Inteligencia Artificial: Cómo las máquinas "aprenden" a facilitar tareas cotidianas
Inteligencia Artificial: Cómo las máquinas "aprenden" a facilitar tareas cotidianas
Por María Paz Núñez, desde Buenos Aires.
Un desafío que busca que un equipo de personas resuelva un problema y logre salir de una habitación en 60 minutos, para lo que solo se puede usar un celular con aplicaciones como mapa, traductor y buscador - todos de Google -, demuestra el avance y el uso cotidiano que se le da a la inteligencia artificial, específicamente al "machine learning", o cómo los sistemas que componen las aplicaciones, "aprenden" a responder acertadamente a ciertos problemas.
Seguramente al solo mencionar "inteligencia artificial", vengan a la memoria imágenes futuristas y de robots realizando tareas que parecen estar lejos de ocurrir, sin embargo, la inteligencia artificial se utiliza hace bastante tiempo, y una gran cantidad de la población tiene acceso a ella a través de sus teléfonos celulares. Sí, las aplicaciones como el traductor, el buscador y los mapas de Google utilizan el "machine learning" para desarrollar respuestas y soluciones a problemas a un click de distancia.
Google dedica a esto cerca del 10% de sus computadores a nivel global, convirtiéndose en una empresa que pasó de estar enfocada en móviles a estar concentrada en la inteligencia artificial, entregando aplicaciones más allá del tradicional buscador.
Tecnología que además puede ser usada para apoyar el diagnóstico de enfermedades a través de fotografías. Al respecto, Javier Sneider, ingeniero de software senior de Google y parte del equipo de investigación de Machine Learning, explica desde su oficina en Mountain View en San Francisco que "la idea del machine learning es entrenar un modelo, que ajusta los parámetros minimizando los errores. Se han hecho progresos en cosas que parecían difíciles como reconocimiento del habla o imágenes", sin embargo asegura que pese a eso, y a que ya hay prototipos de automóviles que funcionan en forma automática, "estamos lejos de hacer cosas en que las máquinas puedan ser más autónomas o que puedan aprender problemas".
Otra de las ventajas de estas aplicaciones es que las personas no necesitan ser expertas para usarlas. "Si bien hay que tener cierto conocimiento, no es del todo necesario ser experto, hay herramientas listas para usar", dice Sneider.
El ingeniero aclara que "estos sistemas van a ser cada vez mejores", y apuntan a solucionar problemas de forma más rápida.
"La apuesta de Google está en la inteligencia artificial porque por ahí va el desarrollo tecnológico", puntualiza el ejecutivo, quien apunta que pese a esto y a que se espera que en el futuro desaparezcan cerca del 65% de los trabajos que hoy se conocen, una máquina "no reemplazará en un 100% a un médico, por ejemplo".
Código abierto
Sneider además destaca que las personas interesadas en entender más profundamente sobre esto, pueden acceder al código abierto de modelos de aprendizaje automático a través de TensorFlow, una librería desarrollada por la empresa que permite a cualquier persona acceder al machine learning con el que trabaja Google y aplicarlo a sus proyectos personales.
La inteligencia artificial llegó para quedarse, y cada vez será mas accesible, ya sea a través de aplicaciones para celulares, en asistencia a la medicina, o en juegos, permitiendo salir de la habitación segundos antes de que se termine el tiempo.
