Un algoritmo es una fórmula o un conjunto de instrucciones que procesan información para llegar a un resultado. Los datos la pieza clave de este entramado, porque nutren este sistema.
Muchos de los algoritmos que hoy rigen nuestra vida, desde el momento en que abrimos un correo hasta cuando vamos al médico, derivan de una gran cantidad de información que se fue acumulando a lo largo de los años.
El aspecto a tener en cuenta en esta evolución de la inteligencia artificial es el machine learning, que le permite a las máquinas aprender en función de los patrones que identifica y así llegar incluso a generar sus propias conclusiones.
1. En las finanzas
Se estima que cerca de tres cuartas partes las operaciones en la Bolsa de Nueva York y Nasdaq son realizadas por algoritmos, que permiten automatizar procesos. Esto, en principio, otorga mayor precisión y velocidad, pero a veces también puede ocasionar problemas.
De acuerdo con diferentes especialistas, la gran caída bursátil de la primera semana de febrero pudo haber estado propiciada por estos robots financieros. Cuando el sistema recibió el dato del crecimiento de empleo los algoritmos comenzaron a mandar órdenes de venta masiva, generando una gran caída de los valores.
Las máquinas interpretaron que la mejora en el empleo ocasionaría más consumo y por ende mayor inflación, y actuaron en consecuencia. Estaban programados para vender en caso de que llegar un «dato de riesgo». Y así lo hicieron.
2. En el amor
Existen varias aplicaciones de citas y otras tantas para «encontrar el amor» que filtran posibles candidatos, en función de la información que les ofrece el usuario. Algunos sistemas son más rudimentarios y otros más elaborados, como el de eHarmony donde el usuario tiene que contestar un extenso cuestionario para armar su perfil.
En principio todo daría a pensar que cuanto mayor información haya sobre la persona, mejores son las chances de encontrar un «match» ideal. Claro que aquí no se contemplan cuestiones como la química o la magia que difícilmente se puedan cuantificar y mucho menos explicar.
3. En la salud
Según una investigación publicada recientemente, Google obtuvo 46 mil millones de datos (anónimos, es decir no identificables) de más de 210 mil adultos tratados en dos hospitales de Estados Unidos, a lo largo de 11 años.
Con esa información se generó un sistema que predice las chances que tiene un paciente en sufrir un paro cardiorrespiratorio. Y lo hace hasta 48 horas antes que otros métodos empleados actualmente.
En 2016, el Servicio Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés) británico, en asociación con Google, comenzó a desarrollar un sistema -basado en machine learning- que a partir de un escaneo ocular, es capaz de identificar daños graves.
En noviembre de 2017, un grupo de investigadores de las universidades estadounidenses Carnegie Mellon y Pittsburgh elaboró un método para reconocer personas con pensamientos suicidas. Lo describieron como «una ventana al cerebro y la mente»
Hace poco más de dos dos años, los investigadores argentinos Diego Fernández Slezak y Facundo Carrillo crearon una aplicación que ayuda a diagnosticar la esquizofrenia a partir del análisis del discurso.
La lista de aplicaciones algorítmicas en salud es innumerables: hay desarrollos que permiten detectar tumores y hasta reprogramar células. El objetivo es, en definitiva, anticiparse a la muerte, dentro de los márgenes posibles.
4. En las compras
¿Qué tipo de información buscás? ¿A qué publicaciones le das «me gusta»? Las redes compilan información que luego se utiliza para fines publicitarios. Así, el sistema recomienda al usuario dónde puede gastar su dinero.
El marketing está cada vez más direccionado a un objetivo, a un público, a un momento en particular. La espontaneidad es cosa del pasado, los algoritmos permiten con una precisión casi quirúrgica convencer al usuario de que debe viajar hacia tal destino o que necesita comprar un producto.
5. En la vigilancia
Las más grandes del mundo están repletas de cámaras para monitorizar lo que ocurre en cada rincón y así poder minimizar el delito. O al menos intentarlo.
Esto no es una novedad, ¿pero qué pasa cuando se va un poco más allá en el afán por cuidar a los ciudadanos? La policía en China comenzó a usar lentes que integran reconocimiento facial para identificar perfiles sospechosos. Las gafas inteligentes permiten tomar fotografías que luego son comparadas con imágenes en una base de datos interna.
Más polémico aún es un sistema que propone la compañía Cloud Walk donde se analizan ciertos gestos y movimientos para reconocer «potenciales criminales». Al mejor estilo Minority Report, busca anticiparse a cómo podría actuar una persona en función a su comportamiento, expresión en el rostro y sus antecedentes policiales.
6. En el arte
El arte que parece ser tan humano, ya no lo es tanto. Hace dos años ya Google dio a conocer su proyecto Magenta, que emplea la plataforma de TensorFlow. A través de este sistema inteligentes, se generó una melodía de piano de 90 segundos de duración.
Poco después, el laboratorio de investigación Sony CSL desarrolló un programa de inteligencia artificial que compuso una canción imitando el estilo de los Beatles. Estos son apenas dos ejemplos de lo que bien podría denominarse un nuevo paradigma en la composición musical.
Y esto no es todo: la inteligencia artificial también hace poesía. La plataforma Wishful Automatic Spanish Poet (WASP) escribe versos imitando los autores que le indique el usuario.
Así logró escribir palabras como éstas: «Yunques ahumados / sus muslos se me escapaban como / peces sorprendidos / la mitad llenos de alas». Un texto que se produjo en base a la prosa de Federico García Lorca. Este poema robótico fue publicado en el libro ¿Puede un computador escribir un poema de amor?. Está claro que la respuesta es sí.
Las máquinas pueden hacer arte, regular las finanzas, monitorear la salud y la seguridad de una ciudad. Y esto es apenas el comienzo. Gracias al machine learning, con el uso van aprendiendo y adquiriendo nuevas habilidades.
¿Asombroso o tenebroso?
Por momentos parece asombroso pero de a ratos puede generar terror: ¿toda nuestra vida está controlada por algoritmos? Y sobre todo ¿hasta dónde son capaces de avanzar las máquinas?
Algunos, con una visión apocalíptica del asunto, dirán que la inteligencia artificial, sobre todo si se emplea con fines bélicos, podría poner fin a la civilización.
Otros dirán que la tecnología traerá más avances que retrocesos porque, en definitiva, siempre podrá ser controlada por los humanos. Después de de todo las máquinas no tienen autopercepción. Al menos por ahora.
Es difícil saber qué ocurrirá, pero hay algo que queda claro: los algoritmos rigen nuestra vidas, las máquinas se siguen perfeccionando y pretender tener privacidad en estos tiempos es casi una utopía.
Fuente: Infobae
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