{"id":7723,"date":"2018-04-03T08:12:27","date_gmt":"2018-04-03T11:12:27","guid":{"rendered":"http:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/la-proxima-frontera-de-la-inteligencia-artificial-sistemas-que-convivan-con-la-duda-y-la-incertidumbre\/"},"modified":"2018-04-03T08:12:27","modified_gmt":"2018-04-03T11:12:27","slug":"la-proxima-frontera-de-la-inteligencia-artificial-sistemas-que-convivan-con-la-duda-y-la-incertidumbre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.eldiariodetucuman.com\/web\/la-proxima-frontera-de-la-inteligencia-artificial-sistemas-que-convivan-con-la-duda-y-la-incertidumbre\/","title":{"rendered":"La pr\u00f3xima frontera de la inteligencia artificial: sistemas que convivan con la duda y la incertidumbre"},"content":{"rendered":"<div>\n<div id=\"cuerpo\">\n<figure class=\"XL caja-destacada\" id=\"figure_2657528\" data-is=\"imagen\"><span title=\"Ampliar imagen\" class=\"icon-ampliar\"><\/span><br \/>\n                        <span title=\"Cerrar modal\" class=\"icon-cerrar\"><\/span><figcaption><span class=\"fuente\"> Cr\u00e9dito: El Pa\u00eds<\/span><br \/>\n                        <\/figcaption><\/figure>\n<p class=\"capital\">Avanzamos sin darnos cuenta hacia una sociedad en la que las m\u00e1quinas tomar\u00e1n decisiones cada vez m\u00e1s complicadas. De su presencia en tareas altamente automatizables hasta su introducci\u00f3n en las llamadas compa\u00f1\u00edas<br \/>\n<i>data driven<\/i> -gobernadas por datos informatizados-, el potencial de los algoritmos para sustituir el control humano es tan enorme que asusta.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>Al margen de los<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/2056816-los-robots-y-el-empleo-formulas-para-cerrar-la-grieta\">miedos que despierta la posibilidad de que sistemas de inteligencia artificial nos quiten el trabajo<\/a>  -y si permitimos sus virtudes en la medida en que nos simplifiquen la vida-, es vital que, al menos, respondan correctamente y de forma eficiente si les vamos a dejar tomar cierto tipo de decisiones. Porque las m\u00e1quinas tambi\u00e9n son susceptibles de equivocarse.<\/p>\n<p>Quienes dise\u00f1an sus algoritmos parten de suposiciones basadas en sus propios datos sobre c\u00f3mo deber\u00edan hacerlos funcionar, y<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/1966518-neutrales-y-objetivos-los-algoritmos-tambien-pueden-ser-racistas-o-machistas\">estas suposiciones no son siempre acertadas<\/a>. \u00abComo hemos aprendido de los grandes bancos durante el colapso financiero, los modelos matem\u00e1ticos basados en suposiciones equivocadas pueden ser peligrosos cuando depositamos demasiada confianza en sus predicciones sin considerar lo que podr\u00eda ir mal\u00bb,<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/points.datasociety.net\/uncertainty-edd5caf8981b\">afirma Jennifer Wortman<\/a>, investigadora senior en Microsoft especializada en aprendizaje autom\u00e1tico y econom\u00eda algor\u00edtmica.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<section class=\"listado ademas floatFix\" id=\"listadoAdemas\" data-is-block=\"true\" data-block-name=\"n_relacionadas-cuerpo\" data-diagramacion-id=\"0\"><\/section>\n<div class=\"L video\">\n<aside id=\"videoContainerVideo-118766\" class=\"videoAside\" data-video_id=\"118766\" data-multimediofile_id=\"133302\" data-jwkey=\"uLsGHJmh\" data-multimediojwkey=\"uLsGHJmh\" data-destacado=\"0\" data-showads=\"1\" data-property=\"0\" data-videotag_home=\"\" data-arraytags=\"Videos digitales\" data-titulo=\"Cu\u00e1les son los desaf\u00edos que le impone la automatizaci\u00f3n al mercado laboral\" data-contenedor=\"nota\"><\/aside>\n<h2>Cu\u00e1les son los desaf\u00edos que le impone la automatizaci\u00f3n al mercado laboral<\/h2>\n<p>                        <span>2:22<\/span>\n            <\/div>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<h2 class=\"subtitulo-1\" id=\"afrontando-el-problema\">\nAfrontando el problema<br \/>\n<\/h2>\n<p>Pero, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si estos sistemas fueran conscientes de ello? \u00bfSi supieran que pueden haber cometido un error y fueran capaces de enmendarlo? Una de las ramas m\u00e1s interesantes que se est\u00e1n desarrollando actualmente en<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/2110981-martin-abadi-el-argentino-que-le-ensena-a-las-computadoras-de-google-a-aprender\">aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>  est\u00e1 destinada a este prop\u00f3sito: que las m\u00e1quinas puedan lidiar con la incertidumbre. Compa\u00f1\u00edas como Uber o Google ya trabajan en modificar los marcos tradicionales de aprendizaje profundo &#8211;<br \/>\n<a class=\"link\" href=\"https:\/\/www.lanacion.com.ar\/2058540-que-es-el-aprendizaje-profundo-de-la-inteligencia-artificial-y-como-ya-esta-cambiando-la-vida-de-millones-de-personas-en-todo-el-mundo\">m\u00e1s conocido por su denominaci\u00f3n inglesa, deep learning<\/a> &#8211; para construir programas de<br \/>\n<!-- TODO : Revisar HTML LN9 --><br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.lanacion.com.ar\/inteligencia-artificial-t58563\" data-event=\"contentLinkClick\"><br \/>\ninteligencia artificial<br \/>\n<\/a>  que midan su confianza en una decisi\u00f3n para saber cu\u00e1ndo deber\u00edan dudar de s\u00ed mismos y sean menos propensos a fallar.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>\u00abSi un<br \/>\n<!-- TODO : Revisar HTML LN9 --><br \/>\n<a href=\"http:\/\/www.lanacion.com.ar\/automovil-que-se-conduce-solo-t51424\" data-event=\"contentLinkClick\"><br \/>\nautom\u00f3vil que se conduce solo<br \/>\n<\/a>  no sabe que es capaz de equivocarse, puede cometer un error fatal, y eso puede ser catastr\u00f3fico\u00bb, afirmaba durante un congreso en California Dustin Tran, que trabaja en el desarrollo de este tipo de sistemas en Google. Normalmente, el veh\u00edculo reconoce objetos en las im\u00e1genes que captura por sus c\u00e1maras y estima la distancia a la que se encuentran. Con esta nueva aproximaci\u00f3n, calcular\u00eda la probabilidad de que sus estimaciones fueran correctas y la de cada una de las posibles consecuencias de sus decisiones, y lo tendr\u00eda en cuenta antes de actuar.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<p>En este sentido, la aplicaci\u00f3n de dichas mec\u00e1nicas tambi\u00e9n es relevante en \u00e1mbitos como la salud, donde los algoritmos podr\u00edan determinar la posibilidad de acierto en el diagn\u00f3stico de un paciente y sus potenciales respuestas al aplicarle un determinado tratamiento.<\/p>\n<p>Para alcanzar este ideal, que se enmarca como la pr\u00f3xima frontera de la inteligencia artificial -m\u00e1quinas capaces de realizar labores complejas teniendo en cuenta par\u00e1metros de incertidumbre a la hora de establecer sus predicciones- es necesaria la combinaci\u00f3n de modelos de aprendizaje profundo con sistemas probabil\u00edsticos.<\/p>\n<p><!-- middle1 --><\/p>\n<div class=\"L video\">\n<aside id=\"videoContainerVideo-119477\" class=\"videoAside\" data-video_id=\"119477\" data-multimediofile_id=\"134013\" data-jwkey=\"jnOH3fnE\" data-multimediojwkey=\"jnOH3fnE\" data-destacado=\"0\" data-showads=\"1\" data-property=\"0\" data-videotag_home=\"\" data-arraytags=\"videos no propios\" data-titulo='Zeynep Tufekci: \"La inteligencia artificial hace que la moral sea m\u00e1s importante\" (Charla TED)' data-contenedor=\"nota\"><\/aside>\n<h2>Zeynep Tufekci: \u00abLa inteligencia artificial hace que la moral sea m\u00e1s importante\u00bb (Charla TED)<\/h2>\n<p>                        <span>17:46<\/span>\n            <\/div>\n<h2 class=\"subtitulo-1\" id=\"la-union-hace-la-fuerza\">\nLa uni\u00f3n hace la fuerza<br \/>\n<\/h2>\n<p>\u00abEl aprendizaje profundo es un tipo de<br \/>\n<i>machine learning<\/i> que utiliza redes neuronales. Adem\u00e1s de aplicarse en el campo de la investigaci\u00f3n, lo emplean Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Netflix, Spotify y Uber para describir con lenguaje natural el contenido de una imagen o para el reconocimiento de voz\u00bb, ilustra Francisco Rodr\u00edguez Ruiz, investigador en las universidades de Columbia y Cambridge con experiencia en estos sistemas. \u00abSu principal ventaja es que permite modelar relaciones complejas entre entradas y salidas (<br \/>\n<i>inputs<\/i> y<br \/>\n<i>outputs<\/i>)\u00bb.<\/p>\n<p>Por su parte, los sistemas probabil\u00edsticos son modelos estad\u00edsticos que introducen una serie de par\u00e1metros para estimar la incertidumbre. \u00abEsto es particularmente \u00fatil a la hora de entender lo que puede pasar. Si el modelo duda de s\u00ed mismo, este hecho se reflejar\u00e1 en sus predicciones para que puedan tenerlo en cuenta\u00bb, aclara Rodr\u00edguez.<\/p>\n<p>Pero estos sistemas no encajan tan f\u00e1cilmente y su combinaci\u00f3n presenta varios retos t\u00e9cnicos en el medio plazo. La complejidad que a\u00f1ade el aprendizaje autom\u00e1tico cuando se aplica a modelos probabil\u00edsticos dificulta que el c\u00e1lculo sobre la incertidumbre de los par\u00e1metros fijados sea preciso. \u00abEsto representa un problema en aplicaciones en tiempo real donde sea necesaria una respuesta en un per\u00edodo limitado de tiempo\u00bb, expone Rodr\u00edguez. \u00abPor ejemplo, un veh\u00edculo aut\u00f3nomo necesitar\u00eda responder a determinados est\u00edmulos en cuesti\u00f3n de una fracci\u00f3n de segundo\u00bb.<\/p>\n<p>El camino a recorrer se antoja largo y empinado. El tiempo determinar\u00e1 si este enfoque permitir\u00e1 disfrutar de las ventajas de ambos modelos y desarrollar sistemas cuyas dudas les ayuden a ser m\u00e1s eficientes.<\/p>\n<p>                <!-- firma autor --><\/p>\n<p>                <!-- temas --><\/p>\n<div class=\"temas\">\n<h4>temas <b>en esta nota<\/b><\/h4>\n<p> <!-- ***NUEVO*** - caja like --><\/p>\n<p>\n    <span class=\"texto-like\"> \u00bfTe gust\u00f3 <b>esta nota?<\/b><\/span><br \/>\n    <span class=\"icon-me-gusta\"> <\/span>\n<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: El Pa\u00eds Avanzamos sin darnos cuenta hacia una sociedad en la que las m\u00e1quinas tomar\u00e1n decisiones cada vez m\u00e1s complicadas. 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