Aprendizaje automático: inteligencia artificial en la vida cotidiana

Una mujer está hablando por un teléfono celular

Oportunidad o riesgo: la inteligencia artificial hace tiempo que llegó a nuestra vida cotidiana. Ofrece muchas opciones que nos facilitan la vida. Pero, por otro lado, ¿existe la amenaza de vigilancia y control?

Que es la inteligencia artificial

Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA o IA para Inteligencia Artificial), una computadora intenta resolver tareas que antes solo eran posibles con la inteligencia humana. El sistema no es realmente inteligente por sí mismo, simula inteligencia.

La IA ha sido una disciplina científica desde finales de la década de 1950. En ese momento, sin embargo, todavía era un área de investigación que tenía pocas posibilidades de concretarse. El gran avance solo se produjo cuando las computadoras se volvieron más rápidas, más eficientes y, sobre todo, pudieron conectarse en red. Hoy en día, Internet pone a disposición una gran cantidad de datos, que son los requisitos previos para el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta es la razón por la que el desarrollo de la IA ha avanzado mucho en muchas áreas diferentes desde principios de la década de 2000.

El 85 por ciento del comercio en línea ya se realiza con inteligencia artificial. AI controla agentes de voz, asistentes de traducción, se produce en los sistemas de navegación de nuestros coches, en el control de robots o en los procedimientos de diagnóstico médico. Asimismo, en sistemas de armas y técnicas de vigilancia.

Todas estas áreas tratan de tareas que una máquina puede realizar de forma autónoma o automática.

Las letras AI para Inteligencia Artificial brillan en un cerebro estilizado sobre la silueta de una ciudad futurista.

La inteligencia artificial puede controlar la infraestructura de las ciudades

Aprendizaje automático

Gracias a la IA, las actividades se pueden automatizar y optimizar. La IA se basa en los llamados algoritmos que permiten el aprendizaje automático. Un algoritmo es un tipo de instrucción para que la computadora resuelva un problema definido de manera matemática. El aprendizaje automático intenta recrear las estructuras de nuestro pensamiento con operaciones matemáticas. Con el sistema de navegación en el coche, por ejemplo, el sistema debería ofrecernos la variante más corta o más rápida de la ruta, según nuestras necesidades.

Al calcular una ruta, esta es una secuencia de muchas pequeñas soluciones detalladas, siempre de un lugar a otro, hasta que la ruta general más corta se reúna por clasificación. Las máquinas están habilitadas con algoritmos para realizar esta selección de forma independiente sobre la base de los datos.

Un sistema de navegación puede calcular la ruta más rápida a partir de la multitud de datos sobre el tiempo, los atascos, etc., pero puede que no sea la más corta. O el filtro de spam aprende a reconocer el spam de forma independiente debido a las numerosas acciones que ha realizado. Las recomendaciones de productos para la compra online también se basan en este principio. Cualquiera que haga clic en ciertos productos con más frecuencia también se los ofrecerá de forma independiente por parte del sistema.
El aprendizaje automático puede basarse en la percepción acústica o visual. O también a acciones en las que las máquinas son capaces de realizar gradualmente cosas nuevas, por ejemplo, movimientos de robots, para analizar y evaluar su eficiencia mediante el procedimiento de «prueba y error».

El requisito previo son grandes cantidades de datos, como los que se generan al utilizar dispositivos de comunicación móvil. Los procesos de IA requieren una gran cantidad de datos de muestra o de comparación. Para que un sistema distinga de manera confiable los rostros humanos de los animales, primero debe ser alimentado y entrenado con millones de rostros humanos. Asimismo, el reconocimiento de voz, mediante el cual la máquina se basa en el lenguaje hablado y no en un esquema gramatical subyacente. Las soluciones a los problemas se vuelven cada vez más precisas y mejores, cuanto más datos tiene la computadora disponible. Los humanos programan algoritmos que permiten a la máquina encontrar soluciones a problemas o tomar decisiones.

Ver a través del parabrisas de un automóvil con un dispositivo GPS en la carretera.

Nos hemos acostumbrado al hecho de que nuestro sistema de navegación para automóviles encuentra la ruta más corta más rápido que nosotros

Reconocimiento de patrones: análisis de imágenes en medicina

Las computadoras y las máquinas aprenden a reconocer patrones basándose en ejemplos. Cuantos más ejemplos estén disponibles, mejor será el análisis de la máquina. Estas capacidades de inteligencia artificial se utilizan, por ejemplo, en el reconocimiento facial. De esta manera, el sistema puede encontrar una cara entre millones de otras caras comparando y evaluando ciertos aspectos distintivos con millones de otros datos.

El reconocimiento de patrones también se usa en medicina, por ejemplo, al evaluar imágenes de resonancia magnética (tomografía por resonancia magnética) o al detectar cáncer de piel negra. En el futuro, los procesos de IA también deberían analizar la calidad de las córneas donadas para que las que muestren signos de enfermedad no sean trasplantadas.

En la detección temprana del cáncer de colon, los sistemas de IA se pueden utilizar para distinguir los crecimientos inofensivos de las etapas precancerosas peligrosas. Sin tener que tomar muestras de tejido, durante una colonoscopia en curso. El resultado está disponible de inmediato, sin largos análisis de laboratorio. Una y otra vez, esta aplicación se basa en el reconocimiento de patrones, en la clasificación y categorización de imágenes a la velocidad del rayo.

La IA puede ayudar a acortar los largos procedimientos de laboratorio: cuando se buscan antibióticos prometedores, existen, por un lado, la variante de innumerables pruebas de laboratorio o, por otro lado, los sistemas informáticos compatibles con IA que buscan en las bases de datos sustancias interesantes que ofrecen resultados prometedores. condiciones para nuevos antibióticos.

La mano robótica y la mano humana sostienen un corazón humano estilizado.

La inteligencia artificial puede respaldar el diagnóstico médico

AI y movilidad

Navis no solo juega un papel en la movilidad, sino que también se está investigando en sistemas autónomos como los coches autónomos. La IA también se utiliza, por ejemplo, para espaciadores, frenos automáticos o asistentes de mantenimiento de carril.

Las nuevas ideas se refieren a la infraestructura de transporte: por ejemplo, Cargonexx, un proyecto financiado por el Ministerio Federal de Transporte, se supone que optimiza el tráfico de camiones y ayuda a evitar recorridos vacíos. Muchos factores influyeron: las rutas, los días de la semana y los precios. O un proyecto que, con la conducción autónoma, permite al conductor obtener una vista previa de la ruta que tiene por delante. Para ello son necesarios los sensores de carretera, las cámaras, el radar y la red celular.

Portátil con ilustración de red de carreteras en el monitor de mesa de luz con red de carreteras.

La inteligencia artificial nos ayuda a superar atascos y carreteras bloqueadas

Democracia y control

Mediante algoritmos, los sistemas de IA pueden reconocer fuentes, lenguajes y patrones mejor y, sobre todo, más rápido que los humanos. Todos producimos toneladas de datos con cada consulta de Google, con cada compra en línea, con cada publicación. Incluso si estamos sensibilizados y tratamos de vigilar nuestros datos, revelamos mucho sobre nosotros mismos. ¿Quién usa estos datos?

Son sobre todo las grandes corporaciones las que las utilizan para optimizar sus respectivos objetivos corporativos (sobre todo Google, Amazon, Facebook o Alibaba). En algunos países, como China, el reconocimiento facial ya forma parte de la vida cotidiana en las áreas públicas.

Allí pueden interactuar diferentes tecnologías de vigilancia y tener consecuencias directas para la vida personal de un individuo. Las acciones no deseadas pueden sancionarse.

Los análisis de datos basados ​​en IA pueden proporcionar criterios para la toma de decisiones en todos los niveles: ¿Puedo obtener un préstamo, puedo viajar, tengo suficiente dinero para alquilar un apartamento? A partir de mis acciones se generan predicciones de las que difícilmente puedo defenderme. Por ejemplo, cuando una aplicación de inteligencia artificial evalúa la probabilidad de reincidencia de delincuentes menores. La privacidad fue ayer.

El uso indebido de la tecnología de inteligencia artificial permite que los robots de encuestas influyan en las elecciones, es decir, bots que distribuyen noticias de forma independiente y participan en la creación de opiniones. Incluso si los humanos originalmente programaron estos bots, su propagación difícilmente se puede controlar más adelante.

Estos desarrollos van en contra de los valores democráticos fundamentales. La transparencia, la financiación pública de las aplicaciones de IA con la divulgación obligatoria de la funcionalidad y las evaluaciones de impacto obligatorias para los proyectos de nuevas tecnologías pueden fortalecer los estándares democráticos. Esto también significa que nosotros, como individuos privados, estamos informados sobre las nuevas formas en que la IA funciona en nuestra vida cotidiana. El Reglamento general de protección de datos de la UE es uno de esos instrumentos.

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