Un sistema de recomendación predice la calificación o preferencia que un usuario le daría a un artículo. [4] [5] Los sistemas de recomendación de inteligencia artificial están diseñados para ofrecer sugerencias basadas en el comportamiento previo. Estos sistemas han sido utilizados por empresas como Netflix , Amazon , Instagram y YouTube , donde generan listas de reproducción personalizadas, sugerencias de productos y recomendaciones de videos. [6]
Fuentes web y publicaciones
El aprendizaje automático también se utiliza en los feeds web , por ejemplo, para determinar qué publicaciones deberían aparecer en los feeds de las redes sociales. [7] [8] Varios tipos de análisis de redes sociales también hacen uso del aprendizaje automático [9] [10] y existen investigaciones sobre su uso para el etiquetado/mejora/corrección (semi)automatizados de desinformación en línea y burbujas de filtro relacionadas . [11] [12] [13]
Publicidad dirigida y aumento de la participación en Internet
La IA se utiliza para orientar los anuncios web a aquellos que tienen más probabilidades de hacer clic o interactuar con ellos. También se utiliza para aumentar el tiempo que se pasa en un sitio web seleccionando contenido atractivo para el espectador. Puede predecir o generalizar el comportamiento de los clientes a partir de sus huellas digitales . [14] Tanto AdSense [ cita requerida ] como Facebook [15] utilizan la IA para la publicidad. Las empresas de juegos de azar en línea utilizan la IA para mejorar la segmentación de los clientes. [16]
Los modelos de IA que calculan la personalidad añaden una segmentación psicológica a la demografía social o la segmentación conductual más tradicionales. [17] La IA se ha utilizado para personalizar las opciones de compra y las ofertas. [18]
Asistentes virtuales
Los asistentes personales inteligentes utilizan la IA para comprender muchas solicitudes en lenguaje natural de otras maneras que no sean comandos rudimentarios. Algunos ejemplos comunes son Siri de Apple, Alexa de Amazon y una IA más reciente, ChatGPT de OpenAI. [19]
El aprendizaje automático se puede utilizar para luchar contra el spam, las estafas y el phishing . Puede examinar el contenido del spam y los ataques de phishing para intentar identificar elementos maliciosos. [21] Algunos modelos creados mediante algoritmos de aprendizaje automático tienen una precisión superior al 90 % a la hora de distinguir entre spam y correos electrónicos legítimos. [22] Estos modelos se pueden perfeccionar a partir de nuevos datos y tácticas de spam en evolución. El aprendizaje automático también analiza características como el comportamiento del remitente, la información del encabezado del correo electrónico y los tipos de archivos adjuntos. [23]
Traducción de idioma
La tecnología de traducción del habla intenta convertir las palabras habladas de un idioma en palabras de otro. Esto reduce potencialmente las barreras lingüísticas en el comercio global y el intercambio intercultural al permitir que hablantes de varios idiomas se comuniquen entre sí. [24]
La IA se ha utilizado para traducir automáticamente el lenguaje hablado y el contenido textual en productos como Microsoft Translator , Google Translate y DeepL Translator . [25] Además, se están realizando investigaciones y desarrollos para decodificar y realizar la comunicación animal. [26] [27]
El significado no solo se transmite mediante el texto, sino también a través del uso y el contexto (ver semántica y pragmática ). Como resultado, los dos enfoques de categorización principales para las traducciones automáticas son las traducciones automáticas estadísticas y neuronales (NMT). El antiguo método de realizar la traducción era utilizar una metodología de traducción automática estadística (SMT) para predecir el mejor resultado probable con algoritmos específicos. Sin embargo, con NMT, el enfoque emplea algoritmos dinámicos para lograr mejores traducciones basadas en el contexto. [28]
Reconocimiento facial y etiquetado de imágenes
La IA se ha utilizado en sistemas de reconocimiento facial , con una tasa de precisión del 99%. Algunos ejemplos son Face ID de Apple y Face Unlock de Android , que se utilizan para proteger dispositivos móviles. [29]
Google ha utilizado el etiquetado de imágenes para detectar productos en fotografías y permitir que las personas realicen búsquedas basadas en una fotografía. También se ha demostrado que el etiquetado de imágenes genera voz para describir imágenes a personas ciegas. [30] DeepFace de Facebook identifica rostros humanos en imágenes digitales.
Juegos
Los juegos han sido una aplicación importante [ ¿relevante? ] de las capacidades de la IA desde la década de 1950. En el siglo XXI, las IA han vencido a jugadores humanos en muchos juegos, incluidos ajedrez ( Deep Blue ), Jeopardy! ( Watson ), [31] Go ( AlphaGo ), [32] [33] [34 ] [35] [36] [37] [38] póquer ( Pluribus [39] y Cepheus ), [40] deportes electrónicos ( StarCraft ), [41] [42] y juegos en general ( AlphaZero [43] [44] [45] y MuZero ). [46] [47] [48] [49] La IA ha reemplazado los algoritmos codificados a mano en la mayoría de los programas de ajedrez. [50] A diferencia del go o el ajedrez , el póquer es un juego de información imperfecta , por lo que un programa que juega al póquer tiene que razonar bajo incertidumbre. Los jugadores del juego general trabajan utilizando la retroalimentación del sistema de juego, sin conocer las reglas.
Desafíos económicos y sociales
AI for Good es una iniciativa de la UIT que apoya a instituciones que emplean la IA para abordar algunos de los mayores desafíos económicos y sociales del mundo. Por ejemplo, la Universidad del Sur de California lanzó el Centro para la Inteligencia Artificial en la Sociedad, con el objetivo de utilizar la IA para abordar problemas como la falta de vivienda. Los investigadores de Stanford utilizan la IA para analizar imágenes satelitales e identificar áreas de alta pobreza. [51]
Agricultura
En la agricultura, la IA ha ayudado a los agricultores a identificar áreas que necesitan riego, fertilización, tratamientos con pesticidas o aumentar el rendimiento. [52] Los agrónomos utilizan la IA para realizar investigación y desarrollo. La IA se ha utilizado para predecir el tiempo de maduración de cultivos como los tomates, [53] monitorear la humedad del suelo, operar robots agrícolas , realizar análisis predictivos , [54] [55] clasificar las emociones de las llamadas de los cerdos del ganado , [26] automatizar invernaderos , [56] detectar enfermedades y plagas, [57] [58] y ahorrar agua. [59]
Agricultura de precisión
La IA ayuda a lograr una agricultura precisa, lo que requiere el uso de algoritmos para analizar datos recuperados de imágenes satelitales y sensores de campo in situ. Permite optimizar el uso de los recursos y ayuda a tomar las decisiones correctas con respecto al tipo de nutrientes, agua y pesticidas necesarios para maximizar el rendimiento. [60]
Monitoreo de cultivos y suelos
Utilización de modelos de aprendizaje automático para monitorear la salud de los cultivos y el suelo. Los modelos podrán detectar y predecir enfermedades y plagas en los cultivos con anticipación para permitir intervenciones oportunas. [61]
Maquinaria automatizada
Existen máquinas automatizadas, como tractores y cosechadoras, que pueden funcionar de forma autónoma con un mínimo de trabajo humano. Con el uso de la IA, es posible realizar con precisión muchas tareas en el área. [62]
Las aplicaciones de la IA en la ciberseguridad incluyen:
Protección de red: el aprendizaje automático mejora los sistemas de detección de intrusiones al ampliar la búsqueda más allá de las amenazas previamente identificadas.
Protección de puntos finales: los ataques como el ransomware se pueden prevenir aprendiendo los comportamientos típicos del malware.
Los casos de aplicación de la ciberseguridad relacionada con la IA varían tanto en beneficios como en complejidad. Las funciones de seguridad como la orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) y la detección y respuesta extendidas de puntos finales (XDR) ofrecen importantes beneficios para las empresas, pero requieren importantes esfuerzos de integración y adaptación. [64]
La tecnología de IA también se puede utilizar para mejorar la seguridad del sistema y proteger nuestra privacidad. Randrianasolo (2012) sugirió un sistema de seguridad basado en inteligencia artificial que pueda reconocer intrusiones y adaptarse para funcionar mejor. [65] Para mejorar la seguridad de la computación en la nube, Sahil (2015) creó un sistema de perfiles de usuario para el entorno de la nube con técnicas de IA. [66]
Comportamiento sospechoso del usuario: el aprendizaje automático puede identificar fraudes o aplicaciones comprometidas a medida que ocurren. [67]
El zar antifraude de Google, Shuman Ghosemajumder, ha dicho que con el tiempo se utilizará la IA para automatizar por completo la mayoría de las operaciones de ciberseguridad. [68]
Educación
La IA eleva la enseñanza, centrándose en cuestiones importantes como el nexo del conocimiento y la igualdad educativa. La evolución de la IA en la educación y la tecnología debería utilizarse para mejorar las capacidades humanas en relaciones en las que no reemplacen a los humanos. La UNESCO reconoce el futuro de la IA en la educación como un instrumento para alcanzar el Objetivo de Desarrollo Sostenible 4, denominado “Educación inclusiva, equitativa y de calidad”. [69]
El Foro Económico Mundial también destaca la contribución de la IA a la mejora general de los estudiantes y a la transformación de la enseñanza en un proceso más agradable. [69]
Aprendizaje personalizado
Los sistemas de tutoría impulsados por IA, como Khan Academy, Duolingo y Carnegie Learning, son la vanguardia en la prestación de una educación personalizada. [70]
Estas plataformas aprovechan algoritmos de IA para analizar patrones de aprendizaje individuales, fortalezas y debilidades, lo que permite personalizar el contenido y el algoritmo para adaptarse al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante. [70]
Eficiencia administrativa
En las instituciones educativas, la IA se utiliza cada vez más para automatizar tareas rutinarias como el seguimiento de la asistencia, la calificación y la puntuación, lo que permite a los educadores dedicar más tiempo a la enseñanza interactiva y a la participación directa de los estudiantes. [71]
Además, se emplean herramientas de IA para monitorear el progreso de los estudiantes, analizar los comportamientos de aprendizaje y predecir los desafíos académicos, lo que facilita intervenciones oportunas y proactivas para los estudiantes que pueden estar en riesgo de quedarse atrás. [71]
Preocupaciones éticas y de privacidad
A pesar de los beneficios, la integración de la IA en la educación plantea importantes preocupaciones éticas y de privacidad, en particular con respecto al manejo de datos confidenciales de los estudiantes. [70]
Es imperativo que los sistemas de IA en la educación se diseñen y operen con un fuerte énfasis en la transparencia, la seguridad y el respeto por la privacidad para mantener la confianza y defender la integridad de las prácticas educativas. [70]
Gran parte de la regulación estará influenciada por la Ley de IA, la primera ley integral de IA del mundo. [72]
Finanzas
Las instituciones financieras llevan mucho tiempo utilizando sistemas de redes neuronales artificiales para detectar cargos o reclamaciones fuera de lo normal y señalarlos para que sean investigados por personas. El uso de la IA en la banca comenzó en 1987, cuando el Security Pacific National Bank creó un grupo de trabajo de prevención del fraude para contrarrestar el uso no autorizado de tarjetas de débito. [73] Kasisto y Moneystream utilizan la IA.
Los bancos utilizan la IA para organizar operaciones, llevar la contabilidad, invertir en acciones y gestionar propiedades. La IA puede reaccionar a los cambios cuando no se realizan actividades comerciales. [74] La IA se utiliza para combatir el fraude y los delitos financieros mediante el seguimiento de los patrones de comportamiento en busca de cambios o anomalías anormales . [75] [76] [77]
El uso de la IA en aplicaciones como el comercio en línea y la toma de decisiones ha cambiado las principales teorías económicas. [78] Por ejemplo, las plataformas de compra y venta basadas en IA estiman curvas de demanda y oferta individualizadas y, por lo tanto, permiten la fijación de precios individualizados. Las máquinas de IA reducen la asimetría de la información en el mercado y, por lo tanto, hacen que los mercados sean más eficientes . [79] La aplicación de la inteligencia artificial en la industria financiera puede aliviar las limitaciones financieras de las empresas no estatales, especialmente para las empresas más pequeñas e innovadoras. [80]
Comercio e inversión
El trading algorítmico implica el uso de sistemas de IA para tomar decisiones comerciales a velocidades órdenes de magnitud mayores que las que cualquier ser humano es capaz de alcanzar, realizando millones de transacciones en un día sin intervención humana. Este tipo de trading de alta frecuencia representa un sector en rápido crecimiento. Muchos bancos, fondos y firmas de trading por cuenta propia ahora tienen carteras enteras que son administradas por IA. Los sistemas de trading automatizados son utilizados típicamente por grandes inversores institucionales, pero también hay firmas más pequeñas que operan con sus propios sistemas de IA. [81]
Las grandes instituciones financieras utilizan la IA para ayudar con sus prácticas de inversión. El motor de IA de BlackRock , Aladdin , se utiliza tanto dentro de la empresa como por los clientes para ayudar con las decisiones de inversión. Sus funciones incluyen el uso del procesamiento del lenguaje natural para analizar textos como noticias, informes de corredores y feeds de redes sociales. Luego mide el sentimiento sobre las empresas mencionadas y asigna una puntuación. Bancos como UBS y Deutsche Bank utilizan SQREEM (modelo secuencial de extracción y reducción cuántica) para extraer datos para desarrollar perfiles de consumidores y combinarlos con productos de gestión patrimonial . [82]
La plataforma Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance se utiliza para la evaluación crediticia. Esta plataforma utiliza el aprendizaje automático para analizar datos, incluidas las transacciones de compra y la forma en que un cliente completa un formulario para calificar a los prestatarios. La plataforma es particularmente útil para asignar puntajes crediticios a aquellos con historiales crediticios limitados. [84]
Auditoría
La IA hace posible la auditoría continua. Entre los posibles beneficios se incluyen la reducción del riesgo de auditoría, el aumento del nivel de seguridad y la reducción de la duración de la auditoría. [85] [ cuantificar ]
La auditoría continua con IA permite el seguimiento y la generación de informes en tiempo real de las actividades financieras y proporciona a las empresas información oportuna que puede conducir a una rápida toma de decisiones. [86]
Lucha contra el blanqueo de dinero
El software de IA, como LaundroGraph, que utiliza conjuntos de datos subóptimos contemporáneos, podría utilizarse para la lucha contra el blanqueo de dinero (AML). [87] [88] La IA se puede utilizar para "desarrollar el proceso de AML en una solución robusta y escalable con una tasa reducida de falsos positivos y una alta adaptabilidad". [89] Un estudio sobre el aprendizaje profundo para AML identificó "desafíos clave para los investigadores" para tener "acceso a datos de transacciones reales recientes y escasez de datos de entrenamiento etiquetados; y datos altamente desequilibrados" y sugiere que la investigación futura debería sacar a la luz " la explicabilidad , el aprendizaje profundo de gráficos utilizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje no supervisado y de refuerzo para manejar la falta de datos etiquetados ; y programas de investigación conjuntos entre la comunidad de investigación y la industria para beneficiarse del conocimiento del dominio y el acceso controlado a los datos". [90]
Los bancos utilizan el aprendizaje automático (ML) para mejorar el monitoreo de procesos y demostrar la capacidad de responder de manera eficiente a las técnicas en evolución. [91]
A través del ML y otros métodos, las organizaciones financieras pueden detectar operaciones de lavado de dinero y ejecutar el cumplimiento de manera automatizada y muy rápida. [91]
Uno de los primeros sistemas expertos que ayudaron con los planes financieros fue PlanPowerm y Client Profiling System, creado por Applied Expert Systems (APEX). Se lanzó en 1986 y ayudó a crear planes financieros personales para las personas. [94]
En la década de 1990, la IA se aplicó a la detección de fraudes . En 1993, se lanzó el Sistema de Inteligencia Artificial (FAIS) de FinCEN, que podía revisar más de 200.000 transacciones por semana y, en dos años, ayudó a identificar 400 casos potenciales de lavado de dinero por un valor de 1.000 millones de dólares. [95] Estos sistemas expertos fueron reemplazados posteriormente por sistemas de aprendizaje automático. [96]
La IA puede mejorar la actividad empresarial y es una de las áreas más dinámicas para las empresas emergentes, con un importante flujo de capital de riesgo hacia ella. [97]
Gobierno
Los sistemas de reconocimiento facial con inteligencia artificial se utilizan para la vigilancia masiva , especialmente en China. [98] [99] En 2019, Bengaluru, India, implementó señales de tráfico administradas por inteligencia artificial. Este sistema utiliza cámaras para monitorear la densidad del tráfico y ajustar la sincronización de las señales en función del intervalo necesario para despejar el tráfico. [100]
Militar
Varios países están implementando aplicaciones militares de IA. [101] Las principales aplicaciones mejoran el comando y control , las comunicaciones, los sensores, la integración y la interoperabilidad. [102] La investigación se dirige a la recopilación y análisis de inteligencia, la logística, las operaciones cibernéticas, las operaciones de información y los vehículos semiautónomos y autónomos . [101] Las tecnologías de IA permiten la coordinación de sensores y efectores, la detección e identificación de amenazas, el marcado de posiciones enemigas, la adquisición de objetivos , la coordinación y la resolución de conflictos de fuegos conjuntos distribuidos entre vehículos de combate en red que involucran equipos tripulados y no tripulados. [102] La IA se incorporó a las operaciones militares en Irak y Siria. [101]
En 2023, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos probó una IA generativa basada en grandes modelos de lenguaje para digitalizar e integrar datos en todo el ejército. [103]
En la guerra de 2023 entre Israel y Hamás , Israel utilizó dos sistemas de IA para generar objetivos a atacar: Habsora (traducido: " el evangelio ") se utilizó para compilar una lista de edificios a atacar, mientras que "Lavender" produjo una lista de personas. "Lavender" produjo una lista de 37.000 personas a las que atacar. [104] [105] La lista de edificios a atacar incluía casas particulares de Gaza de personas sospechosas de afiliación a operativos de Hamás. La combinación de la tecnología de selección de objetivos de IA con el cambio de política para evitar objetivos civiles resultó en un número sin precedentes de muertes de civiles. Los funcionarios de las FDI dicen que el programa aborda el problema anterior de que la fuerza aérea se quedara sin objetivos. Usando Habsora, los funcionarios dicen que las casas de los miembros sospechosos y subalternos de Hamás amplían significativamente el "banco de objetivos de IA". Una fuente interna describe el proceso como una "fábrica de asesinatos en masa". [106] [105]
En 2024, el ejército estadounidense entrenó inteligencia artificial para identificar objetivos de ataques aéreos durante sus operaciones en Irak y Siria. [107]
En 2024, un laboratorio chino en la Escuela de Operaciones Conjuntas de la Universidad de Defensa Nacional en Shijiazhuang ha creado un comandante militar de IA, para su uso en simulaciones de guerra a gran escala en el papel de comandante en jefe . [108]
El gasto militar anual mundial en robótica aumentó de 5.100 millones de dólares en 2010 a 7.500 millones de dólares en 2015. [109] [110] Los drones militares capaces de actuar de forma autónoma se utilizan ampliamente. [111] El ejército ucraniano ha desarrollado 2024 kamikazes autónomos para que la interferencia rusa durante el vuelo sea ineficaz. [112] Muchos investigadores evitan las aplicaciones militares. [102]
La IA en el ámbito sanitario se utiliza a menudo para la clasificación, para evaluar una tomografía computarizada o un electrocardiograma o para identificar a pacientes de alto riesgo para la salud de la población. La IA está ayudando a solucionar el problema de la dosificación, que supone un alto coste. Un estudio sugirió que la IA podría ahorrar 16.000 millones de dólares. En 2016, un estudio informó de que una fórmula derivada de la IA derivó la dosis adecuada de fármacos inmunosupresores para administrar a los pacientes trasplantados. [113] Las investigaciones actuales han indicado que las enfermedades vasculares no cardíacas también se están tratando con inteligencia artificial (IA). En el caso de determinados trastornos, los algoritmos de IA pueden ayudar con el diagnóstico, los tratamientos recomendados, la predicción de resultados y el seguimiento del progreso del paciente. A medida que avance la tecnología de la IA, se prevé que adquiera mayor importancia en el sector sanitario. [114]
La detección temprana de enfermedades como el cáncer es posible gracias a algoritmos de IA, que diagnostican enfermedades analizando conjuntos complejos de datos médicos. Por ejemplo, el sistema IBM Watson podría utilizarse para examinar datos masivos, como registros médicos y ensayos clínicos, para ayudar a diagnosticar un problema. [115] El proyecto de IA Hanover de Microsoft ayuda a los médicos a elegir tratamientos contra el cáncer entre más de 800 medicamentos y vacunas. [116] [117] Su objetivo es memorizar todos los documentos relevantes para predecir qué (combinaciones de) medicamentos serán más eficaces para cada paciente. La leucemia mieloide es un objetivo. Otro estudio informó sobre una IA que era tan buena como los médicos en la identificación de cánceres de piel. [118] Otro proyecto monitorea a múltiples pacientes de alto riesgo al hacerle preguntas a cada paciente basadas en datos adquiridos de las interacciones médico/paciente. [119] En un estudio realizado con aprendizaje por transferencia , una IA diagnosticó afecciones oculares similares a las de un oftalmólogo y recomendó derivaciones para el tratamiento. [120]
Otro estudio demostró la realización de una cirugía con un robot autónomo. El equipo supervisó al robot mientras realizaba una cirugía de tejidos blandos, y suturó el intestino de un cerdo mejor que un cirujano. [121]
Creación de fármacos [127] (por ejemplo, mediante la identificación de fármacos candidatos [128] y mediante el uso de datos de detección de fármacos existentes, como en la investigación de extensión de la vida ) [129]
Formación clínica [130]
Predicción de resultados de procedimientos quirúrgicos
Pronóstico del VIH
Identificación de firmas genómicas de patógenos nuevos [131] o identificación de patógenos a través de huellas dactilares basadas en la física [132] (incluidos los patógenos pandémicos)
Ayudar a vincular los genes con sus funciones [133] , analizar los genes [134] e identificar nuevos objetivos biológicos [135]
La IA puede codificar automáticamente las reclamaciones de indemnización de los trabajadores . [141] [142] Los sistemas de realidad virtual habilitados por IA pueden mejorar la capacitación en seguridad para el reconocimiento de peligros. [139] La IA puede detectar de manera más eficiente los accidentes casi fatales , que son importantes para reducir las tasas de accidentes, pero que a menudo no se denuncian. [143]
Bioquímica
AlphaFold 2 puede determinar la estructura 3D de una proteína ( plegada ) en horas en lugar de los meses que requerían los enfoques automatizados anteriores y se utilizó para proporcionar las estructuras probables de todas las proteínas del cuerpo humano y esencialmente todas las proteínas conocidas por la ciencia (más de 200 millones). [144] [145] [146] [147]
Química y biología
El aprendizaje automático se ha utilizado para el diseño de fármacos . [148] También se ha utilizado para predecir propiedades moleculares y explorar grandes espacios químicos/de reacción. [149] Las síntesis planificadas por computadora a través de redes de reacción computacional, descritas como una plataforma que combina "síntesis computacional con algoritmos de IA para predecir propiedades moleculares", [150] se han utilizado para explorar los orígenes de la vida en la Tierra , [151] síntesis de fármacos y desarrollo de rutas para reciclar 200 productos químicos de desecho industrial en importantes fármacos y agroquímicos (diseño de síntesis química). [152] Hay investigaciones sobre qué tipos de química asistida por computadora se beneficiarían del aprendizaje automático. [153] También se puede utilizar para " el descubrimiento y desarrollo de fármacos , la reutilización de fármacos , la mejora de la productividad farmacéutica y los ensayos clínicos". [154] Se ha utilizado para el diseño de proteínas con sitios funcionales preespecificados. [155] [156]
Se ha utilizado con bases de datos para el desarrollo de un proceso de 46 días para diseñar, sintetizar y probar un fármaco que inhibe las enzimas de un gen particular, DDR1 . DDR1 está involucrado en cánceres y fibrosis, lo que es una de las razones de los conjuntos de datos de alta calidad que permitieron estos resultados. [157]
Existen varios tipos de aplicaciones para el aprendizaje automático en la decodificación de la biología humana, como ayudar a mapear patrones de expresión genética a patrones de activación funcional [158] o identificar motivos de ADN funcionales . [159] Se utiliza ampliamente en la investigación genética. [160]
También se utiliza el aprendizaje automático en biología sintética , [161] [162] biología de enfermedades, [162] nanotecnología (por ejemplo, materiales nanoestructurados y bionanotecnología ), [163] [164] y ciencia de los materiales . [165] [166] [167]
Nuevos tipos de aprendizaje automático
Esquema del proceso de un robot científico semiautomatizado que incluye la extracción de declaraciones web y pruebas biológicas de laboratorio.
También hay científicos robot prototipo , incluidos algunos con cuerpos de robot como los dos científicos robot , que muestran una forma de "aprendizaje automático" que no suele asociarse con el término. [168] [169]
De manera similar, existen investigaciones y desarrollos de " computadoras biológicas de software húmedo " que pueden aprender (por ejemplo, para su uso como biosensores ) y/o implantarse en el cuerpo de un organismo (por ejemplo, para su uso en el control de prótesis). [170] [171] [172] Las neuronas artificiales basadas en polímeros operan directamente en entornos biológicos y definen neuronas biohíbridas hechas de componentes artificiales y vivos. [173] [174]
Además, si la emulación de todo el cerebro es posible a través del escaneo y la replicación del cerebro, al menos, bioquímico (como se postula en forma de replicación digital en The Age of Em , posiblemente usando redes neuronales físicas ), eso puede tener aplicaciones tan extensas o más que, por ejemplo, las actividades humanas valoradas y puede implicar que la sociedad enfrentaría elecciones morales sustanciales, riesgos sociales y problemas éticos [175] [176] como si (y cómo) tales cosas se construyen, se envían a través del espacio y se usan en comparación con tipos de inteligencia artificial/semiartificial potencialmente competitivos, por ejemplo, potencialmente más sintéticos y/o menos humanos y/o no sensibles o menos sensibles. [ cita(s) adicional(es) necesaria(s) ] Un enfoque alternativo o aditivo al escaneo son los tipos de ingeniería inversa del cerebro. [177] [178]
Se incorpora una subcategoría de inteligencia artificial, [179] [180] algunos de los cuales son sistemas robóticos móviles que consisten cada uno de uno o varios robots capaces de aprender en el mundo físico.
Fantasmas digitales
Computación biológica en IA y como IA
Sin embargo, las computadoras biológicas , incluso si son altamente artificiales e inteligentes, generalmente se distinguen de las computadoras sintéticas, a menudo basadas en silicio; sin embargo, podrían combinarse o usarse para el diseño de cualquiera de las dos. Además, muchas tareas pueden ser realizadas de manera inadecuada por la inteligencia artificial incluso si sus algoritmos fueran transparentes, comprensibles, libres de sesgos, aparentemente efectivos y alineados con los objetivos y sus datos entrenados suficientemente grandes y limpios , como en los casos en que las métricas, valores o datos subyacentes o disponibles son inapropiados. Asistida por computadora es una frase que se usa para describir las actividades humanas que hacen uso de la computación como herramienta en actividades y sistemas más integrales como la IA para tareas limitadas o que hacen uso de ellas sin depender sustancialmente de sus resultados (ver también: humano en el circuito ). [ cita requerida ] Un estudio describió lo biológico como una limitación de la IA con "mientras el sistema biológico no pueda ser entendido, formalizado e imitado, no podremos desarrollar tecnologías que puedan imitarlo" y que si se entendiera esto no significa que haya "una solución tecnológica para imitar la inteligencia natural". [181] Las tecnologías que integran la biología y a menudo se basan en IA incluyen la biorrobótica .
Astronomía, actividades espaciales y ufología
La inteligencia artificial se utiliza en astronomía para analizar cantidades cada vez mayores de datos disponibles [182] [183] y aplicaciones, principalmente para "clasificación, regresión, agrupamiento, pronóstico, generación, descubrimiento y desarrollo de nuevos conocimientos científicos", por ejemplo para descubrir exoplanetas , predecir la actividad solar y distinguir entre señales y efectos instrumentales en la astronomía de ondas gravitacionales . [184] También podría usarse para actividades en el espacio, como la exploración espacial , incluido el análisis de datos de misiones espaciales, decisiones científicas en tiempo real de naves espaciales, evitación de desechos espaciales, [185] y un funcionamiento más autónomo. [186] [187] [188] [183]
En la búsqueda de inteligencia extraterrestre (SETI), el aprendizaje automático se ha utilizado en intentos de identificar ondas electromagnéticas generadas artificialmente en los datos disponibles [189] [190] -como observaciones en tiempo real [191] - y otras tecnofirmas , por ejemplo, mediante la detección de anomalías . [192] En ufología , el proyecto SkyCAM-5 dirigido por el profesor Hakan Kayal [193] y el Proyecto Galileo dirigido por el profesor Avi Loeb utilizan el aprendizaje automático para detectar y clasificar tipos peculiares de ovnis. [194] [195] [196] [197] [198] El Proyecto Galileo también busca detectar otros dos tipos de posibles firmas tecnológicas extraterrestres con el uso de IA: objetos interestelares tipo 'Oumuamua y satélites artificiales no artificiales. [199] [200]
Aplicaciones futuras o no humanas
Loeb ha especulado que un tipo de equipo tecnológico que el proyecto podría detectar podrían ser "astronautas de IA" [201] y en 2021, en un artículo de opinión, que la IA "reemplazará" la inteligencia natural, [202] mientras que Martin Rees afirmó que "puede" haber más civilizaciones de las que se pensaba y que la "mayoría de ellas" serían artificiales. [203] En particular, las aplicaciones de la inteligencia artificial en un futuro medio o lejano o no humanas podrían incluir formas avanzadas de inteligencia artificial general que se dediquen a la colonización espacial o tipos de IA más específicos de los vuelos espaciales. Por el contrario, ha habido preocupaciones en relación con la potencial AGI o IA capaz de colonizar el espacio embrionario , o más generalmente la colonización del espacio basada en la inteligencia natural, como la "seguridad de los encuentros con una IA alienígena", [204] [205] sufrir riesgos (o metas inversas), [206] [207] licencia/responsabilidad moral con respecto a los efectos de la colonización, [208] o la IA que se vuelve rebelde (por ejemplo, como se retrata con los ficticios David 8 y HAL 9000 ). Véase también: derecho espacial y ética espacial . Loeb ha descrito la posibilidad de "astronautas de IA" que participen en una "evolución supervisada" (véase también: evolución dirigida , elevación , panspermia dirigida y colonización espacial ). [209]
Astroquímica
También se puede utilizar para producir conjuntos de datos de firmas espectrales de moléculas que pueden estar involucradas en la producción atmosférica o el consumo de sustancias químicas particulares (como la fosfina posiblemente detectada en Venus ), lo que podría evitar asignaciones erróneas y, si se mejora la precisión, usarse en futuras detecciones e identificaciones de moléculas en otros planetas. [210]
Otros campos de investigación
Evidencia de impactos generales
En abril de 2024, el Mecanismo de Asesoramiento Científico de la Comisión Europea publicó un asesoramiento [211] que incluía una revisión exhaustiva de la evidencia sobre las oportunidades y los desafíos que plantea la inteligencia artificial en la investigación científica.
Como beneficios, la revisión de la evidencia [212] destacó:
Su papel en la aceleración de la investigación y la innovación
Su capacidad para automatizar flujos de trabajo
Mejorar la difusión del trabajo científico
Como desafíos:
Limitaciones y riesgos en torno a la transparencia, reproducibilidad e interpretabilidad
Bajo rendimiento (inexactitud)
riesgo de daño por mal uso o uso no previsto
Preocupaciones sociales que incluyen la difusión de información errónea y el aumento de las desigualdades
Arqueología, historia e imágenes de sitios
El aprendizaje automático puede ayudar a restaurar y atribuir textos antiguos. [213] Puede ayudar a indexar textos, por ejemplo, para permitir una búsqueda mejor y más fácil [214] y la clasificación de fragmentos. [215]
También se puede utilizar para el “acceso no invasivo y no destructivo a las estructuras internas de restos arqueológicos”. [217]
Física
Se informó que un sistema de aprendizaje profundo aprende física intuitiva a partir de datos visuales (de entornos virtuales 3D) basándose en un enfoque inédito inspirado en estudios de cognición visual en bebés. [218] [219] Otros investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que podría descubrir conjuntos de variables básicas de varios sistemas físicos y predecir la dinámica futura de los sistemas a partir de grabaciones de video de su comportamiento. [220] [221] En el futuro, es posible que esto pueda usarse para automatizar el descubrimiento de leyes físicas de sistemas complejos. [220]
Ciencias de los materiales
La IA podría utilizarse para la optimización y el descubrimiento de materiales, como el descubrimiento de materiales estables y la predicción de su estructura cristalina. [222] [223] [224]
En noviembre de 2023, los investigadores de Google DeepMind y el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley anunciaron que habían desarrollado un sistema de IA conocido como GNoME. Este sistema ha contribuido a la ciencia de los materiales al descubrir más de 2 millones de materiales nuevos en un período de tiempo relativamente corto. GNoME emplea técnicas de aprendizaje profundo para explorar de manera eficiente las posibles estructuras de los materiales, logrando un aumento significativo en la identificación de estructuras cristalinas inorgánicas estables . Las predicciones del sistema se validaron a través de experimentos robóticos autónomos, demostrando una notable tasa de éxito del 71%. Los datos de los materiales recién descubiertos están disponibles públicamente a través de la base de datos del Proyecto de Materiales , lo que ofrece a los investigadores la oportunidad de identificar materiales con las propiedades deseadas para diversas aplicaciones. Este desarrollo tiene implicaciones para el futuro del descubrimiento científico y la integración de la IA en la investigación de la ciencia de los materiales, acelerando potencialmente la innovación de materiales y reduciendo los costos en el desarrollo de productos. El uso de la IA y el aprendizaje profundo sugiere la posibilidad de minimizar o eliminar los experimentos manuales de laboratorio y permitir que los científicos se concentren más en el diseño y análisis de compuestos únicos. [225] [226] [227]
Ingeniería inversa
El aprendizaje automático se utiliza en diversos tipos de ingeniería inversa . Por ejemplo, el aprendizaje automático se ha utilizado para realizar ingeniería inversa de una pieza de material compuesto, lo que permite la producción no autorizada de piezas de alta calidad, [228] y para comprender rápidamente el comportamiento del malware . [229] [230] [231] Se puede utilizar para realizar ingeniería inversa de modelos de inteligencia artificial. [232] También puede diseñar componentes participando en un tipo de ingeniería inversa de componentes virtuales aún no existentes, como el diseño molecular inverso para una funcionalidad deseada particular [233] o el diseño de proteínas para sitios funcionales preespecificados. [155] [156] La ingeniería inversa de redes biológicas podría modelar interacciones de una manera comprensible para los humanos, por ejemplo, basándose en datos de series temporales de niveles de expresión genética. [234]
Ley
Análisis jurídico
La IA es un pilar de las profesiones relacionadas con el derecho. Los algoritmos y el aprendizaje automático realizan algunas tareas que antes realizaban los abogados principiantes. [235] Si bien su uso es común, no se espera que reemplace la mayor parte del trabajo que realizan los abogados en el futuro cercano. [236]
Las fuerzas del orden han comenzado a utilizar sistemas de reconocimiento facial (FRS) para identificar sospechosos a partir de datos visuales. Los resultados de los FRS han demostrado ser más precisos en comparación con los resultados de los testigos oculares. Además, los FRS han demostrado tener una capacidad mucho mejor para identificar a las personas cuando la claridad y la visibilidad del vídeo son bajas en comparación con los participantes humanos. [238]
Una preocupación se relaciona con el sesgo algorítmico : los programas de IA pueden volverse sesgados después de procesar datos que muestran sesgo. [240] ProPublica afirma que el nivel promedio de riesgo de reincidencia asignado por COMPAS de los acusados negros es significativamente más alto que el de los acusados blancos. [239]
En 2019, la ciudad de Hangzhou , China, estableció un programa piloto de Tribunal de Internet basado en inteligencia artificial para resolver disputas relacionadas con el comercio electrónico y reclamos de propiedad intelectual relacionados con Internet . [241] : 124 Las partes comparecen ante el tribunal mediante videoconferencia y la IA evalúa la evidencia presentada y aplica los estándares legales pertinentes. [241] : 124
Servicios
Recursos humanos
Otra aplicación de la IA es en el ámbito de los recursos humanos. La IA puede filtrar currículos y clasificar a los candidatos en función de sus calificaciones, predecir el éxito de los candidatos en determinados puestos y automatizar tareas de comunicación repetitivas mediante chatbots. [242]
Búsqueda de empleo
La IA ha simplificado el proceso de búsqueda de empleo y contratación tanto para los reclutadores como para los solicitantes de empleo. Según Raj Mukherjee de Indeed , el 65 % de los solicitantes de empleo vuelven a buscar en los 91 días posteriores a la contratación. Un motor impulsado por IA agiliza la complejidad de la búsqueda de empleo al evaluar la información sobre las habilidades laborales, los salarios y las tendencias de los usuarios, y combina a los solicitantes de empleo con los puestos más relevantes. La inteligencia artificial calcula los salarios adecuados y destaca la información del currículum para los reclutadores mediante PNL, que extrae palabras y frases relevantes del texto. Otra aplicación es un generador de currículums de IA que compila un CV en 5 minutos. [243] Los chatbots ayudan a los visitantes del sitio web y perfeccionan los flujos de trabajo.
La IA es la base de los avatares ( asistentes automatizados en línea ) en las páginas web. [244] Puede reducir los costos de operación y capacitación. [244] Pypestream automatizó el servicio al cliente para su aplicación móvil para agilizar la comunicación con los clientes. [245]
Una aplicación de Google analiza el lenguaje y convierte el habla en texto. La plataforma puede identificar a los clientes enojados a través de su lenguaje y responder de manera adecuada. [246] Amazon utiliza un chatbot para el servicio al cliente que puede realizar tareas como verificar el estado de un pedido, cancelar pedidos, ofrecer reembolsos y conectar al cliente con un representante humano. [247] La IA generativa (GenAI), como ChatGPT, se utiliza cada vez más en las empresas para automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones. [248]
Hospitalidad
En la industria hotelera, la IA se utiliza para reducir tareas repetitivas, analizar tendencias, interactuar con los huéspedes y predecir las necesidades de los clientes. [249] Los servicios hoteleros de IA vienen en forma de chatbot, [250] aplicación, asistente de voz virtual y robots de servicio.
Los escenarios típicos incluyen el análisis de imágenes mediante técnicas de reconocimiento de objetos o reconocimiento facial, o el análisis de videos para reconocer escenas, objetos o rostros. El análisis de medios basado en IA puede facilitar la búsqueda de medios, la creación de palabras clave descriptivas para el contenido, el monitoreo de políticas de contenido (como verificar la idoneidad del contenido para un horario de visualización de televisión en particular), la conversión de voz a texto para fines de archivo u otros, y la detección de logotipos, productos o rostros de celebridades para la colocación de anuncios.
En enero de 2016, [264] el programa Horizonte 2020 financió el Proyecto InVID [265] [266] para ayudar a periodistas e investigadores a detectar documentos falsos, disponibles como complementos del navegador. [267] [268]
En junio de 2016, el grupo de computación visual de la Universidad Técnica de Múnich y de la Universidad de Stanford desarrolló Face2Face, [269] un programa que anima fotografías de rostros, imitando las expresiones faciales de otra persona. La tecnología se ha demostrado animando los rostros de personas como Barack Obama y Vladimir Putin . Se han demostrado otros métodos basados en redes neuronales profundas , de donde se tomó el nombre deep fake .
En septiembre de 2018, el senador estadounidense Mark Warner propuso penalizar a las empresas de redes sociales que permitan compartir documentos ultrafalsos en sus plataformas. [270]
En 2018, Darius Afchar y Vincent Nozick encontraron una forma de detectar contenido falsificado mediante el análisis de las propiedades mesoscópicas de los fotogramas de vídeo. [271] DARPA donó 68 millones de dólares para trabajar en la detección de falsificaciones profundas. [271]
Respeecher es un programa que permite a una persona hablar con la voz de otra.
Análisis de videovigilancia y detección de medios manipulados
La inteligencia artificial para la videovigilancia utiliza programas informáticos que analizan el audio y las imágenes de las cámaras de videovigilancia para reconocer personas, vehículos, objetos y eventos. El programa de los contratistas de seguridad es el software que define las áreas restringidas dentro del campo de visión de la cámara (como un área cercada, un estacionamiento pero no la acera o la calle pública fuera del estacionamiento) y programa los horarios del día (como después del cierre de negocios) para la propiedad que está siendo protegida por la vigilancia de la cámara . La inteligencia artificial ("IA") envía una alerta si detecta a un intruso que infringe la "regla" establecida de que no se permite a ninguna persona ingresar a esa área durante ese momento del día.
Se han utilizado algoritmos de IA para detectar vídeos deepfake. [276] [277]
Producción de video
La inteligencia artificial también está empezando a utilizarse en la producción de vídeo, con herramientas y software que se están desarrollando que utilizan la IA generativa para crear nuevos vídeos o modificar los existentes. Algunas de las principales herramientas que se están utilizando en estos procesos actualmente son DALL-E, Mid-journey y Runway. [278] Waymark Studios utilizó las herramientas que ofrecen tanto DALL-E como Mid-journey para crear una película totalmente generada por IA llamada The Frost en el verano de 2023. [278] Waymark Studios está experimentando con el uso de estas herramientas de IA para generar anuncios y comerciales para empresas en cuestión de segundos. [278] Yves Bergquist, director del Proyecto de IA y Neurociencia en los Medios en el Centro de Tecnología del Entretenimiento de la USC, dice que los equipos de posproducción de Hollywood ya están utilizando la IA generativa y predice que en el futuro más empresas adoptarán esta nueva tecnología. [279]
Música
La IA se ha utilizado para componer música de diversos géneros.
David Cope creó una IA llamada Emily Howell que logró hacerse muy conocida en el campo de la música computacional algorítmica. [280] El algoritmo detrás de Emily Howell está registrado como patente estadounidense. [281]
En 2012, AI Iamus creó el primer álbum clásico completo. [282]
AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist), compone música sinfónica, principalmente música clásica para bandas sonoras de películas . [283] Logró un hito mundial al convertirse en el primer compositor virtual en ser reconocido por una asociación profesional musical . [284]
Melomics crea música generada por computadora para aliviar el estrés y el dolor. [285]
En el laboratorio de investigación de Sony CSL, el software Flow Machines crea canciones pop aprendiendo estilos musicales de una enorme base de datos de canciones. Puede componer en múltiples estilos.
Watson Beat utiliza aprendizaje por refuerzo y redes de creencias profundas para componer música a partir de una melodía inicial simple y un estilo seleccionado. El software era de código abierto [286] y músicos como Taryn Southern [287] colaboraron con el proyecto para crear música.
La canción debut de la cantante surcoreana Hayeon, "Eyes on You", fue compuesta utilizando IA que fue supervisada por compositores reales, incluido NUVO. [288]
Yseop utiliza inteligencia artificial para convertir datos estructurados en comentarios y recomendaciones en lenguaje natural. Yseop redacta informes financieros, resúmenes ejecutivos, documentos de marketing o ventas personalizados y más en varios idiomas, incluidos inglés, español, francés y alemán. [291]
TALESPIN inventó historias similares a las fábulas de Esopo . El programa comenzaba con un conjunto de personajes que querían alcanzar ciertos objetivos. La historia narraba sus intentos de satisfacer estos objetivos. [ cita requerida ] Mark Riedl y Vadim Bulitko afirmaron que la esencia de la narración era la gestión de la experiencia, o "cómo equilibrar la necesidad de una progresión coherente de la historia con la agencia del usuario, que a menudo está en desacuerdo". [292]
Si bien la narración con IA se centra en la generación de historias (personajes y trama), la comunicación de historias también recibió atención. En 2002, los investigadores desarrollaron un marco arquitectónico para la generación de prosa narrativa. Reprodujeron fielmente la variedad y complejidad del texto en historias como Caperucita Roja . [293] En 2016, una IA japonesa coescribió un cuento y casi ganó un premio literario. [294]
La empresa surcoreana Hanteo Global utiliza un bot de periodismo para escribir artículos. [295]
Los autores literarios también están explorando el uso de la IA. Un ejemplo es la obra ReRites (2017-2019) de David Jhave Johnston , en la que el poeta creó un rito diario de edición de la producción poética de una red neuronal para crear una serie de representaciones y publicaciones.
Redacción deportiva
En 2010, la inteligencia artificial utilizó estadísticas de béisbol para generar automáticamente artículos de noticias. Esto fue lanzado por The Big Ten Network utilizando un software de Narrative Science . [296]
UOL en Brasil amplió el uso de la IA en sus escritos. En lugar de simplemente generar noticias, programaron la IA para que incluyera palabras que se buscan con frecuencia en Google . [297]
El País , un sitio de noticias español que cubre muchos temas, incluidos los deportes, permite a los usuarios hacer comentarios sobre cada artículo de noticias. Utilizan la API Perspective para moderar estos comentarios y, si el software considera que un comentario contiene lenguaje tóxico, el comentarista se verá obligado a cambiar su comentario para poder publicarlo. [297]
Un grupo de medios de comunicación holandés local utilizó inteligencia artificial para crear una cobertura automática del fútbol amateur, que cubriría 60.000 partidos en una sola temporada. NDC se asoció con United Robots para crear este algoritmo y cubrir lo que nunca se hubiera podido hacer antes sin un equipo extremadamente grande. [297]
En 2023, Lede AI se utilizó para tomar las puntuaciones de los partidos de fútbol de la escuela secundaria y generar historias automáticamente para el periódico local. Esto fue recibido con muchas críticas de los lectores por la dicción muy robótica que se publicó. Con algunas descripciones de los juegos como un "encuentro cercano del tipo atlético", los lectores no estaban contentos y se lo hicieron saber a la empresa editorial, Gannett , en las redes sociales. Desde entonces, Gannett ha detenido el uso de Lede AI hasta que se les ocurra una solución para lo que ellos llaman un experimento. [298]
Wikipedia
La inteligencia artificial se utiliza en Wikipedia y otros proyectos de Wikimedia con el fin de desarrollar dichos proyectos. [299] [300] La interacción entre humanos y bots en los proyectos de Wikimedia es rutinaria e iterativa. [301]
Millones de sus artículos han sido editados por bots [302] que, sin embargo, no suelen ser software de inteligencia artificial. Muchas plataformas de IA utilizan datos de Wikipedia, [303] principalmente para entrenar aplicaciones de aprendizaje automático. Se están realizando investigaciones y desarrollando varias aplicaciones de inteligencia artificial para Wikipedia, como por ejemplo para identificar oraciones obsoletas, [304] detectar vandalismo encubierto [305] o recomendar artículos y tareas a nuevos editores.
La traducción automática (véase más arriba) también se ha utilizado para traducir artículos de Wikipedia y podría desempeñar un papel más importante en la creación, actualización, expansión y mejora general de artículos en el futuro. Una herramienta de traducción de contenido permite a los editores de algunas Wikipedias traducir más fácilmente artículos en varios idiomas seleccionados. [306] [307]
Juegos de vídeo
En los videojuegos, la IA se utiliza rutinariamente para generar comportamiento en personajes no jugadores (NPC). Además, la IA se utiliza para la búsqueda de caminos . Algunos investigadores consideran que la IA de los NPC en los juegos es un "problema resuelto" para la mayoría de las tareas de producción. [ ¿ Quién? ] Los juegos con una IA menos típica incluyen al director de IA de Left 4 Dead (2008) y el entrenamiento neuroevolutivo de pelotones en Supreme Commander 2 (2010). [308] [309] La IA también se utiliza en Alien Isolation (2014) como una forma de controlar las acciones que realizará el Alien a continuación. [310]
Kinect , que proporciona una interfaz de movimiento corporal en 3D para la Xbox 360 y la Xbox One , utiliza algoritmos que surgieron de la investigación sobre IA. [311] [ ¿cuál? ]
La IA se ha utilizado para producir arte visual. El primer programa de IA para el arte, llamado AARON , fue desarrollado por Harold Cohen en 1968 [312] con el objetivo de poder codificar el acto de dibujar. Comenzó creando dibujos sencillos en blanco y negro, y más tarde pasó a pintar utilizando pinceles y tintes especiales que eran elegidos por el propio programa sin mediación de Cohen. [313]
Las plataformas de IA como " DALL-E ", [314] Stable Diffusion , [314] Imagen , [315] y Midjourney [316] se han utilizado para generar imágenes visuales a partir de entradas como texto u otras imágenes. [317] Algunas herramientas de IA permiten a los usuarios introducir imágenes y generar versiones modificadas de esa imagen, como para mostrar un objeto o producto en diferentes entornos. Los modelos de imágenes de IA también pueden intentar replicar los estilos específicos de los artistas y pueden añadir complejidad visual a los bocetos preliminares.
Además de la creación de arte original, se han generado métodos de investigación que utilizan IA para analizar cuantitativamente colecciones de arte digital. Aunque el objetivo principal de la digitalización a gran escala de obras de arte en las últimas décadas fue permitir la accesibilidad y la exploración de estas colecciones, el uso de IA para analizarlas ha generado nuevas perspectivas de investigación. [318]
Dos métodos computacionales, la lectura atenta y la visualización a distancia, son los enfoques típicos utilizados para analizar el arte digitalizado. [319] Mientras que la visualización a distancia incluye el análisis de grandes colecciones, la lectura atenta involucra una sola obra de arte.
Animación por computadora
La IA se ha utilizado desde principios de la década de 2000, sobre todo mediante un sistema diseñado por Pixar llamado "Génesis". [320] Fue diseñado para aprender algoritmos y crear modelos 3D para sus personajes y accesorios. Entre las películas notables que utilizaron esta tecnología se encuentran Up y The Good Dinosaur. [321] La IA se ha utilizado de forma menos ceremoniosa en los últimos años. En 2023, se reveló que Netflix de Japón estaba usando IA para generar imágenes de fondo para su próximo programa, lo que provocó una reacción negativa en línea. [322] En los últimos años, la captura de movimiento se convirtió en una forma de animación de IA de fácil acceso. Por ejemplo, Move AI es un programa creado para capturar cualquier movimiento humano y reanimarlo en su programa de animación utilizando IA de aprendizaje. [323]
El Departamento de Energía de Estados Unidos destaca el papel fundamental de la IA en la consecución de los objetivos climáticos nacionales. Con la IA, el ambicioso objetivo de lograr cero emisiones netas de gases de efecto invernadero en toda la economía se vuelve factible. La IA también ayuda a hacer espacio para la energía eólica y solar en la red al evitar la congestión y aumentar la confiabilidad de la red. [325]
Muchas empresas de telecomunicaciones utilizan la búsqueda heurística para gestionar su fuerza laboral. Por ejemplo, BT Group implementó la búsqueda heurística [330] en una aplicación que programa 20.000 ingenieros. El aprendizaje automático también se utiliza para el reconocimiento de voz (SR), incluidos los dispositivos controlados por voz, y la transcripción relacionada con SR, incluidos los videos. [331] [332]
Fabricación
Sensores
IdeaCuria Inc. ha combinado la inteligencia artificial con la espectrometría digital [333] [334] para posibilitar aplicaciones como el monitoreo de la calidad del agua en el hogar.
Juguetes y juegos
En la década de 1990, las primeras IA controlaban Tamagotchis y Giga Pets , Internet y el primer robot ampliamente comercializado, Furby . Aibo era un robot doméstico en forma de perro robótico con funciones inteligentes y autonomía .
Mattel creó una variedad de juguetes habilitados con inteligencia artificial que "entienden" conversaciones, dan respuestas inteligentes y aprenden. [335]
Petróleo y gas
Las compañías de petróleo y gas han utilizado herramientas de inteligencia artificial para automatizar funciones, prever problemas con los equipos y aumentar la producción de petróleo y gas. [336] [337]
Transporte
Automotor
Vista lateral de un coche autónomo de la marca Waymo
Se espera que la IA en el transporte proporcione un transporte seguro, eficiente y confiable, al tiempo que minimiza el impacto en el medio ambiente y las comunidades. El principal desafío para el desarrollo es la complejidad de los sistemas de transporte, que involucran componentes y partes independientes, con objetivos potencialmente conflictivos. [338]
También hay prototipos de vehículos de transporte público automotor autónomos, como minibuses eléctricos [339] [340] [341] [342], así como transporte ferroviario autónomo en funcionamiento . [343] [344] [345]
También hay prototipos de vehículos de reparto autónomos, que a veces incluyen robots de reparto . [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352]
La complejidad del transporte implica que, en la mayoría de los casos, entrenar una IA en un entorno de conducción real resulta poco práctico. Las pruebas basadas en simuladores pueden reducir los riesgos del entrenamiento en carretera. [353]
La IA sustenta los vehículos autónomos. Entre las empresas que trabajan con IA se encuentran Tesla , Waymo y General Motors . Los sistemas basados en IA controlan funciones como el frenado, el cambio de carril, la prevención de colisiones, la navegación y la cartografía. [354]
Los camiones autónomos están en fase de prueba. El gobierno del Reino Unido aprobó una legislación para comenzar a probar pelotones de camiones autónomos en 2018. [355] Un grupo de camiones autónomos los sigue de cerca. La corporación alemana Daimler está probando su Freightliner Inspiration . [356]
Los vehículos autónomos necesitan mapas precisos para poder navegar entre destinos. [357] Algunos vehículos autónomos no permiten conductores humanos (no tienen volante ni pedales). [358]
Gestión del tráfico
La IA se ha utilizado para optimizar la gestión del tráfico, lo que reduce los tiempos de espera, el consumo de energía y las emisiones hasta en un 25 por ciento. [359]
En Carnegie Mellon se han desarrollado semáforos inteligentes desde 2009. El profesor Stephen Smith ha creado una empresa, Surtrac , que ha instalado sistemas de control de tráfico inteligentes en 22 ciudades. La instalación cuesta unos 20.000 dólares por intersección. El tiempo de conducción se ha reducido en un 25% y el tiempo de espera en los atascos se ha reducido en un 40% en las intersecciones en las que se ha instalado. [360]
Militar
La División de Operaciones Aéreas (AOD) de la Real Fuerza Aérea Australiana (RAAF) utiliza la IA para sistemas expertos . Las IA funcionan como operadores sustitutos de simuladores de combate y entrenamiento, ayudas para la gestión de misiones, sistemas de apoyo para la toma de decisiones tácticas y posprocesamiento de los datos del simulador en resúmenes simbólicos. [361]
Los simuladores de aeronaves utilizan la IA para entrenar a los aviadores. Se pueden simular condiciones de vuelo que permitan a los pilotos cometer errores sin arriesgarse a sí mismos ni a las costosas aeronaves. También se pueden simular combates aéreos.
La IA también puede utilizarse para operar aviones de forma análoga a como se hace con los vehículos terrestres. Los drones autónomos pueden volar de forma independiente o en enjambres . [362]
AOD utiliza el Sistema Interactivo de Diagnóstico y Aislamiento de Fallas (IFDIS), que es un sistema experto basado en reglas que utiliza información de los documentos del TF-30 y el asesoramiento de expertos de los mecánicos que trabajan en el TF-30. Este sistema fue diseñado para ser utilizado en el desarrollo del TF-30 para el F-111C . El sistema reemplazó a los trabajadores especializados. El sistema permitió que los trabajadores regulares se comunicaran con el sistema y evitaran errores, cálculos erróneos o tener que hablar con uno de los trabajadores especializados.
El reconocimiento de voz permite a los controladores de tráfico dar instrucciones verbales a los drones.
El diseño de aeronaves con apoyo de inteligencia artificial [363] o AIDA, se utiliza para ayudar a los diseñadores en el proceso de creación de diseños conceptuales de aeronaves. Este programa permite a los diseñadores centrarse más en el diseño en sí y menos en el proceso de diseño. El software también permite al usuario centrarse menos en las herramientas de software. AIDA utiliza sistemas basados en reglas para calcular sus datos. Este es un diagrama de la disposición de los módulos de AIDA. Aunque simple, el programa está demostrando ser eficaz.
NASA
En 2003, un proyecto del Centro de Investigación de Vuelo Dryden creó un software que podría permitir que una aeronave dañada continuara el vuelo hasta que se pudiera lograr un aterrizaje seguro. [364] El software compensó los componentes dañados basándose en los componentes restantes no dañados. [365]
El Sistema de Piloto Automático Inteligente de 2016 combinó el aprendizaje mediante aprendizaje y la clonación del comportamiento, mediante el cual el piloto automático observaba las acciones de bajo nivel necesarias para maniobrar el avión y la estrategia de alto nivel utilizada para aplicar esas acciones. [366]
Los barcos autónomos que monitorean el océano, el análisis de datos satelitales impulsado por IA, la acústica pasiva [368] o la teledetección y otras aplicaciones de monitoreo ambiental hacen uso del aprendizaje automático. [369] [370] [371] [188]
El aprendizaje automático se puede utilizar para detectar señales de alerta temprana de desastres y problemas ambientales, posiblemente incluyendo pandemias naturales , [374] [375] terremotos, [376] [377] [378] deslizamientos de tierra, [379] fuertes lluvias, [380] vulnerabilidad del suministro de agua a largo plazo, [381] puntos de inflexión del colapso del ecosistema , [382] brotes de floraciones de cianobacterias , [383] y sequías. [384] [385] [386]
Ciencias de la Computación
Asistencia de programación
Herramientas de asistencia de código impulsadas por IA
La IA se puede utilizar para completar código en tiempo real, chatear y generar pruebas automatizadas. Estas herramientas suelen estar integradas con editores e IDE como complementos . Se diferencian en funcionalidad, calidad, velocidad y enfoque de la privacidad. [387] Las sugerencias de código podrían ser incorrectas y los desarrolladores de software deberían revisarlas cuidadosamente antes de aceptarlas.
GitHub Copilot es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por GitHub y OpenAI que puede autocompletar código en múltiples lenguajes de programación. [388] Precio para individuos: $10/mes o $100/año, con un mes de prueba gratis.
Tabnine fue creada por Jacob Jackson y originalmente era propiedad de la empresa Tabnine. A fines de 2019, Tabnine fue adquirida por Codota. [389] La herramienta Tabnine está disponible como complemento para los IDE más populares . Ofrece múltiples opciones de precios, incluida una versión gratuita "de inicio" limitada. [390]
CodiumAI de CodiumAI, una pequeña empresa emergente de Tel Aviv, ofrece creación de pruebas automatizadas. Actualmente es compatible con Python, JS y TS. [391]
Ghostwriter de Replit ofrece finalización de código y chat. [392] Tienen varios planes de precios, incluido uno gratuito y un plan "Hacker" por $7 al mes.
CodeWhisperer de Amazon recopila el contenido de los usuarios individuales, incluidos los archivos abiertos en el IDE. Afirman que se centran en la seguridad tanto durante la transmisión como durante el almacenamiento. [393] El plan individual es gratuito, el plan profesional cuesta 19 dólares por usuario al mes.
Otras herramientas: SourceGraph Cody, CodeCompleteFauxPilot, Tabby [387]
Diseño de redes neuronales
La IA se puede utilizar para crear otras IA. Por ejemplo, alrededor de noviembre de 2017, el proyecto AutoML de Google para desarrollar nuevas topologías de redes neuronales creó NASNet , un sistema optimizado para ImageNet y POCO F1. El rendimiento de NASNet superó todos los rendimientos publicados anteriormente sobre ImageNet. [394]
Computación cuántica
El aprendizaje automático se ha utilizado para la cancelación de ruido en la tecnología cuántica , [395] incluidos los sensores cuánticos . [396] Además, existe una importante investigación y desarrollo del uso de ordenadores cuánticos con algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, existe un prototipo, un dispositivo fotónico memristivo cuántico para ordenadores (cuánticos) neuromórficos (NC)/ redes neuronales artificiales y materiales cuánticos que utilizan NC con alguna variedad de posibles aplicaciones relacionadas con la computación neuromórfica, [397] [398] y el aprendizaje automático cuántico es un campo con alguna variedad de aplicaciones en desarrollo. La IA podría utilizarse para simuladores cuánticos que pueden tener la aplicación de resolver problemas de física y química [399] [400] así como para recocidos cuánticos para el entrenamiento de redes neuronales para aplicaciones de IA. [401] También puede haber alguna utilidad en la química, por ejemplo, para el descubrimiento de fármacos, y en la ciencia de los materiales, por ejemplo, para la optimización/descubrimiento de materiales (con posible relevancia para la fabricación de materiales cuánticos [223] [224] ). [402] [403] [404] [ se necesita una mejor fuente ]
Contribuciones históricas
Los investigadores de IA han creado muchas herramientas para resolver los problemas más difíciles de la informática. Muchos de sus inventos han sido adoptados por la informática convencional y ya no se consideran IA. Todos los siguientes se desarrollaron originalmente en laboratorios de IA: [405]
Un lector óptico de caracteres se utiliza para extraer datos de documentos comerciales como facturas y recibos. También se puede utilizar en documentos contractuales comerciales, como contratos de trabajo, para extraer datos críticos como condiciones de empleo, condiciones de entrega, cláusulas de rescisión, etc. [406]
Arquitectura
Arquitectura de IA que utiliza un flujo de trabajo que va desde bocetos hasta imágenes y modelos 3D
El potencial de la IA para optimizar el diseño, la planificación y la productividad se ha señalado como un acelerador en el campo del trabajo arquitectónico. También se ha señalado la capacidad de la IA para amplificar potencialmente el proceso de diseño de un arquitecto. También se han planteado temores de que la Inteligencia Artificial sustituya aspectos o procesos centrales de la profesión arquitectónica, así como las implicaciones filosóficas sobre la profesión y la creatividad. [407] [408] [409]
La IA en la arquitectura ha creado una forma para que los arquitectos creen cosas que van más allá de la comprensión humana. La implementación de IA de tecnologías de aprendizaje automático de conversión de texto a renderizado, como DALL-E y Stable Diffusion, brinda poder a la visualización compleja. [410]
La IA permite a los diseñadores demostrar su creatividad e incluso inventar nuevas ideas mientras diseñan. En el futuro, la IA no reemplazará a los arquitectos, sino que mejorará la velocidad de la traducción de ideas mediante bocetos. [410]
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