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Diez cosas que la inteligencia artificial puede hacer por ti

Esta rama científica en auge permite mejorar el diagnóstico de enfermedades, protege del fraude en tarjetas de crédito o hace funcionar el ABS de los vehículos

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El concepto de inteligencia artificial remite a imágenes de un futuro de robots y máquinas con las que hablaremos y nos relacionaremos constantemente. En realidad se define como inteligencia artificial a la parte de las ciencias de la computación que se encarga de hacer que las máquinas repliquen las funciones cognitivas de la mente humana. Razonar, aprender, entender, comunicarse… Esto se traduce en un amplio espectro de tecnologías y dispositivos. En general utilizamos el término inteligencia artificial (tan extendido que comienza a quedar vacío de contenido) para referirnos a aquellos dispositivos que no solo responden a órdenes sino que son capaces de ofrecer resultados, procesar datos, elaborar sugerencias o tomar decisiones sin una orden específica del usuario. Lo cierto es que la inteligencia artificial ya está presente en casi cada rincón de nuestra realidad actual, a menudo mejorando la vida cotidiana de las personas y siendo punta de lanza de la innovación en áreas como la sanidad o la educación.

Aquí te contamos hasta qué punto la inteligencia artificial está en tu vida día a día y algunas cosas que ya puede hacer por ti:

Diagnosticar enfermedades

Uno de los campos donde más impacto ha tenido el desarrollo de la inteligencia artificial es la medicina, especialmente en el ámbito del diagnóstico. “Por ejemplo, se ha aplicado deep learning [una de las ramas de la inteligencia artificial que permite a las máquinas desarrollar métodos de aprendizaje automático complejo] para analizar mamografías, resonancias magnética y ultrasonidos y conseguir así diagnosticar el cáncer de mama mejor que los médicos”, explica Ramon López de Mántaras, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, el organismo del CSIC que estudia esta materia. Una aplicación realizada entre otros por el Para la misma dolencia, “la Universidad de Stanford ha identificado tres nuevos indicadores (pasando de 8 a 11) para evaluar la probabilidad de que una biopsia de células mamarias pudiera resultar positiva analizando grandes cantidades de datos de biopsias cancerosas”, prosigue López de Mántaras, premio nacional de informática en 2012.

Uno de los focos de investigación de Google es el reconocimiento de imágenes con inteligencia artificial, que aplica por ejemplo en detectar la retinopatía diabética, que puede hacer más y más borrosa la imagen que los ojos envían al cerebro hasta llegar a causar ceguera. En la universidad Carnegie Mellon (Pittsburgh, EE UU) obtuvieron grandes resultados en la prevención de paradas cardiacas: “Analizaron a 133.000 pacientes de cuatro hospitales de Chicago. Su máquina puede predecir, con hasta 4 horas de antelación (en lugar de 30 minutos en el caso de los cardiólogos) la probabilidad de un paro en pacientes ingresados en la UCI”.

Más allá del diagnóstico está Watson, la supercomputadora de IBM, que ofrece programas de “salud cognitiva” que analizan el genoma y adaptan en función de los resultados el tratamiento del cáncer de cada paciente. IBM ya lo utiliza con 10.000 veteranos y ha anunciado que también lo hará con sus propios trabajadores. Además, se ha asociado para extenderlo con Quest Diagnostics, cuyos servicios abarcan el 70% del tratamiento del cáncer en Estados Unidos.

El Navya Arma, vehículo autónomo, por las calles de Las Vegas. AP

Moverte

No, no estamos hablando (solo) del coche autónomo, aunque esa sea la gran promesa de buena parte de la industria del automóvil y augure un impacto tan importante como es acabar con las muertes en accidentes. Se trata de cosas absolutamente comunes en los vehículos de hoy en día. “El sistema de inyección de combustible de todos nuestros coches fue diseñado utilizando algoritmos de inteligencia artificial”, subraya el profesor López de Mántaras, que cita más ejemplos como las turbinas de los aviones, “cuya eficiencia se logra gracias a algoritmos genéticos”, una de las ramas de la inteligencia artificial que más interés genera en la industria. Los frenos antibloqueo (el ABS de toda la vida), presentes en coches, motos o aviones, tampoco podrían funcionar si no fuese por la inteligencia artificial. Aplicaciones como Google Maps se basan en algoritmos de inteligencia artificial para recomendarte las mejores rutas y medios de transporte hacia tu destino. En un futuro nadie tendrá que “enseñar” a los dispositivos a moverse por una ciudad, ya que gracias a parcelas de esta ciencia como el machine learning o el deep learning podrán aprender a hacerlo solas analizando y probando enormes cantidades de datos.

Darte lo que te gusta

Este es uno de los principales métodos que ha tenido la inteligencia artificial para meterse de lleno en nuestras vidas. Gracias a la inteligencia artificial las apps y webs de productos y servicios consiguen conocernos. “Gracias al machine learning se pueden detectar los hábitos de consumo de una persona y actuar en consecuencia”, apunta Ramon López de Mántaras. El abanico de posibilidades que ofrece esta capacidad es inmenso y ha favorecido la proliferación de empresas que se dedican a ofrecer sus productos a través de Internet y que logran conocer los gustos de sus clientes como el tendero de su barrio. Amazon es un ejemplo paradigmático, más de un tercio de sus ventas son gracias a las recomendaciones. Google es otro, y fue de los primeros en aplicarlo a la publicidad (con diferencia su principal fuente de ingresos).

Hello Hipmunk te recomienda viajes en función de tu agenda.

Tiendas de ropa, supermercados o apps de comida a domicilio también ofrecen recomendaciones a sus usuarios. “Esto también es muy importante para que las compañías optimicen sus procesos, por ejemplo los stocks”, destaca López de Mántaras. Pero también se aplica en empresas que no tienen exactamente un stock, porque no venden objetos, como las de turismo online: Hello Hipmunk, por ejemplo, te presenta ofertas y es capaz de adaptarse al calendario de tu móvil a la hora de elegir las fechas. En el ámbito de ocio, también Netflix es capaz de decirte qué serie o película ver a continuación basándose en tus elecciones y búsquedas anteriores, una diferencia significativa con respecto a las interfaces de competidoras como HBO. En el terreno musical, la imaginación de los ingenieros de Spotify ha sido muy aclamada: usan la inteligencia artificial para establecer un vínculo con el usuario. Cada día le prepara cuatro mixes de géneros distintos basándose en lo que ha escuchado últimamente. Cada semana le ofrece temas que ha escuchado poco o nada pero que se parecen a lo que le suele gustar. Y prepara resúmenes anuales de la actividad de cada persona, que puede saber a ciencia cierta qué estilo ha sido su favorito, qué idioma o qué artista en concreto.

Protegerte del fraude

Un procedimiento habitual de los bancos es enviar un email o una carta preguntando a sus clientes por algún movimiento específico con la tarjeta de crédito. Es lo mismo que hacen algunas redes sociales o Google cuando notan un inicio de sesión desde un terminal poco frecuente. Ni lo uno ni lo otro está, obviamente, controlado por personas. Si el sistema de un banco detecta una transacción no habitual, o hacia una cuenta rara, o realizada en un lugar poco lógico (tomando como referencia, por ejemplo, la última vez que el dueño de la tarjeta fue a un cajero), avisa a su cliente al instante (tarda menos que una búsqueda de Google) y le pide su aprobación para realizar esa operación.

En la actualidad esos sistemas ya pueden aprender por sí solos, con los datos que reciben, a detectar un movimiento potencialmente fraudulento por sí mismos, aprendiendo de los ensayos y experiencias anteriores.

Ser tu asesor económico

Los bancos no solo utilizan la inteligencia artificial para detectar fraudes. También detectan oportunidades y se las ofrecen a sus clientes. Una de las tendencias que permite el desarrollo de esta tecnología es la personalización. Ahora el banco puede diseñar un plan financiero para cada cliente analizando sus ingresos, sus inversiones, su edad o el nivel de riesgo que puede asumir, y en realidad el cliente no tendría ni que ir a su sucursal. Igual que se hacen recomendaciones de ocio basándose en los gustos, se pueden hacer recomendaciones de inversiones en función del mercado, de las opciones y de las características del inversor. Esto supone una reducción obvia en las comisiones por honorarios, por ejemplo.

Así funcionan las recomendaciones de Fintonic.

En un nivel mucho más cotidiano aplicaciones como Fintonic, MoneyWiz o Spendee ofrecen consejos para ahorrar, analizan tus cuentas domésticas, te las ordenan y proponen métodos de reducción de gasto si es necesario (o incluso préstamos).

Ser tu meteorólogo

Conocer con precisión que tiempo va a hacer es un reto diario de la meteorología que afecta directamente, en mayor o menor medida, a todas las personas. Los investigadores de Microsoft Ashish Kapoor y Eric Horvitz han aplicado el machine learning a esta ciencia y su método ha resultado ser más preciso en la predicción a 24 horas que el tradicional.

Según los propios científicos, este avance tendrá en el futuro más utilidad que la de ayudar a elegir la ropa para el día siguiente. Su modelo, esperan, puede ayudar a entender y combatir mejor el cambio climático con mejores análisis a largo plazo. Otras empresas como Digitalmeteo o instituciones como la Universidad de Cantabria (en 1999), ya habían aplicado ramas de la inteligencia artificial a la tarea de pronosticar el tiempo.

Ahorrar energía

“La inteligencia artificial será clave en los desafíos energéticos del futuro”, asegura Ramon López de Mántaras. Comenta que Google ha conseguido ahorros de un 30% en consumo energético de sus servidores gracias a sus investigadores de Deepmind, la empresa londinense de deep learning que el buscador compró en 2014. En un futuro de coches eléctricos y probablemente con hogares que almacenen y compartan su energía, optimizar el consumo es vital.

Daddy's car, compuesta por inteligencia artificial bajo la (evidente) influencia de The Beatles

Aplicaciones ¿no tan útiles?

Si de lo que se trata es de imitar a los humanos, también supone un avance lograr cosas cuya utilidad no está tan clara como la de los ejemplos anteriores. 

Ganarte a cualquier cosa

Empezó a verse con las míticas partidas entre Kasparov y Deep Blue (hace ya 20 años) en las que la abuela de la supercomputadora Watson llegó a imponerse al Gran Maestro ruso. Ahora Deepmind desarrolla AlphaGo, capaz de vencer a los mejores del mundo en el go, mucho más complicado que el ajedrez. La propia Watson ganó el conocido concurso estadounidense Jeopardy tras imponerse a concursantes que llevaban años siendo intratables. Los videojuegos vienen a ser lo mismo, y son quizá el más grande campo de acción de la inteligencia artificial.

Confirmar teoremas

Que una máquina confirmase un teorema matemático, en principio, no ha tenido demasiado impacto más de dos décdas después en la vida de las personas. Pero el caso es que fue capaz de hacerlo. "Una máquina pudo probar la conjetura de Robbins", apunta López de Mántaras. Se confirmó en 1996 gracias a un programa llamado EQP (por "probador de ecuaciones") y perteneciente a la rama de la demostración automática de teoremas. Nadie había podido hacerlo antes.

Crear algo muy parecido al arte

Escribir, pintar o componer música. Google y Facebook, por ejemplo, han creado imágenes con inteligencia artificial. En 2014 las máquinas empezaron a componer música propia, y hoy startups como Jukedeck te ofrecen composiciones generadas por un ordenador del estilo y el humor que quieras. También pueden replicar estilos de escritura e incluso componer poesía. Aunque incluso en el arte puedan imitarnos, López de Mántaras lo tiene claro: "Al final, ninguno de los procesos de una máquina son razonamientos reales. Son imitaciones de la acción, pero no de nuestro proceso cognitivo. Y les falta algo que tardarán mucho en tener: sentido común".

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