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Privacidad y Inteligencia Artificial. Antónimos?

En la era de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, la privacidad y seguridad de los datos personales son preocupaciones crecientes. Este artículo explora cómo se entrenan los modelos de IA, los riesgos asociados al uso de datos personales, y cómo OpenAI aborda estas preocupaciones con opciones de privacidad mejoradas, permitiendo a los usuarios decidir si sus datos se utilizan en el entrenamiento de futuros modelos.

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La Inteligencia Artificial y las Redes Sociales

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.

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¿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.

WRITTEN BY

Alejandro Ferrer

Saturdays.AI

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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

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

Written by

Elena del Castillo

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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¡

Written by

Aitor Cossio

Saturdays.AI

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