Iñaki Aguirre Arteta, Máster en Cultura Científica

Estamos creando tecnología autómata más rápido de lo que somos capaces de entender sus implicaciones, interpretarla dentro de marcos morales y legislar para gobernar su desarrollo y despliegue. La sociedad y los gobiernos tienen que ser mucho más productivos a la hora de discutir y debatir las preguntas difíciles del uso de la inteligencia artificial. A medio plazo podemos encontrarnos máquinas suficientemente capaces de sustituir a los seres humanos en determinados puestos de trabajo. Este hecho puede generar grandes oportunidades para una transformación social. Al fin y al cabo, uno de los objetivos de la tecnología es crear máquinas que puedan facilitar determinadas labores o liberarnos de tener que hacerlas. Sin embargo, si no se trata y legisla de forma adecuada es posible que se produzcan grandes desequilibrios socioeconómicos y en consecuencia un aumento de la brecha social. El problema más importante podría producirse a largo plazo, si realmente llegamos a generar una...

El aprendizaje profundo o Deep Learning es una subcategoría del aprendizaje automático en el campo de la inteligencia artificial (IA). Consiste en el uso de redes neuronales, que son sistemas de programas y estructuras cuyo funcionamiento se asemeja al del cerebro humano. En los últimos años se han producido muchos avances en esta materia, produciendo mejoras en campos como el reconocimiento de voz, la medicina personalizada, el procesamiento de imágenes o la conducción automática. Sin embargo, presenta algunas limitaciones. En primer lugar, requiere de una gran cantidad de datos mediante los que poder entrenar. Si el problema que se va a tratar no dispone de un número de ejemplos suficiente, el aprendizaje profundo no es una herramienta adecuada. Otra limitación es la poca capacidad de adaptación. Un ejemplo es el caso de Alpha Go, un sistema de Deep Learning diseñado por Deep Mind Google para aprender a jugar al Go, un juego oriental de estrategia, y vencer a uno de los mej...

El algoritmo A+ fue propuesto por Peter Hart, Nils Nilsson y Bertrand Raphael, investigadores de la Universidad de Stanford en el año 1968. Se utiliza para encontrar el caminos posibles y eficientes, con el menor, entre dos nodos. Presenta algunas limitaciones. En primer lugar, requiere una buena función heurística, ya que de no ser así la solución obtenida no será la óptima. En segundo lugar, el problema debe poder ser traducido a nodos, por lo que debe tener unas características determinadas. Por último, guarda los nodos que genera en su memoria, por lo que requiere de almacenamiento. Esto puede suponer un problema para problemas exigentes que presenten una gran cantidad de nodos. Referencias: https://www.ecured.cu/Algoritmo_de_B%C3%BAsqueda_Heur%C3%ADstica_A* http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=42

Alan Turing fue un matemático británico del siglo XX. Fue uno de los precursores de la computación y la informática moderna. En el campo de la inteligencia artificial   se le conoce por el test de Turing, que sirve para evaluar la inteligencia artificial de una máquina. Consiste en lo siguiente: Una persona, que ejercerá de evaluador, está aislada en una habitación y mediante chat debe mantener una conversación de cinco minutos con un interlocutor. El evaluador debe determinar si el interlocutor es una máquina o una persona. Se considerará que la máquina supera el test de Turing si al menos el 30% de los jueces no consigue diferenciarla de un humano. Por primera vez, en el año 2014 un robot programado fue capaz de convencer al 33% de la Royal Society de que estaban chateando con un adolescente ucraniano, superando de esa manera el Test de Turing. Una de sus aplicaciones es el control del spam que llega a nuestras direcciones de correo electrónico, ya que generalmente ...

La inteligencia artificial es la simulación de procesos cognitivos de la mente humana por parte de máquinas. Esto incluye procesos como: ●   El aprendizaje, en cuanto a la capacidad de entender y procesar grandes volúmenes de información procedentes de fuentes muy diversas. ●      La identificación de patrones y reglas. ●      La capacidad de utilizar esas reglas para formular predicciones y llegar a conclusiones. Esta tecnología está cada vez más presente en nuestra vida. La inteligencia artificial es capaz de mejorar el servicio y la eficiencia en la atención a los usuarios. Para ello recopila la información que compartimos a través de los dispositivos móviles, los asistentes de voz, las redes sociales, las plataformas de ocio y los servicios de compra. Los ámbitos de aplicación de esta tecnología parecen ilimitados: diagnóstico de enfermedades, seguridad en servicios financieros, servicios de atención al cliente… Grandes empr...