TALCA.- Las máquinas son cada vez más inteligentes, no sólo imitan movimientos, sino también funciones cognitivas, como predecir una compra u otro comportamiento humano. Es allí donde reside la importancia y valor de la Inteligencia Artificial (IA) en el contexto actual.
Para hablar al respecto, la académica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chile en Talca, doctora en Biotecnología, Patricia Möller Acuña, fue invitada al webinar “Inteligencia Artificial”, de la Universidad Norbert Wiener de Perú, donde precisó que la IA promueve el aumento de productividad, mejora la calidad de los procesos, disminuye costos y tiempo, además que reduce pérdidas y daños en los escenarios donde se aplica.
Para dar inicio a la actividad, la académica planteó el escenario de empresas que envían productos a sus clientes, previo a que estos lo soliciten, como es el caso de Amazon, escenario que es posible a partir del uso de la IA y la recogida de datos de hábitos de consumo de los usuarios.
“Suena súper extraño que pueda ocurrir, pero es algo que ya pasa”, comentó la académica quien subrayó que esto sólo se logra a partir de una amplia base de datos en conjunto con la IA, definida en palabras de Möller como “la capacidad que tiene un sistema de poder interpretar información, la cual logra adquirir y aprender de ella, para usar ese conocimiento con el fin de alcanzar un objetivo”.
La IA es, por tanto, la combinación de diferentes algoritmos, que le permiten a las máquinas cumplir con tareas que en la dimensión humana no se logran realizar.
Convive en la sociedad
Durante el encuentro la especialista en modelos de inferencia basados en inteligencia artificial, apuntó que, aunque parezca reciente, la IA convive en la sociedad desde hace varios años, en espacios o escenarios como: asistentes de voz para el hogar, telefonía móvil o computador; modos de mejora de imagen en cámaras fotográficas; muestra de contenidos en redes sociales; sistema predictivo y de autocompletado de Google; recomendación de productos y servicios; bot conversacional; filtros de spam y otros.
“Esto es algo con lo que lidiamos día a día, por lo tanto, la inteligencia artificial no debe ser vista como algo lejano. Es algo que ya estamos usando y que nos ha ayudado a mejorar aspectos de la vida”, comentó.
A propósito de entregar una perspectiva amplia de la IA, Möller detalló algunos tipos de esta, como: redes neuronales artificiales, en las cuales las neuronas aprenden y traspasan información entre ellas hasta lograr la propuesta trazada; y sistemas expertos o de lógica racional, que son entendidos como agentes inteligentes con poder de toma de decisión. Estos modelos de IA han evolucionado con los años y ganan terreno en la sociedad.
“Big data” para la IA
Para trabajar en IA se requiere un amplio repertorio de información o “big data”, recolectada a través de diversos medios. Es de destacar que en la actualidad se calcula que en un día una persona puede generar seis “megabytes” de información, lo cual corresponde a lo que un individuo en el siglo XIV creaba durante toda su vida.
“En nuestro celular guardamos contactos, fotos y otros. Todo eso es información que como ciudadanos vamos generando”, añadió Möller, quien subrayó que también existen otras fuentes de información como: estudios experimentales, publicaciones científicas, estaciones meteorológicas, registros bancarios y otros. Dichos antecedentes son transformados en información y esta a su vez en conocimiento para la toma decisiones más inteligentes.
Möller destacó que el “big data” presenta desafíos como: almacenamiento, propiedad y seguridad de dichos datos. A mayor cantidad de datos, resultados más robustos entrega el sistema, a mayor calidad de los datos, mayor será la calidad de los resultados entregados a partir de la IA.
La inteligencia artificial será la responsable de entregar valor a estos datos para que plataformas de servicio “on demand”, como Netflixs, recomienden a sus usuarios una serie o película, por citar un caso.
Modelos predictivos
Es una de las técnicas para trabajar la IA y permite anticipar comportamientos u ocurrencias antes de que sucedan, con el propósito de tomar una decisión. Además permite encontrar patrones o decisiones complejas entre diferentes variables.
Al consultar a Möller cuál sería la diferencia de esta técnica con la habitual toma de decisiones, respondió que el ser humano logra comprender entre dos y tres dimensiones, mientras que la IA permite analizar diez o más variables, para la identificación de múltiples patrones.
El modelo de analítica predictiva es el más empleado en la actualidad, ya que permite tomar decisiones con conocimiento en escenarios como los fenómenos climáticos, área en la cual Möller cuenta con experiencia, ya que participó en un sistema de IA de análisis predictivo de heladas. En esta experiencia, que tomó datos históricos meteorológicos para su análisis, se generaron alertas tempranas del fenómeno, sumado a que se entregó información sobre su duración e intensidad, entre otros.
La experiencia también ha sido llevada a otros escenarios de la agricultura, para propósitos como predicción del rendimiento de cosecha, por lo cual la académica destaca el valor de la IA en la agricultura actual, en especial para la región del Maule, caracterizada por su perfil agrícola.
