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Los datos, el alimento de la inteligencia artificial

Vastísimas cantidades de datos permiten importantes desarrollos del machine learning mientras quedan en manos de empresas privadas

Inteligencia artificial / Getty Images

Madrid

A lo largo del siglo pasado soñamos con coches voladores, androides que trabajarían para nosotros (o se rebelarían) y supercomputadoras que podrían resolver cualquier problema habido y por haber. Fruto de esa esperanza futurista vieron la luz películas como ‘Blade Runner’ y ‘2001: Una odisea del espacio’, en las que la Inteligencia Artificial de Nexus 6 o Hal 9000 nos jugaba una mala pasada. Hoy, a pesar de que no se han cumplido esas fantasías de la ciencia ficción, todos llevamos un dispositivo inteligente en nuestros bolsillos.

Javier Armentia nos explica que la Inteligencia Artificial es uno de los grandes retos a los que se enfrenta la ciencia, tanto por sus prometedoras aplicaciones como por los problemas, a menudo éticos, que las acompañan. Una definición básica de la Inteligencia Artificial nos remite a nuestra propia conducta: es la inteligencia de las máquinas, lo que les permite hacer cosas que consideramos propias de los humanos, inteligentes.

Convivimos con esta tecnología y sus posibilidades desde que Alan Turing se planteó la posibilidad de que una máquina nos suplantara en un test de inteligencia, pero ahora ordena una porción importante de nuestras vidas: desde los sistemas que regulan las telecomunicaciones, el transporte o el flujo económico hasta los algoritmos de las redes sociales, las plataformas de streaming como Netflix o los asistentes virtuales, ya sean de Google o Amazon, cuya Alexa está cada vez más presente en nuestras casas y permite, por ejemplo, que nuestros abuelos escuchen sus himnos de juventud a través de Spotify.

Con Ciencia Crítica | Los datos, el alimento de la inteligencia artificial

18:44

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Además, las máquinas inteligentes ofrecen perspectivas prometedoras en campos como la medicina, a través del análisis de vastísimas cantidades de datos que permitirán realizar diagnósticos certeros más fácilmente. El diseño de prótesis y su conexión con el cerebro para que obedezcan a este último es otro de los avances que están cerca de ser realidad.

Hablamos con Humberto Bustince, Catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra, para tratar de entender mejor los entresijos de la Inteligencia Artificial, sus pros y sus contras. En primer lugar, Humberto nos cuenta que los datos son “el alimento de la inteligencia artificial”. Los datos son procesados y analizados para tomar una decisión final, de la misma manera que actuamos los humanos: recabamos información, extraemos lo más importante y decidimos a partir de los datos obtenidos. En la Inteligencia Artificial, las máquinas desarrollan conductas a través de redes que imitan los procesos neuronales humanos, y los nuevos avances en machine learning permiten que estas redes aprendan por sí mismas a partir de grandes cantidades de datos introducidas en el sistema. Humberto nos cuenta que el objetivo es simular perfectamente el cerebro humano y sus cien mil millones de conexiones. El problema, nos explica, llegará cuando sea posible que las máquinas desarrollen un número de conexiones mayor que el nuestro. Humberto lo tiene claro, “quien tenga los datos manejará esa máquina”. ¿Y quién tiene los datos? “Por desgracia, compañías que no son públicas”, responde.

 
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