Un articulo con mucho interés que resume algunas de las conclusiones a que se llegaran durante un encuentro sobre nuevas tecnologías enfocadas a áreas de enfermedades neurológicas. El tema de las enfermedad neurológicas es un tema que le hemos dedicado algún tiempo a través de la creación de un proyecto para el diagnostico de Alzheimer a través de Inteligencia artificial y videojuegos ( que no gamificación) , siendo el videojuego utilizado como herramienta de recolección de respuestas del sistema nervioso con base en las estimulaciones cognitivas que solamente el videojuego permite.
Todos los datos se almacenaban utilizando tecnologías de Big Data para poder después alimentar el motor de inteligencia artificial a través de diversos periodos de tiempo, para conseguir encontrar de esta forma determinados tipos de padrón de respuestas que podrían sugería un bajada de las capacidades cognitivas del usuario.
Los primeros datos que se conseguiran eran muy esperanzadores hasta que nos quedamos sin financiación para continuar con el desarrollo de la solución pero desde entonces la asociación Inteligencia artificial, videojuegos, big data y el sistema cerebral/cognitivo ha quedado en un grande foco de interés.
Así que cuando he visto los resultados de este congreso me ha parecido interesante compartirlos.
IA y big data en la prevención de enfermedades neurológicas
3.000 expertos de la Sociedad Española de Neurología han debatido hace unas semanas, en Sevilla, la incorporación de tecnologías como el big data o la inteligencia artificial para ayudar a entender mejor las patologías neurológicas, su impacto en el paciente y, como ocurre con la esclerosis múltiple, por qué es necesaria una visión más personalizada en cada caso.
La esclerosis múltiple es una enfermedad neurodegenerativa grave, de sintomatología amplia y compleja, que afecta a 47.000 personas en España, 600.000 en Europa y más de 2.000.000 en todo el mundo. El diagnóstico se produce con mayor frecuencia entre los 20 y los 40 años, en plena actividad vital, por lo que su diagnóstico supone un duro golpe para el paciente cuando recibe la noticia. «Dada la heterogeneidad de la esclerosis múltiple, el manejo de esta patología puede mejorar considerablemente con la implementación de la inteligencia artificial y del big data», Según Ignacio Hernández Medrano, neurólogo, CEO y cofundador de los proyectos de Big Data SAVANA y MENDELIAN.
También la doctora Mar Tintoré, del Centro de Esclerosis Múltiple de Cataluña , destaca la utilidad de este tipo de tecnologías para ayudar a los clínicos a comprender mejor una patología con tal complejidad, y explica como junto a otros grupos están trabajando en un conjunto de algoritmos computacionales de vanguardia para crear una calculadora de riesgos que prediga la probabilidad de acumulación de discapacidad de cada paciente en cada momento. «Ahora contamos con un algoritmo más fino que nos permite definir mejor lo que necesita cada paciente», dice el también doctor Hernández Medrano. Empieza a ser común el uso de la imagen como fuente de datos en medicina, pero pronto se utilizarán nuevas herramientas como analíticas de sangre, registros de la UVI, información de las constantes vitales y la historia clínica del paciente. Estos datos generarán un tipo de algoritmo que será capaz de dar respuesta a preguntas concretas, y los especialistas podrán prever cómo será la evolución de la enfermedad de cada paciente y proporcionar un control más precoz.
Biogen España, compañía experta en neurociencia y que se centra en el avance programas de investigación en esclerosis múltiple y neuroinmunología, trastornos neuromusculares, trastornos del movimiento, Alzheimer y demencia, oftalmología, inmunología, trastornos neurocognitivos, neurología aguda y dolor, detalla como es imprescindible poner la ciencia y tecnologías de vanguardia, como es el caso del big data o la inteligencia artificial, al alcance de los que la necesitan.
La propriedad de estos artículos pertenece a sus autores originales, y este resumen se ha incluido para referencias personales y crear un base de datos de artículos interesantes en el campo de la innovación.
Animación con Inteligencia Artificial y Deep learning
La sociedad actual está totalmente orientada hacia los entornos digitales. Ahora, desde que somos muy pequeños, nos vemos enfrentados con una gran cantidad de manifestaciones tecnológicas.
Un claro ejemplo de ello son los videojuegos que, en la actualidad, son capaces de atrapar tanto a grandes como a chicos. Al principio, estos fueron sencillos y poco elaborados.
Sin embargo, esto cambió rápidamente con el paso del tiempo. Cada vez se volvieron más complejos, llenos de animaciones e infinidad de acciones que los personajes podían realizar.
Para hacer de ello algo de buena calidad, los desarrolladores han tenido que pasar una gran cantidad de horas trabajando en cada movimiento de los personajes. Ahora, gracias a una nueva investigación, podría existir un mecanismo que podría facilitar este proceso y ofrecer a los desarrolladores un atajo para no tener que invertir tanto tiempo en esta fase.
Animación de personajes con Inteligencia Artificial
Es más que claro que el movimiento es clave para hacer de una animación lo que es. Sin embargo, nuestro concepto de esta movilidad ha ido cambiando con el tiempo.
En un inicio, los movimientos notorios pero bruscos eran lo más comunes en lo dibujos animados –que eran en 2D. Asimismo, los videojuegos oscilaban entre espacios vagamente móviles e imágenes fijas con texto.
Ahora, en la mayoría de los casos ambas disciplinas se decantan por el uso de gráficos en 3D y por un estilo de movimiento mucho más natural. Sin embargo, como lo hemos dicho, este, a pesar de ser el más llamativo, tiende a ser el más complejo de desarrollar.
Animación con Deep Learning
El nuevo sistema que fue desarrollado por científicos de la Universidad de Edimburgo se maneja a través de conexiones neuronales –similares a aquellas que tenemos en nuestro propio cerebro. Gracias a ellas, la inteligencia artificial tiene la posibilidad de realizar procesos de Deep Learning.
El estado de la inteligencia artificial en la animación
Además, Por muy apasionados que puedan ser los animadores con su oficio, hay algunos trabajos que son simplemente tediosos o un medio para un fin. Animar el cabello, la ropa, caminar y salpicar el agua puede caer en esta categoría que consume mucho tiempo.
No es de extrañar, entonces, que el desarrollador de Pixar Jiayi Chong, cuya filmografía incluye clásicos como «Toy Story 3», «Up» y «WALL-E», se propusiera construir una herramienta llamada Midas Creature que automatiza este tipo de tareas de Animación con Inteligencia Artificial.
Adobe está haciendo algo similar para abordar la sincronización de los movimientos de los labios de un personaje con una grabación de voz. «Es un trabajo de especialistas», dice el becario de Adobe y ganador de un premio de la Academia David Simons. «Y lleva mucho tiempo. Por eso, si eres nuevo en la producción de animación, puedes limitar lo que haces y cuánto haces».
Estas son algunas de las últimas innovaciones destinadas a racionalizar y ampliar un medio con un potencial masivo: los vídeos en línea representan ahora el 50% de todo el tráfico móvil, y el contenido animado es un gran pedazo de ese pastel digital.
Haz más con menos
La animación, tradicionalmente, ha ido de la mano de minucias que no necesariamente alimentan la destreza creativa de un animador. Sin embargo, estos pasos suelen ser necesarios, y también son lo suficientemente complejos como para hacer de la automatización un desafío. Para muchos animadores, el beneficio central de la IA proviene de la agilización del proceso creativo, simplemente asumiendo tareas tediosas. Con ese «tiempo libre» añadido, los diseñadores pueden pasar más tiempo trabajando en sus visiones creativas globales.
Empujar los límites de la creatividad
A medida que la tecnología de Animación con Inteligencia Artificial continúa refinando los procesos y prolifera en la industria, los animadores, cineastas y diseñadores se sumergen en ella, produciendo animación de alta calidad con menos personal en menos tiempo. Esto, a su vez, impulsa nuevos conceptos creativos que atraviesan el desorden del paisaje existente del vídeo digital y la animación.
Un ejemplo reciente: El Sueño Profundo de Google es un proyecto experimental que ayuda a los científicos e ingenieros a ver las imágenes a través de los ojos de una red neuronal profunda. Una nueva forma de arte psicodélico, abstracto y a veces inquietante surgió rápidamente de esta tecnología.
«Si se entrenara con imágenes de gatos y rostros, crearía algo como un sueño inducido por el LSD, produciendo nuevas combinaciones de esas cosas», dice David Simmons.
Simplificar lo complejo
Yendo un paso más allá, los investigadores del Instituto Allen de Inteligencia Artificial y de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign introdujeron más de 25.000 clips de tres segundos del dibujo animado original «Los Picapiedra» en un sistema de IA. A partir de ahí, el sistema de IA fue capaz de crear nuevos clips basados en descripciones de texto de una escena dada – «Betty y Wilma tienen una discusión en la cocina», por ejemplo.
Utilizando la inteligencia de los clips existentes, el sistema de IA reunió a los personajes, accesorios y lugares especificados y los animó en consecuencia. Si bien algunos resultados fueron torpes, la mayoría entregó el nuevo contenido sin problemas y casi al instante.
Dejando de lado la torpeza, esta investigación apunta a un futuro en el que la IA genere horas de contenido animado basado en guiones de contenido pasado. Esto podría, inmediatamente, democratizar la animación de alta calidad, convirtiéndola en una opción creativa sencilla para cualquier comercializador, productor, director creativo o aspirante a animador, una opción que podría tener un precio significativamente más bajo que el desarrollo de la animación tradicional.
El contenido creativo, sin embargo, es sólo el comienzo. Esta misma tecnología de IA puede aplicarse potencialmente a los juegos, análisis de movimiento e incluso a la robótica en el futuro. «Las cosas están cambiando muy rápidamente», según David Simmons que cree que la velocidad de innovación seguirá aumentando a medida que más personas se capaciten en la tecnología y piensen en las mejores formas de usarla.
Es final de verano e inicio de otoño cuando estamos escribiendo este artículo. Es una época propicia para pensar en otras cosas diferentes de las que nos ocupamos en el día a día, y además hemos visto en varios medios, diferentes artículos que aluden a una inmediata necesidad de aplicar o implantar algún tipo de ética en los algoritmos que operan en la Inteligencia Artificial.
Si estás leyendo esto y perteneces al campo de la ciencia de datos, seguro que tu impresión es que se trata de titulares completamente ambiguos e imprecisos, carentes de significado en su mayor parte y que están orientados más a crear una cierta alarma social que a describir una realidad tecnológica.
No te falta razón. Por eso esperamos tener algo que aportar a esta tendencia aunque sea pequeño.
La inquietante ascensión de la Inteligencia Artificial.
Partimos del hecho de que muchos medios de comunicación –principalmente digitales– atribuyen a la Inteligencia Artificial (sin especificar más) cualidades casi propias de oráculos y entidades mitológicas, o características mucho más cercanas a los ingenios mecánicos propios de las películas de ciencia ficción, al tiempo que empieza a cundir cierta alarma social, más justificada, basada en la masiva acumulación de información de algunas compañías como las grandes tecnológicas (Facebook y Google en destacada posición) y al perverso del uso de esa información en el caso de Cambrigde Analyticaen la campaña presidencial de Donald Trump. Pero es que tendríamos que empezar a mirarnos al ombligo para buscar a los culpables que alimentanlos repositorios de datos de las compañías. Sabemos de sobra que no desconectamos del móvil en verano, y que nos pasamos más tiempo viendo fotos de nuestras amistades o conocidos en la playa, que viendo la propia playa en el mundo real por nuestra cuenta. Localizaciones, visitas, fotografías (el…
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La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
La disrupción digital está redefiniendo las industrias y cambiando la forma en que funcionan muchos negocios. Cada industria está evaluando opciones y formas de adopción para crear valor en un mundo impulsado por la tecnología. El sector bancario está siendo testigo de cambios revolucionarios: sobre todo en torno de la atención al cliente.
Los clientes conocedores de la tecnología, expuestos a las tecnologías avanzadas en su vida cotidiana, esperan que los bancos les ofrezcan experiencias sin fisuras. Para cumplir con estas expectativas, los bancos han ampliado su panorama industrial al comercio minorista, la tecnología de la información y las telecomunicaciones para permitir servicios como la banca móvil, la banca electrónica y las transferencias de dinero en tiempo real. Si bien estos avances han permitido a los clientes aprovechar la mayoría de los servicios bancarios que tienen a su alcance en cualquier momento y lugar, también han supuesto un coste para el sector bancario.
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
La unión de la banca y sectores como la informática, las telecomunicaciones y el comercio minorista ha aumentado la transferencia de información crítica a través de redes virtuales que son vulnerables a los ataques cibernéticos y a la fraudulencia. Estos incidentes no sólo afectan a la rentabilidad de los bancos, sino que también dificultan la confianza de los bancos y la relación con los clientes.
El aumento de las amenazas a la seguridad en línea en las transacciones bancarias ha hecho más estrictas las reglamentaciones gubernamentales. Aunque estas regulaciones son útiles para supervisar las transacciones financieras en línea, han limitado la capacidad de los bancos para mantenerse al día con la transformación digital. Los bancos no pueden invertir en tecnología, ya que tienen que mantener el coeficiente de adecuación del capital según las directrices del marco normativo internacional. Así pues, los bancos son presa de la competencia que plantean los ágiles actores de la tecnología financiera (FinTech), que no tienen que mantener el coeficiente de adecuación del capital. Según el Informe sobre la banca minorista mundial de 2016, aproximadamente la mitad de los clientes de todo el mundo han informado de que es más probable que cambien sus bancos con estos actores.
Banca de Inteligencia Artificial
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
Aprovechar la tecnología cognitiva con la Inteligencia Artificial (IA) aporta la ventaja de la digitalización a los bancos y les ayuda a hacer frente a la competencia que plantean los jugadores de FinTech. De hecho, alrededor del 32% de los proveedores de servicios financieros ya están utilizando tecnologías de IA como el Análisis Predictivo, el Reconocimiento de Voz, entre otras, según una investigación conjunta realizada por el Instituto Nacional de Investigación Empresarial y Ciencias Narrativas.
La Inteligencia Artificial es el futuro de la banca, ya que aporta el poder del análisis avanzado de datos para combatir las transacciones fraudulentas y mejorar el cumplimiento. El algoritmo de la IA logra actividades contra el lavado de dinero en pocos segundos, que de otra manera toman horas y días. La IA también permite a los bancos gestionar grandes volúmenes de datos a una velocidad récord para obtener valiosos conocimientos de ellos. Características como los robots de la IA, los asesores de pagos digitales y los mecanismos biométricos de detección de fraudes dan lugar a una mayor calidad de servicios a una base de clientes más amplia. Todo ello se traduce en un aumento de los ingresos, una reducción de los costos y un aumento de los beneficios.
La Inteligencia Artificial está fortaleciendo la competitividad de los bancos a través de:
La mejora de la experiencia del cliente: Basándose en las interacciones pasadas, la IA desarrolla una mejor comprensión de los clientes y su comportamiento. Esto permite a los bancos personalizar los productos y servicios financieros añadiendo características personalizadas e interacciones intuitivas para ofrecer un compromiso significativo con el cliente y construir relaciones sólidas con sus clientes.
Predicción de resultados y tendencias futuras: Con su poder de predecir escenarios futuros mediante el análisis de comportamientos pasados, la IA ayuda a los bancos a predecir resultados y tendencias futuras. Esto ayuda a los bancos a identificar fraudes, detectar patrones de lavado de dinero y hacer recomendaciones a los clientes. Los lavadores de dinero, a través de una serie de acciones, muestran que la fuente de su dinero ilegal es legal. Con su poder de aprendizaje automático y cognición, la IA identifica estas acciones ocultas y ayuda a salvar millones para los bancos. De manera similar, la IA es capaz de detectar patrones de datos sospechosos entre volúmenes ingentes de datos para llevar a cabo la gestión del fraude. Además, con sus motores de recomendación clave, la IA estudia el pasado para predecir el comportamiento futuro de los puntos de datos, lo que ayuda a los bancos a realizar con éxito ventas cruzadas y de mayor valor.
Automatización de procesos cognitivos: Esta característica permite la automatización de una variedad de servicios bancarios intensivos en información, costosos y propensos a errores, como la gestión de reclamaciones. Esto asegura el retorno de la inversión, reduce los costos y asegura un procesamiento preciso y rápido de los servicios en cada paso. La automatización de procesos cognitivos automatiza fundamentalmente un conjunto de tareas que improvisa sobre sus iteraciones anteriores a través de un constante aprendizaje de la máquina.
Interfaces interactivas realistas: Los chatbots identifican el contexto y las emociones en el chat de texto y responden a él de la manera más adecuada. Estas máquinas cognitivas permiten a los bancos no sólo ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia, sino también ayudar a los bancos a ahorrar millones de dólares como resultado del ahorro de costes acumulado.
Toma de decisiones eficaz: Los sistemas cognitivos que piensan y responden como expertos humanos, proporcionan soluciones óptimas basadas en los datos disponibles en tiempo real. Estos sistemas mantienen un repositorio de información experta en su base de datos llamada base de datos de conocimientos. Los banqueros utilizan estos sistemas cognitivos para tomar decisiones estratégicas.
Automatización robótica de procesos: La IA revisa y transforma los procesos aplicando la Automatización Robótica de Procesos (RPA). Esto permite la automatización de alrededor del 80% de los procesos de trabajo repetitivos, permitiendo a los trabajadores del conocimiento dedicar su tiempo a operaciones de valor añadido que requieren un alto nivel de intervención humana.
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Futuro impulsado por la IA
La IA no sólo dará poder a los bancos mediante la automatización de su fuerza de trabajo del conocimiento, sino que también hará que todo el proceso de automatización sea lo suficientemente inteligente como para eliminar los riesgos cibernéticos y la competencia de los jugadores de FinTech.
La IA, que forma parte integral de los procesos y operaciones del banco, y sigue evolucionando e innovando con el tiempo sin una considerable intervención manual.
La IA permitirá a los bancos aprovechar de manera óptima las capacidades humanas y mecánicas para impulsar la eficiencia operativa y de costes, y ofrecer servicios personalizados.
Todos estos beneficios ya no son una visión futurista a cumplir por los bancos. Al adaptar la IA, los líderes del sector bancario ya han tomado medidas que les permitirán coger el tren del futuro y competir eficazmente contra todo una nueva panoplia de competidores nunca antes visto.
Puedes leer más artículos sobre inteligencia artificial en la sección de inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA) está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, como los asistentes digitales de los teléfonos inteligentes y los electrodomésticos, e incluso los coches autoconducidos.
Aunque la IA puede ser beneficiosa para mejorar la eficiencia y la precisión en sistemas profesionales como la planificación y la previsión, la complejidad de estos sistemas puede dificultar que los humanos entiendan y confíen en los resultados y las recomendaciones.
Esta falta de transparencia puede llevar a una falta de confianza en el sistema, haciendo que los humanos pasen por alto o ignoren las recomendaciones de la IA. La IA explicable pretende abordar este problema proporcionando herramientas y técnicas que ayuden a los humanos a entender e interpretar las recomendaciones realizadas por el modelo de IA, aumentando la transparencia general del sistema y conduciendo a una mayor confianza en el mismo.
inteligencia artificial explicable
La inteligencia artificial explicable es un subcampo de la inteligencia artificial que se centra en proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial. Esto puede mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas y aumentar su efectividad al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.
Aunque aún no hay un consenso sobre lo que significa exactamente la inteligencia artificial explicable, hay algunas consideraciones generales. Por un lado, depende de quién está pidiendo la explicación y cuál es su intención.
Por ejemplo, si un experto en inteligencia artificial está tratando de desarrollar un modelo, podría estar interesado en comprender el funcionamiento del modelo y cómo mejorarlo. Por otro lado, si un regulador o una persona sin conocimientos técnicos está examinando un modelo, podría estar interesado en comprender cómo el modelo llega a sus predicciones y cómo están relacionadas con las entradas.
Además, hay un trade-off entre la complejidad y la interpretabilidad de las explicaciones. Por un lado, se pueden proporcionar explicaciones muy completas y precisas
Pero también pueden ser difíciles de entender para los usuarios no técnicos. Por otro lado, se pueden proporcionar explicaciones muy fáciles de entender pero que no proporcionan suficiente información sobre el funcionamiento del modelo. Por lo tanto, es importante encontrar un equilibrio entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones.
Inteligencia artificial explicable Tabla de Contenidos
I. Introducción
Definición de inteligencia artificial explicable,
La inteligencia artificial explicable es una rama de la inteligencia artificial que se centra en proporcionar herramientas y técnicas para interpretar y comprender el funcionamiento y las decisiones de los sistemas de inteligencia artificial. El objetivo de la inteligencia artificial explicable es aumentar la transparencia de estos sistemas y mejorar la confianza en ellos al permitir a los usuarios comprender cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones. De esta manera, la inteligencia artificial explicable permite evitar el fenómeno de la «caja negra», en el que los usuarios no tienen acceso a la información sobre el funcionamiento interno del sistema y, por lo tanto, no confían en él.
Contextualización de su origen y su importancia en la actualidad
La inteligencia artificial explicable tiene sus raíces en la preocupación por la transparencia y la confianza en los sistemas de inteligencia artificial, que se han vuelto cada vez más presentes en nuestras vidas a medida que la tecnología ha avanzado. A medida que los sistemas de inteligencia artificial se han vuelto más complejos y han comenzado a tomar decisiones importantes en diversos campos, ha habido una creciente necesidad de comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones. Esto ha llevado al desarrollo de la inteligencia artificial explicable como una forma de proporcionar transparencia y confianza en estos sistemas.
En la actualidad, la inteligencia artificial explicable es de gran importancia debido a la amplia presencia de sistemas de inteligencia artificial en nuestras vidas. Desde asistentes digitales en nuestros teléfonos móviles y electrodomésticos hasta sistemas de planificación y toma de decisiones en el lugar de trabajo, la inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana. La confianza en estos sistemas es esencial para aprovechar plenamente sus beneficios y minimizar los riesgos de tomar decisiones incorrectas o sesgadas. La inteligencia artificial explicable proporciona una forma de lograr esta confianza al permitir a los usuarios comprender el funcionamiento interno de estos sistemas.
inteligencia artificial explicable
II. Por qué se utiliza la inteligencia artificial explicable
Mejora en la confianza y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial
La confianza y la transparencia son importantes aspectos a considerar en el desarrollo y uso de sistemas de inteligencia artificial (IA). La confianza en un sistema de IA se refiere a la confianza que tienen los usuarios y otros stakeholders en su precisión, integridad y fiabilidad. La transparencia, por otro lado, se refiere a la claridad y comprensión de cómo funciona un sistema de IA y cómo toma sus decisiones.
Hay varias maneras de mejorar la confianza y la transparencia en los sistemas de IA. Algunas de ellas incluyen:
Asegurarse de que el sistema de IA esté basado en datos de alta calidad y de que se haya realizado una evaluación adecuada de su precisión.
Implementar medidas de seguridad y protección de datos para evitar el uso indebido o el acceso no autorizado a los datos utilizados para entrenar al sistema de IA.
Garantizar la diversidad y la inclusión en el proceso de desarrollo del sistema de IA, para evitar sesgos y discriminación.
Proporcionar documentación detallada y accesible sobre cómo funciona el sistema de IA y cómo toma sus decisiones, para que los usuarios puedan entender su funcionamiento y cómo se aplican a sus situaciones específicas.
Ofrecer opciones de explicación y justificación de decisiones, para que los usuarios puedan entender por qué el sistema de IA tomó una determinada decisión y cómo afecta a ellos.
Establecer un marco de ética y responsabilidad en el desarrollo y uso de sistemas de IA, para asegurar que se cumplan los valores y principios éticos en su uso.
Evita la «caja negra» en la toma de decisiones basadas en AI
La inteligencia artificial explicable (XAI, por sus siglas en inglés) se utiliza para evitar la «caja negra» en la toma de decisiones basadas en AI, ya que permite comprender y explicar cómo y por qué un sistema de IA toma una determinada decisión. Los sistemas de IA pueden ser considerados como «cajas negras» cuando sus decisiones son opacas e inaccesibles para los usuarios y otros stake holders, lo que puede generar falta de confianza y desconfianza en su uso.
La XAI busca proporcionar una visión más clara y comprensible de cómo funcionan los sistemas de IA y cómo toman sus decisiones, lo que puede ayudar a mejorar la confianza y la transparencia en su uso. Además, la XAI puede ser útil en situaciones en las que es importante entender y justificar las decisiones tomadas por un sistema de IA, como en el ámbito jurídico o en el sector de servicios financieros.
En resumen, la XAI se utiliza para evitar la «caja negra» en la toma de decisiones basadas en AI ya que permite comprender y explicar el funcionamiento y las decisiones de un sistema de IA, mejorando la confianza y la transparencia en su uso y permitiendo justificar y entender las decisiones tomadas por el sistema en diferentes contextos.
III. Aplicación de la inteligencia artificial explicable
Ejemplos de su uso en diversos campos y industrias
La inteligencia artificial explicable tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos y industrias. Algunos ejemplos de su uso incluyen:
Salud: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones médicas basadas en AI, como el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades. Esto puede ayudar a los médicos a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
Finanzas: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones financieras basadas en AI, como la asignación de inversiones y la gestión del riesgo. Esto puede ayudar a los inversores a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
Transporte: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones de transporte basadas en AI, como el planeamiento de rutas y la asignación de vehículos. Esto puede ayudar a los usuarios a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
Recursos humanos: Los sistemas de inteligencia artificial explicable pueden utilizarse para interpretar y explicar decisiones de contratación y promoción basadas en AI. Esto puede ayudar a los empleadores a comprender el funcionamiento del sistema y a confiar en sus recomendaciones.
En general, la inteligencia artificial explicable tiene aplicaciones en cualquier ámbito en el que se utilicen sistemas de inteligencia artificial para tomar decisiones importantes. Su uso puede mejorar la confianza en estos sistemas y aumentar su efectividad al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.
Ventajas y beneficios de su implementación
La implementación de la inteligencia artificial explicable tiene varias ventajas y beneficios, algunos de los cuales incluyen:
Aumento de la confianza: Al permitir a los usuarios comprender el funcionamiento interno del sistema y cómo se llega a ciertas conclusiones y recomendaciones, la inteligencia artificial explicable puede aumentar la confianza en el sistema y evitar el fenómeno de la «caja negra». Esto puede mejorar la aceptación y la adopción de los sistemas de inteligencia artificial.
Mayor efectividad: Al aumentar la confianza en el sistema, la inteligencia artificial explicable puede mejorar la efectividad de los sistemas de inteligencia artificial al hacer que los usuarios confíen más en sus recomendaciones y tomen decisiones basadas en ellas.
Mayor transparencia: La inteligencia artificial explicable proporciona una mayor transparencia en el funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial, lo que puede mejorar la confianza y la efectividad de estos sistemas al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y cómo llegan a sus conclusiones.
Mejora en la toma de decisiones: Al permitir a los usuarios comprender y interpretar las decisiones basadas en AI, la inteligencia artificial explicable puede ayudar a los usuarios a tomar decisiones más informadas y a evitar decisiones sesgadas o incorrectas.
En general, la implementación de la inteligencia artificial explicable puede mejorar la confianza, la efectividad y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial, lo que puede tener beneficios en diversos campos y industrias.
IV. Tecnologías utilizadas para desarrollar la inteligencia artificial explicable
Herramientas y técnicas disponibles
Hay varias tecnologías y herramientas disponibles para desarrollar la inteligencia artificial explicable, como algoritmos de explicación, técnicas de interpretación, técnicas de análisis de sensibilidad y técnicas de aprendizaje de máquina interpretables. Estas herramientas pueden utilizarse para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.
Algunas de las más comunes incluyen:
Algoritmos de explicación: Estos son algoritmos diseñados específicamente para generar explicaciones del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden proporcionar información sobre cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones y pueden utilizarse para generar visualizaciones de las decisiones del sistema.
Técnicas de interpretación: Estas son técnicas utilizadas para interpretar y comprender el funcionamiento interno de un sistema de inteligencia artificial. Esto puede incluir técnicas como la visualización de características importantes y el análisis de reglas de decisión.
Técnicas de análisis de sensibilidad: Estas son técnicas utilizadas para evaluar cómo cambiaría el funcionamiento del sistema si se modificaran ciertas entradas o variables. Esto puede proporcionar información sobre la importancia de diferentes factores en el funcionamiento del sistema.
Técnicas de aprendizaje de máquina interpretables: Estas son técnicas de aprendizaje de máquina diseñadas específicamente para ser interpretables y explicables por los humanos. Esto puede incluir técnicas como el árbol de decisión y el regresión lineal.
En general, estas herramientas y técnicas pueden utilizarse para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.
Métodos de interpretación y explicación de resultados de AI
Existen varios métodos y técnicas que se pueden utilizar para interpretar y explicar los resultados de los sistemas de inteligencia artificial. Algunos de estos métodos incluyen:
Algoritmos de explicación: Estos son algoritmos diseñados específicamente para proporcionar explicaciones del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial. Estos algoritmos pueden proporcionar información sobre cómo se llegó a ciertas conclusiones y recomendaciones y pueden utilizarse para generar visualizaciones de las decisiones del sistema.
Técnicas de interpretación: Estas son técnicas utilizadas para interpretar y comprender el funcionamiento interno de un sistema de inteligencia artificial. Esto puede incluir técnicas como la visualización de características importantes y el análisis de reglas de decisión.
Técnicas de análisis de sensibilidad: Estas son técnicas utilizadas para evaluar cómo cambiaría el funcionamiento del sistema si se modificaran ciertas entradas o variables. Esto puede proporcionar información sobre la importancia de diferentes factores en el funcionamiento del sistema.
Técnicas de aprendizaje de máquina interpretables: Estas son técnicas de aprendizaje de máquina diseñadas específicamente para ser interpretables y explicables por los humanos. Esto puede incluir técnicas como el árbol de decisión y la regresión lineal.
En general, estos métodos y técnicas se pueden utilizar para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de un sistema de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.
V. Retos y obstáculos en el desarrollo de la inteligencia artificial explicable
Sin embargo, también hay desafíos y obstáculos en el desarrollo de la inteligencia artificial explicable. Uno de los principales desafíos es encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones. Además, a veces puede ser difícil proporcionar explicaciones para modelos altamente complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo. También puede haber preocupaciones de privacidad al proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo, ya que esto podría revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Por último, también puede haber desafíos técnicos y de diseño al desarrollar sistemas de inteligencia artificial explicables, como la necesidad de proporcionar explicaciones que sean fáciles de visualizar y comprender para los usuarios no técnicos.
Desafíos técnicos y regulativos en su implementación
Existen algunos desafíos y obstáculos que pueden surgir al tratar de implementar la inteligencia artificial explicable. Algunos de estos retos incluyen:
Equilibrio entre complejidad y interpretabilidad: Como se mencionó anteriormente, puede ser difícil encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad y la interpretabilidad al proporcionar explicaciones. Por un lado, se pueden proporcionar explicaciones muy completas y precisas pero que son difíciles de entender para los usuarios no técnicos. Por otro lado, se pueden proporcionar explicaciones muy fáciles de entender pero que no proporcionan suficiente información sobre el funcionamiento del modelo.
Modelos complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo: A veces puede ser difícil proporcionar explicaciones para modelos altamente complejos o basados en técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales. Estos modelos pueden ser difíciles de interpretar y pueden requerir técnicas especializadas para proporcionar explicaciones.
Preocupaciones de privacidad: Proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo puede revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Esto puede plantear preocupaciones de privacidad y puede requerir medidas adicionales para proteger la privacidad de los usuarios.
Desafíos técnicos y de diseño: Desarrollar sistemas de inteligencia artificial explicables puede plantear desafíos técnicos y de diseño, como la necesidad de proporcionar explicaciones que sean fáciles de visualizar y comprender para los usuarios no técnicos.
Desafíos regulativos: La regulación de la inteligencia artificial explicable puede ser un desafío. Algunos reguladores pueden requerir que se proporcionen explicaciones para ciertos tipos de modelos o en ciertos contextos,
Necesidad de equilibrio entre transparencia y privacidad
Uno de los principales retos y obstáculos al implementar la inteligencia artificial explicable es encontrar el equilibrio adecuado entre la transparencia y la privacidad. Proporcionar explicaciones detalladas sobre cómo funciona un modelo puede ayudar a mejorar la confianza y la transparencia del sistema, pero también puede revelar información sensible sobre los datos utilizados para entrenar el modelo. Esto puede plantear preocupaciones de privacidad y requerir medidas adicionales para proteger la privacidad de los usuarios.
Para abordar este desafío, es importante encontrar el equilibrio adecuado entre proporcionar suficiente información para mejorar la confianza y la transparencia del sistema, pero sin revelar información sensible que pueda comprometer la privacidad de los usuarios. Esto puede incluir la implementación de medidas de privacidad, como la eliminación de datos identificables o la utilización de técnicas de anonimización, para proteger la privacidad de los usuarios mientras se proporciona explicación del funcionamiento del sist
VI. Recomendaciones y conclusiones
En resumen, la inteligencia artificial explicable es un campo en crecimiento y en constante evolución que tiene el potencial de mejorar la confianza, la efectividad y la transparencia de los sistemas de inteligencia artificial. Aunque hay desafíos y obstáculos en su desarrollo, existen varias herramientas y técnicas disponibles para proporcionar interpretación y explicación del funcionamiento de los sistemas de inteligencia artificial y mejorar la confianza y la transparencia de estos sistemas.
Importancia de la consideración de la explicabilidad en el desarrollo de AI
Potencial de la inteligencia artificial explicable para mejorar la confianza y la efectividad en la toma de decisiones basadas en AI
Perspectivas futuras y posibles desarrollos en el campo de la inteligencia artificial explicable
Referencias
video Youtube ¿Que es La inteligencia artificial explicable?
ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo lingüístico a gran escala que ha revolucionado nuestra forma de interactuar con la tecnología.
Con la capacidad de generar texto de forma autónoma, la herramienta ha abierto nuevas posibilidades en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la generación automática de contenidos entre muchas otras, que están generando una grande discusión sobre el potencial de la inteligencia artificial y de estas nuevas herramientas.
ChatGPT Interfaz de la aplicación
Sin embargo, a medida que esta tecnología se hace cada vez más accesible y prevalente, también está creando una nueva brecha digital en la sociedad entre los que tienen acceso, y tienen voluntad de aprender y habilidades para utilizar estas herramientas y los que no.
En este artículo analizaremos en detalle qué es ChatGPT, cómo funciona y sus aplicaciones actuales, y cómo está contribuyendo a la creación de una nueva brecha digital en la sociedad que si no abordada desde ya puede ser muy peligrosa para la sociedad en general.
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT es un modelo lingüístico desarrollado por OpenAI que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para generar texto de forma autónoma. Es una versión mejorada del modelo original GPT (Generative Pre-training Transformer) que se entrena con grandes cantidades de texto y aprende a predecir el siguiente token de una frase o texto determinado.
ChatGPT funciona mediante una red neuronal de tipo Transformer, que ha demostrado su eficacia en tareas de PLN como la traducción automática y la generación de textos. La red neuronal se entrena con grandes cantidades de texto para aprender patrones y relaciones en el lenguaje, y luego se utiliza para generar texto de forma autónoma.
En general se puede decir que ChatGPT se está convirtiendo en una herramienta valiosa en diversos campos gracias a su capacidad para generar texto de forma precisa y natural.
Posibles aplicaciones de ChatGPT
Aplicaciones de ChatGPT
ChatGPT se utiliza actualmente en una gran variedad de aplicaciones en distintos campos, entre ellos:
Procesamiento del Lenguaje Natural – ChatGPT se utiliza para mejorar la precisión y la eficacia en tareas de PLN como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y la extracción de información. Por ejemplo, puede utilizarse para analizar las opiniones de los clientes en las redes sociales y obtener una comprensión más profunda de cómo se percibe una marca o un producto.
Generación automática de contenidos: ChatGPT se utiliza para generar automáticamente textos como noticias, artículos y descripciones de productos. Por ejemplo, puede utilizarse para generar contenidos para un sitio web de noticias o para generar descripciones de productos para una tienda en línea.
Atención al cliente automatizada: ChatGPT se utiliza para generar respuestas automatizadas en aplicaciones de chatbot y soporte virtual. Esto permite a las empresas ofrecer un servicio de atención al cliente más rápido y eficaz, ya que los chatbots pueden responder automáticamente a las preguntas más frecuentes y proporcionar información útil.
Estas aplicaciones están mejorando la eficiencia y la precisión en diversos campos al permitir que las tareas se realicen con mayor rapidez y precisión. Además, al generar contenidos automáticamente, ChatGPT también está ayudando a reducir el tiempo y los costes asociados a la creación de contenidos.
ChatGPT el nuevo chatbot de moda
Una nueva brecha digital
ChatGPT y otras tecnologías avanzadas están creando una nueva brecha digital en la sociedad, ya que las personas con acceso y habilidades para utilizar estas tecnologías tienen ventaja en el mercado laboral y en la vida cotidiana, mientras que los que no tienen acceso o habilidades pueden quedar rezagados.
En el mercado laboral, las competencias en tecnologías avanzadas como ChatGPT se están convirtiendo en un requisito para muchos puestos de trabajo, especialmente en campos como el procesamiento del lenguaje natural, la inteligencia artificial, la automatización y la generación de contenidos.
Las personas con conocimientos en estas tecnologías tienen ventaja en la competencia por estos puestos de trabajo y pueden obtener mejores salarios y oportunidades profesionales.
En la vida cotidiana, las personas con acceso a estas tecnologías también cuentan con una ventaja al tener acceso a una variedad de servicios y herramientas automatizados, como chatbots y asistentes virtuales, que les permiten realizar tareas de forma más rápida y eficiente.
Sin embargo, quienes no tienen acceso a estas tecnologías o carecen de competencias en ellas pueden quedar rezagados en su capacidad para interactuar con el mundo digital.
Es importante señalar que esta brecha digital no solo tiene que ver con la falta de acceso a la tecnología, sino también con la falta de habilidades y educación para poder utilizar estas tecnologías de forma eficaz.
Es crucial garantizar que todo el mundo tenga acceso a estas tecnologías y la formación necesaria para utilizarlas eficazmente para evitar crear una brecha digital más amplia en la sociedad.
Además, también es importante considerar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías y cómo pueden utilizarse de forma responsable en beneficio de todos.
Conclusiones
ChatGPT y otras tecnologías avanzadas están cambiando nuestra forma de interactuar con el mundo.
ChatGPT es un modelo lingüístico desarrollado por OpenAI que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para generar texto de forma autónoma.
Sus aplicaciones incluyen la mejora de la precisión y la eficacia en tareas de PLN, la generación automática de contenidos y la atención al cliente automatizada. Sin embargo, a medida que esta tecnología se hace cada vez más accesible y prevalente, está creando una nueva brecha digital en la sociedad. Las personas con acceso y conocimientos para utilizar estas tecnologías tienen ventaja en el mercado laboral y en la vida cotidiana, mientras que las que carecen de acceso o conocimientos pueden quedar rezagadas.
Es muy importante garantizar que el mayor numero de personas ( de todas las edades) tenga acceso a estas tecnologías y la formación necesaria para utilizarlas eficazmente, a fin de evitar que se cree una mayor brecha digital en la sociedad.
Además, también es importante considerar las implicaciones éticas y sociales de estas tecnologías y cómo pueden utilizarse de forma responsable en beneficio de todos.
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