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La mayor eficacia en el suministro de productos entre empresas, nuevo objetivo de la inteligencia artificial

La vida conectada empieza a articularse en los hábitos de los consumidores. Los servicios conectados han venido a ampliar las funciones domésticas, permitiendo que diversas tareas cotidianas sean más fáciles de ejecutar. O, al menos, más cómodas. Gracias a los servicios basados en Inteligencia Artificial (IA), una tecnología en boga en la actualidad a pesar de estar fraguándose desde los años cincuenta, el mundo de la empresa también ha encontrado una manera de agilizar procesos, mejorar resultados y, en definitiva, optimizar recursos en un entorno cada vez más competitivo.

La robotización de la industria es un hecho incuestionable. Desde hace cien años, las empresas que han buscado la modernidad han centrado sus esfuerzos en adaptar las nuevas tecnologías de la época. La cara menos amable ha sido, sin embargo, la eliminación de miles de trabajos rutintarios en favor de las máquinas, aunque por fortuna han creado otras nuevas tareas en las que poner la mano humana. Y esos avances en materia de «inteligencias» también empiezan a ver la luz en una de las patas del mundo empresarial como es la gestión de los proveedores.

Gosupply, una «startup» española, ha encontrado, así, un espacio de crecimiento de esta tecnología. Fundada en 2017 por el emprendedor Jaime Velasco, la firma apuesta por la creación de una «plataforma de análitica avanzada» diseñada a filtrar la «información agregada» de cada empresa, notificándoles a estas, en tiempo real, «los posibles riesgos, especialmente para las áreas de compras de sus clientes».

La IA se ha posicionado, en ese sentido, como una de las áreas de mayor crecimiento tanto a nivel empresarial como del mundo del consumo. El presente año 2019 ha abierto las puertas de par en par a esta tecnología, así como los servicios en la «nube», el «blockchain» o el llamado «Internet de las Cosas». Varios escenarios que las diferentes industrias llevan tiempo experimentando. De hecho, un reciente estudio de la firma GP Bullhound considera que una tercera parte de las emrpesas incorporarán la inteligencia artificial en sus procesos a lo largo del año.

«La IA es un elemento estratégico para la transformación de los negocios y ofrece enormes beneficios empresariales»

Y no solo eso; diversos estudios apuntan a que la IA tendrá un gran impacto en, por ejemplo, los procesos de selección de personal en el departamento de Recursos Humanos y en otros espacios de la logística de las compañías de todo tipo. Ejemplo son las empresas, ya sean de fabricación de textiles o un «e-commerce», que recurren cada vez más a la IA para avanzar todo lo posible frente a sus competidores. Sin embargo, para muchas empresas la complejidad de adoptar plenamente la IA puede llegar a ser una tarea muy compleja e, incluso, «casi inaccesible», según diversos expertos consultados por este diario. De ahí a que las grandes empreas tecnológicas como Google, Microsoft o Apple no deseen ceder más terreno a sus rivales en esta materia.

«Conseguir que más empresas puedan utilizar Inteligencia Artificial significa que sea más fácil para ellas el descubrir, compartir y utilizar las herramientas y el trabajo ya existentes», sostienen fuentes del gigante de internet estadounidense, que recientemente anunció una plataforma llamada AIHub destinada a las empresas y que pone el foco en simplificar la consulta y análisis de grandes datos.

La IA ha supuesto una irrupción en muchos ámbitos y sectores laborales. En el día a día, basta con navegar en internet para conocer alguna de sus aplicaciones. Los motores de búsqueda estudian los hábitos y comportamientos, se utilizan algoritmos de autoaprendizaje que analizan lo que se compra, e incluso el horario en el que se hace. Sin embargo, tiene mucho más recorrido que su actual ámbito de aplicación.

«La IA es un elemento estratégico para la transformación de los negocios y ofrece enormes beneficios empresariales. Además de mejorar la productividad, la tecnología podría también mejorar las condiciones de vida de los trabajadores, puesto que la IA se encargará de las tareas rutinarias posibilitando que los profesionales se especialicen en tareas que aporten más valor a la compañía», señala en un comunicado Gema Ruiz-Díaz, experta en IA en Vector ITC Group.

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La impresionante inteligencia artificial de EEUU para predecir crisis.

EE.UU. lo tiene claro. Junto a China, lidera la carrera de la inteligencia artificial (IA) y ese liderazgo no está dispuesto a perderlo. Por ello, este lunes, el presidente estadounidense Donald Trump ha firmado una orden ejecutiva que solicita a las agencias gubernamentales federales que dediquen más recursos e investigación a la IA.

Según la agencia Reuters, bajo la «American AI Initiative», la administración americana quiere asegurarse de que va a mantener su ventaja de investigación y desarrollo en IA y áreas relacionadas. De hecho, uno de los proyectos estrella del Gobierno se llama KAIROS, que forma parte de Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (The Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)).

La agencia trabaja en desarrollar una IA más capaz, es decir, que sepa comprender y razonar, a través de los datos, y predecir así eventos mundiales complejos, como las crisis políticas o económicas, y generar información que se pueda procesar.

Esta nueva IA del proyecto KAIROS busca mejorar el razonamiento sobre cualquier proceso. Y es que la rápida comprensión de los acontecimientos mundiales es fundamental para que la seguridad nacional funcione y no trabaje en vano. Es decir, si se va a producir un ataque de Estado, lo mejor que puede hacer esa IA es detectar el hecho antes de que suceda y avisar, así, a los organismos pertinentes, quienes pueden prepararse con tiempo para evitar dicho suceso.

Uso de esquemas

Este es precisamente el papel de esa nueva IA con la que EE.UU. trabaja a base de esquemas de datos que ayudan a dibujar correlaciones entre la información. «El proceso de descubrir conexiones relevantes a través de montañas de información y los elementos estáticos que subyacen requiere información temporal y patrones de eventos, que pueden ser difíciles de capturar a escala con las herramientas y sistemas disponibles actuales», asegura el Dr. Boyan Onyshkevych, de DARPA.

El uso de esquemas para ayudar a dibujar correlaciones entre la información no es un concepto nuevo. Fue definido por primera vez por el científico cognitivo Jean Piaget en 1923. Los esquemas son unidades de conocimiento que los humanos mencionan para dar sentido a los eventos al organizarlos en estructuras narrativas comunes. Por ejemplo, cuando una persona acude a una tienda a comprar, generalmente implica un esquema de transacción de compra, que se define por un conjunto de acciones (pago), roles (comprador, vendedor) y restricciones temporales (los artículos se escanean y luego se intercambian los pagos).

DARPA creó KAIROS, el programa razonamiento sobre esquemas de IA, para dotar a la máquina de una capacidad basada en un esquema para permitir el razonamiento contextual y temporal sobre eventos complejos del mundo real con el fin de generar una comprensión procesable de estos eventos y predecir cómo se desarrollarán. El objetivo del programa es desarrollar un sistema semiautomático capaz de identificar y dibujar correlaciones entre eventos o datos aparentemente no relacionados, ayudando a informar o crear narrativas amplias sobre el mundo que nos rodea.

Los objetivos de investigación de KAIROS se abordarán en dos etapas. La primera etapa se centrará en la creación de esquemas a partir de grandes volúmenes de datos. La segunda etapa se centrará en la aplicación de la biblioteca de esquemas creados para descubrir y extraer eventos complejos. Esta etapa requerirá la identificación de eventos y entidades, así como las relaciones entre ellos para ayudar a construir y extender una base de conocimiento.

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Un algoritmo reduce el sesgo racial y de género en los sistema de reconocimiento facial

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología Massachusetts (MIT) ha conseguido desarrollar un algoritmo que reduce al 60% el sesgo racial y de género que resulta del entrenamiento del reconocimiento facial de la Inteligencia Artificial (IA).

Un informe del Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ciencia Informática (CSAIL) del Instituto de Tecnología Massachusetts (MIT) se explica cómo un equipo de investigadores ha conseguido reducir el margen de error de los resultados obtenidos en las pruebas con Inteligencia Artificial (IA) de reconocimiento facial con respecto al género y a la raza de la muestra.

Un estudio del año pasado explicaba que el margen de error en el reconocimiento facial de la IA variaba dependiendo de la raza y el género del sujeto. Este estudio, basado en los sistemas de IBM Watson, Microsoft y Facebook, mostró que las fotografías de mujeres tienen un margen de error mayor que las de los hombres; error que aumenta, además, cuando el sujeto a analizar es de piel oscura.

Un equipo del MIT ha avanzado en la solución de este problema al desarrollar un algoritmo que permite identificar y minimizar cualquier sesgo oculto, mediante el aprendizaje tanto de una tarea específica, como es el reconocimiento facial, como de la estructura implícita de los datos del entrenamiento. En las pruebas, para las que se ha empleado la misma base de datos que en el estudio del año pasado, el algoritmo redujo este «sesgo categórico» en más del 60% en comparación con otros modelos más avanzados de detección facial, sin que estos perdieran precisión.

El algoritmo puede analizar un conjunto de datos, aprender qué está intrínsecamente oculto en su interior y volver a muestrearlo para que sea más justo sin necesidad de que intervenga un programador humano. Alexander Amini, doctor del MIT y miembro del equipo a cargo del proyecto, explica la corrección del sesgo es «especialmente importante en tanto que empezamos a ver este tipo de algoritmos en seguridad, cuerpos policiales y otros dominios». Este sistema sería particularmente relevante, como añade Amini, para conjuntos de datos que son demasiado grandes para examinarlos manualmente.

 

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Nuevo salto de la inteligencia artificial; derrotar a expertos humanos en deportes electrónicos

La herramienta de Inteligencia Artificial (IA) desarrollada por DeepMind, compañía filial de Google, ha logrado derrotar por primera vez a dos campeones de deportes electrónicos o eSports, tras aprender a jugar al videojuego StarCraft II».

A través de un programa denominado AlphaStar, DeepMind ha desarrollado una red profunda de aprendizaje neuronal entrenada directamente a través de datos en bruto de «StarCraft II», como ha explicado la compañía de Google en un comunicado.

En una serie de pruebas que tuvieron lugar el pasado 19 de diciembre, AlphaStar logró vencer al jugador polaco Grzegorz «MaNa» Komincz y su compañero, el alemán Dario «TLO» Wünsch, ambos miembros del equipo profesional Team Liquid. Esta partida tuvo lugar en un mapa competitivo del juego y sin restricciones de reglas.

Un gran «desafío»

La saga de videojuegos StarCraft, de estrategia en tiempo real y desarrollada por Blizzard, era considerada por DeepMind como un «gran desafío» debido a la complejidad del juego, a su mecánica y a la amplitud de los mapas, lo que complica entrenar a sistemas automáticos para resultar competitivos.

Cuando la inteligencia artificial se convierte en una pesadilla….

En este año 2019 veremos grandes avances en inteligencia artificial (IA), esa capacidad que tienen las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones. Pero a medida que esta tecnología crezca, también crecerán sus desafíos. Por esta razón, Europa ultima sus orientaciones éticas cuya guía final se aprobará en marzo de este año.

Hasta ahora, la IA ha demostrado de sobra su valíaPero también sus errores. Amazon, por ejemplo, dejó de lado a su IA por sexista. El objetivo es que dicha herramienta ayudara a la compañía a seleccionar de una manera más rápida y efectiva a los candidatos que podían formar parte de la compañía. Sin embargo, mostró un sesgo muy claro contra las mujeres porque se educó a la IA con currículos de candidatos recopilados durante una década. Por entonces, la mayoría de los candidatos eran hombres por lo que la tecnología fue entrenada con un claro dominio masculino.

Este mismo error parece repetirse en otras áreas, cuya trascendencia genera una mayor gravedad. Y es que la IA también es utilizada por las autoridades de cualquier país para, por ejemplo, elaborar perfiles de ladrones, asesinos o violadores. El más mínimo error puede, sin embargo, condenar a un inocente.

Los expertos alertan de cómo trabaja el sistema de justicia penal de Estados Unidos, donde un algoritmo puede determinar la trayectoria de la vida de cualquier ciudadano. Cabe reseñar, además, que es el país del mundo que más personas encarcela (a finales de 2016, casi 2,2 millones de adultos estaban recluidos en cárceles y otros 4,5 millones se encontraban en otros establecimientos penitenciarios), algo que preocupa a los políticos.

Ante este panorama, los tribunales estadounidenses han recurrido a herramientas automatizadas para ser más eficientes y seguros. El problema, es que no siempre lo son. Y es que los sistemas de reconocimiento facial diseñados con IA para agilizar los procesos no ofrece las garantías necesarias, tal y como denuncian investigadores y defensores de los derechos civiles, especialmente entre los individuos de piel oscura.

Pero aún peor es la herramienta de evaluación de riesgos: aquella con la que se estima la probabilidad con la que un detenido reincidirá. Su resultado es evaluado por un juez, que determina qué tipo de servicios de rehabilitación debe recibir el detenido o si debe permanecer en la cárcel antes del juicio.

¿Hasta qué punto puede la IA predecir con precisión el comportamiento delictivo de una persona y más teniendo en cuenta que dicha tecnología está entrenada con datos históricos de delitos? «Las poblaciones que históricamente han sido atacadas de manera desproporcionada por las fuerzas del orden público, especialmente las comunidades de bajos ingresos y minorías, están en riesgo de ser abofeteadas con altas puntuaciones de reincidencia», señala «MIT Technology Review». El algoritmo, por tanto, perpetúa los sesgos y se alimenta de datos contaminados.

 

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