Inteligencia Artificial (IA)

En el año 2022, la inteligencia artificial (IA) se generalizó gracias a la popularidad de las aplicaciones de transformadores de preentrenamiento generativo (GPT) . La aplicación más popular en esto es ChatGPT de OpenAI. El interés y la fascinación generalizados por ChatGPT han hecho que se le dé prioridad entre los consumidores como un excelente ejemplo de tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, esto representa sólo una pequeña parte de las formas en que se utiliza actualmente la tecnología de IA.

¿Qué es la IA?

La IA se refiere a la capacidad de las computadoras o de los robots controlados por computadoras para realizar tareas que normalmente realizan los humanos porque el desempeño de dichas tareas requiere inteligencia y discreción humanas.

Aunque actualmente no existe ningún sistema de IA que pueda realizar la amplia variedad de tareas que puede realizar un humano normal, algunas IA pueden realizar algunas tareas específicas realizadas por humanos.

Características y componentes:

La tecnología de aprendizaje profundo (DL) permite el aprendizaje automático a través de grandes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes o vídeos.

La característica ideal de la inteligencia artificial es su capacidad para realizar acciones racionales que logren un objetivo específico.

Regulación de la IA a nivel global:

India: NITI Aayog ha publicado algunos documentos de orientación sobre temas como la Estrategia Nacional para la IA y el Informe sobre IA responsable para todos .

India fomenta la inclusión social y económica , la innovación y la confianza.

Bretaña: El Reino Unido ha adoptado un enfoque simple: recopilar información de los reguladores de todos los sectores para hacer cumplir las reglas existentes para la IA.

Se publicó un libro blanco que describe cinco principios que las empresas deben seguir, incluida la seguridad y la solidez; Transparencia y explicabilidad; justicia; Responsabilidad y Gobernanza; Se han explicado la competitividad y la disuasión.

Estados Unidos: Estados Unidos publicó un plan para una Declaración de Derechos de la IA (AIBoR), que describe los impactos negativos de la IA para los derechos económicos y civiles y proporciona cinco principios para mitigar estos impactos.

El plan respalda la gobernanza de la IA en sectores específicos, permitiendo a las agencias federales regionales adaptar sus propios planes, en lugar de una estrategia horizontal como la UE, con intervenciones políticas específicas para ciertos sectores como la salud, el trabajo y la educación.

Porcelana: En 2022, China promulgó algunas de las primeras regulaciones vinculantes a nivel nacional del mundo dirigidas a tipos específicos de algoritmos e inteligencia artificial.

Condujo a una legislación para regular los algoritmos de recomendación, centrándose en cómo difunden la información.

Diferencia entre AI, ML y DL:

El término IA , acuñado en la década de 1950,  hace referencia a la imitación de la inteligencia humana por parte de las máquinas. AI, ML y DL son términos comunes y a veces se usan indistintamente, pero hay una diferencia.

Los algoritmos de ML pueden analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones basadas en los patrones descubiertos. 

ML es un tipo de IA que implica el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras simular datos para aprender sin ninguna programación especial.

DL es un subconjunto de ML que utiliza redes neuronales artificiales para aprender a partir de datos de forma similar a como aprende el cerebro humano .

Diferentes áreas de la IA:

Hay dos categorías distintas de inteligencia artificial:

IA débil/IA estrecha: este es un tipo de IA cuya aplicación se limita a un área específica o limitada. En esto se imita la experiencia humana.

Tiene el potencial de beneficiar a la sociedad al automatizar tareas que requieren mucho tiempo y analizar datos de una manera que a veces ni siquiera los humanos pueden.

Por ejemplo, videojuegos como el ajedrez y asistentes personales como Alexa de Amazon y Siri de Apple . 

IA fuerte : estos son sistemas que realizan tareas similares a las humanas. Estos son sistemas más complejos.

Están programados para manejar situaciones que requieren resolución de problemas sin intervención humana .

Su aplicación se puede ver en los coches autónomos.

Diferentes tipos de IA:

IA reactiva: utiliza algoritmos para mejorar la salida en función de la entrada. Un ejemplo de esto es un sistema de inteligencia artificial que juega al ajedrez y adopta la mejor estrategia para ganar la partida.

Debido a que la IA reactiva es bastante estable, producirá resultados similares dadas entradas similares.

IA con memoria limitada: este sistema puede actualizarse en función de nuevos datos y al mismo tiempo adaptarse a experiencias pasadas. La longitud de la memoria suele ser relativamente corta y la cantidad de actualizaciones es limitada.

Por ejemplo, los vehículos autónomos operan en condiciones de carretera con experiencia previa.

IA de teoría de la mente: tiene la amplia capacidad de aprender y retener experiencias pasadas. Este tipo de IA incluye chatbots avanzados que pueden pasar la prueba de Turing y hacer que la IA parezca humana a los escépticos.

La prueba de Turing es un método para probar un sistema de inteligencia artificial para determinar si una computadora es capaz de pensar como un humano.

IA autoconsciente: como su nombre indica, es sensible y consciente de su propia existencia. Sin embargo, algunos expertos creen que la IA nunca estará consciente ni viva.

Diferencia entre Inteligencia Aumentada e IA:

Diferencia de objetivos: la inteligencia artificial se centra en crear máquinas que puedan funcionar de forma autónoma sin intervención humana. Por otro lado, la Inteligencia Aumentada se refiere al aumento de la eficiencia de la tecnología mediante la aplicación de la inteligencia humana.

Los sistemas de inteligencia aumentada están diseñados para mejorar su capacidad para realizar tareas sin intervención humana.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en diversos campos:

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Atención médica: tiene como objetivo aumentar la precisión del tratamiento, permitir un tratamiento personalizado, mejorar los resultados de los pacientes, optimizar la atención médica y acelerar la investigación y la innovación médicas.

Recientemente, el Consejo Indio de Investigación Médica (ICMR) publicó las “Directrices para garantizar una conducta ética en el campo de la investigación biomédica y la inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria ”, que proporciona 10 .directrices para garantizar una conducta ética en el sector de la salud  .

Negocios: IA en el sector empresarial para optimizar las operaciones, la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas, mejorar el servicio al cliente, permitir el marketing personalizado, analizar big data para obtener información valiosa y detectar fraudes y amenazas a la seguridad cibernética . Ayuda a configurar y optimizar la gestión de la cadena de suministro. innovación y competitividad.

Educación : la IA puede abrir nuevas posibilidades para enfoques innovadores y personalizados del aprendizaje o para realizar capacidades de aprendizaje en diversos campos.

IIT Kharagpur ha colaborado con Amazon Web Services para desarrollar la Plataforma Nacional de Recursos de IA (NAIRP) . Utilizará mecanismos como el seguimiento de los movimientos oculares, las señales y otros parámetros para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en el futuro.

Como lo demuestran ChatGPT, Bard y otros grandes modelos lingüísticos , la IA generativa puede ayudar a profesores y estudiantes a innovar.

Poder judicial: se puede utilizar para mejorar la investigación y el análisis jurídico, automatizar la documentación y la gestión de casos, acelerar los procesos judiciales y el tiempo de programación, facilitar la resolución de disputas en línea, respaldar la toma de decisiones legales a través de análisis predictivos y virtualmente. Esto se puede hacer para brindar acceso a justicia proporcionando asistencia jurídica.

SUVAS (Software de traducción jurídica de la Corte Suprema): es un sistema de inteligencia artificial que puede brindar asistencia en la traducción de sentencias en idiomas regionales.

Este es otro esfuerzo histórico para garantizar el acceso a la justicia.

SUPACE (Portal de la Corte Suprema para la asistencia en la eficiencia de los tribunales) : fue lanzado recientemente por la Corte Suprema de la India.

Ciberseguridad/seguridad: Se utiliza en seguridad y ciberseguridad para detectar y prevenir amenazas cibernéticas, identificar actividades anómalas, analizar grandes cantidades de datos en busca de patrones y vulnerabilidades, mejorar la seguridad de la red y de los terminales, y detectar amenazas. Se utiliza para automatizar la respuesta y la gestión de incidentes. , fortalecer los controles de autenticación y acceso. Proporciona inteligencia sobre amenazas en tiempo real y análisis predictivos para defenderse proactivamente contra los ciberataques.

Beneficios de la IA:

Precisión: los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos con precisión, reduciendo errores y mejorando la precisión durante diversas aplicaciones, como el tratamiento, la previsión y la toma de decisiones.

Mejor toma de decisiones: la IA proporciona conocimientos y análisis basados ​​en datos, lo que ayuda a la toma de decisiones al identificar patrones subyacentes, tendencias y riesgos potenciales que los humanos pueden no identificar fácilmente.

Aumento de la innovación: la IA promueve la innovación en diversos campos, incluidos la atención médica, la ciencia y la tecnología, al permitir nuevos descubrimientos.

Mayor productividad: las herramientas y sistemas de inteligencia artificial pueden mejorar las capacidades humanas, aumentando así la productividad y la producción en diversas industrias y sectores.

Capacidad de aprender y adaptarse continuamente: los sistemas de IA pueden aprender de nuevos datos y experiencias, mejorar continuamente sus capacidades, adaptarse a los cambios y mantenerse actualizados con las tendencias y formatos cambiantes.

Exploración e investigación espacial: la IA desempeña un papel fundamental en la exploración espacial, permitiendo naves espaciales autónomas, exploración robótica y análisis de datos en entornos remotos y peligrosos.

Desventajas de la IA:

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Desplazamiento de puestos de trabajo: la automatización de la IA puede provocar el desplazamiento de algunos puestos de trabajo, ya que las máquinas y los algoritmos pueden realizar tareas que antes realizaban los humanos. Esto puede resultar en desempleo.

Preocupaciones éticas: la IA se ve afectada por preocupaciones éticas como la posibilidad de sesgo en los algoritmos y las implicaciones éticas de los sistemas autónomos de toma de decisiones, etc.

Dependencia de la disponibilidad y calidad de los datos : los sistemas de IA dependen en gran medida de la disponibilidad y calidad de los datos. Los datos sesgados o incompletos pueden producir resultados inexactos o reforzar los sesgos existentes en la toma de decisiones.

Riesgos de seguridad: los sistemas de IA pueden ser vulnerables a ciberataques y exploits. Se pueden manipular algoritmos maliciosos de IA o se pueden utilizar herramientas impulsadas por IA con fines nefastos, creando riesgos de seguridad.

Dependencia excesiva: confiar ciegamente en la IA sin una supervisión humana adecuada o una evaluación crítica puede provocar errores o decisiones equivocadas, especialmente si el sistema de IA se encuentra con situaciones desconocidas o inesperadas.

Falta de transparencia : algunos modelos de IA, como las redes neuronales de aprendizaje profundo, pueden ser difíciles de explicar, lo que dificulta comprender la lógica detrás de sus decisiones o predicciones (lo que se denomina problema de la “caja negra”).

Costos iniciales de inversión y mantenimiento: la gestión de sistemas de IA a menudo requiere una inversión inicial significativa en infraestructura, recopilación de datos y desarrollo de modelos. Además, mantener y actualizar los sistemas de IA puede resultar costoso.

Camino a seguir:

IA ética y responsable: Es importante priorizar el desarrollo y la gestión de sistemas de IA que sean éticos, transparentes y responsables. Esto incluye abordar los prejuicios, garantizar la privacidad y la seguridad de los datos y establecer reglas y directrices claras.

Investigación e innovación continuas: la IA es un campo que evoluciona rápidamente y es necesaria una investigación e innovación continuas para mejorar sus capacidades. Invertir en investigación fundamental, como el desarrollo de nuevos algoritmos y modelos, puede generar avances y mejorar el rendimiento.

Calidad y accesibilidad de los datos: la gestión de conjuntos de datos diversos y de alta calidad es esencial para entrenar modelos de IA de forma eficaz. Es necesario centrarse en mejorar los procesos de recopilación, limpieza y etiquetado de datos.

Además, promover el intercambio y el acceso a datos puede fomentar la colaboración y acelerar el progreso en todos los sectores.

Colaboración entre humanos e IA: la IA debe diseñarse para mejorar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas por completo. Hacer hincapié en la colaboración entre humanos e IA puede conducir a soluciones más efectivas y aumentar la productividad en una variedad de industrias.

El diseño centrado en el usuario y las interfaces que facilitan una interacción perfecta con los sistemas de IA son consideraciones importantes.

Aplicaciones de dominio específico: priorizar identificando dominios específicos donde la IA puede tener un impacto significativo. La creación de soluciones de inteligencia artificial para abordar desafíos específicos en sectores como la atención médica, el transporte, las finanzas y la educación puede brindar beneficios y ayuda tangibles.

Enfatizar el desarrollo de la fuerza laboral con educación relacionada: es importante preparar a la fuerza laboral para un futuro impulsado por la IA. Las iniciativas centradas en programas de educación y desarrollo de habilidades relacionados con la IA pueden brindar amplias oportunidades para que las personas prosperen en el cambiante mercado laboral.

Estos esfuerzos pueden promoverse mejorando las asociaciones entre la academia, la industria y el gobierno, así como fomentando la colaboración interregional.

Colaboración y normas internacionales:  la colaboración entre diferentes países y organizaciones es esencial para abordar los desafíos globales relacionados con la IA mediante el intercambio de información y mejores prácticas. El establecimiento de estándares y marcos internacionales puede garantizar la equidad y la seguridad en el desarrollo y despliegue de sistemas de IA. 

conclusión:

La IA tiene todo el potencial para ir más allá de la inteligencia humana y puede realizar cualquier tarea concreta de forma precisa y eficiente. Tampoco hay duda de que la IA tiene un inmenso potencial. Sin embargo, la dependencia excesiva de algo no es buena y nada puede ser completamente similar al cerebro humano.

Por lo tanto, la IA no debe utilizarse excesivamente, ya que demasiada automatización y dependencia de las máquinas pueden resultar peligrosas para la humanidad actual y las generaciones futuras.

¡¡¡FIN DEL POST!!!