativa.

Conclusiones

Así pues, hemos de tener presentes los riesgos potenciales del uso de inteligencia artificial en los centros educativos. Para la implementación de esta tenemos que tener en cuenta que los estudiantes necesitan de una formación básica en el uso de estas tecnologías y la explicación de cómo deben ser tratados correctamente los datos. De lo contrario, estas técnicas mejorarían el aprendizaje individual de cada uno de los alumnos ya que pueden promover trayectorias específicas y únicas según las necesidades de cada estudiante personalizando su aprendizaje.

Todavía queda un largo camino para recorrer en el mundo de la educación e la implementación de la IA. Los avances que esta ha hecho hasta día de hoy son muy significativos y muchos sistemas educativos han cambiado la manera de educar y administrarse. Las diferencias socioeconómicas no dejan de ser un impedimento para aquellas sociedades subdesarrolladas, aun así esto no debe de ser un obstáculo para poder seguir evolucionando e adoptar la IA en las escuelas.

Bibliografía


1.- I Jara, JM Ochoa.Usos y efectos de la inteligencia artificial en educación. Sector Social división educación 2020 – siip.produccion.gob.bo.


2.- Giró Gràcia, Xavier Sancho Gil, Juana María. La Inteligencia Artificial en la educación: Big data, cajas negras y solucionismo tecnológico. RELATEC-Revista Lationoamericana de Tecnología Educativa. RELATEC Vol.21, núm 1 (2022).


3.-Para saber más sobre la aplicación Liulishou: https://www.liulishuo.com/en/


4.-Para saber más sobre la aplicación M-Shule: https://m-shule.com/

WRITTEN BY

Eva Arnall

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Cómo Captar a tus Clientes Usando la I.A.

De todos es conocido que la gestión de datos tiene especial relevancia para la captación de posibles clientes para una empresa. Ahora con la implicación de la IA a la captación de clientes, será mucho más fácil. La reducción de tiempo que conlleva utilizar este tipo de nuevas tecnologías permite que los negocios puedan dedicar más tiempo a otras tareas consiguiendo una mayor eficacia en sus procesos. Os vamos a contar cómo captar a tus clientes usando la IA.

Estudios de mercado

Actualmente, para el estudio de mercados, es necesario tratar la información que tenemos a nuestra disposición y saber administrarla adecuadamente más tarde. Si somos conocedores de las preferencias del consumidor a través de nuestros sistemas de datos podemos conseguir una mayor repercusión siendo a la vez más atractivas para nuestros clientes potenciales. Así pues, por otra parte también debemos tener en cuenta que será necesaria la inversión en la IA para ganar penetración en el mercado.

Gracias a la utilización de IA, se consigue tener un trato más personal y directo con nuestro público de interés. Esto es debido a la posible segmentación de mercado generando un marketing directo. Así pues, los clientes reciben publicidad acorde a sus preferencias y a la vez la empresa puede recibir su feedback, ya sea a través de encuestas, compras u otras actividades.

Chatbots

En el caso de los chatbots es es muy importante que las empresas personalicen el contenido para su consumidor final. Para ello, es necesario satisfacer sus necesidades individualmente y al entablar la conversación con este, se evalúe mediante la prueba de Turing a fin de obtener el mejor de los resultados para que, finalmente, el cliente no perciba que está tratando con IA.


La relación con los clientes es de vital importancia ya que cumplir con los plazos acordados establece confianza y buenas recomendaciones a otros posibles consumidores. En la cadena de subministro hay que priorizar ser especialmente serios y perfeccionistas para no cometer errores.

Recopilación de datos

Por otro lado, la misma IA aplicada al marketing nos genera al mismo tiempo datos para integrar todos estos a las posibles recomendaciones y estadísticas que se darán posteriormente a los responsables de marketing y a los consumidores finales. De la misma forma, conseguimos reducir considerablemente la distancia entre oferta y demanda facilitando las decisiones de los encargados de la gestión de marketing de la empresa.


Aplicar estas nuevas estrategias de marketing cada vez se convierte más en una obligación en vez de una opción. La no aplicación de estas perjudica a las empresas que deciden no adaptarse ya que la competencia tendrá un mayor impacto en las redes y difusión de productos en comparación a las que prefieren caer en la obsolescencia. Dejando de lado las múltiples ventajas que conlleva aplicar la IA, tenemos que tener en cuenta que todavía queda recorrido para mejorar.

Perfeccionar estrategias con el trato con nuestros clientes potenciales sin que estos se den cuenta que están tratando con IA nos permitiría mejorar en el sector del marketing. Por otra parte, también es de especial importancia tomar decisiones ajustadas a partir de los análisis realizados una vez se han obtenido los datos generados por nuestros clientes. La inteligencia artificial permite al marketing ser eficiente y eficaz en muchos contextos, permitiendo adaptar este cada vez más a un comercio a granel en función de las necesidades y demandas de cada uno de los clientes.

Iphone 6 Plateado Al Lado De Macbook Pro

Por tanto, ¿Qué hace accesible la aplicación de IA en el marketing en la mayoría de empresas a día de hoy?

  • El crecimiento del Big Data
  • La disponibilidad de potencia computacional barata y escalable
  • El desarrollo de nuevas técnicas para su aprovechamiento

Vocabulario de interés

Chatbots

Programa que simula una conversación con un ser humano.


Prueba de Turing:

Consiste en que un humano mantiene una conversación con una computadora y otra persona, pero sin saber quién de los dos conversadores es realmente una máquina. El objetivo de este experimento es determinar si la inteligencia artificial puede imitar las respuestas humanas.

Bibliografía

1.- Carlos Antonio Cuervo Sánchez. Effects of Artificial Intelligence on Marketing Strategies: Literature Review. ADResearchESIC Nº 24 Vol 24 • Primer semestre, enero-junio 2021 • págs.26 a 41.

WRITTEN BY

Eva Arnall

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