El fenómeno ChatGPT que hemos vivido al inicio de este año 2023 en el que ya habíamos predicho que la Inteligencia Artificial sería la principal tendencia, basa su éxito en la capacidad de convertir en lenguaje natural humano el producto de un algoritmo a partir del Big Data recogido en la red a lo largo de décadas. Una forma de acercar al día a día de las personas una tecnología de la que aún nos queda mucho por descubrir y que, cuando sume las posibilidades del Deep Learning con la potencia de cálculo de la computación cuántica, es difícil de imaginar el límite.
En este post vamos a presentarte cinco usos de la Inteligencia Artificial más allá del proceso de textos, que seguro despiertan tu curiosidad y pueden inspirarte a buscar otras herramientas para tu sector.
Bastón inteligente para invidentes
Los ingenieros de CU Boulder están aprovechando los avances en inteligencia artificial para desarrollar un nuevo tipo de bastón para personas ciegas o con problemas de visión. Los investigadores dicen que su bastón «inteligente» algún día podría ayudar a las personas ciegas a realizar tareas en un mundo diseñado para personas videntes, desde comprar una caja de cereal en el supermercado hasta elegir un lugar privado para sentarse en una cafetería llena de gente.
El bastón del equipo se parece a los bastones blancos y rojos habituales, pero también incluye algunos complementos: usando una cámara y tecnología de visión por computadora, el bastón mapea y cataloga el mundo que lo rodea. Luego guía a los usuarios mediante vibraciones en el mango e instrucciones habladas, como «llegar un poco a la derecha».
Los sujetos del estudio se ataron a una mochila con una computadora portátil y tomaron el bastón inteligente. Giraron para inspeccionar la habitación con una cámara colocada cerca del mango del bastón. Al igual que un automóvil autónomo, los algoritmos que se ejecutan dentro de la computadora portátil identificaron las diversas características de la habitación y luego calcularon la ruta hacia un asiento ideal.
Por ejemplo, toma asiento cerca de las paredes para preservar su privacidad ya que, por lo general, no le gusta sentarse cara a cara con un extraño.
Investigaciones anteriores han sugerido que tomar este tipo de decisiones es una prioridad para las personas ciegas o con problemas de visión.
Fuente: University of Colorado Boulder
Proteger a los niños en las redes sociales con AI
Una nueva investigación realizada por académicos de la Escuela de Negocios de la Universidad de Warwick argumenta que la IA ‘responsable’ puede evitar que los niños vean contenido dañino en línea, aunque sea legal, ayudando con la moderación de contenido.
El sistema propuesto puede filtrar grandes cantidades de lenguaje e imágenes para compilar «diccionarios» de información sobre cada una de las áreas más dañinas que amenazan a niños y jóvenes, incluido el discurso de odio, el ciberacoso, el suicidio, la anorexia, la violencia infantil y el abuso sexual infantil.
El sistema utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural con una capa de conocimiento, que luego puede permitir que la tecnología entienda el lenguaje más como lo hacen los humanos.
Esto significa que la tecnología puede comprender el contexto de los comentarios, los matices del discurso, los vínculos sociales entre las personas de su edad y las relaciones.
La nueva investigación sugiere un sistema para la moderación de contenido que tiene en cuenta el contexto de los daños y comportamientos sociales, que pueden exigir la interpretación humana, combinado con un sistema de AI que puede rastrear las enormes cantidades de información que producen las redes sociales.
Fuente: The University of Warwick
Crear arte en colaboración con humanos
Otra de las herramientas de AI que se han hecho populares junto a ChatGPT son las que generan imágenes más o menos artísticas, como Midjourney o Dall-E. En esta ocasión se trata de un robot asistente que crea sus obras en colaboración y no sustituyendo al humano.
FRIDA, un brazo robótico con un pincel pegado , usa inteligencia artificial para colaborar con humanos en obras de arte.
Pídele a FRIDA que pinte un cuadro y se pone a trabajar poniendo el pincel sobre el lienzo.
FRIDA, que lleva el nombre de Frida Kahlo, significa Framework and Robotics Initiative for Developing Arts. El proyecto está dirigido por Schaldenbrand con los miembros de la facultad de RI, Jean Oh y Jim McCann , y ha atraído a estudiantes e investigadores de CMU.
Los usuarios pueden dirigir a FRIDA ingresando una descripción de texto, enviando otras obras de arte para inspirar su estilo o cargando una fotografía y pidiéndole que pinte una representación de ella.
El equipo también está experimentando con otras entradas, incluido el audio. Tocaron «Dancing Queen» de ABBA y le pidieron a FRIDA que la pintara.
El robot utiliza modelos de IA similares a las herramientas de potencia como ChatGPT y DALL-E 2 de OpenAI, que generan texto o una imagen, respectivamente, en respuesta a un aviso. FRIDA simula cómo pintaría una imagen con pinceladas y utiliza el aprendizaje automático para evaluar su progreso a medida que funciona.
Los productos finales de FRIDA son impresionistas y caprichosos. Las pinceladas son atrevidas. Carecen de la precisión buscada tan a menudo en los esfuerzos robóticos. Si FRIDA comete un error, se burla de él e incorpora la mancha errante de pintura en el resultado final.
Fuente: Carnegie Mellon University
Tomar decisiones bajo incertidumbre
Si tan capaz es un algoritmo de elegir una opción eficiente y predecir un resultado basándose en el análisis de miles de datos, casos de estudio y variables, debería ser útil para aquellos que tienen que tomar decisiones realmente comprometidas, por ejemplo en la administración o la justicia, o la compra de acciones. Eso es lo que está investigando el MIT.
Las plataformas de aprendizaje profundo utilizan un método llamado diferenciación automática para calcular los ajustes automáticamente. Esto permitió a los investigadores explorar rápidamente un enorme espacio de modelos y encontrar los que realmente funcionaban, sin necesidad de conocer las matemáticas subyacentes. Pero, ¿qué pasa con problemas como el modelado climático o la planificación financiera, donde los escenarios subyacentes son fundamentalmente inciertos?
Para estos problemas, el cálculo por sí solo no es suficiente, también necesita la teoría de la probabilidad, explica Rachel Paiste, del Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas (MIT CSAIL).
Para solucionar este problema, los investigadores del MIT desarrollaron ADEV, que amplía la diferenciación automática para manejar modelos que toman decisiones aleatorias. Esto brinda los beneficios de la programación de IA a una clase de problemas mucho más amplia, lo que permite una rápida experimentación con modelos que pueden razonar sobre situaciones inciertas.
Fuente: MIT News
Encontrar vida inteligente en otros planetas
Equipos de radioastrónomos utilizan las posibilidades de la Inteligencia Artificial para ampliar la búsqueda de vida extraterrestre con algoritmos que superan a los clásicos utilizados para detectar señales que no podrían ser generadas por procesos astrofísicos naturales. Los hallazgos, publicados en Nature Astronomy, resaltan cómo las técnicas de IA seguramente desempeñarán un papel continuo en la búsqueda de inteligencia extraterrestre. Como describe el abstract del documento, el objetivo de la búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI) es cuantificar el predominio de la vida tecnológica más allá de la Tierra a través de sus ‘tecnofirmas’. Una firma tecnológica teorizada son las señales de radio a la deriva Doppler de banda estrecha. El principal desafío al realizar SETI en el dominio de la radio es desarrollar una técnica generalizada para rechazar la interferencia de radiofrecuencia humana. Los autores presentan una búsqueda integral de firmas tecnológicas basada en aprendizaje profundo en 820 objetivos estelares del catálogo de Hipparcos, con un total de más de 480 h de datos en el cielo tomados con el telescopio Robert C. Byrd Green Bank como parte de la iniciativa Breakthrough Listen.
Fuente: Nature Astronomy