Columna invitadaTecnología
La Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en la cotidianidad en el siglo XXI (parte 4)
“Si la mente lo puede pensar, la mente lo puede desarrollar”: Walt Disney
David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada. Como ya es nuestra costumbre en este espacio semanal, deseo a ustedes un grandioso, feliz, productivo, extraordinario y hermoso martes. En esta ocasión continuaremos desarrollando contenido para este disruptivo tema: “La Inteligencia Artificial (IA)”, con los siguientes cuatro temas de aplicación de la IA. Empezamos:
- El diagnóstico médico: La IA se utiliza en la industria de la salud para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de algunas enfermedades. Los algoritmos de la IA, pueden analizar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas, y detectar anomalías que los médicos —involuntariamente—, podrían pasar por alto. Por lo que, la IA puede analizar grandes cantidades de datos médicos y ayudar a los médicos a identificar patrones y anomalías que pueden ser difíciles de detectar a simple vista. Una de las aplicaciones más comunes de la IA en el diagnóstico médico, es en la interpretación de imágenes médicas, como las tomografías computarizadas (TC) y las resonancias magnéticas (RM). La IA puede ayudar a los médicos a detectar patrones en estas imágenes, que pueden indicar la presencia de enfermedades y/o de lesiones que en un primer diagnóstico, no serían detectadas; pero la IA entra en apoyo de los especialistas médicos, para subsanar esa posibilidad. Además, la IA puede analizar los datos médicos de los pacientes como: Su historial médico, sus síntomas, sus resultados de pruebas de laboratorio, sus terapias —en caso de requerirlas—, y otros muchos factores, para ayudar a los médicos a llegar a un diagnóstico más preciso y atinado. La IA también puede ayudar a los médicos, a predecir el riesgo de enfermedades en función de los datos del paciente. Es importante destacar que la IA, no puede aún, reemplazar completamente a los médicos en el diagnóstico. Los médicos aún necesitan usar su juicio clínico y experiencia para llegar a un diagnóstico preciso, y determinar el mejor plan de tratamiento para el paciente. Sin embargo, la IA puede ser una herramienta útil para ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y muy precisas en el diagnóstico médico (Topol, 2019).
- La conducción autónoma: La IA se utiliza en la industria del automóvil, para desarrollar vehículos autónomos capaces de conducirse sin la intervención humana. Los algoritmos de la IA, permiten que los vehículos puedan detectar obstáculos, seguir rutas y responder a las condiciones de la carretera; y funciona de la siguiente manera: La conducción autónoma a través de la inteligencia artificial (IA), es una tecnología que permite a los vehículos operar sin la intervención humana. La IA permite a los vehículos autónomos, detectar su entorno y tomar decisiones basadas en esa información, lo que les permite navegar por carreteras y entornos complejos de manera relativamente segura y efectiva. La conducción autónoma utiliza sensores, cámaras y otros dispositivos adicionales, para recopilar información sobre el entorno del vehículo como: Su ubicación, su velocidad, y la dirección de otros vehículos, de los peatones y de obstáculos que se presenten en el camino. Esta información se procesa y se utiliza para tomar decisiones en tiempo real, sobre la velocidad, la dirección y otras acciones necesarias para evitar colisiones y garantizar relativamente la seguridad del conductor y de su(s) acompañante(s). La IA, también es útil para mejorar la eficiencia y la comodidad del viaje. Por ejemplo, los sistemas de conducción autónoma pueden ajustar la velocidad y la dirección para optimizar el consumo de combustible, así como para reducir las emisiones de gases de “efecto invernadero”. También pueden adaptarse a las preferencias del conductor como son: La selección de la música y la óptima temperatura, para crear una experiencia de conducción cómoda y personalizada. Aunque la conducción autónoma aún se encuentra en una fase temprana de desarrollo, se espera que esta tecnología tenga un gran impacto en el futuro del transporte. La IA permitirá a los vehículos autónomos operar de manera relativamente segura y efectiva, reduciendo el número de accidentes de tránsito, y mejorando la calidad de vida de las personas, al reducir el estrés y el tiempo de viaje en las calles y/o en las carreteras (Kotsampopoulos; Bouloukakis; Hatziargyriou & Hammad, 2019).
- El procesamiento del lenguaje natural: La IA se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), para permitir que las máquinas comprendan y respondan al lenguaje humano. Esto se utiliza, por ejemplo, en las aplicaciones de chatbots, de asistentes virtuales, y en la traducción de idiomas. Entonces, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) a través de la inteligencia artificial (IA), es una tecnología que permite a las máquinas entender, interpretar y producir lenguaje humano de manera efectiva. El PLN se utiliza en diversas aplicaciones como son: Los asistentes virtuales, los motores de búsqueda, los sistemas de traducción automática, los sistemas de análisis de sentimientos, entre muchos otros. La IA, utiliza algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para analizar y comprender el lenguaje natural. Estos algoritmos pueden aprender, a partir de grandes cantidades de datos de lenguaje natural, y luego aplicar ese conocimiento para realizar tareas específicas. Por ejemplo, un sistema de procesamiento de lenguaje natural puede analizar grandes cantidades de texto para detectar patrones y tendencias, lo que permite realizar predicciones y generar respuestas inteligentes. El procesamiento del lenguaje natural, también puede ser utilizado para mejorar la accesibilidad del lenguaje. Los sistemas de PLN, pueden ayudar a las personas con discapacidades del habla y/o auditivas, a comunicarse más fácilmente, así como a las personas que hablan diferentes idiomas para poder comunicarse con mayor facilidad. En resumen, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) a través de la IA, tiene un gran potencial para mejorar la comunicación humana y simplificar la realización de tareas complejas, que requieren de comprensión y de producción del lenguaje natural (Jurafsky & Martin, 2020).
- La personalización del contenido: La IA, se puede utilizar también para personalizar el contenido, en función de los intereses, de los gustos, y de las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, las plataformas de redes sociales utilizan la IA para mostrar contenido relevante a los usuarios, en función de sus interacciones anteriores. La personalización de contenido a través de la inteligencia artificial (IA), es entonces, una tecnología que permite a las empresas ofrecer experiencias de usuario más relevantes y personalizadas. La IA, utiliza datos de los usuarios para aprender sobre sus intereses, sobre sus gustos, y sobre de sus preferencias, y luego, utiliza esa información para ofrecer contenido que sea más relevante y atractivo para dichos usuarios. Por ejemplo, un sistema de recomendación basado en la IA, puede analizar las compras anteriores y el comportamiento de navegación de un usuario en línea, para hacer recomendaciones de productos relevantes, parecidos y asociados a los ya elegidos —tal y como en la actualidad lo hace Amazon™—. Del mismo modo, un sistema de personalización de contenido basado en la IA, puede analizar los patrones de lectura y la interacción de los usuarios con el contenido, para recomendar artículos y otros productos que puedan ser de su absoluto interés. La personalización de contenido a través de la IA, se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones como son: El comercio electrónico, la publicidad en línea, las redes sociales y los medios de comunicación. La tecnología también se está utilizando cada vez más, en el sector de la educación, donde se usa para ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas y adaptativas (Adomavicius & Tuzhilin, 2015).
Seguimos asombrándonos de lo que la tecnología a través de la inteligencia artificial (IA), continúa haciendo por las personas en la cotidianidad personal, familiar, social, educativa, profesional y empresarial. Y, aún queda mucho por seguir conociendo a este respecto. La próxima semana, seguiremos conociendo aún más sobre este perentorio tema. (Continuará…)
Referencias:
Adomavicius, G. & Tuzhilin, A. (2015). Personalization technologies and recommender systems. Germany: Springer-Verlag.
Jurafsky, D. & Martin, J. H. (2020). Speech and language processing: An introduction to natural language processing, computational linguistics and speech recognition. USA: Pearson Education.
Kotsampopoulos, P.; Bouloukakis, M. A.; Hatziargyriou, N. & Hammad, A. (2019). Artificial intelligence and autonomous systems for smart driving. USA: Academic Press.
Topol, E. J. (2019). Deep medicine: How artificial intelligence can make healthcare human again. USA: Basic Books.
