La inteligencia artificial (IA) está transformando la creación de contenidos en redes sociales, ofreciendo ventajas en eficiencia y personalización, pero también planteando desafíos como la desinformación y los filtros burbuja. Los creadores de contenido y gestores de redes sociales deben abordar estos problemas de manera proactiva y colaborativa para maximizar el potencial de la IA en este ámbito.
La clave para un futuro exitoso en la intersección de la inteligencia artificial y las redes sociales radica en el equilibrio adecuado entre los beneficios y los desafíos, así como en la colaboración entre todos los actores involucrados. De este modo podremos garantizar un entorno digital seguro y positivo para todos, al usar la Inteligencia artificial en redes sociales.
Deporte, según la RAE «Actividad física, ejercida como juego o competición, cuya práctica supone entrenamiento y sujeción a normas». Que no nos extrañe que en un futuro en los diccionarios se recoja la definición de «Deporte inteligente», ya que desde hace años se han venido integrando numerosas tecnologías que ayudan a la ejecución de esta actividad.
En este artículo te contaremos todo lo que necesitas saber sobre la inteligencia artificial en el deporte. Tanto fútbol, atletismo, béisbol, fútbol americano, deportes de motor… Han ido integrando tecnologías para mejorar la experiencia de realizar estos deportes.
Los sistemas de IA han llegado al deporte para disminuir el margen de error en cualquier decisión, conseguir una mayor serie de datos… en resumen, ayudar a los deportistas/árbitros. Algunos ámbitos en los que se utiliza son:
Si hablamos de deporte inteligente, la aplicación de IA es mucho más evidente en deportes individuales en los que es más sencillo hacer una medición de distintos datos. Por ejemplo, en el ciclismo se miden los niveles de esfuerzo e intensidad, la altitud, el desnivel, el nivel de polución… y todo ello para saber en qué momento es más adecuado realizar un adelantamiento.
Por otra parte, en varios deportes tenemos un método conocido como «moneyball», un modelo revolucionario que se basa en «big data» para realizar fichajes. Este modelo de gestión está basado en la película de Bennet Miller. En la película podemos ver cómo Billy Beane, director general de un equipo de béisbol consigue el éxito aprovechando al máximo sus recursos.
En el caso del fútbol, uno de los clubes pioneros en esta práctica es el Brentford, club inglés que actualmente se encuentra disputando la «Premier League» pero que hace unos años estaba campando por los campos de la 3ª división inglesa. Este ascenso tan remoto se debe a que los nuevos integrantes de la directiva llegaron a la conclusión de que era imposible luchar con los clubes mas grandes por culpa de la brecha presupuestaria, así que debían luchar con ingenio y siendo más eficientes. Es por ello que implementaron esta modalidad de gestión. En su caso, para el reclute de jugadores tienen esparcidos por toda Europa ojeadores que van reclutando datos, que más adelante servirán para saber si ese jugador es adecuado para el equipo.
El futuro es algo impredecible en la mayoría de los casos, pero viendo casos de cómo han ido evolucionando algunos sectores como los videojuegos, el turismo… podemos augurar que una de las claves para el futuro del deporte inteligente será la realidad virtual.
Por una parte, tenemos la aplicación de la realidad virtual para deportistas profesionales. ¿En qué podrá ayudarles esta tecnología? Pues sobre todo en el visionado de escenarios en los que ya han estado o estarán. La realidad virtual podrá trasladarles a su terreno de juego para practicar fallos realizados en el partido anterior. Si buscamos algunos ejemplos de deportes en los que ya se está utilizando la realidad virtual, nos encontramos, por ejemplo, con automovilismo, donde el piloto puede replicar la carrera por los diferentes circuitos, o el golf, donde, gracias a la realidad virtual se pueden ensayar golpes y prever así cuál será la trayectoria de la bola.
Aquí tenéis un ejemplo de cómo se aplica la realidad virtual en un entrenamiento.
Adicionalmente, la realidad virtual también será útil para los espectadores de eventos deportivos, porque no todo el mundo puede acudir a los estadios y vivir la experiencia 100% real. En Estados Unidos ya se ha implementado en varios deportes como el baloncesto, la WWE o la NFL. Imagina lo que tuvieron que disfrutar los fans al baloncesto viendo retransmitido el último partido de Kobe Bryant en realidad virtual.
Con esta gran cantidad de avances tecnológicos, cada vez vemos a más deportistas capaces de llegar a unos límites que hace unos años no eran ni imaginables. Por ejemplo, el corredor keniata Eliud Kipchoge, consiguió hacer una maratón en menos de dos horas el 12 de Octubre de 2019. Y a pesar de que conocemos sus grandes dotes para la competición, el foco se puso en otra cosa, sus zapatillas, las «Nike Alphafly». Entonces, se abre el debate de si materiales cómo estos desvirtúan la competición favoreciendo al rendimiento de los deportistas. Está claro el deporte no debe ignorar las grandes posibilidades que le brinda la tecnología, pero en casos así es necesaria una regulación por parte de los tribunales deportivos, porque al fin y al cabo el deporte debe seguir siendo deporte.
Expansión (Diciembre 2019)- https://www.expansion.com/juridico/actualidad-tendencias/2019/12/30/5e0a3fbce5fdeafc3e8b45d8.html
PortalcomunicacionUAH (Junio 2021)- https://portalcomunicacion.uah.es/diario-digital/entrevista/el-uso-de-la-inteligencia-artificial-en-el-deporte
Tokyoschool (Agosto 2022) – https://www.tokioschool.com/noticias/inteligencia-artificial-deporte/
Revistalibero – https://revistalibero.com/blogs/contenidos/brentford-un-equipo-construido-a-base-de-estadisticas
Expoknews (Octubre 2021) – https://www.expoknews.com/implicaciones-de-la-inteligencia-artificial-en-el-deporte/
Alejandro Ferrer
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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.
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 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.
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?
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.
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.
¿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.
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/
Alejandro Ferrer
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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.
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.
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:
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…
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.
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.
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?
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
Alejandro Ferrer
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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.
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.
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.
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.
¿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.
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.
Alejandro Ferrer
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
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).
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.
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.
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.
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.
Eva Arnall
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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.
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.
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»:
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»:
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»
¿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!
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
Alejandro Ferrer
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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.
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)
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.
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.
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.
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.
Eva Arnall
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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.
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.
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:
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.
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.
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
Elena del Castillo
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