Al hablar de máquinas que aprenden se suelen escuchar historias como la de la bielorusa Eugenia Kuyda que programó mensajes de texto de su mejor amigo en una “red neuronal” con el fin de comunicarse con él (o mejor con su forma de textear) después de su muerte. Esa misma idea apareció en 2013 en el episodio Ya vuelvo de la serie distópica Black Mirror. ¿La bielorusa hizo algo serio con esto? Sí, hay una aplicación para celulares iphone que se puede descargar con el nombre Roman Mazurenko (como su amigo) y que funciona con Deep learning o aprendizaje profundo.
Esta permite que una simulación de red neuronal desarrollada con una base de datos limitada (los mensajes de Roman) sea cargada con instrucciones para que el bot hable de la manera en la que él lo haría. Pero en este momento es solo un chatbot, nada más.
Ese mismo algoritmo es usado por investigadores de la Universidad de Antioquia para evaluar patrones faciales en niños con menos de 36 meses que salen de cirugía y podrían tener dolor pero no tienen cómo expresarlo con precisión (ver recuadros).
Ya se está usando la Inteligencia Artificial pero no toda avanza a la misma velocidad y no toda se usa para lo mismo. Es importante diferenciar la investigación y aplicación práctica de la especulación, la fantasía y la ficción.
El término fue acuñado por el norteamericano Jhon McCarthy de la Universidad Dartmouth en en 1956, pero una idea previa ha reevaluado este hito histórico. Donald Michie, investigador de inteligencia artificial durante la Segunda Guerra Mundial, ya había usado el término Inteligencia de las máquinas.
El británico dijo que la inteligencia artificial debería consistir en hacer que las computadoras hagan cosas que los humanos hacen fácilmente y sin pensar, como ver y hablar, conducir y manipular objetos. Michie pensaba que el ajedrez era una capacidad clave de la mente humana y que debería estar en el centro de la IA. Tal vez es por eso que triunfos públicos de la IA, como vencer a Kasparov, el entonces campeón mundial en ajedrez, han sido tomados como avances en IA.
Las nuevas tecnologías permiten imaginar. Tal vez prolongar la vida de alguien por mensajes de texto tiene un objetivo individualista pero hay otros propósitos comunes con un alcance amplio por los que hoy se está trabajando.
¿Para qué sirve?
La ciencia ficción ha hecho a los humanos impacientes y según Yorick Wilks, autor del libro Artificial Intelligence: Modern Magic or Dangerous Future? (2019), esta tecnología está transformando el mundo, pero hay dificultades en la percepción sobre cómo lo hace.
Hoy la IA puede escanear datos a una velocidad hiperrápida que es imposible que los humanos puedan igualar. En salud podría ser enormemente beneficiosa. De acuerdo con información del World Economic Forum de 2018, “uno de los mayores impactos de la nueva tecnología, y quizás el que más cambie la vida, se sentirá en la atención médica”.
Una de las formas en que este procesamiento de datos podría revolucionar la atención médica es mediante el desarrollo de nuevos medicamentos. Otra es que la tecnología analice datos extraídos de una amplia variedad de fuentes, como ensayos clínicos, registros de salud de pacientes y otros genéticos, para ayudar a predecir cómo un medicamento podría afectar las células y tejidos de una persona, lo que lleva a mejores ensayos y allana el camino para una personalización de su medicina.
Promete diagnósticos rápido y eficientes. Olga Lucía Giraldo, del Grupo de Investigación en Anestesia – Facultad de Medicina U de A, dice que por ejemplo en la epidemiología clínica y la radiología, el reto ya no será la cantidad de pacientes en los estudios (el tamaño de la muestra), sino la minería de datos, la selección de los algoritmos apropiados y la calidad de los datos.
Este año la prestigiosa revista médica The Lancet Digital Health publicó la primera revisión sistemática y meta-análisis que sugieren que la inteligencia artificial puede ser tan efectiva como los profesionales de la salud para diagnosticar enfermedades.
La lista crece. La revista médica Annals of Oncology encontró en 2018 que una IA fue capaz de diagnosticar el cáncer con mayor precisión que 58 expertos en piel. En ese caso la IA había sido entrenada usando imágenes de cáncer de piel y los diagnósticos correspondientes. Los médicos humanos obtuvieron el 87 % del diagnóstico correcto, mientras que su contraparte de la máquina logró una tasa de detección del 95 %.
Esta tecnología no es nueva, pero se ha convertido en el centro de atención en los últimos años debido a la mayor potencia informática que se tiene ahora. Estos son otros ejemplos.
2035
será el año en el que se espera que la IA tenga una décima parte de la inteligencia humana.
69
proyectos se postularon al Programa de Aceleración en Inteligencia Artificial de Ruta N.
30
algoritmos de IA para intervención médica han sido aprobados por la FDA de Estados Unidos.
15
billones de dólares será el costo a nivel mundial al que la IA contribuirá para el 2030: Reporte de PwC.
