Inteligencia artificial: estas son las 3 áreas en las que ya mejora la vida

"Cuando la gente se entera de que soy investigadora de robótica e inteligencia artificial (IA), generalmente obtengo una de dos reacciones: o hacen bromas sobre Terminator y 'la rebelión de las máquinas', o se emocionan y me preguntan qué tan pronto su carro se conducirá solo".

Así comenzaba Daniela Rus el artículo "Rise of the robots: are you ready?" (Ascenso de los robots: ¿estás listo?) publicado en el diario Financial Times. "Si bien ciertamente me considero miembro del segundo grupo 'emocionado', sé lo importante que es comprender las ansiedades muy reales que inspiran esos chistes de Terminator".

"Creo que la gente le tiene miedo a lo que no entiende. En este momento, pareciera que estas nuevas tecnologías en torno a los modelos de lenguaje tuviesen poderes sobrehumanos", dijo a la BBC.

"Debemos explicarle a la gente cómo funcionan para que comprendan de manera adecuada sus posibilidades y limitaciones, para que puedan entender que, de hecho, son herramientas que se pueden usar para el bien común, para mejorar la vida de las personas", agregó.

Rus es profesora de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación y directora del laboratorio de ciencias de la computación e inteligencia artificial (CSAIL) del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).

Con su guía y junto a Mihaela van der Schaar, profesora de aprendizaje automático, inteligencia artificial y medicina en la Universidad de Cambridge, explicó tres áreas en las que la IA mejora las vidas.

Diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades

El aprendizaje automático, que es un subcampo de la inteligencia artificial, es excelente a la hora de usar diversas fuentes de datos para determinar patrones complejos.

Van der Schaar dirige un grupo de investigadores que desarrolla métodos de IA y aprendizaje automático parar mejorar el conocimiento médico y la atención a los pacientes.

"Eso es importante, por ejemplo, para que la medicina personalizada permita el diagnóstico temprano de enfermedades", explica Van der Schaar, quien dirige el laboratorio que lleva su nombre en la Universidad de Cambridge. En el caso del cáncer, "hemos visto muchas aplicaciones" en las que el aprendizaje automático "puede analizar imágenes y descubrir patrones" que lleven a un diagnóstico.

Pero incluso esa tecnología se puede utilizar antes de que un paciente desarrolle una enfermedad. "El aprendizaje automático es muy bueno identificando factores de riesgo", que pueden ser genéticos, de estilo de vida o provocados por agentes contaminantes, entre otros.

"Si los pacientes son identificados en las etapas tempranas de la enfermedad, el aprendizaje automático también puede ser muy útil para definir cuándo intervenir y cómo hacerlo". "La inteligencia artificial nos puede ayudar a aprender no solo de diversos pacientes, sino de diferentes respuestas a medicamentos variados", sostuvo.

"Conseguir eso mentalmente es muy difícil para los doctores. Incluso médicos muy inteligentes no pueden integrar fuentes de datos tan diversas, además de que no tienen suficiente información, agregó.

Recopilación de datos para llegar a destino y reconocer necesidades de clientes de un mercado

"Si usas Waze, Google Maps o cualquier otra herramienta de navegación, ya estás usando IA porque todas las estadísticas y predicciones para conducir de un lugar a otro utilizan esa tecnología", señaló Rus. Google se ha convertido en una de las compañías que más usos le está dando a esa herramienta.

"La IA detrás de Google Maps analiza datos para proporcionar información actualizada sobre las condiciones del tráfico y los retrasos, a veces ayudándote a evitar un embotellamiento por completo", señala el artículo "9 ways we use AI in our products" (9 maneras es que usamos IA en nuestros productos), publicado en el blog de la compañía.

El servicio también ayuda a los conductores a encontrar rutas más eficientes para llegar a sus destinos. Ya sea en automóvil o a pie, Google Maps ayuda a los usuarios a encontrar un determinado lugar "gracias a un sistema que aprendió a leer los nombres de calles y direcciones a partir de más de 1.000 millones de imágenes de Street View", explica la empresa en una nota de su blog en español.

Además del transporte, la IA nos está ayudando en áreas del mercado laboral, explicó Rus. "Con la robótica de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático, podemos delegarles algunas tareas rutinarias a las máquinas y eso en realidad aumenta nuestra eficiencia y nuestra productividad, además de que nos permite centrarnos en aspectos más cognitivos, por ejemplo, el pensamiento crítico y el análisis creativo", señaló la profesora.

"Con la inteligencia artificial podemos obtener estadísticas sobre lo que dicen los clientes en las redes sociales, sobre lo que necesitan, también acerca de lo que se requiere en la cadena de suministro", agregó.

"Podemos conseguir estos datos que luego nos ayudan a predecir lo que se necesitará y así podemos ser mucho más eficientes en la entrega de mercancías o servicios". Esa información también permite comprender mejor cómo los consumidores usan los productos y cómo ofrecer servicios más personalizados.

Ruptura de barreras idiomáticas con traducciones automáticas

"El traductor de Google utiliza el reconocimiento óptico de caracteres para descifrar las palabras y un sistema de traducción que ha sido entrenado con millones de ejemplos de traducciones existentes en la web", explicó la compañía en el artículo "13 maneras en que usas la inteligencia artificial en tu vida diaria" publicado en su blog.

Además "puedes entablar una conversación con ayuda del asistente de Google en más de una decena de idiomas". Rus explicó que las tecnologías de traducción forman parte de lo que se conoce como el campo de procesamiento de lenguaje natural o modelos de lenguaje extenso.

Ese tipo de tecnología toma "una gran cantidad de datos" que pueden ser textos o de otro tipo. Y para ayudarnos a comprender mejor cómo funcionan, la experta nos invita a pensar en imágenes.

Si quieres tener un sistema de inteligencia artificial que pueda reconocer automáticamente los objetos que tienes a tu alrededor, como un celular, una estantería o una silla, necesitas darle muchos ejemplos de ellos. Con esos ejemplos etiquetados y desde diferentes ángulos, se entrenan los parámetros del modelo de aprendizaje automático para que pueda reconocer los objetos cuando se le vuelvan a presentar.

"En cierto sentido, existe este aspecto predictivo del aprendizaje automático que usa una gran cantidad de datos pasados para hacer predicciones sobre datos nuevos y también podemos hacer predicciones sobre lo que podría suceder a continuación en una secuencia", dijo Rus.

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En el caso del procesamiento, generación y traducción de textos, lo que hace la tecnología es analizar ejemplos de textos anteriores, del orden de las palabras y luego, parecido a como sucede con las imágenes, usa datos del pasado para predecir cuál será el siguiente texto en una secuencia.