IBM quiere llevar esta tecnología a prácticamente todas las actividades del ser humano. El sistema aprende rápido y para comienzos del año entrante será capaz de recomendar tratamientos para 12 tipos de cáncer
Por: Wilson Vega, e: eltiempo.com, 13 de enero 2018 , 11:52 p.m.
¡Qué época! Los computadores se vuelven hoy famosos venciendo a campeones mundiales en juegos de mesa o participando en programas de concurso.
Muchos recuerdan a Watson, el sistema de inteligencia artificial de IBM, por su celebrada participación del 2011 en el ‘show’ televisivo ‘Jeopardy!’ Este cerebro digital fue pionero de una nueva generación de máquinas capaces de hallar respuestas con rapidez y precisión. Y sus propietarios no ahorran adjetivos para describirlo. En el pasado Super Bowl pagaron un comercial para presentar “una de las herramientas más poderosas jamás creadas por nuestra especie”, capaz de predecir el clima, ayudar a combatir enfermedades, transformar la educación… Y en otro video lo ubican “en la punta de una nueva era de la computación: la computación cognitiva”.
En muchos sentidos, es innegable que se trata de un sistema distinto a sus predecesores. Su poder técnico (90 servidores y 2.880 procesadores) tiene el potencial de evolucionar o adaptarse en función del uso que se le dé. Pero lo más relevante es su capacidad para procesar lenguaje natural y aplicarlo a la búsqueda de información en bases de datos estructuradas. Tal capacidad (que se aproxima al racionamiento) es posible gracias a DeepQA, un proyecto de IBM que pretende, en términos muy simples, crear máquinas capaces de entender el lenguaje humano –sin necesidad de traducirlo a código– y usarlo para responder a cualquier orden, tal y como sucede en las películas con el sistema a bordo de la mayoría de las naves espaciales.
En la base de datos de Watson reposan millones de archivos, de diccionarios a novelas, de enciclopedias a tesauros. En total, se estima que tiene a su disposición contenido equivalente a un millón de libros, incluidos textos religiosos y la saga de Harry Potter. La meta, explican los responsables del proyecto, no es emular el cerebro humano, sino superarlo. En pos de ese objetivo, IBM ha invertido miles de millones de dólares.
Por estas razones, Watson es menos adecuado para resolver problemas matemáticos tradicionales que para ayudar en procesos complejos en los que deben tomarse decisiones basadas en información relevante. En particular, si tal información reposa en grandes volúmenes de datos. Médicos que buscan nuevos enfoques de tratamiento, inversionistas que analizan nuevos mercados… Este año, incluso, Watson colaboró con el colombiano Andrés Cepeda en la composición de una canción, en lo que IBM calificó como el primer experimento de “música cognitiva” en América Latina.
Para poder hacer todo esto, Watson debe ‘aprender’ el lenguaje específico del área en la que espera ser de ayuda. Eso implica mucho más que solo reconocer el lenguaje y requiere una capacidad inédita de análisis de contexto que le permita al sistema asimilar la jerga y el pensamiento de los especialistas en dicha área.
Por eso, además de ganar en juegos como ‘Jeopardy!’, en los que entender el lenguaje es tan importante como poseer el conocimiento, Watson se destaca también en campos como el comercio y el deporte. Ya sea ayudando a resolver la crisis de agua en una ciudad de la India o acompañando al equipo de diseño de la escuadra Red Bull de Fórmula 1, su campo de acción crece a diario. Ha tomado parte en la producción de guiones cinematográficos (y sirvió para guiar la conceptualización de un tráiler para ‘Morgan’, de 20th Century Fox) y genera videorresúmenes automáticos de eventos deportivos.
Algunos campos han probado ser más desafiantes que otros. Aunque IBM creó una división de oncología para su inteligencia artificial, ha visto una lenta adopción en centros médicos. De hecho, un hospital danés decidió suspender las pruebas luego de que Watson recomendó, en la tercera parte de los casos, tratamientos que los especialistas consideraron “descabellados”. Este año, una investigación de ‘Stat’, publicación digital del ‘Boston Globe’ especializada en medicina, sugirió que el sistema todavía debe perfeccionar su conocimiento de los diferentes tipos de cáncer.
Con todo, Watson está en uso en hospitales de China, India y Corea del Sur. IBM afirma que el sistema aprende rápido y que para comienzos del año entrante será capaz de recomendar tratamientos para 12 tipos de cáncer, que cubren el 80 por ciento de los casos en el mundo. En pruebas conducidas por la compañía, Watson logró reducir de 12 minutos a 40 segundos el tiempo promedio empleado por un panel de expertos para definir un tratamiento acorde con las necesidades de cada paciente. No es difícil imaginar lo que un sistema perfeccionado podría representar para países con sistemas de salud colapsados y déficit de médicos.
También en el campo médico, la sociedad entre Watson y el Barrow Neurological Institute, una división del St. Joseph’s Hospital and Medical Center de Phoenix, Arizona (EE. UU.), permitió identificar cinco genes que hasta ahora nunca habían sido relacionados con la esclerosis lateral amiotrófica y, en virtud de dicha relación, establecer que 21 drogas tienen potencial para combatirla.
El propósito de IBM es llevar su inteligencia artificial a toda clase de trabajos y procesos, desarrollando soluciones específicas para las necesidades de cada cliente. En declaraciones a la prensa estadounidense, el gerente de la plataforma dijo: “Lo que iTunes ha hecho por la música queremos hacerlo nosotros por los datos de las empresas”. Es un prospecto interesante, pues abriría las puertas del ‘big data’ a innumerables compañías que, sencillamente, no tienen el capital para abrirse camino por sí solas.
El panorama de la inteligencia artificial ya no está tan despoblado como cuando Watson sorprendió al mundo en ‘Jeopardy!’ Otros actores y otros recursos protagonizan hoy una feroz competencia. Y la llegada del internet de las cosas no hará sino aumentar las apuestas. Pero, como el hijo favorito de uno de los pesos pesados de la computación, Watson tiene muchas posibilidades de honrar su promesa. Al igual que en el juego que le dio la fama, quizá la clave para ganar no esté en las respuestas, sino en hacer las preguntas correctas.
Ya está disponible en Colombia
La compañía Cognitiva cumplió dos años como aliada estratégica de IBM para la comercialización de Watson en 23 países de Latinoamérica. Desde su llegada, equipos de desarrollo han trabajado en enseñarle al sistema a hablar español y en mejorar su capacidad de procesamiento de lenguaje natural y ‘machine learning’ en el contexto cultural de la región.
En Colombia, según Hernando Abisambra, gerente local de Cognitiva, la tecnología se está usando para optimizar la experiencia de usuario y analizar grandes cantidades de datos empresariales. Algunos clientes del sector financiero, por ejemplo, han optimizado procesos relacionados con gestión de clientes, autenticación de identidad, control de riesgos y eficiencia operativa. En el campo de las telecomunicaciones, algunos ‘call centers’ han desarrollado funciones para reconocer los sentimientos de una persona según el contexto de sus palabras y para establecer la percepción de los clientes frente a una marca.
Gracias a Watson, una cadena de venta al menudeo cuenta con un sistema que analiza datos (estructurados o no) y permite a las directivas saber en tiempo real qué opinan los tenderos de su producto. En ese caso, el sistema analiza el discurso de quien hace el reporte y no solo reconoce palabras claves para asignar un sentimiento, sino que también identifica el contexto y valora si la percepción es positiva o no.
Otro ejemplo es la consulta pública para el desarrollo del Plan Decenal de Educación, realizada por el ministerio del ramo. El proceso contó con el acompañamiento de Cognitiva para análisis de datos e identificación de tendencias.
Para Abisambra, la estrategia de Cognitiva en el país se basa en una labor de consultoría. En una sesión gratuita, el interesado explora qué necesidades podría suplir con este sistema. La solución de Watson “no es un portafolio, sino una solución a una necesidad específica de la industria y de los negocios”, resume.
Otros cuatro monstruos en el negocio de la IA
Hay otras firmas reconocidas que compiten por el liderazgo en inteligencia artificial.
La división DeepMind de Google, desarrolladora de la máquina Alpha Go Zero, que aprende sola, ofrece modelos de ‘machine learning’ con funciones como reconocimiento de imágenes o identificación de sentimientos en video.
Oracle anunció la primera base de datos autónoma, que analiza y actualiza información estructurada de manera automática. Según la compañía, reduce tiempos y errores.
Microsoft Project Oxford ofrece una plataforma de aprendizaje profundo que permite que apps y plataformas web incluyan funciones como detección de rostro y reconocimiento de voz en varios idiomas.
Facebook está enfocada en mejorar la experiencia de los usuarios con sus servicios (WhatsApp, Instagram, Messenger y Facebook). Recientemente incluyó un algoritmo que identifica personas que puedan estar pensando en suicidarse.
WILSON VEGA
Editor de Tecnología - EL TIEMPO
En Twitter: @WilsonVega
Publicado en:
http://www.eltiempo.com/tecnosfera/novedades-tecnologia/la-inteligencia-artificial-de-watson-que-aprende-el-lenguaje-y-supera-a-los-humanos-170728
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Inteligencia artificial para mejorar la educación.
'Brainy' llegó a las aulas chilenas en 2017 y asiste el aprendizaje de miles de estudiantes.
Linda Patiño Cárdenas 03 de enero 2018 , 09:00 p.m.
Tradicionalmente, la idea de un salón de clases trae a la mente la imagen de un docente tratando de mantener la atención de 30, o más, mentes inquietas mientras explica un tema.
El reto ya es suficientemente grande como para tener presentes todos los aspectos personales, habilidades y falencias de cada uno de sus estudiantes.
Eso es lo que promete cambiar Brainy, un asistente educativo que busca transformar la educación básica de Chile, en especial en las áreas de ciencias y lenguaje.
Está basado en Watson, la inteligencia artificial de IBM, y es el protagonista de un proyecto que llega a niños entre los 10 y 12 años de edad de escasos recursos.
Por ejemplo, si un niño le pregunta a Brainy ¿cómo funciona el sistema pulmonar? El sistema puede identificar quién es, cuál es su perfil y cuál es su modelo de aprendizaje y le responde buscando la forma más eficiente para que el menor capte la información.
“Al momento de interactuar, el sistema entregará respuestas que sean entendibles para el menor y de acuerdo con el nivel de conocimiento que posea”, explica Aldo Marzolo, gerente general de Cognitiva en Chile.
El proyecto, que arrancó en enero de 2016, parte de una alianza con la Red Crecemos, fundación educativa subsidiada con experiencia de 20 años en pedagogía. Inicialmente, el desarrollo y entrenamiento del modelo se realizó en ocho colegios, impactando a 8.000 alumnos.
En funcionamiento, el sistema permite a los niños resolver dudas y mejorar sus procesos de estudio mientras cursan los grados de cuarto, quinto y sexto básico correspondiente dentro de los 12 años de la educación escolar en Chile.
Brainy llega a los niños dentro y fuera de las aulas en una interfaz apta para computadores de escritorio, pero también para tabletas. Habla con 24 acentos de la lengua hispana, incluyendo el chileno y el colombiano, y puede hacer chistes en todos ellos.
A fines de 2017, el proyecto llegó a 50.000 estudiantes y según Marzolo para 2018, gracias al interés de otras instituciones educativas, Brainy llegará a medio millón de estudiantes.
También se extenderá a los niveles de educación media –que son los últimos cuatro años de estudio del bachillerato en Chile– y será replicado por su proximidad geográfica en Perú.
El modelo de inteligencia artificial que hoy día gestiona Cognitiva es un nieto de DeepBlue, la máquina que derrotó al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov en 1997. IBM, al igual que otros gigantes de la industria como Google, Oracle y Facebook, está invirtiendo en esta tecnología para que más allá de aprender a jugar ajedrez pueda solucionar necesidades.
Basándose en machine learning, la forma como las máquinas aprenden, el modelo cuenta con una capacidad computacional para procesar millones de datos en pocos segundos.
Con ello identifica patrones y establece correlaciones para ofrecer respuestas que pueden ir desde ganar un juego de mesa hasta entender los procesos de aprendizaje de cada niño entre una población de miles de estudiantes.
El asistente cuenta con una base de conocimiento alimentada con diferentes fuentes de datos como enciclopedias digitales, textos escolares y portales educativos. Por una parte incluye la información pública sobre planes y programas del gobierno en materia de educación y por otra cuenta con información privada como el contenido pedagógico o la información del alumno que está disponible en los colegios.
Un asistente ideal
Pero, enfatiza Marzolo, lejos de reemplazar al profesor, lo que el sistema se propone es su mejor asistente.
Que todos aprendemos de forma diferente no es algo nuevo, pero para los colegios, que deben seguir una estructura determinada y un currículum general para millones de niños, no es fácil responder a tantas necesidades específicas y diversas.
Brainy maneja un historial personalizado del rendimiento individual de los estudiantes, con el cual identifica sus fortalezas y debilidades en cualquier momento.
En la práctica, padres y docentes esperarían hasta la entrega de notas para saber si el niño está regular en matemáticas, pero ahora podrían tomar acciones en la marcha frente a las dificultades que presenta el niño.
El resultado de esta interacción es la disminución marcada del número de asignaturas perdidas, al igual que un acompañamiento más significativo.
En el futuro, Marzolo asegura que el sistema iría más allá: “Esperamos que pueda dar charlas de temáticas que se salen de la malla académica para cubrir también temas de crecimiento personal”, concluye.
¿Qué puede hacer el sistema educativo?
- Entender las preguntas del alumno, identificando la personalidad y asociando los datos sobre su desempeño escolar.
- Correlacionar la información del alumno con la base de conocimiento del sistema, compuesta por contenidos escolares, portales y enciclopedias.
- Responder a las preguntas del alumno de la mejor forma, de acuerdo con su personalidad (basado en BIG 5 Personality Insights) y su estilo de aprendizaje (basado en el Modelo Felder).
- Generar reportes a profesores y acudientes con el grado de avance del alumno.
LINDA PATIÑO CÁRDENAS
EL TIEMPO
Twitter: @LinndaPC
Publicado en:
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La Inteligencia Artificial, (IA) en el futuro
La IA es una de las áreas más fascinantes pero con más retos de las ciencias de la computación y la tecnología. Esta nació de la necesidad del hombre de imitar a su naturaleza circundante al grado de imitarse a sí mismo mediante sistemas o máquinas capaces de sustituirle en ciertos trabajos o actividades. Es por esto que los programas de IA prometen ser el futuro de la tecnología en donde a las actuales máquinas o robots se les podrá unir las tecnologías de reconocimiento de voz y video.
Aunque aún estamos lejos de que un sistema informático alcance el nivel de inteligencia y cognoscitivo del cerebro humano que se compone de unas 100,000 millones de neuronas siempre se tiene el temor de que si alcanzamos este nivel esta inteligencia artificial podría llegar a entender su ahora independencia de la raza humana y querer estar a un mismo nivel.
Aunque esto suena a ciencia ficción con el acelerado avance de la tecnología esto podría dejar de solo estar en nuestra imaginación.
Por ahora se debe hacer un buen uso de este avance del campo tecnológico para mejor desarrollo de sistemas que nos puedan ayudar a mejor nuestro nivel de vida como son los sistemas expertos médicos que nos ayudan a diagnosticar enfermedades y encontrar posibles tratamientos, también sistemas inteligentes que nos ayuden en el campo de la ingeniería y la mecánica con el desarrollo de máquinas cada vez más precisas y mejores que nos sustituyan en tareas peligrosas como lo es la desactivación de bombas, la manufactura con químicos altamente tóxicos o el manejo de materiales peligrosos.
Publicadas por Edward Saavedra a la/s 03:32
Llega al mundo de la salud
Hace algunos meses desde estas mismas páginas de Te interesa les hablamos sobre el comienzo e la utilización de robots en el cuidado de la salud. Hoy les vamos a hablar sobre el comienzo de la utilización de la inteligencia artificial en la biomedicina.
La Inteligencia Artificial es una ciencia que trata de la comprensión de la inteligencia y del diseño de máquinas inteligentes, es decir, el estudio y la simulación de las actividades intelectuales del hombre: manipulación, razonamiento, percepción, aprendizaje y creación. Es decir en términos más comprensibles, la inteligencia artificial es la creación de máquinas que puedan pensar y resolver problemas por sí mismas.
La pregunta es ¿cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en la salud? Pues es evidente que sus aplicaciones son innumerables. Por ejemplo, sobre una enfermedad específica para ayudar en el diagnóstico y pronóstico de esta. Los sistemas de inteligencia artificial, son capaces de manejar miles y miles de datos sobre la enfermedad y, conociendo todas las características de un paciente específico, puede emitir conclusiones y recomendaciones para el tratamiento de ese individuo en particular. Les voy a dar un ejemplo real, que incluso se ha comenzado a experimentar en España y en concreto en la Universidad de Burgos.
Seguramente muchos ustedes se estarán ahora preguntando si todo esto que les cuento es ciencia ficción o ya se utiliza. Pues sin ir más lejos que hasta la Universidad de Burgos, una serie de investigadores han diseñado un sistema de inteligencia artificial para en pacientes que sufren endocarditis bacteriana, analizando las diferentes variables de cada uno los pacientes, poder realizar un diagnóstico más rápido de la enfermedad.
Hay que conocer que la endocarditis bacteriana se produce por inflamación de una membrana que rodea internamente las cavidades del corazón, aurículas y ventrículos, que se llama endocardio. Esta enfermedad puede conllevar, si no es tratada adecuadamente, a fallos del corazón, pero también puede afectar a los riñones y a nuestro sistema inmunológico, incluso provocando la muerte del paciente. Para el tratamiento de la enfermedad es muy importante conocer el tipo de bacteria que ha infectado al endocardio ya que este es diferente en función de la bacteria infectante.
La inteligencia artificial también comienza a utilizarse en el área de las enfermedades oncológicas. Las técnicas de inteligencia artificial en el tratamiento y diagnóstico del cáncer pueden ayudar a seleccionar laterapia específica a utilizar en el caso de cada paciente individual. Para ello, la inteligencia artificial, basándose en herramientas matemáticas, utiliza múltiples variables como genes, o patologías y factores de la vida propios de cada individuo que incluyen en ecuaciones que finalmente resultan en un pronóstico de la enfermedad o predecir que respuesta se espera ante un tratamiento específico.
Como antes les comentábamos, las futuras aplicaciones de la inteligencia artificial en biomedicina son inimaginables. Desde unir un sistema de inteligencia artificial a un control de pacientes que requieran monitorización continúa y que pueda alertar sobre cambios en las condiciones de los pacientes. También podría en casos complejos o cuando la persona que está cuidando al paciente todavía no es experta podría ayudar en el diagnóstico basándose en el conocimiento existente sobre casos similares en bases de datos y guías clínicas donde la inteligencia artificial acceda y pueda integrar para obtener una conclusión.
Publicadas por Edward Saavedra a la/s 03:07
http://inteligenciaartificialam1.blogspot.com.co/
Fuente: www.eltiempo.com
