Google presentó su guía básica de la inteligencia artificial (IA) con 25 definiciones y explicaciones sencillas. Esto se realiza para que cualquier persona pueda entender cómo funciona y cómo está cambiando el mundo que nos rodea.
La guía fue creada por Google y el Instituto de Internet de Oxford (OII, por sus siglas en inglés) con la idea de tener información accesible para cualquier persona sobre la IA. El objetivo es para ayudar a entender cómo se encuentra la IA en nuestra cotidianidad y cambia el mundo sin que nos demos cuenta de ello.
A continuación, cinco conceptos que Google resalta de su guía:
Probablemente has interactuado con la IA sin darte cuenta. Si alguna vez has buscado una imagen específica en Google Fotos, le has preguntado a un asistente inteligente sobre el clima o has sido redirigido por el sistema de navegación de tu coche, la IA te ha ayudado. Esos ejemplos pueden parecer obvios, pero hay muchas otras formas en las que juega un papel en tu vida de las que tal vez no te des cuenta. La IA también está ayudando a resolver algunos desafíos globales más grandes. Por ejemplo, hay aplicaciones que utilizan la IA para ayudar a los agricultores a identificar problemas con los cultivos. Y ahora hay sistemas que pueden examinar la información del tránsito de la ciudad en tiempo real para ayudar a las personas a planificar eficientemente sus rutas de conducción.
La IA nos ofrece la posibilidad de procesar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones, una ayuda invaluable cuando se trata del cambio climático. Un caso de uso común son los sistemas potenciados por la IA que ayudan a las personas a regular la cantidad de energía que utilizan apagando la calefacción y las luces cuando salen de la casa. La IA también ayuda a modelar el deshielo de los glaciares y a predecir el aumento del nivel del mar de manera tan efectiva que se pueden tomar medidas. Los investigadores también están considerando el impacto ambiental de los centros de datos y de la propia IA, explorando cómo desarrollar sistemas e infraestructuras más eficientes energéticamente.
Así como un niño aprende a través de ejemplos, lo mismo ocurre con los algoritmos de aprendizaje automático. Y justo eso son los conjuntos de datos: grandes colecciones de ejemplos, como datos meteorológicos, fotos o música, que podemos usar para entrenar a la IA. Debido a su escala y complejidad (piensa en un conjunto de datos compuesto por extensos mapas que cubren todo el sistema solar conocido), los conjuntos de datos pueden ser muy difíciles de construir y refinar. Por esta razón, los equipos de diseño de IA a menudo comparten los conjuntos de datos para el beneficio de la comunidad científica en general, facilitando la colaboración y alimentando las investigaciones entre sí.
Las imágenes, discursos, música o videos falsos generadas por la IA que parecen reales son conocidos como “deepfakes”. Funcionan estudiando imágenes o audio del mundo real, mapeándolas en detalle y manipulándolas para crear obras de ficción que son hiperrealistas. Sin embargo, a menudo existen algunas señales reveladoras que los distinguen de la realidad; en un vídeo deepfake, las voces pueden sonar un poco robóticas, o los personajes pueden parpadear menos o repetir sus gestos con la mano. La IA puede ayudarnos a detectar estas inconsistencias.
Por muy inteligente que sea la IA (y lo será), no podrá saber todo lo que los humanos pueden entender. De hecho, podrías darle a un sistema de IA todos los datos del mundo y aun así no podría reflejar o entender a todos los seres humanos del planeta. Eso es porque somos personajes complejos y multidimensionales más allá de los datos que las máquinas usan para dar sentido a las cosas. Los sistemas de IA son entrenados y guiados por humanos. Y depende de cada persona elegir cómo interactúan con los sistemas de IA y qué información se sienten cómodos compartiendo. Tú decides cuánto puede aprender la IA sobre ti.
Conoce más de la guía en este enlace.
