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Todos tenemos más o menos claro el concepto de inteligencia artificial. Pero seguramente nadie te ha explicado el otro lado. Vamos a comentar los diferentes tipos de inteligencia artificial que existen, cómo se entrenan y por supuesto las diferentes aplicaciones que pueden tener en la empresa.

Antes de nada, como siempre, te dejo el episodio en Spotify y en el resto de plataformas: Podimo, Spreaker, Ivoox, Google Podcast, Apple PodcastYoutube.

Además, te recuerdo: este post es un resumen de todo el contenido que doy en el episodio. Ahí doy mucho, mucho más de lo que hay aquí.

Hoy te traigo un temazo. Algo que disfruto muchísimo. Y lo que quiero en realidad es que te tomes un café conmigo. Voy a contarte y sobre todo a humanizar qué es la inteligencia artificial y cómo puede aplicarse en una empresa. Pero como más o menos todos tenemos claro el concepto, lo que quiero contarte en este episodio en concreto es, qué tipos de inteligencia artificial existen y cómo se entrenan y en los próximos episodios hablaremos un poco más de las diferentes herramientas que existen para la empresa.

Entiendo que pueden aburrirte estos episodios donde realmente no te doy técnicas ni herramientas. Pero uno de los motivos por los que hago el podcast es para que la gente, los que no estáis puestos en tecnología, entendáis qué es lo que hay detrás de algunas de estas siglas. No pretendo, ni mucho menos, ahondar en el tema. Quiero que conozcáis pinceladas, que sepáis qué son las cosas que pueden intentar venderos. Que no os dejéis influenciar por los PALABROS. 

Así que vamos a hablar del principio. Qué es lo que se conoce como Inteligencia Artificial. Bueno, a estas alturas habiendo visto series, películas, etc, donde de repente algo toma conciencia y se rebela contra la humanidad, creo que no te digo nada nuevo al definir este campo de la ciencia. Antes de seguir, déjame decirte que AÚN estamos muy lejos de ese punto de “me voy a rebelar contra tí”. Pero algunos ya se han tenido que plantear, no los derechos que una supuesta IA pueda tener con respecto a nosotros, si no qué derechos vamos a tener nosotros con respecto a ellos porque, efectivamente, nos superarán. Tenemos que tenerlo todos muy claro que lo van a hacer.

Hasta hace unos años nadie se planteaba que hubiera una máquina que pudiera derrotar a un gran maestro de ajedrez, y ahí está Deep Blue y los ya míticos encuentros contra Kasparov… Y Deep Blue era un supercomputador… No una IA.

Pero vamos al lío, vamos a empezar con las definiciones. Antes de nada, como siempre, todo estas notas, están recogidas en la descripción del podcast y en el blog. 

Qué es la Inteligencia Artificial

La definición de la Wikipedia de la IA que más me gusta es la que indica lo siguiente:

En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».7

Al final esta definición ha extendido un poco (entre comillas) el concepto: la IA se centra en hacer que las máquinas, los ordenadores, piensen como seres humanos.

Sophia The Robot

Creo que todos conocemos a Sophia The Robot. Sophia es el primer robot considerado humano, curiosamente en un país donde las mujeres tienen menos valor en algunas casas que los propios perros… ahora directamente menos que una máquina. 

Pero cómo funciona Sophia. Para empezar, es un robot humanoide: tiene gestos y expresiones faciales, puede contestar preguntas y tener conversaciones sencillas. Pobre de tí como le preguntes algo complejo o como la red esté saturada que se queda bloqueada y patitiesa. El caso es que usa reconocimiento facial, reconocimiento de voz de una compañía que igual os suena, Alphabet… sí, la antes conocida como Google y su programación, su software, está pensado para interactuar y aprender.

Viéndola de cerca, impresiona. Uno no sabe hasta qué punto lo que está diciendo es programado o aprendido. Yo sospecho que se le puede pillar en la velocidad. Si responde demasiado rápido, eso lo ha programado alguien. Si tarda un poco más o se queda mirando al infinito, es cuando empiezas a pensar que ahí hay algo más. Las interacciones en general, en sus presentaciones, están muy trabajadas. Así que no, no es tan inteligente como parece a primera vista. 

Y repito que me pareció impresionante vista relativamente de cerca. El tema es que a Sophia se le carga un texto, digamos que va a hacer una presentación, le meten lo que quieren que diga y luego con aprendizaje automático, lo que hace es gesticular y hacer las pausas a la hora de hablar. Cuando habla con alguien, en realidad pasa la información desde el audio a texto y busca una respuesta escrita previamente basada en lo que dijera previamente esa persona. Y amplia la conversación. Está entrenada para comprender cómo se siente la persona con la que está hablando.

¿Que su Inteligencia Artificial está preparada para seguir aprendiendo? Por supuesto. Pero hoy por hoy Sophia es un chatbot. Funciona exactamente igual. En un chatbot, cualquiera de los que podemos encontrar en muchas páginas de internet, funciona así: el programador introduce una serie de preguntas y respuestas asociadas y si te sales de ahí, error. Espera que te paso con un humano.

IBM Watson

Luego tenemos otras inteligencias artificiales que no tienen cara pero que han demostrado ser más útiles y eficientes que Sophia. Ejemplo: IBM Watson.

A mí, es que estas cosas me dejan totalmente impresionadas. Asistí a la presentación de Watson en España y me pareció absolutamente espectacular. No lo puedo comparar con Sophia porque son dos cosas completamente distintas.

Watson se programó para analizar datos. Y lo hizo tan bien que logró hacer que una de sus creadoras viviera más años de lo esperado cambiándole el tratamiento del cáncer que padecía. Por probar, pidió al sistema que se conectara con las BBDD abiertas de salud del mundo, le introdujo los datos de su cáncer… y el resultado fue que cambiando el tratamiento podía alargar su vida. Cosa que hizo. Si buscáis “jeopardy (el famoso programa de la televisión estadounidense Watson), le veréis ganar.

Para poder llegar a ese punto, el sistema necesita: analizar y procesar preguntas, evaluar las diferentes respuestas, reconocer relacionar y aprender el sentido y el contexto de las preguntas… estrategia para encontrar y evaluar las respuestas, estimar cuál es la correcta y estrategia de competición.

Esto básicamente es lo que hacemos nosotros. Procesamos el lenguaje y entre los conocimientos que tenemos del tema, razonamos y damos la respuesta. 

Watson es el ejemplo de utilización de IA para hallar patrones donde un humano no alcanza. Lo que viene siendo analizar ese BIG DATA, esa cantidad ingente de información que se genera hora sí y hora también en internet.

Conocer toda esa información te da la posibilidad de predecir cuándo ocurrirán determinados eventos. Por ejemplo, si tienes a Watson analizando elementos (puertas automáticas, por ejemplo) se puede predecir cuándo se va a averiar una en concreto y estar preparado para su reparación.

Más allá de la parte de customer experience, es decir, de los chatbots. 

Qué hay detrás de Watson? Pues básicamente programación y servidores. 

Pero en qué tecnologías se basa la inteligencia artificial

Empezamos por el Machine Learning. Es la primera etapa. Os pongo el ejemplo que he obtenido de My Computer Pro (está en las notas). Vamos a enseñarle a un ordenador, a un algoritmo, qué es un gato. Para ello empezamos introduciendo, miles de fotos de gatos hasta que en determinado momento, la máquina pueda reconocer a los gatos: tienen cuatro patas, rabo, bigotes, ojos almendrados, dos orejas puntiagudas, caminan como si dominaran el mundo, son blanditos… bueno, esto no sé si lo entenderá una máquina, pero ya me entiendes. Le enseñamos a reconocer los patrones que conforman el gato. Igual que cuando nos ponen un captcha que dice: marca todos los autobuses. Es exactamente igual, estás entrenando al sistema a que reconozca los autobuses con la esperanza de que cuando vean uno en la calle en un coche autómata, no se estampe contra uno.

Luego está el Deep Learning: Es la siguiente capa y también se conocen como redes neuronales porque simulan a nuestras neuronas. Lo que ocurre es que cuando la máquina ya sabe que es un gato, lo siguiente que debería poder determinar es si es un gato de una raza o de otra. Dicho muy llanamente es: ya tengo claro los gatos, ahora voy a buscar todos los gatos de una raza concreta. Cuando me sepa todas las razas, podré determinar si la imagen que introducen en el sistema es un siamés o un gato persa.

Procesamiento natural del lenguaje: aquí lo que se hace es enseñar al sistema cómo nos comunicamos los unos con los otros. El resultado lo vemos todos los días en los asistentes virtuales, en Alexa o en Siri. Además, es lo que se aplica para buscar información en elementos no estructurados, es decir: correos electrónicos, redes sociales, registros médicos… 

Visión artificial: Os lo podéis imaginar, no? Hacer que la IA reconozca objetos, imágenes igual que haríamos cualquiera de nosotros. Este reconocimiento facial tiene o puede llegar a tener muchísimas aplicaciones prácticas.

Notas:

Deep Blue

Inteligencia Artificial

Sophia the robot

Watson de IBM

Programar Inteligencia Artificial

Cómo funciona Watson

Cinco tecnologías en las que se apoya la Inteligencia Artificial

Espero que el post y el capítulo te hayan resultado interesantes y si quieres saber más o necesitas ayuda, ya sabes dónde estoy.

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