“Cuando la gente se entera de que soy investigadora de robótica e inteligencia artificial (IA), generalmente obtengo una de dos reacciones: o hacen bromas sobre Terminator y la rebelión de las máquinas, o se emocionan y me preguntan qué tan pronto su carro se conducirá solo”. Así comenzaba Daniela Rus el artículo “Ascenso de los robots: ¿estás listo?”, publicado en el diario Financial Times. Rus cuenta que las bromas no han cesado. “Debemos explicarle a la gente cómo funcionan para que comprendan de manera adecuada sus posibilidades y limitaciones, para que puedan entender que, de hecho, son herramientas que se pueden usar para el bien común, para mejorar la vida de las personas”, dice.
Rus es profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Con su guía y la de Mihaela van der Schaar, profesora de Machine Learning (aprendizaje automático), inteligencia artificial y medicina en la Universidad de Cambridge, exploramos tres áreas en las que la IA ya está mejorando nuestras vidas. Y es que, según indica Rus, “ya contamos con mucho apoyo de la IA”.
1. Diagnóstico, monitoreo y tratamiento de enfermedades
El aprendizaje automático, que es un subcampo de la inteligencia artificial, es excelente a la hora de usar diversas fuentes de datos para determinar patrones complejos. “Lo que estamos haciendo es usar la inteligencia artificial para aprender a partir de distintos conjuntos de datos qué tratamientos son los mejores”. La doctora cuenta detalles del trabajo conjunto que su equipo realizó con un grupo de doctores de Estados Unidos, Reino Unido y Países Bajos. Explica que muchos pacientes hospitalizados mejoran y son dados de alta, “pero hay una subpoblación cuya condición se deteriora repentinamente y necesita ingresar a la unidad de cuidados intensivos (UCI)”.
“La identificación temprana de la enfermedad y de qué pacientes necesitarán acceso a la UCI es importante y demostramos que la inteligencia artificial puede identificar hasta 24 horas antes que los médicos qué pacientes necesitarán admisión en la UCI y qué tipo de intervención necesitarían”. Se trata de zonas que, “a menudo, el ojo humano puede pasar por alto”, señaló la Universidad de Newcastle, una de las instituciones involucradas en el proyecto. La IA detectó varios pólipos y un área con cáncer en la colonoscopia de Tyler, quien, tras someterse a una cirugía, está libre de cáncer. “El análisis de la etapa inicial de la tecnología (…) muestra que puede reducir el tiempo entre la presentación de un derrame cerebral y el tratamiento en más de 60 minutos, y está asociada con una triplicación en el número de pacientes con accidentes cerebrovasculares que se recuperan sin o con una discapacidad leve (definida como lograr la independencia funcional) del 16% al 48%”.
2. Recopilación de datos
“Si usas Waze, Google Maps o cualquier otra herramienta de navegación, ya estás usando IA porque todas las estadísticas y predicciones para conducir de un lugar a otro utilizan esa tecnología”, señala Rus. Google se ha convertido en una de las compañías que más usos le está dando a esa herramienta. “La IA detrás de Google Maps analiza datos para proporcionar información actualizada sobre las condiciones del tráfico y los retrasos, a veces ayudándote a evitar un embotellamiento por completo”, señala el artículo “9 maneras es que usamos IA en nuestros productos”, publicado en el blog de la compañía. El servicio también ayuda a los conductores a encontrar rutas más eficientes para llegar a sus destinos. Ya sea en automóvil o a pie, Google Maps ayuda a los usuarios a encontrar un determinado lugar “gracias a un sistema que aprendió a leer los nombres de calles y direcciones a partir de más de 1.000 millones de imágenes de Street View”, explica la empresa en una nota de su blog en español.
Además del transporte, la IA nos está ayudando en áreas del mercado laboral.
“Con la robótica de la IA y las tecnologías de aprendizaje automático, podemos delegarles algunas tareas rutinarias a las máquinas y eso en realidad aumenta nuestra eficiencia y nuestra productividad, además de que nos permite centrarnos en aspectos más cognitivos, por ejemplo, el pensamiento crítico y el análisis creativo”, explica Rus. “Con la inteligencia artificial podemos obtener estadísticas sobre lo que dicen los clientes en las redes sociales, sobre lo que necesitan, también acerca de lo que se requiere en la cadena de suministro. Podemos conseguir estos datos que luego nos ayudan a predecir lo que se necesitará y así podemos ser mucho más eficientes en la entrega de mercancías o servicios”. Esa información también permite comprender mejor cómo los consumidores usan los productos y cómo ofrecer servicios más personalizados.
3. Traducciones automáticas
“El Traductor de Google utiliza el reconocimiento óptico de caracteres para descifrar las palabras y un sistema de traducción que ha sido entrenado con millones de ejemplos de traducciones existentes en la web”, explica la compañía en el artículo “13 maneras en que usas la inteligencia artificial en tu vida diaria”. Además “se puede entablar una conversación con ayuda del asistente de Google en más de una decena de idiomas”. Rus explica que las tecnologías de traducción forman parte de lo que se conoce como el campo de procesamiento de lenguaje natural o modelos de lenguaje extenso. Ese tipo de tecnología toma “una gran cantidad de datos” que pueden ser textos o de otro tipo.
Y para ayudar a comprender mejor cómo funcionan, la experta invita a pensar en imágenes. Si quieres tener un sistema de inteligencia artificial que pueda reconocer automáticamente los objetos que tienes a tu alrededor, como un celular, una estantería o una silla, necesitas darle muchos ejemplos de ellos. Con esos ejemplos etiquetados y desde diferentes ángulos, se entrenan los parámetros del modelo de aprendizaje automático para que pueda reconocer los objetos cuando se le vuelvan a presentar. “En cierto sentido, existe este aspecto predictivo del aprendizaje automático que usa una gran cantidad de datos pasados para hacer predicciones sobre datos nuevos y también podemos hacer predicciones sobre lo que podría suceder a continuación en una secuencia”.
En el caso del procesamiento, generación y traducción de textos, lo que hace la tecnología es analizar ejemplos de textos anteriores, del orden de las palabras y luego, parecido a como sucede con las imágenes, usa datos del pasado para predecir cuál será el siguiente texto en una secuencia. “Así, los modelos grandes de lenguaje ahora permiten observar secuencias de texto cada vez más extensas para generar secuencias cada vez más complejas”. Tomemos como ejemplo la oración en inglés the cat is on the window sill, que en español sería ‘el gato está en el alféizar de la ventana’, y la frase the dog is on the couch, cuya traducción es ‘el perro está en el sofá’. “Eso nos permite descifrar el orden de las palabras cuando las traducimos del inglés al español. Por eso, cuando escribo: the human is sitting on the chair (el humano está sentado en la silla), la traducción correcta proviene de la traducción de la palabra humano, la traducción de la palabra sentado, la traducción de la palabra silla y el orden se infiere de alguna manera de ejemplos anteriores como the cat is on the window sill y the dog is on the couch”. Rus explica que se trata de ejemplos que nos dan probabilidades de cómo las palabras se unen y luego se usan en modelos llamados transformadores para generar textos nuevos, las traducciones.
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