Inteligencia Artificial

Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre este tema.

La inteligencia artificial (AI) ya no es ciencia ficción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Desde los coches conductores hasta el uso de algoritmos de aprendizaje de máquinas para mejorar los servicios de salud y la industria financiera, la AI y los algoritmos están moldeando nuestras prácticas diarias y un número de crecimiento rápido de los aspectos fundamentales de nuestras sociedades.

Esto puede conducir a situaciones peligrosas en las que se automatiza la toma de decisiones vitales – por ejemplo en la calificación crediticia o la sentencia – pero existen políticas limitadas para los ciudadanos sujetos a tales tecnologías de la AI incrustadas en nuestras instituciones sociales para buscar reparación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). De manera similar, los tecnólogos bien intencionados podrían liberar a AI en la sociedad que es éticamente insana.

Estas cuestiones tomadas en conjunto están llevando a un enfoque renovado y la creciente preocupación por el impacto ético y legal de la AI en nuestras sociedades. Se está desarrollando un creciente corpus de literatura sobre la mejora de la auditabilidad y la transparencia de los algoritmos. Se necesita más para promover una comprensión compartida de las cuestiones fundamentales en el centro del debate sobre la AI, los algoritmos, la ley y la ética.

Autor: Williams

¿Qué es la inteligencia artificial?

No existe un amplio consenso sobre los significados específicos de términos como inteligencia artificial, autonomía y automatización. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Para los propósitos de este artículo, la inteligencia artificial se refiere al uso de computadoras para simular el comportamiento de los seres humanos que requiere inteligencia. Esto se basa en la definición de Russell y Norvig de que la inteligencia artificial se refiere a la construcción de agentes racionales artificiales que pueden percibir y actuar. Ver Stuart Russell y Peter Norvig, Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno, 3ª ed. (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 2009).

Dicho de otra manera, se puede pensar en la IA como la capacidad de un agente artificial para lograr objetivos en una “amplia gama de entornos”. 15 Un sistema con inteligencia artificial es distinto de un robot o sistema robótico, que puede ser controlado de forma remota o autónomo. 16 Por ejemplo, el Boston Dynamics SpotMini, que puede abrir una puerta, es controlado por un operador humano de manera remota, por lo que no se calificaría como AI. 17 AutomáticoLos sistemas, como una tostadora en el mundo civil o, para usar un ejemplo militar, un explosivo disparado por un cable, responden de manera mecánica a los insumos ambientales. 18 Los sistemas automatizados, por el contrario, operan en base a múltiples pasos lógicos preprogramados en oposición a la simplicidad de un cable trampa. 19 Los sistemas autónomos tienen más latitud y están programados, dentro de restricciones, para lograr objetivos, optimizando a lo largo de un conjunto de parámetros. 20

Hay dos enfoques principales para la inteligencia artificial, concebidos ampliamente. El primero es la inteligencia artificial simbólica: la creación de sistemas expertos y reglas de producción para permitir que una máquina deduzca conductas de comportamiento. El Deep Blue de IBM, que derrotó a Garry Kasparov en el ajedrez en 1997, utilizó un enfoque simbólico. 21 En contraste, los enfoques computacionales o conexionistas de la inteligencia artificial, por lo general, intentan permitir el reconocimiento y la acción de las máquinas a través de cálculos en lugar de la representación simbólica. 22El aprendizaje automático representa un enfoque computacional clave para la inteligencia artificial. Se utilizan múltiples técnicas computacionales para crear algoritmos de aprendizaje automático, incluidas las redes bayesianas, los árboles de decisión y el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo, ahora asociado (véase qué es, su concepto jurídico; y también su definición como “associate” en derecho anglo-sajón, en inglés) popularmente con la inteligencia artificial, es una técnica que aprovecha las redes neuronales para entrenar algoritmos para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes. 23 Algunos investigadores están siguiendo enfoques híbridos que integran enfoques simbólicos y computacionales de la IA. La esperanza detrás de los enfoques híbridos es que la creación de lenguajes comunes habilitará algoritmos que pueden emplear múltiples vías para aprender cómo realizar tareas particulares, haciéndolos más efectivos. 24

En general, los métodos específicos de inteligencia artificial que generan capacidades particulares son menos críticos que la comprensión de la trayectoria general de la tecnología.Entre las Líneas En muchos casos, es demasiado pronto para decir qué métodos generarán qué capacidades.

Autor: Williams

Inteligencia Artificial y Democracia

La inteligencia artificial (IA) es la próxima frontera tecnológica, con potencial de cambiar el orden mundial (o global) para bien o para mal. La revolución de la IA puede ayudarnos a terminar con la pobreza y transformar instituciones disfuncionales; pero también puede consolidar la injusticia y aumentar la desigualdad. El resultado dependerá de cómo manejemos los cambios que se avecinan.

Por desgracia, el historial de la humanidad ante las revoluciones tecnológicas es más bien pobre. Piénsese en Internet, que tuvo un impacto enorme en las sociedades de todo el mundo: cambió la forma de comunicarnos, trabajar y entretenernos; transformó radicalmente ciertos sectores económicos; obligó a cambiar modelos de negocios tradicionales; y creó algunas industrias totalmente nuevas.

Pero Internet no trajo consigo el tipo de transformación integral que muchos anticiparon. Es evidente que no resolvió los grandes problemas, como erradicar la pobreza o llevarnos a Marte. Como dice Peter Thiel, cofundador de PayPal: «En vez de autos voladores, tenemos 140 caracteres».

De hecho, en cierto modo, Internet agravó nuestros problemas. Aunque creó oportunidades para la gente común y corriente, creó muchas más para los más ricos y poderosos. Un estudio reciente realizado por investigadores de la London School of Economics revela que Internet aumentó la desigualdad: beneficia más a las personas educadas de altos ingresos, y a las corporaciones multinacionales, a las que ayuda a crecer a gran escala y eludir sus responsabilidades.

Pero tal vez la revolución de la IA pueda traer los cambios que necesitamos. Esta tecnología (que busca mejorar las funciones cognitivas de las máquinas para que puedan «aprender» por sí mismas) ya está transformando nuestras vidas. Creó autos sin conductor (voladores, todavía no), asistentes personales virtuales e incluso armas autónomas.

Pero esto es apenas una ínfima parte del potencial de la IA, que promete producir transformaciones sociales, económicas y políticas que todavía no llegamos a entender. La IA no será una industria nueva, sino que penetrará y alterará para siempre cada industria que ya existe. No cambiará nuestras vidas, sino los límites y el significado mismo de ser humanos.

Cómo y cuándo se producirá esta transformación (y cómo manejar (gestionar) sus amplios efectos) son cuestiones que quitan el sueño a académicos y a políticos. La era de la IA genera desde visiones paradisíacas en las que todos los problemas de la humanidad están resueltos hasta temores de una distopía en la que nuestra creación se torna una amenaza existencial.

Hacer predicciones acerca de grandes avances tecnológicos es notoriamente difícil. El 11 de septiembre de 1933, el famoso físico nuclear Ernest Rutherford declaró, ante una nutrida concurrencia: «Pretender extraer energía de la transformación de los átomos es una insensatez». A la mañana siguiente, Leo Szilard formuló la hipótesis de la reacción nuclear en cadena inducida por neutrones, y poco después patentaba el reactor nuclear.

El problema, para algunos, es suponer que los nuevos avances tecnológicos son incomparables con los del pasado. Muchos académicos, expertos y profesionales suscribirían la opinión del presidente ejecutivo de Alphabet, Eric Schmidt, que dice que los fenómenos tecnológicos tienen propiedades intrínsecas exclusivas que los seres humanos no comprendemos y que es mejor no interferir.

Otros tal vez cometen el error opuesto, de confiar demasiado en analogías históricas. El escritor e investigador de la tecnología Evgeny Morozov, entre otros, prevé cierto grado de dependencia respecto de la trayectoria histórica, por la que los discursos actuales definirán nuestras ideas sobre el futuro de la tecnología y así influirán en su desarrollo; luego, las tecnologías futuras incidirán a su vez en el discurso y se creará una especie de ciclo de retroalimentación positiva.

Para analizar una revolución tecnológica como la de la IA, debemos hallar un equilibrio entre ambos modos de pensar. Necesitamos una perspectiva interdisciplinaria basada en un vocabulario compartido y en un marco conceptual común. También necesitamos políticas que se ocupen de las interconexiones entre la tecnología, la gobernanza y la ética.[rtbs name=”etica”]Iniciativas recientes como la Alianza sobre la IA o el Fondo para la Ética y la Gobernanza de la IA son un paso en la dirección correcta, pero les falta la necesaria participación de los gobiernos.

Son pasos necesarios para responder algunas preguntas fundamentales: ¿Qué nos hace humanos? ¿Es la búsqueda de la hipereficiencia (la mentalidad «Silicon Valley»)? ¿O es la irracionalidad, la imperfección y la duda: características fuera del alcance de cualquier entidad no biológica?

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones y recomendaciones se expresarán a continuación:

Sólo respondiendo estas preguntas podremos determinar qué valores debemos proteger y preservar en la era de la IA que se avecina, mientras reconsideramos los fundamentos y las cláusulas de los contratos sociales, incluidas las instituciones nacionales e internacionales que han permitido la extensión de la desigualdad y la inseguridad.Entre las Líneas En el contexto de la amplia transformación producida por el ascenso de la IA, tal vez podamos reformular el statu quo para que garantice más seguridad y justicia.

Una de las claves para la creación de un futuro más igualitario tiene que ver con los datos. El avance de la IA depende de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos sobre la actividad humana (dentro y fuera de la red) y su análisis, con el objetivo de distinguir patrones de conducta que puedan usarse para guiar la conducta y la cognición de las máquinas. Para que todos tengamos poder en la era de la IA, es necesario que cada persona (no las grandes empresas) sea dueña de los datos de su creación.

Con una estrategia correcta, tal vez podríamos garantizar que la IA empodere a las personas como nunca antes se vio. Pese a la abundante evidencia histórica que siembra dudas de que así sea, tal vez la clave esté en la palabra «duda». Como dijo el fallecido sociólogo Zygmunt Bauman: «Cuestionar las premisas ostensiblemente incuestionables de nuestro modo de vida es sin duda el servicio más apremiante que nos debemos a nosotros mismos».

Fuente: ​Maciej Kuziemski, Mayo 2017

En el Mundo

A juzgar por la cobertura sobre este tema, puede parecer que los únicos países en desarrollo de inteligencia artificial son Estados Unidos y China.Si, Pero: Pero mientras que las compañías en esos dos países están liderando el camino en investigación y productos de vanguardia, aún es temprano para que la industria y otras naciones estén trabajando arduamente para convertirse en los principales actores de la inteligencia artificial. Aquí hay seis que podrían desafiar a los dos más importantes:

Canadá

Dos de los cuatro “padrinos” del actual boom de la inteligencia artificial, Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton, viven, trabajan y enseñan en Canadá. Sus esfuerzos han ayudado a impulsar una importante investigación y una industria de inteligencia artificial allí, incluidas oficinas para Uber, Facebook y Google. Las restricciones de inmigración actuales en los Estados Unidos también han enviado a investigadores internacionales con talento a Canadá en lugar de a Silicon Valley.

Singapur

Singapur fue uno de los primeros países en anunciar una estrategia nacional, llamada “AI Singapur”, en mayo de 2017. La iniciativa reúne al gobierno, instituciones de investigación y empresas para colaborar en la investigación y acelerar la adopción local de inteligencia artificial, con $ 109 millones para gastar más cinco años. Singapur también tiene una ventaja en los vehículos autónomos: tuvo los primeros taxis automáticos para uso del público y construyó una pequeña ciudad para realizar más pruebas.

Emiratos Árabes Unidos

Los Emiratos Árabes Unidos son el primer país en el Medio Oriente en publicar una estrategia de inteligencia artificial, y el único país en el mundo en crear un Ministerio de Inteligencia Artificial. Mientras los Emiratos intentan atraer la atención internacional con proyectos audaces como un laboratorio impulsado por inteligencia artificial centrado en el cambio climático, este verano enseñaron a 600 estudiantes locales en un campamento de inteligencia artificial para desarrollar su propio grupo de talentos.

Israel

Israel se está convirtiendo en un líder mundial (o global) en inteligencia artificial con docenas de nuevas empresas de nueva creación de atención médica en un país que tiene una población casi ajena a Nueva Jersey. El gobierno anunció un programa de cinco años con un presupuesto de $ 280 millones para digitalizar los datos de los pacientes y usar la inteligencia artificial para recopilar información importante, con la esperanza de convertir la experiencia propia en productos de consumo que podrían hacer de Israel un líder de la industria.

India

India lanzó su estrategia de inteligencia artificial en el verano de 2018, pero contiene una gran idea que podría alcanzarlos: convertirse en el “taller” que desarrolla la inteligencia artificial que crea el crecimiento económico y el desarrollo social para ellos y para el resto del mundo en desarrollo. El plan, que están llamando “#AIforAll,” se centrará en proyectos relacionados con la atención de la salud, la agricultura, la educación, las ciudades inteligentes y la infraestructura, y la movilidad y el transporte inteligentes.

Francia

El gobierno francés publicó un documento de 150 páginas a principios del año 2018 que explica sus esfuerzos de inteligencia artificial en los sectores de salud, medio ambiente, transporte y seguridad, y está destinando $ 2 mil millones para financiar proyectos en esas áreas. Y cuando (o si) Gran Bretaña abandona la Unión Europea, Francia está bien posicionada para ser el epicentro sindical de inteligencia artificial. Tanto Google como Facebook ya tienen oficinas en París dedicadas a la investigación de inteligencia artificial.

▷ Noticias internacionales de hoy (abril, 2024) por nuestros amigos de la vanguardia:

• EE.UU. veta el ingreso de Palestina como miembro de pleno derecho en la ONU
• EE.UU. acepta que Israel ataque Rafah si contiene su represalia a Irán
• Detienen a un hombre por apuñalar a dos niñas en el noreste de Francia
• El ultraderechista alemán Björn Höcke, a juicio por utilizar un lema nazi
• Israel negocia con EE.UU. entrar en Rafah a cambio de contención contra Irán

Autores: Cambó y Williams

Inteligencia Artificial

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Inteligencia artificial

A continuación se examinará el significado.

¿Cómo se define? Concepto de Inteligencia artificial

Véase la definición de Inteligencia artificial en el diccionario.

Características de Inteligencia artificial

[rtbs name=”educacion-y-comunicacion”][rtbs name=”ciencia”]

Recursos

Traducción de Inteligencia artificial

Inglés: Artificial intelligence
Francés: Intelligence artificielle
Alemán: Künstliche Intelligenz
Italiano: Intelligenza artificiale
Portugués: Inteligência artificial
Polaco: Sztuczna inteligencja

Tesauro de Inteligencia artificial

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Véase También

• Robótica
• Cibernética

• Ayuda a la decisión
• Sistema experto

Recursos

[rtbs name=”informes-jurídicos-y-sectoriales”][rtbs name=”quieres-escribir-tu-libro”]

Traducción al Inglés

Traducción al inglés de Inteligencia artificial: Artificial intelligence

Véase También

Bibliografía

Recursos

[rtbs name=”informes-jurídicos-y-sectoriales”][rtbs name=”quieres-escribir-tu-libro”]

Véase También

• Comercio

Bibliografía

• Allen Newell y Herbert Alexander Simon, Solución de problemas humanos (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1972).
• Shane Legg y Marcus Hutter, “Inteligencia universal: una definición de inteligencia mecánica”.
• Anh Nguyen, Jason Yosinski y Jeff Clune, “Las redes neuronales profundas son fácilmente engañadas: Predicciones de alta confianza para imágenes irreconocibles” (Documento presentado en la conferencia del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos sobre visión computacional y reconocimiento de patrones, 2015)
• Michael C. Horowitz, “Robótica Militar, Sistemas Autónomos y el Futuro de la Eficacia Militar”, en The Sword’s Other Edge: Intercambios en la Búsqueda de la Eficacia Militar, ed. Dan Reiter (Nueva York: Cambridge University Press, 2017).
• Paul Scharre y Michael C. Horowitz, “Introducción a la autonomía en los sistemas de armas”, documento de trabajo del Centro para una Nueva Seguridad Americana (febrero de 2015)
• Calestous Juma, la innovación y sus enemigos: por qué las personas se resisten a las nuevas tecnologías (Oxford: Oxford University Press, 2016).
• Michael C. Horowitz, Paul Scharre y Alex Velez-Green, “¿Un futuro nuclear estable? El impacto de la automatización, la autonomía y la inteligencia artificial” (Filadelfia: Universidad de Pensilvania, 2017).
• Murray Campbell, A. Joseph Hoane Jr., y Feng-hsiung Hsu, “Deep Blue”, Inteligencia Artificial 134, no. 1-2 (2002): 57-83.
• Ryszard S. Michalski, Jaime G. Carbonell y Tom M. Mitchell, eds., Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach (Nueva York: Springer, 2013).
• Robert D. Hof, “Deep Learning”, MIT Technology Review (2013).
• Antonio Lieto, Antonio Chella y Marcello Frixione, “Espacios conceptuales para arquitecturas cognitivas: una lingua franca para diferentes niveles de representación,” Arquitecturas cognitivas de inspiración biológica 19 (enero de 2017).

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