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5 aplicaciones prácticas inesperadas de la Inteligencia Artificial

Imagen ornamental por Amanda Dalbjörn, CC0 en Unsplash

En un post anterior estudiamos los principales conceptos relacionados con la Inteligencia Artificial. Ya sabes que la IA es una herramienta multiusos que tiene muchas aplicaciones en diferentes campos de estudio y en la industria, como en robótica, medicina o marketing.

En este post te presentaré algunos usos de la Inteligencia Artificial menos convencionales que tal vez te sorprendan.

1.- Participar en concursos de televisión con procesamiento de lenguaje natural

Aunque en su momento tuvo bastante repercusión, no está de más recordar una de las ocasiones que dieron a conocer la Inteligencia Artificial a gran parte del público general. Se trata de IBM Watson, un sistema automático capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural. Este tipo de sistemas están hoy día en auge gracias a los asistentes de voz como Alexa o Siri, pero Watson apareció públicamente por primera vez en 2011, cuando los asistentes aún estaban en sus comienzos y no tenían apenas funcionalidad.

Los tres concursantes del episodio de Jeopardy! en el que participó Watson

Watson participó como concursante en un episodio especial de Jeopardy!, un programa donde cada ronda consiste en averiguar la pregunta a una respuesta que se da como pista. Físicamente, Watson no era el típico ordenador personal sino que contaba con 90 servidores, sumando en total 720 núcleos de procesador y 16 terabytes de RAM. Era capaz de buscar las respuestas en una gran variedad de fuentes de información: enciclopedias, diccionarios, obras literarias y noticias, pero no estaba conectado a Internet durante el concurso. Participó en las mismas condiciones que los jugadores humanos, utilizando el pulsador para tener oportunidad de responder a las pistas.

El supercomputador acabó ganando la partida frente a dos de los campeones del programa, Ken Jennings y Brad Rutter. Actualmente, IBM sigue utilizándolo para otros fines en la industria médica estadounidense.

2.- Dibujar caricaturas de personas con modelos generativos

Pese a que es una creencia común que los ordenadores no pueden tener capacidad creativa, algunos modelos de aprendizaje automático pueden ser generativos, lo que significa que, a partir de los datos que se les proporcionan, pueden manipularlos de diferentes formas e incluso crear nuevos datos similares o con ciertas propiedades.

Ese es el caso de CariGAN, una red neuronal desarrollada por Microsoft Research que toma fotos y dibuja caricaturas a partir de ellas, bien con un estilo de referencia de otra caricatura, o bien con un estilo propio.

Algunos ejemplos de caricaturas con personas famosas

Los ejemplos anteriores, extraídos del artículo original donde se presenta el modelo, muestran el nivel de libertad que tiene a la hora de manipular las formas y colores, para realzar y exagerar partes del cuerpo sin que la imagen pierda la identidad y se siga pudiendo reconocer a la persona.

3.- Perfeccionar el sabor de una cerveza con aprendizaje por refuerzo

Una colaboración entre la empresa de un doctor en aprendizaje automático de la Universidad de Oxford y una agencia creativa dio lugar a esta interesante creación: una cerveza desarrollada por medio de Inteligencia Artificial.

El proceso de perfeccionamiento de la cerveza, en sus 4 variantes (golden, amber, pale y black), consistió en dar a probar muestras a muchas personas y recoger sus opiniones acerca de ellas mediante un bot. Los datos acumulados por el bot pasaban luego a un sistema de aprendizaje por refuerzo, que mejoraba la receta y el procedimiento de preparación de cada variante según los aspectos que hubieran resultado positivos y negativos en los ensayos.

No es la única cerveza en cuya creación haya colaborado la IA, otra empresa suiza también ha aprovechado estas capacidades de análisis para estudiar el mercado y una base de datos de 157.000 recetas para tratar de obtener una combinación óptima de ingredientes.

Por desgracia, será extremadamente difícil que una de estas cervezas llegue a tus manos, por el momento.

4.- Generar tests de personalidad con una red neuronal profunda (deep learning)

Retomando los modelos generativos y los sistemas de IA creativos, una red neuronal profunda que ha tenido mucho éxito este año, gracias a su habilidad para sintetizar el lenguaje natural. Se llama GPT-3, ha sido desarrollada por OpenAI y te hemos hablado de ella antes. A diferencia de sistemas anteriores, GPT-3 es capaz de "recordar" mucho más acerca de lo que ya ha escrito a la hora de generar las siguientes palabras, lo que facilita que pueda escribir párrafos enteros e incluso artículos enteros.

Una investigadora en IA, Janelle Shane, utilizó GPT-3 para generar test de personalidad humorísticos, del tipo que encontrarías en publicaciones digitales virales. Para ello, le proporcionó el texto de un par de test de cinco preguntas, y el modelo predijo los test que vendrían a continuación 😲

Una de las preguntas del test _"Which type of AI are you?"

Puedes responder al test "¿Qué tipo de IA eres?", generado con GPT-3, para averiguar qué rasgos de personalidad determinan tu perfil como IA. También hay otros test como "¿Qué gato radiante legendario eres?" o "¿Qué animal alien eres?" en el post de Shane.

5.- Colaborar en la composición de vacunas con aprendizaje profundo (deep learning)

Por último, y aunque es relativamente conocido que la IA tiene ya un rol en la medicina, suele ser difícil tener idea de lo que ocurre en los laboratorios farmacéuticos. En la actualidad, gracias a la colaboración de diferentes entidades de IA en la búsqueda de una vacuna para el virus SARS-CoV-2, podemos tener una intuición de cómo se aprovecha la IA para identificar potenciales componentes para que formen parte de ella.

Google DeepMind, la compañía que desarrolló AlphaGo, está utilizando su proyecto de predicción de estructuras de proteínas, AlphaFold, para acelerar el estudio de algunas proteínas asociadas con el virus y así facilitar su entendimiento. Microsoft, por su parte, está colaborando con una biotecnológica australiana en el desarrollo de una vacuna, utilizando IA para procesar todos los datos relacionados con los ensayos clínicos.

Aunque no sería la primera vez que se investiga en el uso de IA para desarrollar vacunas, en este caso se dan las circunstancias para que, mediante la colaboración de diferentes equipos y empresas, se llegue a conseguir una vacuna segura en tiempo récord. El récord actual lo tiene la vacuna de las paperas, conseguida en tan solo 4 años.

"Las herramientas de aprendizaje automático pueden predecir, basándose en conjuntos de datos de entrenamiento de patógenos conocidos, qué partes del virus serían más fáciles de reconocer por el sistema inmune."

-- Lo que la IA puede -y no puede- hacer en la carrera hacia una vacuna para el coronavirus

Conclusión

Como ves, la IA puede estar presente en casi cualquier ámbito, y puede jugar papeles importantes, así como servir para fines artísticos y humorísticos. Sus aplicaciones en la industria son bien conocidas, pero también nos la podemos encontrar en sitios inesperados, con resultados sorprendentes.

Espero que te hayan resultado interesantes estos casos de aplicación, y que te hayan ayudado a ver la IA desde otro punto de vista.

David Charte David Charte es un ingeniero informático y matemático apasionado por la divulgación del conocimiento. Cuando no está tratando de aprender un nuevo lenguaje, investiga en el campo de la ciencia de datos. Puedes seguirlo en Twitter en @fdavidcl. Ver todos los posts de David Charte

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