Podcast: la voz se junta con la inteligencia artificial

“Nada revela tan fiablemente el carácter de una persona como su voz.” —  Benjamin Disraeli

Latinoamérica tiene una fuerte tradición oral, arraigada a su cultura, a su gente, a sus pueblos y ciudades. Surge en Cuba, precisamente en las fábricas de tabaco, la lectura de historias para distraer a las operarias que envolvían manualmente las hojas para hacer los puros. Pasó poco tiempo para que esta práctica llegara a la radio y fuese bautizada como radionovela, un serial de un tipo de radioteatro que comenzó a retransmitirse a principios del siglo XX.

Hace unos días, comentamos que no hay nada más humano que la narración oral y que el cerebro está acostumbrado y programado para que le cuenten historias, porque para el cerebro humano escuchar una historia es prácticamente lo mismo que vivirla, he allí el poder de la narrativa. Y, esto, lo saben muy bien los creadores de podcast que siguen adquiriendo gran popularidad.

“La inseminación psíquica colectiva de la realidad como un constructo lingüístico se refuerza con los lenguajes de programación informática, en los que percibimos directamente que lo que vemos es en realidad la representación de un código, un lenguaje”

― Aleph de Pourtales

Justamente, Spotify, el gigante de la música en la red celebró el pasado 30 de septiembre el Día Internacional del Podcast, dando a sus usuarios la oportunidad de incorporar podcasts a las listas de reproducción de la plataforma, rindiendo homenaje a los podcasts disponiblesa la fecha en su sitio.

¿Cómo definimos podcast?

Son parecidos a los programas de radio, pero difieren en qué son grabados en formatos descargables y pueden transmitirse en streaming. Son programas en serie que se graban para ser difundidos a través de varios sitios y aplicaciones, disponibles en cualquier lugar donde quien desee escucharlos tenga acceso a Internet.

Aunque en algunas regiones no son tan populares, existen millones de podcasts disponibles de todo tema que queramos escuchar. Cabe notar que, a diferencia de las emisiones de radio, cualquiera puede acceder a un podcast desde cualquier lugar gracias a la red y a los creative commons. Se dirigen y llegan a segmentos y públicos específicos según intereses, es decir, son altamente personalizables a la hora de usarlos como herramienta de contacto y atracción de audiencias.

En la búsqueda de nuevos usuarios y enfocados en maximizar sus capacidades este gigante de la música digital fusiona lo que sabe hacer bien: “grabar, reproducir y comercializar” y con la inteligencia artificial y surgen nuevas opciones para aquellos que utilizan o deseen adentrarse al uso de esta subutilizada herramienta.

Con la tentadora oferta de valor: “Llegar a un mundo de nuevos oyentes”, con solo entrar a su página, Spotify le pregunta ¿Hace podcasts? Y le dice lo que desea escuchar: “Hacemos que sea más fácil para millones de personas encontrarlos y escucharlos.” Luego le ofrece: “Obtenga su programa en Spotify y vea los datos y las ideas que necesita para aumentar su audiencia.” La facilidad de observar datos e ideas está basada en Big Data e Inteligencia Artificial, lo que no es casual.

Crece la audiencia de Podcast

Dado su potencial en la estrategia de contenido, los expertos y las empresas están recurriendo a los podcasts para cimentar su proyección y crear “autoridad”, estar donde están millones de oyentes. Con más de doscientos millones de oyentes en más de 75 países en todo el mundo, no dudan en seducir con la idea de qué hay un número grande de personas esperando para descubrir podcasts. Los estrategas de Spotify confirman, con datos, que su audiencia en este rubro casi se ha duplicado desde principios de 2019.

Lo que se puede reafirmar al verificar los cuatro primeros lugares del Ranking de plataformas Podcast:
SoundCloud
Spotify
iVoox
Spreaker

Inteligencia artificial para conocer a la audiencia

Registrando los patrones de uso de millones de usuarios que inician sesiones en estas plataformas, a través de la inteligencia artificial y Big Data se obtiene información confiable sobre el perfil de los oyentes, aceptación de los podcasts, la cantidad de tiempo que dedican a escucharlos (dónde comienzan y dónde se detienen, lo que permite hacer análisis y planes de mejora), conocer las preferencias, gustos y usos. Con esta información producto del rastreo y del crecimiento de seguidores, es posible planificar futuros episodios, contenidos y establecer una propuesta con datos para negociar patrocinadores.

Hace cinco años en el 2014, Steve Lee, al fundador de Modern Life se le ocurrió celebrar el día Nacional del Podcast con una emisión de 6 horas, iniciativa que se replicó en otras latitudes. Dada la repercusión del podcast en el mundo, fue establecido el Día Internacional del Podcast y, es por ello que, cada 30 de septiembre, la voz y las ideas se toman la red.

Imagen: Pixabay

Referencias Consultadas:
https://podcasters.spotify.com/
https://www.informador.mx/Suplementos/Radionovelas-una-historia-que-se-sigue-contando-20150517-0167.html

Inteligencia artificial al servicio del marketing

“En lugar de utilizar a la tecnología para hacer más automáticos los procesos, piensa en usar la tecnología para mejorar la interacción humana.”-Tony Zambito.

El marketing ha dado paso a nuevas propuestas aún más enfocadas al cliente, haciendo uso del llamado marketing digital ―popularísimo entre las generaciones más jóvenes y apalancado en las redes sociales y en Internet―cuyo requerimiento principal es un número, cada vez mayor, de componentes tecnológicos, habilidades especializadas, uso de plataformas y procesos digitales.

Siendo claros, podríamos decir que, el marketing digital es dependiente, en gran medida, de Google. Nació acomodándose a las reglas impuestas por el buscador y por las redes sociales. Si bien es cierto, es posible hacer marketing digital en la red con otras herramientas, su efectividad es menor, y eso lo saben todos los que se especializan en esta subcategoría de la gestión de marketing que amenaza con absorber a el área que le dio origen.

Motivo suficiente, para que los otrora expertos y experimentados marketeros hayan tenido que ceder espacio a noveles ejecutivos que dominan las reglas que el gigante de la información impone y a su vez, hayan tenido que aprender esas reglas, volver a aprender a comunicarse con un cliente cuya ominicanalidad no se discute. Seguir estudiando, esta vez, bajo las normas de un maestro que nos es una institución académica formal, un maestro que es una empresa que cobra por enseñar a utilizar correctamente sus productos y servicios., porque de no hacerlo así estarás fuera de la vista de un mercado que utiliza la red tanto como la energía eléctrica.

¿Sabe qué es MarTECH y cómo le afecta?

A la combinación del marketing y tecnología se le llama MarTech, en este momento, todos los que trabajan en mercadeo se enfrentan al uso y la aplicación de herramientas tecnológicas, es decir, están utilizando o siendo parte de la emigración hacia este modelo que fusiona ambas. Toda iniciativa, esfuerzo y herramienta que utiliza tecnología digital para llegar a sus metas y objetivos de marketing están haciendo MarTech.

 “Cada pieza de tecnología que usa un especialista en marketing para llegar a un cliente potencial es martech. Todo, desde un sistema de marketing por eMail como MailChimp hasta una plataforma de marketing en redes sociales como HootSuite”.

―John Koetsier, economista móvil de Tune

Las necesidades y requerimientos tecnológicos implican inversiones en talento, formación de nuevas competencias, así como en equipo y aplicaciones digitales que respondan a las necesidades que se desean satisfacer. Personalizar la propuesta de marketing y hacerlo utilizando tecnología, lo que conlleva inversiones monetarias que deben estar incluidas en el presupuesto de marketing de la organización (equipos, herramientas, aplicaciones, soluciones, etc.) forman parte de los nuevos rubros que se incluyen en el balance de cuentas del departamento.

En departamentos de mercadeo que apuestan por la innovación y competitividad es usual encontrar soluciones y estrategias que utilizan a la Inteligencia Artificial para acceder al cliente y hacerle llegar sus mensajes con:

  • Analítica predictiva, para predecir la probabilidad de conversión de un cliente determinado, a qué precio es probable que un cliente se convierta o qué clientes tienen más probabilidades de realizar compras repetidas, utilizando analítica de datos analíticos para predecir el comportamiento de los clientes que se basa en la calidad de la data recogida para predecir.
  • Lead scoring, modelos de propensión generados por el aprendizaje automático usados para calificar clientes potenciales en función de ciertos criterios, de forma que los equipos de ventas puedan establecer el ranking de clientes potenciales y con estos datos decidir que cantidad de tiempo y esfuerzo dedicarle tiempo.
  • Ad targeting, con aprendizaje automático ejecutan a través de cantidades fijas de datos históricos para establecer la efectividad de los anuncios según targets o propensión a la compra. La data permite personalizar los contenidos y mostrarlos en el momento preciso para mantener al cliente interesado y navegando.
  • Web & App Personalización, a través de un modelo de propensión que predice las etapas de consumo en la que se encuentra el cliente potencial, la página web o la aplicación muestra el contenido más relevante, haciendo el “customer journey” que se ha establecido para ese cliente según la IA lo ha determinado.

La automatización del marketing a través de técnicas y reglas utilizando la inteligencia artificial estás siendo utilizada cada vez más. Otra razón para que nos acerquemos al aprendizaje de aplicaciones de IA en mercadeo.

Imagen: Pixabay

Referencias Consultadas:

https://martechtoday.com/library/what-is-martech

Humanos: mentores de máquinas-inteligencia artificial

«En la mitología griega, Méntor, hijo de Álcimo, fue un amigo de Odiseo. En la Odisea, al partir el héroe para Troya, encomendó al fiel Méntor sus intereses en Ítaca y la educación de su hijo Telémaco ».

Probablemente, en alguna ocasión nos haya correspondido ser parte de un esquema de mentoría laboral, tal vez, fungiendo de mentores o de mentorizados. Las definiciones que validan este formato de enseñanza, en diferentes disciplinas, indican que la mentoría es una relación de desarrollo personal en la cual una persona más experimentada y con mayor conocimiento ayuda a otra menos experimentada a desarrollar sus competencias, permitiéndole hacer uso de sus conocimientos, adquirir nuevos, y desarrollarse de forma progresiva.

Cuando se recibe mentoría el aprendiz o mentorizado va poco a poco, es un proceso en el que aprende a utilizar herramientas que le permiten desarrollar sus competencias, con el apoyo del mentor que no hace el trabajo por él ni le indica cual es la mejor opción, lo ayuda a encontrar sus propias soluciones.

Conocer el origen de la palabra mentor es importante porque nos hace reflexionar en el contexto y la responsabilidad adquirida. Quien decide serlo aprende a guiar y asume una empresa importante, tan especial como lo es la educación de un hijo (Telémaco), pone sus manos en el futuro de otros.

La mentoría requiere de comunicación abierta entre dos, se fundamenta en una relación que va creciendo con el tiempo. Y, que en la medida que crece, se va haciendo más libre. El mentorizado poco a poco va accediendo a su caja de herramientas personales hasta que un día deja de requerir al mentor.

Siendo que, la mentoría utiliza todas las herramientas que están a su alcance para ayudar al desarrollo de dos o más individuos, la tecnología se presenta en el campo de la mentoría a través de diferentes propuestas que sería útil considerar.

¿Puede aplicarse la mentoría a la Inteligencia Artificial?

Con temas de tecnología, las respuestas nunca son inamovibles, en la medida que se desarrollan nuevas investigaciones y soluciones todo puede cambiar.  Pensando en un futuro con un número más grande de máquinas trabajando para colaborar con humanos, pareciese lógico que corresponda la función de guiar, enseñar y procurar que los agentes artificiales logren hacer su trabajo correctamente.  ¿No vienen listas para hacer el trabajo? Es la pregunta que tal vez surgiese. Las máquinas tienen procesos de aprendizaje que se basan en grandes cantidades de datos y patrones, pero en algún momento son o serán como el novato de la empresa.

De alguna manera, nos corresponderá fungir de guías, preocuparnos porque el aprendiz no humano haga las cosas correctamente. A este nuevo esquema, ya algunos le han llamado mentoría de máquinas.

De ser cierto que tengamos este rol de mentoría a futuro, habría que pensar en la responsabilidad de índole ética, moral y productiva que tendríamos a cargo. Los gerentes y encargados de dirigir operaciones simbióticas entre humanos y agentes artificiales tendrán que repensar los sistemas de evaluaciones, los procesos y sus indicadores de desempeño, pero, sobre todo, tendrán que replantear la formación y las competencias que se requieren de los nuevos perfiles que irán surgiendo con esta dinámica de transformación de los puestos de trabajo.

Etapas del Mentoring aplicadas a la IA

EXPLORAR, EXPERIMENTAR, POTENCIAR, AMPLIAR
Utilizar el proceso de «mentoring» asegura que se transmitan los conocimientos, las buenas prácticas y se obtengan a futuro, resultados. Un mentor es capaz de localizar fortalezas, conocimientos y capacidades tanto de él como de su mentorizado para hacer el mejor uso posible de ellas. Una vez logra esto, prosigue activando la motivación y promoviendo la acción. Finalmente, facilita el desarrollo de las habilidades de la persona que tiene a su cargo.  

Si trasladamos el proceso a la gestión de mentorizar máquinas, es necesario que el mentor conozca de antemano cómo funciona la inteligencia artificial que tiene a su lado, las áreas de mejora y fortalezas de su compañero artificial. Se abren así, nuevas oportunidades de aprendizaje tanto para el mentor como para la organización que apuesta por el modelo de desarrollo conjunto a través de la mentoría.

Imaginemos su rol actual, en esta ocasión, con la llegada de un compañero “no humano” que requerirá de usted para realizar correctamente el trabajo. ¿Lo imagina? Haga el ejercicio, inferirá que será necesario aprender, observar, analizar y tomar decisiones en ese período de mutuo aprendizaje. Desde esa misma visión, podemos establecer modelos de estudio y aplicación práctica.

Trabajar con agentes inteligentes no es un tema sencillo, hay que preparar el camino y establecer claramente dónde y cómo encajan en la organización. ¿Está usted preparándose para ser mentor de una máquina? Y en caso de que la mentoría, como tal, no se ajuste a este nuevo esquema ¿ha pensado en establecer un plan personal para hacer frente a la llegada de los agentes artificiales a su lugar de trabajo?

Imágenes: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Servir los tragos ya es cosa de la inteligencia artificial

«Funciona con inteligencia artificial. Escanea tu cara, detecta tus emociones; si estás feliz o relajado y hace un trago a tu medida […]” ― Demostradora de Huawei Connect 2019

“Se procesa en la «nube» y también usa «Blockchain», permitiendo saber qué botellas se usan y de dónde vienen para que todo sea más transparente”. Leyó bien, una máquina autónoma que utiliza inteligencia artificial fue la encargada de preparar los tragos durante la convención del 2019 de la multinacional china.

Servir el trago no tendría nada de novedoso―ya que en Las Vegas y en Japón es una realidad en algunos centros de entretenimiento y una línea de cruceros utiliza un brazo robótico en el bar de sus embarcaciones―, pero hace algo más: utiliza el reconocimiento facial para definir su estado de ánimo y con esas variables un algoritmo relaciona los datos (que determinan el estado de ánimo/ el escaneo facial permite a la máquina establecer el estado de ánimo, el que se muestra a través de colores del aura.), luego elige y prepara un trago (bebida alcohólica) que se determina de acuerdo al resultado (del test de estado de ánimo). Con los datos, la dispensadora robótica da inicio a la preparación, elige el licor y el mezclador, hielo, llena con las cantidades adecuadas el vaso y en un minuto el cóctel está listo. Usted recibe un trago, preparado a su medida, según su estado anímico y le aseguran que le vendrá bien. La novedad hace que las personas, curiosas deseen probar, vivir la experiencia.

¿Perdemos la capacidad de elegir? ¿Nos complacen antes de desear algo? ¿Nos vigilan y predicen tan bien que ya no tenemos forma de engañar a las máquinas?

La inteligencia artificial de este novedoso sistema de despacho de bebidas combina avances tecnológicos que nos interesan: Big Data, reconocimiento facial, reconocimiento de patrones, aprendizaje automático para la personalización del producto final, buscan con el ―cliente como centro― que el humano obtenga una bebida predeterminada para su nivel emocional.

¿Qué sucederá cuando la persona esté demasiado bebida y pida más tragos? En ciertos casos cuando los amigos de la persona que ha bebido demasiado le piden al “bartender” que deje de servirle tragos, es un mecanismo útil para disuadir al tomador.

¿Sabe la máquina cuando dejar de despachar tragos? Evidentemente este tipo de desarrollos deben o deberían trabajar en equipo con humanos y requieren ética para determinar sus usos, un manejo filosófico de las situaciones que podrían surgir de su uso, se hace necesario en TODO lo que se desarrolle con inteligencia artificial en el contexto social.

El brazo robótico es un prototipo hecho por Huawei para dispensar comida, su rutina está basada en ciertas variables. El mismo sistema que ya está patentado y se utiliza en la industria química para mezclar componentes o dosis de muestras específicas, ahora se perfila para abrirse paso en el mundo del entretenimiento de adultos, a través de lo que llaman robótica asistida para entretenimiento. Los expertos de Crystal Research predicen que para el 2025 la robótica dirigida a la industria turística y recreativa crecerá impactando a restaurantes y bares.

En Las Vegas existe un bar Tipsy Robot, bautizado como el primer bar robótico del mundo, ubicado en el corazón de la ciudad, en este local dos brazos robóticos son los encargados de preparar y mezclar los cocteles, lo que atrae a muchos turistas.

En Tokio, Japón existe un restaurante que ofrece una experiencia con robots y presenta un show de 90 minutos con humanos y máquinas, lleno de efectos especiales.

En la industria del entretenimiento la Inteligencia Artificial se utiliza como un atractivo para que las personas consuman más y agilizar procesos de atención a clientes, pero su capacidad de resolver y facilitar procesos es aún mayor.

“Mientras las universidades logran robots que se parecen cada vez más a los seres humanos, no sólo por su inteligencia probada sino ahora también por sus habilidades de expresar y recibir emociones, los hábitos consumistas nos están haciendo cada vez más similares a los robots.”

― Jorge Majfud

Otra opción de bebida que ya se sirve con «cobots» es el café. Mediante una alianza estrategia un emprendedor ha desarrollado un negocio que utiliza inteligencia artificial para servir sus productos. Y según sus clientes frecuentes es la bebida es de calidad y buen sabor, que se acompaña por un excelente servicio al cliente.

El consumo responsable y bien pensado de los productos es una consideración básica al hacer nuestras decisiones de compra.  Ya sea que estemos a favor o en contra de las aplicaciones que se dan a la Inteligencia Artificial, lo cierto es que, a medida que pasa el tiempo lo que antes era “novedoso” en temas de robótica o de alguna aplicación de IA se va haciendo normal. Pero, no podemos aceptarlo sin conocer de qué se trata, que implica para nuestras vidas. Lo importante sería que pudiésemos comprender que implicaciones conlleva y ver en cada posible uso de estos avances, las ventajas y desventajas e igualmente, hacer las respectivas consideraciones en cuanto al uso de los datos de las personas. ¿Estará en juego su privacidad al aceptar un producto o servicio que usa Inteligencia Artificial? ¿Quién está administrando los datos tras el reconocimiento facial que usted acepta? ¿Cómo utilizarán sus datos biométricos capturados a cambio de un trago?

Sin dudas hay una industria emergente que gira alrededor de la IA que no deja de sorprendernos con todo lo que involucra y lo que puede lograr en el corto y mediano plazo. Tal como siempre repetimos dependerá del humano, de sus valores, de la ética corporativa, de los objetivos e intenciones de uso y de las legislaciones todo lo que pueda desarrollarse a largo plazo.

Referencias Consultadas:
https://www.huawei.com/en/press-events/events/huaweiconnect2019
https://consumer.huawei.com/mx/campaign/ai-for-good/
https://www.1nprotelecom.com/noticias/la-inteligencia-artificial-prepara-el-trago-ideal-para-tu-estado-de-animo/

Imagen : Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González

Inteligencia artificial para personalizar tratamientos médicos

“La medicina es una ciencia de la incertidumbre y un arte de la probabilidad.” ―William Osler

Ya se trabaja en mapear el código genético de millones de pacientes que sufren enfermedades que en la actualidad son incurables o difíciles de tratar, proyectos que permitirán desarrollar tratamientos médicos a la medida y transferir conocimiento a la comunidad científica en diferentes especialidades, hallazgos, estudios de flagelos, tratamiento de enfermedades, prevención y en diagnósticos tempranos.

En diversas regiones del globo terráqueo hay equipos de investigación aliados con las principales empresas tecnológicas uniendo esfuerzos en pro de la gestión de datos conjunto con desarrollos de inteligencia artificial que se encaminan para cambiar el concepto de medicina que hasta hoy conocemos.  Algunos, han llegado a pronosticar que, con datos y reconocimiento de patrones, a través de inteligencias artificiales especializadas en el diagnóstico de salud, serán capaces de predecir de que enfermedades y condiciones sufriremos y estimar nuestros días en este mundo o intentar paliar las dolencias.  En otros sitios, ya se habla de que estas tecnologías y avances permitirán a los humanos vivir hasta los cien años, con esta predicción se especula sobre cambios en la concepción de las edades productivas, la vida laboral, la jubilación y otros temas que nos afectan a todos.

Entre los últimos avances donde se complementan la inteligencia artificial y deep learning para dar respuestas a temas de interés médico, que se han hecho públicos, destaca un nuevo modelo de aprendizaje profundo que utiliza una serie de algoritmos de inteligencia artificial cuya aplicación a mamografías convencionales permiten detectar el cáncer de seno hasta cinco años antes de su desarrollo en una mujer (situación que cambia la concepción del paciente al que se le trata por el que se previene).

Destaca en este desarrollo que en lugar de detectar de forma manual los patrones individuales [recordemos que las IA especializadas son poderosísimas y certeras en reconocimientos de patrones, siempre y cuando cuenten con bases de datos que acompañen esta función], este modelo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial induce los patrones a partir de datos, fue entrenado con más de 90.000 mamografías de mujeres con padecimiento, el modelo es capaz de detectar patrones que son imperceptibles e imposibles de reconocer por el ojo humano. Para ver con detalle la publicación científica del estudio sobre la IA y el cáncer de seno entre a la página de MIT LAB, no cabe duda que este avance innovador será un mecanismo que ayudará en el control de la enfermedad.

Observando avances donde la IA es aliada de la salud y es utilizada para el bienestar de la humanidad, a través de propuestas de medicina personalizada, es esperanzador para los pacientes y para todos aquellos que siguen de cerca sus pasos.  

IA médica en América Latina

En México un startup llamada Código 46 está trabajando pruebas de ADN, gracias a su visión innovadora lograron una alianza con Microsoft tiene el objetivo de mapear el código genético de un millón de personas, que permitirá desarrollar tratamientos médicos a la medida y transferir conocimiento a la comunidad científica de la región. Lorenza Haddad Talancón, CEO de Código 46, estudió Sociología y Negocios en Rice University en Houston, Texas, estando en la universidad participó como investigadora asociada en un proyecto de salud y migración realizado en México. Motivada por vencer las desigualdades en el acceso a tecnologías en salud y oportunidades de investigación en México la hicieron descubrir la oportunidad en el uso de big data y datos genómicos en medicina. Conocer el perfil genómico de las personas a través de pequeñas muestras de saliva para prevenir, tratar o retrasar padecimientos es el objetivo de esta empresa basada en el concepto de medicina genómica a fin reconocer la predisposición a enfermedades. Entre sus objetivos estratégicos se encuentra maximizar el potencial de la medicina personalizada con la creación del biobanco más grande de América Latina, lo que potenciará el nivel médico del continente.

Experiencia en los Estados Unidos

La inteligencia artificial médica se utiliza en centros de control de hospitales como el Johns Hopkins Capacity Command Center y en el Hospital Humber River de Toronto (Canadá).

Con la implementación del Centro de Control digitalizado ( Johns Hopkins Capacity Command Center, utilizando millones de datos e información y bien gestionada) los pacientes de otros hospitales son transferidos el 60% más rápido, los tiempos de espera de las urgencias se redujeron un 25%, y el tiempo de espera en los pacientes en un 70%, estos servicios mejoran gracias al uso combinado de Big Data, Inteligencia Artificial y analistas de datos (humanos) que toman las decisiones precisas, luego de interpretar correctamente los datos que previamente la IA ha reconocido de los patrones que revisa.

La empresa emergente Adaptive Phage Therapeutics, utiliza la inteligencia artificial para personalizar los tratamientos con bacteriófagos para pacientes individuales, utilizando para ello, últimos avances en secuenciación genética e inteligencia artificial (IA), algunas nuevas empresas están convirtiendo a estos enemigos naturales de las bacterias en alternativas prometedoras a los antibióticos.

Otra de las tecnologías que existe está utilizando aplicaciones de inteligencia artificial para potenciar la edición genética CRISPR que promete revolucionar la medicina y la biología mediante unas “tijeras” que facilitan la edición genética para paliar, desde el origen, enfermedades y patologías. Personalizando los tratamientos se abre un nuevo debate, su accesibilidad a todos para evitar que este potencial de mejora genética promueva una sociedad marcada por la desigualdad.

Pese a todos estos hallazgos y tecnologías, es necesario colocar en perspectiva la realidad, de la que el doctor Ramón López de Mántaras aclara que a día de hoy no tenemos Inteligencias Artificiales capaces de emular al humano “absolutamente todos los avances logrados hasta ahora en el campo de la IA son manifestaciones de IA débil y específica” (en tanto en cuanto funciona en un campo concreto y no es un mecanismo general). Los éxitos alcanzados hasta ahora en inteligencias artificiales especializadas o específicas sí son muy impresionantes, especialmente gracias al Big Data y la computación de altas precisiones. Sin embargo, la IA generalizada sigue siendo un reto pendiente ya que “el sentido común” en términos tecnológicos está muy lejos de parecerse al humano en cuanto a generalidad y profundidad”.

Mayor acceso a los servicios de salud y en este caso a la genética para mejorar los pronósticos de los pacientes, de forma equitativa y es la tarea que ahora tienen los servicios de salud, las empresas de inteligencia artificial y tecnología de punta que están innovando en el sector salud. Se vislumbra un mundo donde las enfermedades puedan detectarse con tiempo y según la necesidad única de cada individuo.

Imagen: Pixabay

Referencias Consultadas:
https://www.csail.mit.edu/news/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care
https://expansion.mx/tecnologia/2019/09/06/la-ia-busca-personalizar-los-tratamientos-en-salud https://www.redaccionmedica.com/autonomias/madrid/inteligencia-artificial-en-el-hospital-un-robot-no-sustituira-al-medico–9469 https://www.bbvaopenmind.com/humanidades/pensamiento/de-la-ia-a-las-finanzas-o-la-genetica-la-revolucion-de-los-datos/ https://www.technologyreview.es/s/9960/virus-e-inteligencia-artificial-se-unen-contra-las-bacterias-resistentes

Inteligencia artificial para buscar imágenes en línea

“Toda imagen grande tiene un fondo onírico insondable y sobre ese fondo el pasado personal pone sus colores peculiares.” ― Gastón Bachelard

Hace diecinueve años un vestido color verde dio origen a uno de los servicios más utilizados del buscador líder, uno que se contrapone a las palabras. Corría el año 2000 y la artista Jennifer López asistía a una premiación de los Grammys con un vestido icónico de la marca Versace. Aquella selección de ropa que pareciese no tener relación con tecnología, no pasó desapercibida, el mundo se rindió ante el vestido, una gran cantidad de personas buscaban la imagen, fue en ese momento la búsqueda más popular de Internet, millones de requerimientos de la foto de la cantante, evento que propició el nacimiento de Google Imágenes.

Hace diecinueve años un vestido color verde dio origen a uno de los servicios más utilizados del buscador líder, uno que se contrapone a las palabras. Corría el año 2000 y la artista Jennifer López asistía a una premiación de los Grammys con un vestido icónico de la marca Versace. Aquella selección de ropa que pareciese no tener relación con tecnología, no pasó desapercibida, el mundo se rindió ante el vestido, una gran cantidad de personas buscaban la imagen, fue en ese momento la búsqueda más popular de Internet, millones de requerimientos de la foto de la cantante, evento que propició el nacimiento de Google Imágenes.

En un comunicado de la firma Versace con motivo de presentación la colección primavera/verano 2020 se mencionó el deseo por celebrar aquel histórico momento que representa el «espíritu de innovación que nació de Milán hacia la alfombra roja de Hollywood para acabar en Silicon Valley». «¡Fue increíble! El mundo entero tuvo la misma reacción y se quedó con la boca abierta. Hoy vivimos en un mundo tecnológico, pero, en aquellos tiempos, un solo evento provocó la creación de una herramienta que ahora forma parte de nuestras vidas» ha dicho la diseñadora Donatella Versace.  Con esta idea Google y Versace se aliaron para incluir tecnología Google Tilt Brush en pantallas curvas como parte de la escenografía del desfile que tuvo lugar hoy en Milán. Esta tecnología se utilizó para proyectar los estampados del vestido al paso de la actriz y cantante que cerró la pasarela.

Las imágenes de hace casi dos décadas y las de hoy, han dado mucho que comentar en redes sociales y en los diarios digitales, porque cuando parecía que el desfile terminaba. En las pantallas apareció una imagen cotidiana para nuestros días. Siri el asistente personal escucha un requerimiento de Donatella Versace. «Y ahora muéstrame el verdadero vestido de jungla», en ese instante entró Jennifer López con un diseño con la misma tela del icónico traje de hace veinte años. El público estaba armado con sus teléfonos móviles, lo que propicio que las imágenes y vídeos se esparcieran por la red de inmediato.

Búsqueda inteligente de imágenes

Con la idea de la imagen del vestido verde en mente, hemos realizado la búsqueda en la aplicación inteligente Google Lens, utilizando Visual Search. En menos de un minuto aparecen medio millón de imágenes y sabemos que irá creciendo la cantidad con el paso de las horas.

 De igual manera, buscamos con el buscador Bing Images. Ambas soluciones utilizan algoritmos de visión por computadora, entrenados de forma constante (machine learning) lo que permite que su capacidad de comparar patrones sea incremental y se perfeccione cada vez que se ejecuta. Algoritmos que, gracias a la existencia de conjunto de datos, y grandes cantidades de imágenes previamente reconocidas y las que están disponibles en la red cada vez son más exactos.

“A veces, es casi imposible describir lo que quiere buscar usando palabras”.          

Moda, arte y tecnologías disruptivas se juntan para ofrecerle al público lo inesperado, ir más allá de sus expectativas.

En cada sector que no imaginamos existe alguna aplicación de la inteligencia artificial permitiendo que hagamos muchas de las cosas que hace 20 años eran solo ideas lejanas. Así funciona la tecnología como herramienta que facilita la gestión de todas las industrias y sectores comerciales.

Inteligencia Artificial: conociendo sus tipos

“Algunas personas denominan a esta tecnología inteligencia artificial, cuando en realidad lo que va a permitir es que aumente nuestra propia inteligencia.”– Ginni Rometti

La capacidad de comprender que tenemos los humanos es conocida como inteligencia, la que muchas veces depende de los valores y de la cultura de la sociedad donde viven las personas, así como de componentes únicos del individuo. Tal como, el iris del ojo y la huella digital son únicos en cada individuo, me atrevería a decir que no existen dos inteligencias iguales. Todos tenemos algún tipo de inteligencia en la que destacamos. ¿Conoce la suya? ¿Le gustaría conocer cuáles tiene más desarrolladas? ¿Cómo se relaciona esto con la Inteligencia Artificial? Nos impresiona lo que hace, pero realmente no tiene nada que ver con la inteligencia humana.

La inteligencia humana ha sido estudiada durante años, pero hace tan solo 36, en 1983, Howard Gardner, psicólogo e investigador propuso ampliar el concepto de la inteligencia.  Gardner habló por primera vez de la inteligencia como una capacidad desarrollable, y no solo algo innato de resolver problemas o crear productos de valor en una o varias culturas.  Esta aseveración rompió con el mito de que la inteligencia era un bien de posesión única de genios, de académicos e investigadores consagrados, personas que se dedican a explotar el coeficiente intelectual con el que nos miden. Se dio lugar para otras inteligencias donde los “genios” tradicionales no destacaban y personas “comunes” si lo hacían.

“Todos somos unos genios. Pero si juzgas a un pez por su habilidad de escalar un árbol, vivirá su vida entera creyendo que es estúpido”.

Conocer puntos clave de inteligencia humana son importantes para comprender la inteligencia artificial, por ello le dedicamos unos párrafos, antes de adentrarnos en la clasificación de la IA.

Inteligencias Múltiples

Estudiando las habilidades de los niños, Gardner llegó a observar como se manifestaban las inteligencias dentro del espacio cultural individual, logrando definir cada ámbito de lo que el llamó inteligencias múltiples, las que luego de agrupó en 9 tipos, a saber:

  • Inteligencia Lógica Matemática
  • Inteligencia Espacial
  • Inteligencia Corporal-Kinestésica
  • Inteligencia Emocional
  • Inteligencia Intrapersonal
  • Inteligencia Interpersonal
  • Inteligencia Naturalista

Se propone que cada ser humano puede desarrollar fortalezas en una o varias de estas inteligencias a lo largo de su vida. De igual forma, somos capaces de alternar varios conocimientos y procesos para comprender y reaccionar frente a situaciones. Siendo la inteligencia un potencial bio-psicológico de procesamiento de información que se puede activar en uno o más marcos culturales para resolver problemas o crear productos que tienen valor para dichos marcos.

“Para nosotros es muy fácil interactuar, pero para una máquina es muy complicado. Es un problema de percepción. Para los robots es muy difícil obtener información sensorial en condiciones naturales. – Miguel A. Salichs

Una vez conocemos acerca de las inteligencias y cuan distintos a las máquinas somos podemos examinar― con algo de facilidad― la forma en que se ha agrupado o segmentado a la inteligencia artificial.

Tipos de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial no siempre es igual, hay diferencias entre ellas. Arend Hintze estableció una clasificación con cuatro tipos de inteligencia artificial que es de las más utilizadas:

  • Máquinas reactivas:  Las comprendemos un poco más, nos recuerdan el funcionamiento tradicional de un ordenador (Se les introduce una serie de datos, los procesa y entrega un resultado satisfactorio)
  • Memoria limitada: De uso cada vez más común actualmente. Se diferencia porque se les habilita la capacidad de registrar o «recordar» experiencias pasadas para aplicarlas en sus decisiones.
  • Teoría de la mente:  Están en fase experimental, pero ya existen procesos capaces de detectar estados de ánimo en las personas por los microgestos de un rostro, los matices de la voz y trabaja con otros indicadores de la conducta humana.
  • Autoconciencia:  Nuestra referencia son las películas de Hollywood (Hombre Bicentenario, AI, I Robot, Matrix, etc.)  Se dice que están en fase teórica.

Gartner, la consultora estableció una predicción para el año 2020. En tan solo meses, podríamos ver que el 85% de la interacción con los clientes será gestionada por IA. Estiman, de igual manera, que el mercado de la IA podría llegar a los 127.000 millones de dólares en 2025. Y, la contienda continua, la carrera por hacerse de ella enfrenta a Estados Unidos y China en materia de inversiones en IA

Los expertos Stuart Russell y Peter Norvig propusieron los siguientes tipos de inteligencia artificial:

  • Sistemas que piensan como humanos: En la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Redes neuronales.
  • Sistemas que actúan como humanos: Agentes inteligentes que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Entre ellos los vehículos de conducción autónoma, robots, cobots, la IA de los celulares, asistentes de voz. Con el aprendizaje automático van generando nueva información a la base de datos que poseen y mejoran con la repetición su mecanismo de funcionamiento.
  • Sistemas que piensan racionalmente: Agentes que intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos. Siguen patrones a partir de los datos, solo saben hacer una cosa (sistemas expertos, máquinas desarrolladas para percibir, razonar y actuar en consecuencia)
  • Sistemas que actúan racionalmente: Los que aspiran a imitar a un humano, en su razonamiento y comportamiento. Tendrían que lograr hacer más de dos cosas a la vez, cruzar conocimientos, acumular conocimiento. Sistemas más generales como la inteligencia general humana.

Sistemas que actúan racionalmente: idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.

"Toda la tecnología tiende a crear un nuevo entorno humano[…]" – Herbert Marshall Mcluhan Clic para tuitear

«La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia y un conjunto de tecnologías computacionales inspiradas en, pero normalmente operan de manera muy diferente a las formas en que las personas usar sus sistemas y cuerpos nerviosos para sentir, aprender, razonar y tomar medidas.”

La inteligencia artificial que vemos actualmente funcionando es específica, pero no se acerca a la inteligencia general humana. Los humanos somos imperfectamente maravillosos en cuanto a la capacidad de comprender y entender, poseemos diversos tipos de inteligencias y con esas inteligencias interactuamos a diario con la inteligencia artificial limitada-la que nos está asustando porque creemos que nos quitará el trabajo-, sistemas que son muy buenos haciendo o resolviendo una sola cosa.

Acérquese más al estudio académico de la IA, pregúntese cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial que está utilizando en el móvil, en la red, en su automóvil. No olvide que el algoritmo aprende lo que le enseñamos, es por eso que aprender y mejorar nuestras capacidades humanas y valores es una forma “inteligente” de afrontar ese temor hacia los agentes artificiales.

Bibliografía:

https://es.scribd.com/document/360593963/Preparando-Para-El-Futuro-de-La-Inteligencia-Artificial

http://adamilab.msu.edu/arend-hintze/
http://hintzelab.msu.edu/index.php/category/evolution-of-intelligence/

Escrito por : Msc. Irasema Rivas-González

Ópera e Inteligencia Artificial: ópera del futuro en el presente

“La reacción de la gente la primera vez que ve una ópera es espectacular, o les encanta o les horroriza. Si les encanta es para siempre, y si no, pueden aprender a apreciarla, pero nunca les niega el corazón.”- Richard Gere

(en el papel de Edward Lewis en Pretty Woman 1990)

Imagínese esta escena: robots y personas ejecutando música, pero no cualquier tipo de música, es ópera, un género que fue elitista y en muchas ocasiones, y lugares, sigue alejado de las grandes masas consumidoras de productos culturales y artísticos. Volviendo a la escena, podría decirle que no está frente a una película ni está leyendo una de las frases más recordadas de las comedias románticas.  La escena se está haciendo más usual en países donde el género musical teatral es cultivado, estudiado y se busca hacerla atractiva a otros públicos.

Para ponernos en contexto, leamos la definición de ópera, según la aplicación móvil del Diccionario de la lengua española 2018 es «una obra dramática musical cuyo texto, se canta, total o parcialmente, con acompañamiento de orquesta.» Y según Wikipedia la Ópera (del italiano opera, ‘obra musical’) forma parte de la tradición de la música clásica europea y occidental. Por tanto, se justifica, de alguna manera, que muchas personas de la región centroamericana no hayan tenido un encuentro con la ópera.

La curiosidad humana, junto al deseo por manifestar sus emociones a través del arte y de la investigación ha dado como resultado que personas de sectores distintos hagan fusiones interesantes. Utilizando Inteligencia Artificial y de la mano de profesionales de las artes, tecnología y ciencias, encontramos proyectos en diferentes países que buscan responder preguntas sobre la capacidad de los agentes artificiales para ejecutar ópera.

El video que antecede este párrafo muestra la opera con la IA en acción. Esta investigación del MIT sobre Ópera e Inteligencia Artificial es dirigida por uno de los más grandes exponentes e investigadores Tod Machover, profesor de música y medios de Muriel R. Cooper y director del grupo Opera of the Future de Media Lab. Llamado «visionario musical» por The New York Times y «El compositor más conectado de Estados Unidos» por The Los Angeles Times, Machover es un compositor e inventor influyente, alabado por crear música que rompe los límites artísticos y culturales tradicionales y por desarrollar tecnologías que expanden la música, desarrollando mayor potencial para todos, desde virtuosos celebrados hasta músicos de todas las habilidades.

Citado por BBVA Tod Machover[1] dice “La música —y la mayoría de las artes— se ha alejado mucho de esta ecología saludable, y esto es lo que tenemos que reinventar. La tecnología puede ser de utilidad, sirviendo de puente para cada uno de nosotros de acuerdo con nuestra formación y experiencia, aprovechando nuestras habilidades y compensando nuestras limitaciones. Y —lo que es más importante— tenemos  que establecer una asociación prácticamente nueva entre todos los posibles participantes en nuestra cultura musical, como los artistas individuales, todas las partes involucradas en el negocio de la música, la tecnología, el estilo de vida, las organizaciones sanitarias y sociales, las entidades dedicadas a la organización y difusión de acontecimientos musicales, las instituciones investigadoras, los artistas como pedagogos y —lo que no es menos importante— el público melómano. Solo de este modo podremos crear una cultura que permita a la música alcanzar todo su potencial de modelar y transformar nuestra experiencia. La música podría ejercer así su máxima influencia sobre la sociedad en general. «

Otro ejemplo interesante de esta búsqueda exploratoria de tecnología inteligente y la creatividad humana lo es Robot Opera (2015), ópera robótica escrita para ser interpretada por ocho ”artistas robot semiautónomos.” El trabajo ha sido realizado por Wade Marynowsky (artista robótico) en colaboración con Julian Knowles (música / sonido) y Branch Nebula (iluminación, dramaturgia). Informado por los campos subyacentes de la robótica creativa, el rendimiento mediatizado, la música y el arte multimedia interactivo, el proyecto combina conceptos algorítmicos / coreográficos dirigidos por artistas con una agencia dirigida por el público dentro de un espacio de interacción de rendimiento a gran escala 42 x 25 m.

 El proyecto reúne áreas centrales de investigación dentro de estas disciplinas al establecer un contexto performativo para explorar el concepto de agencia de desempeño robótica.  Pese a ser considerada una manifestación futurista Robot Opera se basa en una multitud de puntos de referencia históricos, visualmente el trabajo abarca la escultura minimalista y la estética de la máquina.

La partitura musical cuestiona la noción de ópera con referencia a la historia de la banda sonora de la película de ciencia ficción, el lenguaje sonoro de los robots en la cultura popular y la estética del sonido digital. En el contexto del performance destaca que el trabajo también se basa en las tradiciones de la música electrónica, el arte sonoro, el arte mediático y las culturas de artes escénicas experimentadas personalmente desde los años 90.

“Robot Opera busca repensar qué es y qué puede ser la ópera y el rendimiento.” Clic para tuitear

Al colocar robots no antropomórficos en lugar de artistas humanos, surge la pregunta, ¿en qué etapa o dentro de qué contextos se puede percibir que un robot «realiza» una agencia convincente? El proyecto fue producido con el apoyo del Consejo de las Artes de Australia y la Universidad Macquarie y presentado conjuntamente por Performance Space y Carriageworks.

 Ambos casos nos muestran como campos y sectores menos conocidos por las mayorías, han y están siendo reimaginados desde la Inteligencia Artificial. En poco tiempo será tan común verla en acción, tal como hoy se requiere el acceso a la red para la gran mayoría de las cosas que hacemos. 

No deje que la única experiencia que haya tenido con la ópera sea a través del cine o la televisión, atrévase a presenciar una puesta en escena. Sí aún no ha ido a un recital, porque no le llama la atención la ópera, permítase conocerla en su estado natural, antes que sea lo “normal” su versión integrada por máquinas y personas.

Referencias Consultadas:
https://www.media.mit.edu/people/tod/projects/
https://www.media.mit.edu/publications/death-and-the-powers-a-robotic-opera/
https://www.bbvaopenmind.com/wp-content/uploads/2011/02/BBVA-OpenMind-Opera-del-futuro-para-robots-y-tambien-para-personas-Tod-Machover.pdf.pdf

Imagen: Pixabay


[1] Machover estudió con Elliott Carter y Roger Sessions en The Juilliard School y fue el primer Director de Investigación Musical en el IRCAM de Pierre Boulez en París. Desde 2006, ha sido profesor visitante de composición en la Royal Academy of Music de Londres.

Msc. Irasema Rivas-González

Reimaginando la Inteligencia Artificial desde la humanidad

“Mi idea para reimaginar el mundo es verlo como uno donde todos nos convertimos en mejores creadores de oportunidades con y para los demás.” ― Kare Anderson

Un mundo sin Internet es difícil de imaginar, pero existió y quienes vivieron esos años subsistieron sin la red. De igual manera, una sociedad sin acceso a tecnología de punta, actualmente, es casi inaudita para la mayoría de las personas que viven en ciudades, pero es la realidad para otras en las periferias o en regiones donde no hay servicio de conectividad y red.

Cuando nos piden imaginar, usualmente nos animan a cerrar los ojos y permitir que la mente haga lo que sabe hacer bien: crear, conectar experiencias, vivencias, ideas, conocimientos adquiridos y emociones en una imagen que, aunque con elementos conocidos, suele ser diferente o novedosa.  El resultado de imaginar es propiedad de quien lo lleva a cabo, pero si lo imaginado se plasma o se lleva a la realidad impacta a otras personas.  

Producto de la imaginación de algunas mentes brillantes, hoy día, existen desarrollos de Inteligencia Artificial que generan interrogantes y son el centro de consideraciones de tipo ético y normativo.  Lo que parecía ser un campo exclusivo de los científicos e ingenieros traspasa las fronteras de la ciencia y la tecnología para llegar a las diversas manifestaciones del conocimiento e influir en la vida diaria de los ciudadanos.

Realidad que propicia que los trabajadores de IA se preocupen por comprender a los usuarios, ponerse en sus zapatos, ser empáticos y capaces de estudiar el mundo donde sus productos y servicios ofrecerán soluciones y propondrán nuevas maneras de hacer las cosas. Consideraciones que implican la convergencia en proyectos de personas que provienen de áreas diversas.

La tecnología es fuente de cambios, rompe paradigmas y propicia nuevos, nos permite llevar a cabo lo que hacíamos antes de forma tradicional de maneras distintas, generalmente más rápidas y eficientes.  Hasta cierto punto, diríamos que, “nos permite reimaginar el futuro.”

Desde que se dieron los primeros estudios e investigaciones, los conocedores han querido comparar y comprender la Inteligencia humana y la artificial, saber qué esconde la relación mente y máquina. Reimaginar la humanidad con tecnología de punta y reimaginar la tecnología con humanos optimizados para sacarle el mejor provecho. Para hacerlo bien, es necesario investigar y estudiar esas relaciones conflictivas que promueven todo tipo de consideraciones éticas, morales, legales, sociales y económicas.

Sony Stories : Aibo visita a diseñador visual futurista Sydney Jay Mead.

Preparados para convivir con máquinas

Todo cambio trae consigo ajustes y exige la preparación para afrontarlos. Lo usual es que las élites se enteran y preparan antes que las masas para hacer frente a los cambios.

Como ya hemos mencionado anteriormente la Inteligencia Artificial ―con sus implicaciones filosóficas y éticas― no es nada nuevo, como campo de investigación tiene cerca de 60 años de existencia y los primeros que previeron la necesidad de conocer más fueron los estudiosos y los empresarios. Evidentemente, la mejor manera de prepararse es estudiando y aprendiendo qué hacer frente a las preguntas que trae consigo una nueva tecnología.

En universidades de renombre se imparten cátedras que se enfocan en temáticas como lo son: Informática, Lingüística, Matemáticas, Filosofía, Psicología, Gestión de los Datos, Estadística, Diseño de tecnologías disruptivas, Inteligencia Artificial en la Sociedad, Gobernanza de IA, Innovación y Transformación Digital Ética.

Nos centraremos en uno de estos programas universitarios de élite, por su impacto en el mundo empresarial ¿Ha escuchado hablar de Symbolic Systems de Stanford University?

Es un programa a cuya reputación es conocida en Silicon Valley por ser uno de los programas más difíciles de superar y por la calidad de sus egresados. El pensum académico se enfoca en estudios de filosofía, psicología, informática y lingüística.

Con un grado de «SymSys», los egresados apuestan a: Reimaginar la humanidad y la tecnología. Enfocarse en comprender la Inteligencia humana y la artificial, así como sus interrelaciones, a estudiar la mente humana y la programación de las máquinas. Se dice en pasillos de empresas tecnológicas que un exalumno de este grado puede hacer prácticamente cualquier cosa desde inventar, innovar, investigar, enseñar, dirigir e influir en el futuro del mundo.

Las materias se enfocan en la capacitación técnica práctica y a la comprensión profunda de cómo las personas piensan y se comunican. La inversión es costosísima, pero quienes invierten están convencidos de que el ROI lo vale. Los resultados hablan por sí solos, son precisamente los líderes de las gigantes tecnológicas, gran parte de sus egresados más conocidos.
A continuación, presentamos un listado de algunos de sus egresados, seguramente reconocerá a más de uno:

  • Brian Rakowski (egresado del programa de sistemas simbólicos en 2002 y cursó en el mismo instituto una maestría en psicología), vicepresidente de administración de productos de Google para Android, formó parte del lanzamiento de Chrome.
  • Reid Hoffman (graduado del programa en 1989) es el cofundador y presidente de LinkedIn. Licenciatura en sistemas simbólicos y ciencias cognitivas.
  • Marissa Mayer, exdirectora ejecutiva de Yahoo (graduada del programa de sistemas simbólicos en 1997). Lideró los productos de búsqueda y mapas de Google.
  • Mike Krieger (Licenciatura y maestría en sistemas simbólicos), es el cofundador de Instagram adquirido por Facebook por $ 1 mil millones.
  • Scott Forstall (Egresado de sistemas simbólicos), exejecutivo de Apple, creador del software iOS. Fue asesor de Snapchat.
  • Chris Cox (Egresado de Sistemas Simbolicos en 2004), director de producto y jefe de personal de Facebook. Al frente del marketing y productos de la compañía.
  • Yul Kwon, subdirector de privacidad de Facebook, trabajó para Google y para McKinsey.
  • Gentry Underwood (graduado en 1999 con una concentración en la interacción computador-humano), cofundador de Mailbox, comprada por Dropbox por $ 100 millones.
  • Josh Elman (egresado de Sistemas simbólicos), inversor en Greylock Partners. Trabajó por 15 años en ingeniería de productos para Twitter, Facebook y LinkedIn.
  • Elaine Wherry (egresada de Sistemas simbólicos), cofundadora de Meebo, la plataforma de redes sociales comprada por Google por $ 100 millones.

Sistemas simbólicos-Stanford sigue graduando a líderes que dominan las altas esferas de las empresas de tecnología ¿Por qué?  La respuesta la tenemos al observar que las áreas de concentración más populares son: Ciencia cognitiva, inteligencia humana, lenguajes naturales, el cerebro y los procesos computacionales, Inteligencia artificial enfatizando en la comprensión y conducta humana, interacción persona-ordenador. Su educación es amplia e interdisciplinaria, son duchos en lingüística, psicología, conducta humana, ciencias de la computación, y una profunda concentración en temas filosóficos. Con esas fortalezas académicas no es cuestionable que sean capaces de influir en el mundo desde sus empresas y con sus desarrollos tecnológicos.

¿Qué podemos hacer los que no pertenecemos a esas élites? Hacer uso de nuestras capacidades, investigar y establecer un “plan de carrera profesional o reinvención profesional” que contemple esas áreas. Aunque realmente se antoja adaptar el modelo y crear, en nuestros países, instituciones que se enfoquen en las mismas áreas de estudios para formar más profesionales de primer nivel.

Imagen: Pixabay

Referencias Consultadas:
https://symsys.stanford.edu/
https://symsys.stanford.edu/about/alumni

Bioética e Inteligencia Artificial van de la mano

«La inteligencia artificial afecta a todos los aspectos de la vida de las personas, se hace urgente entender cómo piensan las personas y como deciden hacer o no algo.» ― Charalampos Tsourakakis

Hace más de sesenta años dio inició el estudio y desarrollo de lo que hoy es una de las tecnologías más comentadas y menos conocidas a detalle. No es raro observar una marcada tendencia a hablar del tema y que sea una carrera profesional que está haciéndose cada vez más popular en el ámbito académico y de la investigación corporativa.  ¡Nos atrae todo aquello que tenga un “dejo” tecnológico y de futuro! Al ser curiosos por naturaleza nos interesa saber más.

Somos capaces de relacionarnos con programas y aplicaciones inteligentes con el mismo interés como lo haríamos con un humano. Si lo duda, recuerde cuando le pide a Siri, Alexa, AURA (Telefónica) que busquen o hagan algo, fíjese en los comerciales de AIBO y la reacción de las personas. Observe cuando escribe a un chatbot y entabla un diálogo digital. Y sí desea convencerse aún más conozca a LIKU el robot de compañía koreano producido por TOROOC que reconoce las expresiones de emoción de sus amigos humanos. Tenemos el teléfono inteligente a nuestro lado durante horas y casi nos sentimos desprotegidos al dejarlo en casa. ¿Qué nos hace actuar así?  ¿Qué hay detrás de ese comportamiento?  ¿Por qué es posible manifestar simpatía por algo que en sentido completo es un ser inanimado? ¿Cómo podemos hablarle sabiendo que no lo hará de vuelta? ¿Por qué nos agrada en lugar de asustarnos?

Con un background comercial, estudios en gerencia de proyectos y humanismo, y tras mucha investigación sobre mis dilemas éticos con la tecnología de los siglos XX y XXI me encontré con una brújula que no es nueva, surgió en el siglo VII antes de Cristo en Grecia y tiene por objeto responder las grandes interrogantes que cautivan al hombre (nuestros orígenes, lo orígenes de la tierra, del universo) con la finalidad de lograr eso que llaman sabiduría. Me encontré con el estudio de la filosofía, la verdadera, esa que académicamente es muy distinta a lo que se supone estudiamos en la escuela secundaria.

Filosofía para comprender la tecnología

Las empresas de tecnología, cada vez son más conscientes de su rol e influencia en la vida de las personas. Y algunas de ellas, han pasado el límite bioético cuando dopan a los usuarios desde su punto más sensitivo, su mente y emociones. La ética empresarial se refiere a los principios éticos a la hora de hacer negocios, con la bioética abordamos la forma en que afectamos a los seres vivos con la investigación, con la tecnología y viceversa. Con la Roboética estamos frente a la aplicación de esos principios a los desarrollos y acciones -de y con- los agentes inteligentes.  Allí, radica la importancia del tema ético en todo el proceso de cambios que estamos viviendo.

¿Sabe que es CPO? CPO son las siglas de Chief Philosophy Officer, un ejecutivo de alta jerarquía que lidera la ética en las grandes corporaciones tecnológicas. El jefe mundial de Filosofía en cada empresa de Silicon Valley responde a un reclamo para que las empresas de tecnología contraten a filósofos para que trabajen en sus oficinas a tiempo completo y hagan preguntas molestas sobre lo que se está llevando al mercado.

Un mundo que cruza de lo real a lo virtual y viceversa debe comprenderse, debe estudiarse tanto, cómo se intenta comprender la manera en que viven las personas, qué hacen y por qué lo hacen, cómo los valores éticos influyen en sus decisiones y acciones diarias.

«La filosofía puede ayudar a establecer unos propósitos y una dirección. Es importante a la hora de responder a las preguntas sobre cómo convivimos y cómo tratamos a los demás».

– Kenneth Taylor, profesor de filosofía de Stanford y director del Programa de Sistemas Simbólicos.

¡Actualícese! Estudie algo más que informática

Si está interesado en hacer un grado, un MOOC o una especialización en Inteligencia Artificial le sugiero hacer una investigación y tomar en paralelo cursos de ética, bioética porque son necesarios. En caso de tener un grado en tecnología compensaría grandemente la parte técnica con estudios en filosofía y es el momento para hacerlo.  Nada descabellado cuando observamos que grandes universidades de tecnología están incluyendo cada vez más materias humanísticas en el pénsum y si observa que tecnólogos con especialización en filosofía están liderando exitosas empresas en Silicon Valley ¿Por qué? Porque saben pensar, pueden comprender como actuamos y razonamos los humanos y buscan respuestas a las preguntas más esenciales. En este momento estudio ambos, IA y ética en la tecnología y no dejo de sorprenderme de todo lo que involucra.

Tecnólogos – filósofos

Hay una lista cada vez más larga de expertos en tecnología, líderes de empresas tecnológicas con grados en filosofía. Entre los más conocidos está Reid Hoffman de Linkedin, que se licenció en filosofía en la Universidad de Oxford. Otro es su Peter Thiel fundador de PayPal, Edward Grefenstette de DeepMind con estudios en informática, física y filosofía, Paul Graham, el fundador de Y Combinator estudió filosofía, Scott Berkun, un antiguo ejecutivo de Microsoft es licenciado en Filosofía y lo es el Dr. Charalampos Tsourakakis que estuvo en Google.

Filósofos prominentes en Silicon Valley

El conocimiento y dominio de la ética dentro de las esferas de la tecnología ya es un requisito para obtener y competir por ciertos trabajos y encajar en perfiles muy especializados. Se contratan a filósofos en las unidades de investigación de Google, Facebook, Linkedin, DeepMind y otras. En sus oficinas se discuten implicaciones sociales, éticas y filosóficas de los desarrollos en inteligencia artificial.

Los grandes empresarios y líderes políticos del mundo saben que quienquiera que gane en Inteligencia Artificial dominará tanto la economía mundial como todas las esferas sociales.  Recordemos que hace poco el presidente de los Estados Unidos firmó una orden que ejecutiva que exige que los datos federales y los recursos informáticos sean más accesibles para los investigadores, y que las agencias del gobierno federal utilicen becas y programas de capacitación para preparar a los trabajadores para operar en puestos que utilizan inteligencia artificial.

 “Cualquier conocimiento, si se separa de la justicia y de la virtud, es visto como astucia y no como sabiduría.” ― Platón Clic para tuitear

Al interesarnos por la bioética en un mundo de tecnología estamos buscando un balance y regresar al principio básico de la tecnología: Resolver problemas concretos, mediante un conjunto de conocimientos científicamente ordenados, para diseñar y crear bienes o servicios que faciliten la adaptación al medio ambiente, la satisfacción de las necesidades esenciales y los deseos de la humanidad. Por tal motivo, entre otros, si decide estudiar Inteligencia Artificial no deje por fuera los estudios en filosofía.

Referencias Consultadas:

Artículo original de © israelnoticias.com | https://israelnoticias.com/editorial/estados-unidos-china-inteligencia-artificial/

https://www.bbc.com/mundo/noticias-49551605
https://www.elmundo.es/pap/todologia/2017/03/30/58db9331ca4741193b8b461c.html
https://www.voanoticias.com/a/trump-firmar%C3%A1-la-orden-de-inteligencia-artificial/4781445.html
https://www.hoy.es/tecnologia/facebook-google-reunen-20190905110313-ntrc.html
Fuente: https://concepto.de/que-es-la-filosofia/#ixzz5yrDfn4Tl
Fuente: https://concepto.de/que-es-la-filosofia/#ixzz5yrDCgmNE

Imagen: Pixabay

Escrito por: Msc. Irasema Rivas-González