En esta entrada, continuamos hablando sobre la inteligencia artificial y las formas en que se aplica.
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Como es lógico, las aplicaciones de la Inteligencia Artificial son ingentes. Cualquier trabajo que requiera un elevado grado de computación y de análisis de datos es susceptible de ser mejorado y optimizado gracias al uso de Inteligencia Artificial. Además, gracias al avance de las TIC en todos los ámbitos de la sociedad, su aplicación es viable en casi cualquier sector empresarial o particular.
Podemos decir que en la actualidad buena parte de las tareas cotidianas que realizamos están sustentadas en el apoyo de la Inteligencia Artificial. El uso de softwares, la manipulación de ciertos artefactos electrónicos e incluso el disfrute de ciertas aplicaciones que simplifican tu vida, corren por cuenta de este modelo digital.
Sistemas de RPA, procesamiento de datos, plataformas que permiten el desarrollo y la escalabilidad de aplicativos para hacer más sencillo, eficaz y rentable el funcionamiento de tu negocio u organización, se encuentran en las manos de este fundamento tecnológico, el cual está impulsando al mundo tal y como lo conocemos hoy en día, para llevarlo a una contundente transformación digital.
CIENCIA Y COMPUTACIÓN.
Los investigadores de la IA han creado muchas herramientas para resolver los problemas más difíciles en ciencia de la computación. Muchas de sus investigaciones han sido adoptadas por la rama principal de la ciencia de la computación y dejan de ser consideradas parte de la IA. Según Russell y Norvig (2003, p. 15), fueron desarrollados originalmente en laboratorios de IA: tiempo compartido, intérpretes interactivos, interfaz gráfica de usuario y el mouse, ambientes de Desarrollo rápido de aplicaciones, la estructura de datos lista enlazada, Automatic Storage Management, programación funcional, programación dinámica y programación orientada a objetos.
MARKETING Y VENTAS.
En un mercado cada vez más competitivo, donde se hace necesario ofrecer productos o servicios con un valor añadido para poder diferenciarse de la competencia, el análisis de datos y la elaboración de perfiles de consumidores son clave y es aquí donde entra la Inteligencia Artificial aplicada al marketing y las ventas, puesto que permite automatizar procesos como la minería y análisis de la información extraída.
La IA aplicada al marketing permite predecir futuras necesidades a través del empleo de herramientas capaces de analizar conductas y elaborar patrones de comportamiento en base a la huella que los usuarios dejan en Internet. Así, pueden elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y poder así ofrecerles productos según sus necesidades y deseos.
Ejemplos:
Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial aplicada al campo del marketing y las ventas los tenemos en:
- Publicidad programática: Son plataformas que permiten la compra de espacios publicitarios en función de las audiencias a las que se desea llegar, y se hace de forma completamente automatizada.
- Creación de contenido: Ya podemos encontrar programas capaces de generar contenido completamente original en base a determinados conceptos y palabras clave.
- Curación de contenido: Se trata de sistemas de IA capaces de analizar el comportamiento de los usuarios en Internet y en base a ello ofrecerles contenidos acorde a su perfil.
- Email marketing: Se basa en la automatización y algunas de las herramientas que emplea pueden usar el procesamiento del lenguaje natural para redactar asuntos más llamativos o cuerpos de email personalizados.
ATENCIÓN AL CLIENTE.
Los departamentos de atención al cliente también pueden beneficiarse del empleo de sistemas de Inteligencia Artificial, puesto que pueden delegar algunas tareas en asistentes virtuales. Pero no solo eso, como en el caso del marketing, pueden analizar el comportamiento de los usuarios y poder ofrecerles la ayuda que buscan prácticamente en tiempo real.
La atención al cliente genera una gran cantidad de datos que los sistemas de IA pueden ayudar a analizar para crear servicios predictivos con los que las empresas puedan adelantarse a las consultas y necesidades de sus clientes, ofreciéndoles una atención más personalizada.
Ejemplos:
El ejemplo más claro de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el departamento de atención al cliente lo tenemos en los chatbots. Se trata de una aplicación informática que simula la conversación con cliente. Los hay muy básicos, con respuestas estándar a preguntas concretas, pero también existen chatbots realmente complejos, capaces de procesar un gran volumen de mensajes, aprender durante el proceso y prácticamente mantener una conversación natural con los usuarios.
RECURSOS HUMANOS.
Los departamentos de recursos humanos también pueden servirse de los sistemas de Inteligencia Virtual para llevar a cabo los procesos de selección y reclutamiento de trabajadores o llevar a cabo otras tareas relacionadas con el análisis y la gestión de los datos de la empresa, de manera que la IA agrupe estos datos y proporcione diferentes resultados respecto a diferentes áreas, como la evolución del talento, la productividad o los conflictos.
Pero donde sin duda la IA representa una ventaja para Recursos Humanos es en la eliminación de los llamados prejuicios cognitivos, es decir, la eliminación de valoraciones erróneas que puede hacer una persona sobre otra en base a su aspecto, apariencia, conducta, etc., puesto que la IA no hace juicios de valor de este tipo.
Ejemplos:
Ejemplos del empleo de Inteligencia Artificial en Recursos Humanos podemos verlos en la automatización de algunos procesos, como la entrada y categorización de curriculums.
También puede emplearse para analizar el absentismo laboral en una empresa, determinar sus posibles causas y presentar soluciones. Así mismo puede analizar el comportamiento de los trabajadores encontrar los que tienen un mejor rendimiento son buenos líderes de equipo. Análisis que también se puede emplear para buscar perfiles similares para contratar nuevos trabajadores.
HOSPITALES Y MEDICINAS.
Las redes neuronales artificiales son usadas como sistemas de apoyo para decisiones clínicas en el diagnóstico médico, tales como la tecnología de Procesamiento de Conceptos en el software de registros médicos electrónicos, donde el programa puede reconocer casos similares que el médico haya encontrado anteriormente y recomendar diagnósticos.
Otras tareas en medicina que pueden ser potencialmente realizadas por IA incluyen:
- Interpretación de radiologías asistidas por computadoras. Estos sistemas ayudan a escanear imágenes digitales, por ejemplo provenientes de computed tomography, para señalar zonas visibles, tales como posibles enfermedades. Una aplicación típica es la detección de un tumor.
- Análisis del ruido cardíaco.
- En la cirugía, la robótica también avanzado bastante a tal grado que en la actualidad se pueden realizar cirugías menos invasivas y más precisas asistidas por robots, uno de los robots quirúrgicos más conocidos es el Da Vinci.
OTROS USOS.
Diversas herramientas de inteligencia artificial también se están usando ampliamente en la seguridad nacional, reconocimiento del habla y de texto de reconocimiento, minería de datos, y filtrado correo spam. También se están desarrollando aplicaciones para el reconocimiento de gestos (comprensión del lenguaje de signos por las máquinas), el reconocimiento de voz individual, el reconocimiento de voz global (de una variedad de personas en una habitación ruidosa), reconocimiento de expresiones faciales para la interpretación de las emociones, las señales no verbales y en Recursos Humanos. Otras aplicaciones son la navegación robótica, evasión de obstáculos, y el reconocimiento de objetos.
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Como toda la tecnología actual y aquella que aún sigue en desarrollo, la Inteligencia Artificial cuenta con una serie de ventajas y desventajas que la sociedad en su conjunto debe valorar.
Como ventajas de la Inteligencia Artificial, entre otras, tenemos:
- Aumenta la eficacia de los procesos y los lleva a cabo de forma más rápida.
- Permite automatizar procesos repetitivos.
- Al estar basada en procedimientos computacionales, no comete errores humanos.
- Es incansable, puede trabajar todos los días a todas horas.
- Puede facilitar el día a día de las personas con herramientas como los asistentes virtuales.
- Es capaz de analizar enormes cantidades de datos, extraer información relevante y crear perfiles o modelos predictivos en muchos ámbitos (medicina, comportamiento social, medioambiente, etc.).
- Puede realizar tareas que para los humanos serían peligrosas o imposibles.
En cuanto a las desventajas o peligros que puede entrañar la IA encontramos:
- Cuanto más sofisticados y complejos se vuelven los sistemas de Inteligencia Artificial, más probable se hace que puedan sustituir a los trabajadores humanos, impactando negativamente en el mercado laboral.
- Puesto que aún carecen de creatividad y capacidad de improvisación, sus soluciones y respuestas están basadas en algoritmos y análisis de información preexistente, lo que limita su capacidad de tomar decisiones más allá de los datos.
- Su carencia de empatía o sentimientos la hace «inútil» para desempeñar tareas en las que el factor humano es fundamental.
- Se puede emplear con fines ilegales, como la creación y distribución de malware o la suplantación de identidad.
- Plantea dudas éticas en cuanto a su evolución hacia IA autoconscientes.
OBLIGACIONES EN UN SISTEMA DE IA RESPECTO AL RGPD.
La Inteligencia Artificial no es ajena a las leyes de protección de datos, puesto que, como hemos visto más arriba, puede haber usos en los que tenga acceso a datos personales de los usuarios. Por ello, en torno al RGPD y la IA existen una serie de obligaciones que debemos tener en cuenta si nuestra empresa utiliza este tipo de sistemas.
1.- Debe facilitarse información suficiente, legible y en lenguaje sencillo que permita entender el comportamiento del tratamiento de los datos personales.
La AEPD indica que como mínimo deberá indicarse:
- -Los tipos de datos empleados por el sistema
- -La importancia relativa que cada dato o parámetro en la toma de decisiones automatizadas por parte de una IA
- -La calidad de los datos y el tipo de patrones utilizados
- -Precisión, exactitud o medidas de error requeridos por el tratamiento.
- -Requisitos de calidad en los datos de entrada al componente IA.
- -Precisión, exactitud o medidas de error efectivas de la solución IA
- -Convergencia del modelo
- -Consistencia entre los resultados del proceso de inferencia.
- -Predictibilidad del algoritmo
- -Y cualquier otro parámetro de evaluación del componente IA.
Esto obligar a los responsables del tratamiento a facilitar información adicional y más detallada que la con carácter general se encuentra hoy en día en los avisos de privacidad.
2.-Inclusión de un modelo de gobernanza de la información que cumpla los siguientes criterios.
- Efectividad
- Trazabilidad del dato (para identificar al responsable y permitir el ejercicio de derechos del interesado
3.- Cumplimiento de los principios y obligaciones del RGPD, especialmente respecto a:
- Licitud, lealtad y transparencia.
- Limitación de la finalidad (especificación del propósito).
- Minimización de datos.
- Exactitud.
- Limitación del plazo de conservación.
- Integridad y confidencialidad.
4.- Responsabilidad activa en el uso de una IA mediante:
- La identificación del responsable del tratamiento.
- El análisis del riesgo para los derechos y libertades.
- El estudio de la necesidad y la proporcionalidad de las operaciones de tratamiento con respecto a su finalidad.
- El despliegue de medidas para la gestión del riesgo, medidas de privacidad por defecto y desde diseño, medidas de seguridad, de gestión de incidentes, etc.
Estos requisitos deben ser evaluados a lo largo de todo el ciclo de vida de un sistema de IA de forma continua.
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ISAAC ASIMOV.
Fue un escritor y profesor de bioquímica en la facultad de medicina de la universidad de Boston de origen ruso, nacionalizado estadounidense, conocido por ser un prolífico autor de obras de ciencia ficción, historia y divulgación científica.
SU ORIGEN E INICIOS.
Se desconoce su fecha de nacimiento exacta; ni tan siquiera en su propia familia hay constancia; sin embargo está la duda de que haya sido entre el 4 de octubre de 1919 y el 2 de enero de 1920. Finalmente fue el propio Asimov el que adoptó esta última como la fecha oficial de su nacimiento, en Petróvichi, República Socialista Federativa Soviética de Rusia (desde 1929 y hasta ahora Óblast de Smolensk, Federación de Rusia, a 400 km al suroeste de Moscú y a 16 kilómetros de la frontera con Bielorrusia actual).
Sus padres fueron Judah Asimov y Anna Rachel Berman, de origen judeo-ruso.
Tras superar una neumonía que afectó a otros dieciséis niños, de los cuales no sobrevivió ninguno, Isaac emigró junto a sus padres a Estados Unidos, concretamente a Nueva York, donde la familia se estableció en Brooklyn el 11 de enero de 1923, cuando Isaac tenía tan solo tres años.
Ahí el joven aprendió por sí mismo a leer a la edad de cuatro o cinco años; cabe destacar que nunca aprendió ruso. La juventud del futuro escritor transcurrió entre los estudios y el trabajo en las distintas tiendas de golosinas que su padre regentaba en el barrio de Brooklyn. Fue entre esos estantes llenos de revistas donde el joven Asimov se encontró por primera vez con la ciencia ficción. Comenzó a escribir en su adolescencia temprana y, a los 19 años, empezó a publicar sus relatos de ciencia ficción en las revistas de ficción llamadas pulps.
Tenía tanto miedo a volar que solo viajó en avión dos veces en toda su vida, lo que le hizo pensar que podía padecer de acrofobia. Asimismo padecía claustrofilia, lo opuesto de la claustrofobia, es decir, le gustaban los lugares pequeños y cerrados.
Se graduó como bioquímico en la Universidad de Columbia en 1939. Tras ser rechazado en la facultad de Medicina, el joven Isaac decidió hacer un posgrado de química, título que obtuvo en 1941. El siguiente año, 1942, partió hacia la ciudad de Filadelfia y obtuvo un trabajo como investigador químico en los astilleros de la marina de guerra estadounidense, empleo que mantuvo durante el transcurso de la Segunda Guerra Mundial.
En 1948 consiguió el doctorado en química, lo que le permitió el acceso a la Universidad de Boston donde permaneció como asociado, pero sin opción a enseñar. La universidad dejó de pagarle el salario en 1958, pero, para entonces, los ingresos procedentes de su trabajo como escritor eran mayores que los que conseguía con su labor universitaria. Asimov permaneció en la facultad como profesor asociado, y en 1979 le ascendieron a profesor titular. Sus documentos personales de los años 1965 en adelante se archivaron en la Biblioteca Mugar Memorial de la Universidad de Boston, donde ocupan 464 cajas en 71 m de estanterías.
En 1985 fue elegido Presidente honorario de la Asociación Humanista Estadounidense, cargo que ocupó hasta su muerte en 1992. Su sucesor fue su amigo y colega Kurt Vonnegut. Fue también vicepresidente honorario del club Mensa hasta la muerte de su directora Margot Seitelman el 5 de noviembre de 1989.
Durante esa década de 1940, la carrera literaria de Isaac Asimov se basó principalmente en la publicación de relatos cortos hasta 1950, año en que escribió su primera novela de ciencia ficción: Un guijarro en el cielo. Posteriormente, este libro fue incluido en la serie Trilogía del Imperio Galáctico junto con dos novelas más: En la arena estelar (1951) y Las corrientes del espacio (1952).
POSICIÓN INTELECTUAL.
Isaac Asimov fue un humanista y un racionalista. No se oponía a las convicciones religiosas genuinas de los demás, pero se enfrentó a las supersticiones y a las creencias infundadas.
Asimov era un progresista en temas políticos y partidario del Partido Demócrata de los Estados Unidos. En una entrevista televisiva a principios de los años 1970, respaldó públicamente a George McGovern. Se sintió muy desilusionado cuando vio las tácticas, que él consideraba irracionales, de los activistas progresistas desde finales de los años 1960 en adelante.
Su defensa de las aplicaciones civiles de la energía nuclear, sobre todo tras el accidente nuclear de la Isla de las Tres Millas, dañó sus relaciones con la izquierda. En una carta reimpresa en Tuyo, Isaac Asimov, afirmaba que: «prefería una casa cerca de una planta de energía nuclear que en una colonia en el Canal del amor o cerca de una planta de isocianato de metilo de la Union Carbide» (referencia al desastre de Bhopal).
Publicó mucho sobre el control de la natalidad, reflejando la perspectiva articulada por Paul R. Ehrlich y en los últimos años de su vida, Asimov condenó el deterioro de la calidad de vida que percibía en la ciudad de Nueva York al reducirse las inversiones por la huida de la clase media a los suburbios. Su último libro de no ficción, La ira de la Tierra, escrito junto con otro autor de ciencia ficción, Frederik Pohl, trata de aspectos medioambientales como el calentamiento global y la destrucción de la capa de ozono.
ANTOLOGÍAS «FUNDACIONALES» Y «ROBÓTICAS».
La extensa obra literaria de Asimov alcanza su cenit con dos antologías que han marcado este género: Yo Robot y Fundación. En 1950, Asimov reunió en una sola obra nueve relatos cortos publicados en la década anterior en una antología que llamó Yo Robot. En 1982 se publicaría la antología definitiva titulada The Complete Robot, y que en España se editaría con el titulo Los Robots.
En ella se incluían los títulos: Bóvedas de acero (1954), El sol desnudo (1957), Los robots del amanecer (1983) y Robots e Imperio (1985). La trama de esta ambiciosa serie de novelas se sitúa en las primeras décadas del siglo XXI, cuando se inventa el cerebro positrónico, un creación sumamente compleja que Asimov describe como una malla de platino e iridio donde los impulsos cerebrales, equivalentes a las comunicaciones neuronales, se realizan mediante un flujo de positrones. Es en el interior del cerebro postrónico Asimov insertó sus tres famosas leyes de la robótica:
1. un robot no puede dañar a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sea dañado.
2. un robot debe obedecer las órdenes dadas por un ser humano, excepto cuando tales órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
3. un robot debe proteger su propia existencia hasta donde esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
Estas tres leyes suponen una protección para el ser humano ante una criatura que es mucho más fuerte y superior. El robot es incapaz de escapar del margen establecido por su programación, que le impide el acceso a la imaginación, hecho en el que radica la diferencia fundamental entre el humano y la máquina que ha creado.
Su obra más importante es sin duda La Fundación (1942), proyecto que se publicó en diversas entregas a lo largo de los años y que compuso poco a poco el universo en que Asimov centró la mayor parte de su trabajo. Ese mismo año Asimov se casó con Gertrude Blugerman con la que vivió hasta 1970, momento en que se divorciaron.
A lo largo de su carrera literaria recibió gran número de galardones literarios, entre los cuales se encuentran varios Premios Hugo, Nébula o Locus. Asimov formó parte, junto a Robert A. Heinlein y Arthur C. Clarke, del mejor exponente de la época dorada de la ciencia ficción.
Asimov volvió a casarse en 1973 con Janet Opal, un año después de publicar otra de sus obras más importantes, Los propios dioses. Varios de sus libros fueron llevados al cine, como El hombre del bicentenario o Yo, robot. La Fundación, a su vez, fue adaptada para la cadena HBO.
Asimov es recordado sobre todo por sus obras de ciencia ficción, pero también es destacable su faceta como divulgador. Escribió sobre matemáticas, astronomía y química, y también sobre historia. Asimov se atrevió asimismo a hacer algunos vaticinios. En un artículo publicado en 1964, Asimov predijo cómo sería el mundo dentro de 50 años, es decir, en 2014, y acertó en algunas de sus predicciones.
Predijo que mientras realizábamos una llamada telefónica, no sólo oiríamos, sino que también podríamos ver a nuestro interlocutor (lo que hoy conocemos como videollamada). También dijo que, aunque no sería algo muy común, habrían robots.
Afirmó que existirían aparatos de cocina que prepararían la comida y máquinas de café. Pronosticó la aparición de coches sin conductor o, como él los llamaba, «vehículos con cerebro de robot». Pero también avanzó que no toda la población mundial podría tener acceso a estas nuevas tecnologías. Asimov advirtió también sobre los problemas de la superpoblación, y afirmó además que los humanos sólo sobrevivirán como especie si algún día logran alcanzar la igualdad efectiva entre hombres y mujeres.
La producción de Asimov siguió siendo importante, tanto en cuentos como libros, hasta su muerte el 6 de abril de 1992.
MUERTE DE ISAAC ASIMOV.
Las circunstancias que rodearon la muerte de Isaac Asimov también son dignas de una novela.
En diciembre de 1983, se le practicó una cirugía cardiovascular en la que le realizaron un triple baipás coronario. Durante una operación, se le realizó una transfusión de sangre que resultó estar contaminada con el virus VIH. Cuando fue descubierta dicha infección, sus médicos insistieron en no hacer pública la información debido al prejuicio que se tenía en ese tiempo contra los infectados por esta enfermedad.
Asimov murió en Nueva York el 6 de abril de 1992, donde fue incinerado. Le sobrevivieron su viuda Janet y los hijos de su primer matrimonio, así como sus hermanos. Su hermano Stanley informó que la causa de muerte fue insuficiencia cardíaca y renal. La familia optó por no revelar que la muerte se había debido a la enfermedad del sida.
En 2002, cuando muchos de los médicos que atendieron a Asimov habían fallecido, Janet y Robyn Asimov acordaron revelar que la muerte de Isaac Asimov fue debida al sida. Janet Asimov hizo pública la información previamente a la publicación de la autobiografía póstuma de Asimov »It’s Been a Good Life» (2002), que la propia Janet había editado y en la que ella misma revelaba las circunstancias del contagio y de su fallecimiento.
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La inteligencia artificial, lo que antes parecía ficción, ha cambiado por completo el mundo. En esta entrada, conoceremos más acerca de ella.
ALCANCE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Los alcances de la inteligencia artificial en la actualidad son verdaderamente sorprendentes, pues este modelo de tecnología abarca varios campos, que a su vez están agrupados en al menos dos grandes áreas: la robótica y el procesamiento de información.
La robótica es la faceta más dinámica de la Inteligencia Artificial, pero no solo eso. Cuando se escucha hablar de este modelo de tecnología, muchos personas piensan de inmediato en un robot que ocupa el lugar de un humano, superándose en su desempeño y conocimientos. De momento, la robótica ha dado muy buenos resultados sobre todo en las líneas de ensamblaje o en la fabricación de objetos, cumpliendo tareas repetitivas y monótonas.
Con respecto a la Inteligencia Artificial que trabaja almacenando, procesando y analizando información, podemos encontrar soluciones tecnológicas que se adaptan prácticamente a cualquier tipo de tareas de un modo eficaz y sumamente rentable.
En la Inteligencia Artificial, encontramos pues una plataforma tecnológica capaz de realizar numerosas funciones en nuestro día a día, como lo son:
- Gestionar y controlar información.
- Planificar, analizar y consultar datos.
- Clasificar y rastrear paquetes o encomiendas valiéndose de un software de trazabilidad satelital.
- Configurar y distribuir componentes dentro de un sistema de computación.
- Diagnosticar y gestionar diversos hardwares.
- Interpretar análisis, arrojar conclusiones y anticiparse a otras necesidades.
- Monitorizar diversas tareas para asegurar el buen desempeño o la aparición de fallos.
TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Los tipos de inteligencia artificial traen diferentes formas de intentar hacer que las máquinas piensen y actúen como humanos.
La automatización es una de las principales ganancias obtenidas con la inteligencia artificial y, después de eso, todo ha cambiado en el marketing. Como resultado de la transformación digital, esos diferentes mecanismos ayudan a las empresas a lograr resultados sobresalientes, especialmente cuando se basan en datos.
DIFERENTES TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CÓMO SE APLICAN:
- Artificial Narrow Intelligence (ANI)
- Inteligencia Artificial General (AGI)
- Superinteligencia Artificial (ASI)
- Máquinas reactivas
- Memoria Limitada
- Teoría de la Mente
- Autoconciencia
Artificial Narrow Intelligence (ANI)
ANI es un tipo de inteligencia artificial más inflexible, que no se amolda ni se adapta a los requisitos de un sistema o máquina en particular. Su función es centrarse en un trabajo único y dedicar toda su complejidad. Si trazamos un paralelo, sería un profesional capacitado que se dedica a una única función compleja.
El funcionamiento del modelo ANI se proyecta a través de la programación de sus acciones. En esa etapa, debe estar preparada para actuar en un solo rol, reduciendo su desempeño tanto como sea posible.
Esto también garantizará que pueda desempeñar plenamente su papel. Por más que eso parezca una limitación, también puede verse como una dedicación amplia e integral.
Entre sus características, ANI es una inteligencia artificial con carácter reactivo y memoria limitada. Además, por definición, todos los demás modelos pueden considerarse un tipo de ANI. La diferencia es que, en su mayor parte, los tipos de inteligencia artificial están diseñados para cumplir funciones más diversas e incluso múltiples. Las clasificaciones técnicas ubican al ANI como una inteligencia incapaz de reproducir el comportamiento humano, solo simulándolo. Por eso, solo está orientado a objetivos específicos.
Normalmente, ANI se utiliza en funciones como:
- Asistentes virtuales (Siri, Alexa, Cortana, entre otros);
- Reconocimiento facial;
- Filtros de spam en correos electrónicos;
- Sistemas de vehículos autónomos.
Inteligencia Artificial General (AGI).
Entre los tipos de inteligencia artificial, AGI se considera fuerte y profunda, como una máquina capaz de imitar la inteligencia humana y con una vasta capacidad de acción. En su comportamiento, ella puede aprender y, con base en eso, replicar actitudes para resolver diferentes cuestiones. Eso es lo que la convierte en uno de los modelos más versátiles disponibles actualmente.
AGI tiene el papel de pensar, lo que conduce a una comprensión única y no completamente robótica. Así, para cada escenario con el que tiene que lidiar, la solución propuesta es diferente. Esa capacidad de adaptación a diferentes escenarios hace que tenga una actividad de resolución muy cercana a la mente humana. Precisamente por eso ella es considerada una inteligencia mucho más profunda.
Una de las bases de AGI es su estructura teórica. Eso significa que tiene la capacidad de evaluar y detectar diferentes necesidades, procesos e incluso emociones para actuar correctamente. Esa es una característica única cuando la comparamos con otros tipos de inteligencia artificial.
En la práctica, su capacidad de aprendizaje y su nivel cognitivo son muy altos. Eso permite, por ejemplo, moldear el servicio de una empresa según las dudas y necesidades más comunes de la persona de la marca.
Es muy común trabajar con máquinas que son capaces de replicar acciones humanas, lo que en sí mismo es muy beneficioso. Sin embargo, AGI es un sistema capaz de estudiar y comprender a los humanos y lidiar de manera precisa con las interacciones y los comportamientos de los usuarios.
Superinteligencia Artificial (ASI).
El nombre está a la altura de la capacidad de ese tipo de inteligencia artificial. ASI es considerada la más poderosa, precisamente porque es la máquina capaz de volverse consciente y autónoma. Es decir, en lugar de simplemente replicar el comportamiento humano, ASI supera esa capacidad. Incluso se la considera capaz de pensar mejor y de ser más hábil que nosotros. Por supuesto, esa es una categoría de inteligencia artificial que aún está en desarrollo y mejora, aunque en un estado avanzado.
La línea de desarrollo de ASI se esfuerza para que esos robots puedan ser mejores que los humanos en absolutamente todo. Las máquinas serán mejores atletas, científicos, artistas e incluso médicos. Realmente existe la posibilidad de pensar en eso porque es a un nivel científico que se enfoca en crear sistemas que despierten emociones y deseos propios.
Así, se necesita cuidado en el desarrollo de ASI. La capacidad de razonamiento avanzado requiere un análisis meticuloso de las posibles consecuencias que eso puede tener. Por eso, el trabajo es continuo, siempre realizado con responsabilidad.
Máquinas reactivas.
Entre los tipos de inteligencia artificial, las máquinas reactivas son las más simples y antiguas que se conocen. Es un modelo introductorio y tiene una capacidad mucho más limitada que los modelos presentados hasta ahora. Su función es bastante simple: reproducir el comportamiento humano cuando es estimulado, o sea, solo una acción reactiva.
Como no tienen memoria, esas máquinas no tienen la capacidad de aprender y administrar una base de datos interna para ejecutar lo que absorben. Así, solo tienen un rol de respuesta, es decir, están automatizados para reaccionar ante alguna acción. Esa limitación, sin embargo, no impide que sean útiles en varios textos, aunque poco a poco se van quedando obsoletas.
Sin duda, cuando hablamos de máquinas reactivas, debemos recordar su gran momento, cuando fueron probadas en la década de 1990. Fue un sistema como ese el que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997. En ese momento, la máquina específica era una creación de IBM, llamada Deep Blue.
Memoria Limitada.
Las máquinas de memoria limitada son, como en el ejemplo anterior, completamente reactivas, pero con la ventaja de tener una pequeña cantidad de memoria disponible. Eso las hace más avanzadas, ya que esa función las permite aprender de los datos. Es decir, cada vez que se exponen a información son capaces de generar aprendizajes a partir de ese contenido.
Naturalmente, esas máquinas crean pequeñas bases de datos a partir de su historial de interacciones. Es a partir de ahí que son capaces, cuando es necesario, de tomar pequeñas decisiones para responder a una solicitud o realizar cualquier acción. Hoy en día, esa forma de inteligencia artificial se usa ampliamente, pero solo en su base. Se ha ampliado la memoria para que funcione mejor.
La base de la inteligencia de memoria limitada todavía se usa y se puede ver hoy en los sistemas de reconocimiento facial, asistentes virtuales y chatbots, por ejemplo.
Teoría de la Mente.
La Teoría de la Mente es un tipo de inteligencia artificial en el que se ha trabajado mucho en los últimos años. No podemos decir mucho sobre su aplicación y hasta dónde llegará en términos de desarrollo, sin embargo, la idea es que será uno de los modelos más innovadores jamás vistos. La propuesta es que pueda comprender mejor las interacciones a las que está expuesta.
Así, la Teoría de la Mente trata precisamente de las emociones, necesidades y procesos de reflexión que presenta la mente humana. Actualmente, esa categoría todavía se ve como un futuro, incluso con todos los avances logrados en el segmento hasta ahora. Los expertos entienden que todavía se necesitan muchos avances en otras partes de los estudios de la inteligencia artificial.
Por eso, la Teoría de la Mente es una idealización en ejecución, pero tiene el potencial de ser uno de los modelos más destacados. El proceso, además del desarrollo de estudios en general, también depende de la comprensión de los factores de la mente humana que conducen a sentimientos y reacciones variadas.
Autoconciencia.
La autoconciencia es solo una idea, es decir, un concepto que guía el desarrollo de la inteligencia artificial. Por ahora, todavía no hay creaciones concretas, pero la idea es que, en el futuro, las máquinas serán conscientes de sí mismas. Ese es el nivel de desarrollo más alto que puede alcanzar la inteligencia artificial y, por supuesto, lleva tiempo y muchos esfuerzos.
La idea es que esa inteligencia artificial pueda comprender todas las emociones, tener las suyas y comprender cada detalle que pasa con quienes interactúan con ella. Por ambicioso que parezca, es innegable que ese es el camino que los científicos tienen como horizonte. Sin embargo, no es posible señalar en cuántos años la tecnología podrá alcanzar hasta ese nivel.
También es indudable que esa es una etapa peligrosa en el avance de la inteligencia artificia. Las máquinas mayormente independientes tendrán un razonamiento que simplemente no se puede detener todo el tiempo. Por eso, queda mucho por hacer, aunque la autoconciencia ya es una idea clara entre los tipos de inteligencia artificial.
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Se habla mucho, quizás demasiado, sobre el tema de la Inteligencia Artificial (IA), con la paradoja de que mucha gente aún no entiende su significado e importancia. En esta entrada, conoceremos qué es, un poco de su historia, evolución y de qué forma la aplicamos.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La Inteligencia Artificial es aquella inteligencia que permite que las máquinas resuelvan problemas de forma autónoma. Es decir, consiste en dotar a diversos tipos de máquinas del software necesario para que puedan percibir su entorno y, teniéndolo en cuenta y acorde a su programación objetiva, pueda tomar las decisiones más adecuadas para seguir cumpliendo su función de forma autónoma y sin necesidad de que el ser humano dirija sus acciones.
En resumen, la Inteligencia Artificial es la tecnología que se aplica cuando una máquina adquiere funciones cognitivas que, tradicionalmente, se suelen asociar a los seres humanos, tales como percibir el entorno, resolver problemas y tomar decisiones de manera autónoma.
Si bien las ideas esenciales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.
ORIGEN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
El origen de la inteligencia artificial es muy antiguo. Se remonta al 300 a.C. y aunque, por aquel entonces era impensable un concepto de tal magnitud, los siguientes hechos de la historia tuvieron un peso importante en su desarrollo. Aristóteles fue el primero en descubrir de manera estructurada un conjunto de reglas, los llamados silogismos, que describen una parte del funcionamiento de la mente humana y que, al seguirlas paso a paso, producen conclusiones racionales a partir de las premisas.
En el 250 a.C., Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina autocontrolada. Se trataba de un regulador del agua que modificaba su propio funcionamiento, pero sin un razonamiento previo.
En 1315, Ramon Llull tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de maneral artificial.
En 1637, uno de los filósofos más influyentes del siglo XVII predijo la posibilidad de crear máquinas que pensasen por sí mismas. Esta figura se trataba de René Descartes.
Después de años de parón en este sentido, en 1847, el matemático George Boole puso un componente más a esta historia, estableciendo que el razonamiento lógico podría sistematizarse, de igual forma que se resuelve una ecuación matemática.
30 años más tarde, Gottlob Frege a partir de los estudios de Boole obtiene la Lógica de Primer Orden, la cual contaba con mayor énfasis y una mejor expresión. Actualmente se sigue tomando como referencia.
En 1903 Lee De Forest inventa el triodo, también llamado bulbo o válvula de vacío.
DISCIPLINAS EN LAS QUE SE APOYA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La ciencia no se define, sino que se reconoce. Para la evolución de la inteligencia artificial las dos fuerzas más importantes fueron la lógica matemática, la cual se desarrolla rápidamente a finales del siglo XIX, y las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica que permitieron la construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia artificial: la filosofía, la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha continuado siendo un área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores con los sistemas lógicos deductivos.
ALAN TURING, UN FACTOR CLAVE EN EL PROCESO.
La inteligencia artificial no sería lo que es sin la tecnología y, no hay nada más futurista que los robots. La primera vez que se acuñó esta disruptora palabra fue en el año 1921 por Karel Čapek en su obra de teatro R.U.R.
Siguiendo este hilo, en 1936 entra en juego el que hoy en día se considera como uno de los padres de la tecnología de la información, Allan Turing. Este matemático introdujo el concepto de algoritmo a través de su artículo “Computing machinery and intelligence” mediante el cual sentó las bases de la informática moderna.
A través del cual, surge el conocido Test de Turing, un examen de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este. Alan Turing propuso que un humano evaluara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano.
El evaluador sabría que uno de los participantes de la conversación es una máquina y los intervinientes serían separados unos de otros. La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla.
En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70 % del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de esta de generar respuestas similares a las que daría un humano.
5 años más tarde, se crea el primer ordenador de la historia moderna, un dispositivo programable y automático, el cual fue bautizado como Z3. El mérito de este invento se le atribuye a Konrad Zuse.
Ese mismo año, con una mayor innovación, eficiencia y cada vez más cerca de la inteligencia artificial, Isaac Asimov, en su escrito de ciencia ficción “Círculo Vicioso” argumenta las leyes de la robótica, aquellas que todo robot debe cumplir. Estas son:
- Los robots no podrán dañar al ser humano.
- Los robots cumplirán las órdenes designadas.
- Los robots protegerán su propia existencia siempre y cuando ésta no entre en conflicto con la primera o segunda ley antes propuestas.
En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo de inteligencia artificial, aunque aún no había sido acuñado como tal.
Estos científicos partieron de tres fuentes principales: conocimientos sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro, el análisis formal de la lógica preposicional de Russell y Whitehead y la teoría de Allan Turing.
¿NACIMIENTO Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
El interés de la comunidad científica por la Inteligencia Artificial, sin embargo, comenzó muy lejos: el primer proyecto real de IA se remonta a 1943, cuando los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitt propusieron al mundo científico la primera neurona artificial, a la que siguió, en 1949, el libro de Donald Olding Hebb, psicólogo canadiense, gracias al cual se analizaron en detalle las conexiones entre las neuronas artificiales y los complejos modelos del cerebro humano.
Los primeros prototipos funcionales de redes neuronales (es decir, modelos matemáticos/informáticos desarrollados para reproducir el funcionamiento de las neuronas biológicas con el fin de resolver problemas de inteligencia artificial entendida, en aquellos años, como la capacidad de una máquina para realizar funciones y hacer razonamientos como una mente humana) llegaron entonces hacia finales de los años 50 y el interés del público se hizo mayor gracias al joven Alan Turing, que ya en 1950 intentó explicar cómo un ordenador puede comportarse como un ser humano.
El término Inteligencia Artificial parte “oficialmente” del matemático estadounidense John McCarthy (en 1956) y con él el “lanzamiento” de los primeros lenguajes de programación (Lisp en 1958 y Prolog en 1973) específicos para la IA.
Desde entonces, la historia de la Inteligencia Artificial ha sido bastante fluctuante y se ha caracterizado por avances significativos en cuanto a los modelos matemáticos (cada vez más sofisticados y diseñados para “imitar” algunas funciones cerebrales como el reconocimiento de patrones) pero con altibajos en cuanto a la investigación en hardware y redes neuronales.
El primer gran avance en este último frente se produjo en los años 90 con la entrada en el mercado “ampliado” (es decir, al gran público) de los procesadores gráficos, las Gpu – graphics processing unit (chips de procesamiento de datos mucho más rápidos que la Cpu, procedentes del mundo del juego y capaces de soportar procesos complejos mucho más rápido, funcionando a frecuencias más bajas y consumiendo menos energía que la “vieja” Cpu).
¿QUÉ ES EL MACHINE LEARNING?.
No se puede hablar de Inteligencia Artificial sin dedicar un momento a hablar del Machine Learning. Esta tecnología es una rama de la Inteligencia Artificial, y consiste en programar a las máquinas para que, además de realizar el trabajo para el que han sido encomendadas, también sean capaces de aprender por sí mismas.
De esta forma, gracias al Machine Learning, las máquinas son capaces de aprender por sí solas y, en consecuencia, solucionar problemas nuevos o situaciones cambiantes sin necesidad de que un ser humano las reprograme para ello. Es decir, gracias a la tecnología Machine Learning se logra un nivel de automatización completo.
Básicamente la inteligencia artificial tiene la meta de hacernos la vida más sencilla. Nuestros móviles son un gran ejemplo de ello ya que tienen diversas aplicaciones de la inteligencia artificial como:
- – Los asistentes de voz virtuales como Siri o Alexa.
- – Las apps para el aprendizaje de idiomas como Elsa.
- – Las aplicaciones que identifican canciones.
- – Las aplicaciones que te ofrecen productos en función de tus últimas compras.
- – Las apps que identifican el tipo de música que te gusta y te ofrecen canciones que te pueden gustar.
- – Las apps de fotos que clasifican las fotos en función de un análisis facial o de otros elementos.
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Alan Turing (1912-1954) está considerado como uno de los científicos más extraordinarios del siglo XX. Fue un matemático, lógico, criptógrafo, filósofo, maratonista y corredor de ultra distancia, que pasó a la historia por sentar las bases teóricas de la informática. Además, durante la II Guerra Mundial tuvo un papel fundamental para que los aliados pudieran descifrar el código de las comunicaciones secretas de los nazis.
ALAN TURING: SU ORIGEN E INICIOS.
Alan Mathison Turing nació el 23 de junio de 1912 en el barrio de Paddington, Londres, aunque fue concebido en Chatrapur (India británica). Su padre Julius Mathison Turing (1873-1944) era miembro del cuerpo de funcionarios británicos en la India, donde estaba de permiso en su puesto en el Indian Civil Service (ICS) en la entonces Presidencia de Madrás y actualmente estado de Odisha. Julius y su esposa Ethel Sara Stoney querían que su hijo Alan naciera en el Reino Unido y regresaron a Paddington, donde finalmente nació. Fue el segundo hijo de Julius y Sara., que permanecieron en la India durante varios años, por lo que pasó la infancia con su hermano mayor John.
Durante su infancia, sus padres viajaban entre Hastings, Reino Unido, y el Raj Británico debido a que la Administración Colonial en la que trabajaba su padre seguía en activo, por lo que pasó algunos años viviendo con su hermano en la casa de un matrimonio retirado del ejército.
Desde muy pequeño Turing mostró un gran interés por la lectura (se cuenta que aprendió a leer por sí solo en tres semanas), por los números y los rompecabezas.
Sus padres lo inscribieron en el colegio St. Michael cuando tenía seis años; su profesora se percató enseguida de la genialidad de Turing. Sus ansias de conocimiento y experimentación llegaban hasta tal punto que a los ocho años, atraído por la química, diseñó un pequeño laboratorio en su casa. Su carrera escolar estuvo marcada, por un lado, por sus aptitudes y su facilidad por las matemáticas y, por el otro, por su carácter inconformista que le llevaba a seguir sus propias ideas y apartarse del rígido (e ilógico, según su parecer) sistema educativo.
Como curiosidad, cabe decir que Turing recorrió alrededor de 90 km en bicicleta durante la huelga general de 1926 para poder ir a la escuela, dato que nos hace entender cómo, más adelante, además de científico, fue un atleta notable de rango casi olímpico. Con poco más de quince años, entró en contacto con el trabajo de Albert Einstein y, además de entender sus bases, comprendió sus críticas a las leyes de Newton a partir de un texto en el que no se explicitaba tal cometido.
LOS ESTUDIOS DE ALAN TURING.
Entre enero de 1922 y 1926, Turing estudió en la preparatoria Hazelhurst, una escuela independiente en el pueblo de Frant en Sussex (hoy East Oriental).
En 1926, con trece años, ingresó en el internado de Sherborne en Dorset. La inclinación natural de Turing hacia la matemática y la ciencia no le atrajo el respeto de sus profesores de Sherborne, cuyo concepto de educación hacía mayor énfasis en los clásicos.
En la escuela de Sherbone, ganó la mayor parte de los premios matemáticos que se otorgaban y, además, realizaba experimentos químicos por su cuenta aunque la opinión del profesorado respecto a la independencia y ambición de Turing no era demasiado favorable. A pesar de ello, Turing continuó mostrando una singular habilidad para los estudios que realmente le gustaban, y llegó a resolver problemas muy avanzados para su edad (16 años) sin ni siquiera haber estudiado cálculo elemental.
CHRISTOPHER MORCOM, SU PRIMER AMOR.
Christopher Morcom estudiaba junto con Turing en la escuela de Sherborne y ambos compartían la pasión por la ciencia. Durante las clases de matemática o física, se intercambiaban notas de comentarios sobre rompecabezas. Christopher invitó a Alan a conocer a su madre, una artista. Alan se enamoró de él. Fue su primer amor y la primera persona que creyó en sus ideas y con quien podía continuar desarrollándolas.
El 13 de febrero de 1930, solo unas pocas semanas después de su última temporada en Sherborne, Christopher Morcom falleció debido a complicaciones de la tuberculosis bovina, contraída tras beber leche de alguna vaca infectada. Al recordarlo Turing afirmaba: «Mis recuerdos más vívidos de Chris son casi siempre de las cosas tan amables que me decía».
Desde entonces la fe religiosa de Turing se hizo pedazos, y se volvió ateo. También se obsesionó por entender la naturaleza de la consciencia, su estructura y orígenes. Adoptó la convicción de que todos los fenómenos, incluyendo el funcionamiento del cerebro humano, son materialistas. Sin embargo, siguió creyendo en la supervivencia del espíritu después de la muerte.
ALAN TURING: SUS INVESTIGACIONES.
A los 26 años Turing comenzó a trabajar para el servicio oficial británico de cifrado. Obtuvo el doctorado por la Universidad de Princeton, especializándose en criptología.
En 1936, imaginaba una computadora que resolviera cualquier problema traducido a expresiones matemáticas y luego reducido a una cadena de operaciones lógicas con números binarios, en las que sólo cabían dos decisiones: verdadero o falso. Se trataba de reducir cifras, letras, imágenes, sonidos a unos y ceros y usar un programa para resolver los problemas en pasos muy simples.
Enigma era la máquina alemana que encriptaba mensajes durante la Segunda Guerra Mundial. Bombe fue creada en 1939 por Turing para poder desencriptar dichos mensajes del ejército alemán y poder localizarlos, adelantándose a su estrategia. Era una versión mejorada de un dispositivo diseñado en 1938 por el criptologista polaco Marian Rejewski. Además, Bombe fue la precursora de la computadora programable electrónica digital.
Bletchley Park era una base militar en la cual se interceptaban mensajes del ejército nazi y se realizaba un ejercicio de traducción intersemiótica e interlingüística. La utilización de esta práctica mediante el dispositivo de análisis criptográfico creado por Turing permitió a los aliados tener una ventaja durante la Segunda Guerra Mundial. Allí trabajaron diez mil personas: matemáticos, ingenieros, lingüistas, docentes universitarios, oficinistas. Dos tercios de los trabajadores de Bletchley eran mujeres. El trabajo realizado allí fue mantenido en secreto hasta 1970.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
En 1950 Turing inició su artículo Computing machinery and intelligence formulando la siguiente pregunta: ¿las máquinas pueden pensar?. Fue el primer científico en cuestionarse esto, aunque no acuñó el término que hoy conocemos como inteligencia artificial.
La Inteligencia Artificial es la disciplina científica y tecnológica cuyo objetivo es crear procesos de la mente y su conexión con el cuerpo a través de la metáfora computacional.
La metáfora computacional es un concepto utilizado por la psicología cognitiva. Dicha disciplina sostiene que el cerebro posee un sistema de procesos de datos, similar al de una computadora digital. A su vez, el concepto es utilizado en el estudio de la neurociencia y también en la neurofilosofía (filosofía de la mente).
Mediante el test de Turing se medía la capacidad de una máquina para hacerse pasar por ser humano mediante una prueba de conversación entre ambos. Si el humano no logra identificar que se trata de una máquina, esta última sería considerada inteligente.
Turing contribuyó además a la biología matemática. Publicó un artículo en 1952 que derivó en un campo de investigación matemática basada en la formación de patrones, utilizada en la actualidad.
PROCESAMIENTO POR HOMOSEXUALIDAD Y MUERTE.
La carrera profesional de Turing se vio truncada cuando lo procesaron por su homosexualidad. En 1952, Arnold Murray, un amante de Turing, ayudó a un cómplice a entrar en la casa de Turing para robarle. Turing acudió a la policía a denunciar el delito. Durante la investigación policial Turing reconoció su homosexualidad, con lo que se le imputaron los cargos de «indecencia grave y perversión sexual» (los actos de homosexualidad eran ilegales en el Reino Unido en esa época), los mismos que a Oscar Wilde más de 50 años antes.
Convencido de que no tenía de qué disculparse, no se defendió de los cargos y fue condenado. Según su ampliamente difundido proceso judicial, se le dio la opción de ir a prisión o de someterse a castración química mediante un tratamiento hormonal de reducción de la libido. Finalmente escogió las inyecciones de estrógenos, que duraron un año y le produjeron importantes alteraciones físicas, como la aparición de pechos o un apreciable aumento de peso, que lo condujeron a padecer de disfunción eréctil.
Dos años después del juicio, en 1954, falleció por envenenamiento con cianuro, aparentemente tras comerse una manzana envenenada que no llegó a ingerir completamente, en un contexto que se estimó oficialmente como suicidio. Varias personas pensaron que su muerte fue intencionada, aunque su madre intentó negar la causa de su muerte, atribuyéndola a una ingestión accidental provocada por la falta de precauciones de Turing en el almacenamiento de sustancias químicas de laboratorio. Los últimos años de su vida fueron amargos y reservados.
Esta muerte no esclarecida ha dado lugar a diversas hipótesis, incluida la del asesinato.
En honor al matemático, Steve Jobs tomó el motivo de la manzana mordida como logo para su compañía.
El 10 de septiembre de 2009, el primer ministro del Reino Unido, Gordon Brown, emitió un comunicado declarando sus disculpas en nombre de su gobierno por el trato que recibió Alan Turing durante sus últimos años de vida. Este comunicado fue consecuencia de una movilización pública solicitando al Gobierno que ofreciera disculpas oficialmente por la persecución contra Alan Turing. Sin embargo, en 2012 el gobierno británico de David Cameron denegó el indulto al científico, aduciendo que la homosexualidad era considerada entonces un delito. Finalmente, el 24 de diciembre de 2013 recibió el indulto de todo tipo de culpa, por orden de la reina Isabel II.
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ASÍ COMO HAY AUTORES, TEÓRICOS Y CIENTÍFICOS QUE TERMINAN SIENDO LOS MAYORES PROTAGONISTAS CON LAS TEORÍAS Y LOS AVANCES TECNOLÓGICOS QUE PROPONEN O QUE HAN INVESTIGADO A PROFUNDIDAD, TAMBIÉN HAY EMPRESAS A LAS QUE HAY QUE DARLES EL MISMO MÉRITO, YA QUE HAN IMPULSADO CON RECURSOS ECONÓMICOS Y HUMANOS LAS PROPUESTAS TEÓRICAS PARA MATERIALIZARLAS Y QUE SE PERCIBAN EN LA SOCIEDAD. TAL ES EL CASO DE LA EMPRESA LÍDER EN TECNOLOGÍA EN TODO EL MUNDO, INTEL. ESTA COMPAÑÍA HA SIDO BALUARTE FUNDAMENTAL EN EL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Intel Corporation o más conocida como Intel, es una corporación multinacional estadounidense y una empresa de tecnología con sede en Silicon Valley, en Santa Clara, en el estado de California. Intel es en la actualidad el segundo fabricante de chips de semiconductores más grande y más valioso del mundo, después de haber sido superado por Samsung recientemente. También es la inventora de la serie x86 de microprocesadores, los cuales se encuentran en todas las computadoras.
También fabrica chipsets de placas base, controladores de interfaz de red y circuitos integrados, memorias flash, chips gráficos, procesadores integrados y otros dispositivos relacionados con las comunicaciones y la informática.
Dentro de los microprocesadores de Intel se destacan las tecnologías multinúcleo implementadas en los procesadores Pentium D y Core 2 Duo, la tecnología móvil Centrino desarrollada para el mercado de portátiles y la tecnología HyperThreading integrada en los procesadores Intel Pentium 4 y procesadores Intel Core i7.
Este procesador reemplazó a los procesadores Core 2 Duo. Apenas siendo superado en potencia por la línea Xeon, y los Xeon phi los cuales tienen la capacidad de llegar a los 72 núcleos, funcionando a 1,5 GHz. A pesar de todo, estos son los que le han dado su gran fama a Intel, y lo que ha hecho que sus ventas despeguen.
Durante los años 1990, Intel fue responsable de muchas de las innovaciones del hardware de los computadores personales, incluyendo los buses USB, PCI, AGP y PCI-Express. Ejemplos más cercanos son el empleo de la RDRAM de los módulos RIMM y el Slot 1 en los Intel Pentium II/Intel Pentium III, medidas tomadas para afianzar el dominio del mercado a golpe de patente, y que se acabaron volviendo en su contra al forzar a sus competidores a innovar y abaratar costes, logrando AMD llevar a buen puerto el primer procesador de 64 bits de la x86-64 que además mantenía la compatibilidad x86, mientras que Intel llevaba años encallado en el Intel Itanium.
El principal competidor de Intel en el mercado es Advanced Micro Devices (AMD), empresa con la que Intel tuvo acuerdos de compartición de tecnología: cada socio podía utilizar las innovaciones tecnológicas patentadas de la otra parte sin ningún costo y con la que se ha visto envuelta en pleitos cruzados. El otro histórico competidor en el mercado x86, Cyrix, ha acabado integrado en VIA Technologies, que mantiene el VIA C3 en el mercado de los equipos de bajo consumo. Por contra, el auge de los equipos con procesadores con núcleo ARM que amenazan devorar la parte móvil del mercado PC, se está convirtiendo en un rival más serio.
En este contexto, a inicios del 2022 intel ha anunciado la 12ª generación de sus procesadores en el CES 2022.
La historia de Intel.
Intel fue fundada en Mountain View, California, el 18 de julio del año de 1968, por Robert Noyce y Gordon Moore, los pioneros de los semiconductores, y ampliamente asociada con el liderazgo ejecutivo y la visión de Andrew Grove. La palabra Intel representa un acrónimo de las palabras integración y electrónica. Su cofundador Robert Noyce fue un inventor clave del circuito integrado. También fue uno de los primeros desarrolladores de chips de memoria SRAM y DRAM, los cuales representaron la mayoría de sus negocios hasta 1981 pese a que creó el primer microprocesador comercial del mundo en 1971, no fue hasta el éxito del PC que esto se convirtió su negocio principal.
La época dorada de Intel fue en la década de los años 90, donde la empresa invirtió fuertemente en nuevos diseños de microprocesadores fomentando el rápido crecimiento de la industria informática. Se convirtió en el proveedor dominante de microprocesadores para PC y era conocido por sus tácticas agresivas y anticompetitivas en defensa de su posición de mercado, particularmente contra AMD (Advanced Micro Devices).
Arthur Rock, inversor y capitalista de riesgo ayudó a los fundadores de Intel a encontrar inversores, mientras que Max Palevsky estuvo en el consejo desde una etapa temprana. La inversión inicial total en Intel fue de 2.5 millones de obligaciones convertibles y 10,000 dólares de Rock. Solo dos años después, Intel se convirtió en una empresa pública a través de una oferta pública inicial recaudando 6,8 millones. El tercer empleado de Intel fue Andy Grove, ingeniero químico, que más tarde dirigió la empresa durante gran parte de la década de 1980 y la década de 1990.
Desde su fundación, Intel se distinguió por su capacidad de crear circuitos lógicos utilizando dispositivos semiconductores. El objetivo de los fundadores era el mercado de la memoria de semiconductores, ampliamente predicho para reemplazar la memoria de núcleo magnético.
Su primer producto fue una entrada rápida en el pequeño mercado de memoria de alta velocidad en 1969, la memoria SRAM 3101 Schottky TTL bipolar de 64 bits, que era casi el doble de rápida que las implementaciones de diodos de la época.
Intel también produjo la memoria ROM 3301 Schottky de 1024 bits, y el primer chip SRAM de compuerta de silicio con transistor de efecto de campo de semiconductores de óxido de metal comercial (MOSFET), el 1101 de 256 bits. Mientras que el 1101 fue un avance significativo, su compleja estructura de celda estática lo hizo demasiado lento y costoso para las memorias de mainframe, un problema resuelto con el lanzamiento de Intel 1103 en 1970. El negocio de Intel creció durante la década de 1970, ya que amplió y mejoró sus procesos de fabricación y produjo una gama más amplia de productos, aún dominada por varios dispositivos de memoria.
Estos dos hechos llevaron a Gordon Moore, CEO de Intel desde 1975, a cambiar el enfoque de la compañía hacia los microprocesadores. La decisión de Moore de utilizar como fuente única el chip 386 contribuyó al éxito continuo de la compañía. El desarrollo del microprocesador representó un avance notable en la tecnología de circuitos integrados, miniaturizando la unidad de procesamiento central de una computadora, y haciendo posible que las máquinas pequeñas realizaran cálculos que en el pasado solo podían hacer máquinas muy grandes y pesadas.
A pesar de la gran importancia del microprocesador, el Intel 4004 y sus sucesores, el 8008 y el 8080 nunca fueron los principales contribuyentes de ingresos en Intel. Ante esta situación y ante la llegada del próximo procesador, el 8086 en 1978. El gigante azul se embarcó en una importante campaña de comercialización para ese chip, y pretendía ganar la mayor cantidad posible de clientes para su nuevo procesador. Una Importante victoria para Intel llegó de la mano de la recién creada división de PC de IBM.
Procesadores actuales de Intel.
En la actualidad Intel dispone de dos líneas de procesadores para ordenadores domésticos basados en la arquitectura x86. Por un lado tenemos los Coffee Lake, que representan la octava generación de la serie Intel Core y son los procesadores de alto rendimiento y alto consumo de energía. Por otra parte, dispone de los procesadores Gemini Lake, unos chips de menor tamaño y enfocados a lograr la máxima eficiencia energética posible.
Procesadores Intel Cofee Lake: Intel Coffee Lake representa la octava generación de procesadores de alto rendimiento de Intel, y supusieron un gran salto en número de núcleos y prestaciones ofrecidas.
Coffee Lake es el nombre en clave de Intel para sus procesadores fabricados a 14 nm después de Broadwell, Skylake y Kaby Lake. Los gráficos integrados en los chips Coffee Lake permiten la compatibilidad con conectividad DisplayPort 1.2, HDMI 2.0 y HDCP 2.2. Coffee Lake también se caracteriza por admitir nativamente la memoria DDR4-2666 MHz en configuración de doble canal.
Los procesadores Intel Coffee Lake introducen un cambio importante en la nomenclatura de los procesadores principales de Intel, ya que los modelos Core i5 e i7 tienen seis núcleos, a diferencia de las generaciones anteriores que tienen solo cuatro núcleos. Los modelos Core i3 tienen cuatro núcleos y descartan la tecnología Hyperthreading por primera vez.
Los primeros procesadores Coffee Lake se lanzaron el 5 de octubre de 2017 para el conjunto de chipsets de la serie 300, siendo incompatibles con los chipsets de las series 200 y 100 pese a mantener el mismo socket LGA 1151 físico que Skylake y Kaby Lake. La razón oficial para esto es que el pinout de las placas base de las series 200 y 100 es eléctricamente incompatible con estos procesadores. El 2 de abril de 2018 Intel lanzó modelos adicionales de escritorio dentro de las series Core i3, i5, i7, Pentium Gold y Celeron.
Procesadores Intel bajo consumo: Ante el gran éxito de las tablets y los mini portátiles durante sus primeros años de vida, Intel intentó entrar de lleno en este nicho de mercado con una nueva familia de procesadores de bajo consumo, bautizados como Atom. Se trata de unos procesadores x86 muy pequeños y diseñados para ser lo más eficientes posible con el uso de la energía. Las primeras generaciones de estos procesadores daban vida a los netbooks, ordenadores de bajo coste con unas prestaciones modestas pero suficientes para las tareas cotidianas. Algunos de estos Netbooks con procesador Atom integraron los gráficos Nvidia Ion, lo que les daba capacidad para reproducir contenido multimedia a 1080p sin problemas.
En junio de 2011 Intel intentó dar un nuevo paso adelante con sus procesadores Atom para penetrar en el mercado de tabletas y smartphones, un sector que estaba generando una enorme cantidad de ingresos a todos los que estaban presentes.
Su primer procesador Atom para las tabletas y teléfonos inteligentes, con nombre en código Medfield, llegó en el primer semestre de 2012, seguido por la tecnología Clover Trail en la segunda mitad de 2012.Medfield llegó fabricado en 32 nanómetros, al igual que Clover Trail. Ninguno de estos procesadores logro colarse con éxito en los principales smartphones ni las principales tablets.
Intel no se rindió y siguió apostando por su plataforma Atom. Un importante paso lo dio en 2013 con los chips Bay Trail fabricados a 22 nm y basados en una arquitectura renovada, que consiguió aumentar en gran medida el rendimiento y la eficiencia energética.
Estos procesadores tampoco triunfaron en los smartphones, pero sí que lograron hacerlo con las tablets y los Mini PCs, ordenadores muy pequeños y económicos que se basan en estos eficientes chips de Intel y el sistema operativo Windows 10. Bay Trail de Intel ha seguido evolucionando hasta dar vida a los procesadores Cherry Trail, Apollo Lake y Gemini Lake, todos ellos fabricados a 14 nm y que son capaces de ofrecer un excepciona balance entre precio y prestaciones.
Gemini Lake es la actual plataforma de bajo consumo de Intel, unos procesadores fabricados a 14 nm que podemos encontrar en multitud de Mini PCs, tablets y portátiles, siendo la mayoría de estos dispositivos de origen chino. Gemini Lake ofrece capacidad para reproducir contenido HDR en resolución 4K y 60 FPS, y es capaz de rendir de forma excelente en todas las tareas del día a día como navegar, ofimática, correo electrónico y muchas más tareas.
La 10ª generación de CPUs para escritorios.
En 2019, la llegada de Ryzen 3000 supuso un aumento de rendimiento brutal para AMD. Por ello, era necesario que Intel diese una respuesta a la altura: su 10ª generación de CPU Intel Core, lanzada en 2020. Esta supuso la vuelta a la generalización del Hyperthreading, con 4 núcleos y 8 hilos en i3, 6 núcleos y 12 hilos en i5, 8 núcleos y 16 hilos en i7, y 10 núcleos y 20 hilos en i9.
Además, aunque las capacidades de suministro no hayan sido precisamente inmensas, desde luego fueron mucho mejores que en la pasada generación. De hecho, en muchos casos su relación calidad-precio es destacable. Esta era una cualidad que se volvió exclusiva de AMD en los peores momentos de la falta de suministro de Intel.
Los procesadores más interesantes de esta generación fueron los Intel Core i5-10400F, un duro rival del Ryzen 5 3600; los i5-10600K, quizás la mejor CPU del mercado para gaming en su día; y el i9-10850K, una variante más barata del 10900K que rinde casi igual.
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SenseTime es una empresa de inteligencia artificial con sede en Hong Kong. La compañía extiende sus oficinas en China, Indonesia, Japón, Corea del Sur, Macao, Malacisa, Filipinas, Arabia Saudita, Singapur, Taiwán, Tailandia y los Emiratos Árabes Unidos.
La empresa desarrolla tecnologías que incluyen el reconocimiento facial, reconocimiento de imágenes, detección de objetos, reconocimiento óptico de caracteres, análisis de imágenes médicas, análisis de video, conducción autónoma y detección remota.
Desde el año 2019, SenseTime ha sido sancionado repetidamente por el gobierno de los Estados Unidos, debido a unas acusaciones de que supuestamente su tecnología de reconocimiento facial se ha utilizado en la vigilancia e internamiento de los uigures y otras minorías étnicas y religiosas. No obstante, tal y como era de esperarse, la directiva de SenseTime negó todas estas acusaciones.
Acerca de Sense Time.
SenseTime es una empresa líder de software de inteligencia artificial centrada en crear un mejor futuro potenciado por la inteligencia artificial a través de la innovación. Manteniendo una visión de avanzar en la interconexión de los mundos físico y digital con inteligencia artificial, impulsando el crecimiento de la productividad sostenible y experiencias interactivas fluidas.
SenseTime se ha comprometido en avanzar en la investigación de inteligencia artificial, desarrollando plataformas de software de inteligencia artificial escalables y asequibles que beneficien a las empresas, las personas y la sociedad, así como atraer y nutrir a los mejores talentos para dar forma al futuro juntos.
Con todas las raíces que han desarrollado en el mundo académico, la empresa ha invertido en investigación original y de vanguardia que les permite ofrecer y mejorar continuamente capacidades de inteligencia artificial, posicionándose como los líderes de la industria. SenseTime ha cubierto campos claves en inteligencia de percepción, inteligencia de decisiones, generación de contenido habilitado por la inteligencia artificial.
Asimismo, han desarrollado capacidades claves en chips, sensores e infraestructura informática de la inteligencia artificial.
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SenseTime ha participado activamente en el desarrollo de estándares industriales nacionales e internacionales sobre seguridad de datos, protección de la privacidad, IA ética y sostenible. Al 30 de junio de 2021.
En total, la compañía ha participado en la formulación de más de 80 estándares industriales nacionales o internacionales, trabajando en estrecha colaboración con múltiples instituciones nacionales y multilaterales sobre el desarrollo ético y sostenible de la inteligencia artificial.
Igualmente, SenseTime fue la única empresa de inteligencia artificial en Asia en la que las Naciones Unidas seleccionaron su Código de ética para el desarrollo sostenible de la IA como una de las referencias de publicación clave en la Guía de recursos de las Naciones Unidas sobre estrategias de IA publicada en junio de 2021.
SenseTime Group ha cotizado con éxito en la Junta Principal de la Bolsa de Valores de Hong Kong Limited (HKEX).
La actualidad de SenseTime.
Sensetime, cuya base opera en Hong Kong, se ha convertido en una sorpresa por la cantidad de apoyo que ha recibido. Tan solo en menos de un año desde su primera ronda de financiación ha triplicado su valor. Por lo tanto, sus cifras llegan a los 4.500 millones de dólares.
Sensetime es una startup que se dedica a la creación de software enfocado a la vigilancia. Su objetivo es crear un sistema masivo autónomo que pueda identificar los rostros de la gente que camina por la calle. En otras palabras, una inteligencia artificial que logre hallar a una persona que cometa un crimen.
Esto sucede en un momento en el que China quiere volverse el líder mundial en inteligencia artificial. Su interés se basa en una previsión que hay sobre las ganancias que va a aportar el sector de inteligencia artificial en el mundo. La cifra es escandalosa: 15,7 billones de dólares para 2030.
En su ronda de financiación el principal inversor fue el gigante del comercio electrónico Alibaba con 600 millones de dólares. Otras empresas como la china Suning.com y la singapurense Temasek Holdings Ltd también entregaron su apoyo.
A Sensetime le ha ido muy bien en este último año. Tan solo en julio de 2021 reportaba un valor de $1.500 millones. De continuar con esta buena tendencia, podrá lograr todos sus proyectos en cuanto reconocimiento facial, video análisis y conducción autónoma.
El proyecto más ambicioso de SenseTime.
China está en una época en la que los sistemas de vigilancia y control son la principal prioridad del gobierno. Lo hemos visto en casos como las gafas que les están dotando a la policía para reconocer identificaciones, pero esto va más allá.
Sensetime se especializa en la inteligencia artificial que puede identificar rostros e imágenes a gran escala. Y de hecho eso es lo ha conseguido al desarrollar su código “Viper”, un proyecto de IA de vigilancia. Su funcionamiento radica en la cooperación con miles de cámaras de seguridad que hay en las calles chinas.
Como se observa en este video, el sistema identifica los objetos y personas que aparecen en la imagen. Al pasar al frente de la cámara, la inteligencia artificial hará un análisis del rostro y buscará en su base de datos. Rápidamente arrojará un resultado que combine a la persona vista en cámara con su identidad oficial. Si bien está sujeto a fallos, la mayoría de veces hace un «match» al menos 90% de similitud.
Según su diseño actual, Viper reenvía todas esas emisiones provenientes de escánares faciales, cajeros automáticos o cámaras de tráfico para contrastarlas e identificar a todo tipo de ciudadanos. La idea es lograr mezclar 100.000 de esas emisiones o fuentes de forma simultánea, algo que permitiría perseguir a sospechosos de todo tipo de delitos.
Este tipo de soluciones ha hecho que lógicamente aparezcan las críticas por la amenaza a la privacidad que imponen. Las fuerzas de seguridad chinas indican que estos sistemas «no afectan a la privacidad porque solo personas autorizadas pueden acceder a ellos».
Claramente hay críticas que comparan este sistema con una sociedad distópica orwelliana. A pesar de eso, los dirigentes del proyecto argumentan que no habrá daño alguno a la privacidad de la población. “No afectará la privacidad porque solo personas autorizadas tendrán acceso”, tal y como dice Xu Li, cofundador de Sensetime.
SenseTime: la empresa líder de inteligencia artificial del mundo.
La empresa china SenseTime anunció que ha recaudado con éxito 600 millones de dólares (490 millones de euros) en una ronda de financiación liderada por el Grupo Alibaba, gigante del comercio electrónico. La compañía informó en un comunicado que con esta suma ha establecido un nuevo récord para la industria del capital riesgo en este sector y, según la prensa especializada, tras esta operación SenseTime se ha convertido en la empresa de Inteligencia Artificial más valiosa del mundo.
«La inyección de capital dará un importante impulso al desarrollo de la plataforma de inteligencia artificial de SenseTime, lo que permitirá avanzar en la innovación tecnológica de la empresa y abrir nuevas oportunidades de negocio», apuntó la compañía.
SenseTime lidera la industria en una gama de campos como reconocimiento facial y de imágenes, la conducción autónoma, las imágenes médicas y la optimización de hardware de aprendizaje profundo, entre otros.
Aunque Alibaba fue el mayor inversor de esta ronda, en ella también participaron otras compañías como Temasek (Singapur) y Suning (China).
En 2017, SenseTime anunció una serie de asociaciones estratégicas en China y en el extranjero con firmas como la estadounidense Qualcomm, con quien inició una colaboración de «algoritmo + chip» para aumentar la inteligencia de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos.
La compañía se asoció con Honda para proporcionar tecnologías de conducción autónoma mientras que trabajó con Suning, el minorista de productos electrónicos de consumo más grande de China, para desarrollar «Store of Future», que aprovecha el reconocimiento facial para realizar compras.
SenseTime ha establecido alianzas con más de 400 empresas líderes nacionales y extranjeras en seguridad, fintech, automóvil, comercio minorista, teléfonos inteligentes, Internet móvil y robótica.
Según cálculos de la prensa económica, con esta nueva ronda de financiación la compañía ha duplicado su valoración en unos meses, que actualmente se calcula en unos 3.000 millones de dólares (2.440 millones de euros)
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CONTINUAMOS ABRODANDO LAS EMPRESAS DE TECNOLOGÍA QUE HAN HECHO POSIBLE LOS GRANDES AVANCES EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, GRACIAS A SUS INVERSIONES, INVESTIGACIONES, DECISIONES GERENCIALES Y EN LA CREENCIA EN QUE EL RAMO DE LA TECNOLOGÍA ES UNO DE LOS MÁS RENTABLES EN EL FUTURO INMEDIATO. TAL ES EL CASO DE LA EMPRESA NVIDIA CORPORATION, UNA DE LAS COMPAÑÍAS DE TECNOLOGÍA ESTADOUNIDENSE QUE MÁS AVANCES HA APORTADO AL MUNDO DE LA TECNOLOGÍA, GRACIAS A SUS DISEÑOS DE UNIDADES DE PROCESAMIENTO GRÁFICOS PARA EL MERCADO PROFESIONAL Y EL OCIO, ESPECÍFICAMENTE, LOS JUEGOS DE VIDEO.
Nvidia Corporation es una empresa multinacional especializada en el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico y tecnologías de circuitos integrados para estaciones de trabajo, ordenadores personales y dispositivos móviles. Actualmente, su sede está en la ciudad de Santa Clara, en el estado de California.
Con los años, la compañía se ha convertido en uno de los principales proveedores de circuitos integrados, tales como unidades de procesamiento gráfico y conjuntos de chips usados en tarjetas gráficas para consolas y tarjetas madre para computadores.
Nvidia expandió su presencia en la industria de videojuego con su SHIELD Portable, SHIELD Tablet y SHIELD Android TV. Desde 2014, Nvidia ha cambiado para ser una compañía enfocada en cuatro mercados: gaming, visualización profesional, centros de datos y auto.
La compañía produce unidades de procesamiento gráficos (GPU), incluyendo la serie de GeForce para los videojuegos más afamados. Igualmente, produce la serie Nvidia Quadro de diseño asistido por ordenador y la creación de contenido digital en las estaciones de trabajo, y la serie de circuitos integrados nForce para placas base.
Además de la fabricación de GPUs, Nvidia proporciona en todo el mundo capacidades de procesamiento en paralelo a investigadores y científicos, que les permiten ejecutar de manera eficiente aplicaciones de alto rendimiento. Más recientemente, se ha trasladado al mercado de la informática móvil, donde produce procesadores móviles Tegra para consolas de videojuegos, tablets y sistemas de navegación autónoma y entretenimiento para vehículos.
Historia de Nvidia
Nvidia fue fundada en 1993 por Jen-Hsun Huang, Chris Malachowsky, y Curtis Priem. Los tres cofundadores de la compañía plantearon la hipótesis de que la dirección correcta para la informática pasaría por el procesamiento acelerado por gráficos, pues creían que este modelo de computación podría resolver problemas que la informática de propósito general no podía resolver. También observaron que los videojuegos son algunos de los problemas más desafiantes desde el punto de vista computacional, y que tienen un volumen de ventas increíblemente alto.
La compañía nació con un capital inicial de 40,000 dólares, inicialmente no tenía nombre y los cofundadores nombraron todos sus archivos NV, como en “próxima versión”. La necesidad de incorporar a la compañía hizo que los cofundadores revisaran todas las palabras con esas dos letras, lo que las llevó a “invidia”, la palabra latina que significa “envidia”.
El lanzamiento de RIVA TNT en 1998 consolidó la reputación de Nvidia para desarrollar adaptadores de gráficos. A fines de 1999, Nvidia lanzó la GeForce 256 (NV10), que más notablemente introdujo la transformación e iluminación (T & L) a nivel de consumidor en hardware 3D. Funcionando a 120 MHz y presentando cuatro líneas de píxeles, implementó aceleración avanzada de video, compensación de movimiento y fusión de sub-imagen de hardware. GeForce superó a los productos existentes por un amplio margen.
Debido al éxito de sus productos, Nvidia ganó el contrato para desarrollar el hardware de gráficos para la consola de juegos Xbox de Microsoft, lo que le valió a Nvidia un avance de $ 200 millones. Sin embargo, el proyecto se llevó a muchos de sus mejores ingenieros de otros proyectos. A corto plazo, esto no importó, y el GeForce2 GTS se envió en el verano de 2000. En diciembre de 2000, Nvidia llegó a un acuerdo para adquirir los activos intelectuales de su único rival 3dfx, un pionero en tecnología gráfica 3D para el consumidor que lideraba el campo desde mediados de la década de 1990 hasta 2000. El proceso de adquisición finalizó en abril de 2002.
En julio de 2002, Nvidia adquirió Exluna por una cantidad de dinero no revelada. Exluna era responsable de la creación de varias herramientas de representación de software. Más tarde, en agosto de 2003, Nvidia adquirió MediaQ por aproximadamente 70 millones de dólares. Y también adquirió iReady, un proveedor de soluciones de descarga TCP / IP e iSCSI de alto rendimiento el 22 de abril de 2004.
Tan grande era el éxito de Nvidia en el mercado de los videojuegos, que en diciembre de 2004 se anunció que ayudaría a Sony con el diseño del procesador de gráficos RSX de la PlayStation 3, la consola de videojuegos de nueva generación de la firma japonesa que tenía la difícil tarea de repetir el éxito de su predecesora, la más vendida de la historia.
En diciembre de 2006, Nvidia recibió citaciones del Departamento de Justicia de EE. UU con respecto a posibles violaciones antimonopolio en la industria de las tarjetas gráficas. En aquel momento AMD se había convertido en su gran rival, después de la compra de ATI por parte de esta última. Desde entonces AMD y Nvidia han sido los únicos fabricantes de tarjetas gráficas para videojuegos, sin olvidar los chips integrados de Intel.
Forbes nombró a Nvidia como la mejor compañía del año 2007 citando los logros que obtuvo durante los cinco años anteriores. El 5 de enero de 2007, Nvidia anunció que había completado la adquisición de PortalPlayer, Inc, y en febrero de 2008 Nvidia adquirió Ageia, desarrollador del motor de física PhysX y la unidad de procesamiento de física que ejecutaba este motor. Nvidia anunció que planeaba integrar la tecnología PhysX en sus futuros productos de GPU GeForce.
Nvidia se enfrentó a una gran dificultad en julio de 2008, cuando recibió una reducción en sus ingresos de aproximadamente 200 millones luego de informarse que ciertos conjuntos de chips y GPU móviles producidos por la compañía tenían tasas de fallos anormales debido a defectos de fabricación.
En septiembre de 2008 Nvidia se convirtió en el sujeto de una demanda colectiva por los afectados, alegando que las GPU defectuosas se habían incorporado a ciertos modelos de portátiles fabricados por Apple, Dell y HP. El culebrón finalizó en septiembre de 2010, cuando Nvidia llegó a un acuerdo por el que se reembolsaría a los propietarios de los portátiles afectados el importe de las reparaciones o, en algunos casos, el reemplazo del producto.
En noviembre de 2011, Nvidia lanzó su sistema de chip ARG Tegra 3 para dispositivos móviles después de presentarlo inicialmente en el Mobile World Congress. Nvidia afirmó que el chip presentaba la primera CPU móvil de cuatro núcleos. En enero de 2013, Nvidia presentó el Tegra 4, así como la Nvidia Shield, una consola de juegos portátil basada en Android que funciona con el nuevo procesador.
El 6 de mayo de 2016 Nvidia presentó las tarjetas gráficas GeForce GTX 1080 y 1070, las primeras basadas en la microarquitectura Pascal. Nvidia afirmó que ambos modelos superaron a su modelo Titan X basado en Maxwell. Estas tarjetas incorporan memoria GDDR5X y GDDR5 respectivamente, y usan un proceso de fabricación de 16 nm.
En mayo de 2017 Nvidia anunció una asociación con Toyota Motor Corp por la cual esta última utilizará la plataforma de inteligencia artificial Drive serie X de Nvidia para sus vehículos autónomos. En julio de 2017 Nvidia y el gigante de búsqueda chino Baidu, Inc. anunciaron una asociación de gran alcance de inteligencia artificial que incluye computación en la nube, conducción autónoma, dispositivos de consumo y el framework de inteligencia artificial de Baidu, PaddlePaddle.
Finanzas de Nvidia
Luego de que en 2009 y 2010 la empresa diera pérdidas, en 2011 las finanzas de la compañía se revitalizaron por completo con el gran auge de los dispositivos móviles como las tablets.
En 2011, Nvidia produjo unas ganancias de 253 millones de d´lares y desde ese momento, se mantuvieron en ascenso. El mayor boom hasta ahora en sus ganancias ha sido en el año 2018, que obtuvieron 3.047 millones de dólares netos. Actualmente, la compañía tiene más de 11.528 empleados.
La inteligencia artificial y la arquitectura Volta.
Las GPUs de Nvidia son muy utilizadas en los campos relacionados con el deep learning, la inteligencia artificial y el análisis acelerado de grandes cantidades de datos. La compañía desarrolló el aprendizaje profundo basado en la tecnología de GPU, con la finalidad de utilizar la inteligencia artificial para abordar problemas como la detección del cáncer, la predicción del tiempo y los vehículos que conducen de manera autónoma, como los famosos Tesla.
El objetivo de Nvidia es ayudar a las redes a aprender a “pensar”. Las GPUs de Nvidia funcionan excepcionalmente bien para las tareas de aprendizaje profundo porque están diseñadas para computación paralela, y funcionan bien para manejar las operaciones vectoriales y matriciales que prevalecen en el aprendizaje profundo.
Las GPUs de la compañía son utilizadas por investigadores, laboratorios, compañías tecnológicas y empresas empresariales. En el año 2009, Nvidia participó en lo que se llamó el big bang del aprendizaje profundo, ya que las redes neuronales de aprendizaje profundo se combinaron con las unidades de procesamiento de gráficos de la compañía. Ese mismo año, Google Brain utilizó las GPUs de Nvidia para crear redes neuronales profundas capaces de aprendizaje automático, donde Andrew Ng determinó que podrían aumentar la velocidad de los sistemas de aprendizaje profundo unas 100 veces.
En abril de 2016, Nvidia introdujo el superordenador DGX-1 basado en un clúster de 8 GPUs para mejorar la capacidad de los usuarios de utilizar el aprendizaje profundo mediante la combinación de GPU con software específicamente diseñado. Nvidia también desarrolló las máquinas virtuales Nvidia Tesla K80 y P100 basadas en GPU, disponibles a través de Google Cloud, que Google instaló en noviembre de 2016.
Microsoft agregó servidores basados en la tecnología de GPU de Nvidia en una presentación preliminar de su serie N, basada en la tarjeta Tesla K80. Nvidia también se asoció con IBM para crear un kit de software que aumenta las capacidades de IA de sus GPUs. En 2017, las GPUs de Nvidia también se pusieron en línea en el Centro RIKEN para el Proyecto de Inteligencia Avanzada para Fujitsu.
Esta Nvidia Titan V es una tarjeta gráfica basada en el núcleo GV100 y tres stacks de memoria HBM2, todo en un mismo paquete. La tarjeta cuenta con un total de 12 GB de memoria HBM2 que funciona a través de una interfaz de memoria de 3072 bits.
Su GPU contiene más de 21 millones de transistores, 5120 núcleos CUDA y 640 núcleos Tensor para ofrecer un rendimiento de 110 TeraFLOPS en aprendizaje profundo. Sus frecuencias de funcionamiento son de 1200 MHz de base y 1455 MHz en modo turbo, mientras que la memoria funciona a 850 MHz, ofreciendo un ancho de banda de 652.8 GB/s. Recientemente se ha anunciado una versión CEO Edition que aumenta la memoria hasta 32 GB.
La compra de ARM
El año 2020 estuvo marcado por la compra de Arm por parte de NVIDIA, cifrada en 40.000 millones de dólares. Esta compañía es la creadora y diseñadora de la arquitectura homónima, y esta adquisición supone unos cambios tremendos en el mercado del silicio. ¿Por qué?
La arquitectura Arm es la gran alternativa a x86, que usan los procesadores de Intel y AMD. Hoy en día, todos los móviles y tablets hacen uso de procesadores con esta arquitectura, como son todos los modelos de Mediatek, Qualcomm, Hisilicon, Samsung Exynos, Apple Silicon, etc.
Básicamente, Arm es quien diseña la arquitectura a nivel lógico y también modelos base de CPU (Cortex) y GPU (Mali). Luego, sus clientes (como los que te acabamos de mencionar) compran la propiedad intelectual de esas CPU y GPU, las modifican en consonancia con sus necesidades, y diseñan el chip en sí para luego ser fabricado.
La cuota de mercado de Arm en algunos segmentos es tremenda. No solo hablamos de los smartphones y tablets, sino también de equipos de red (32%), equipos de internet de las cosas (90%) o equipos de coches (75%), según datos de Statista.
Esto está destinado a ir incluso más allá, teniendo en cuenta que en el futuro es muy probable que empecemos a verlos en PC portátiles, si Windows consigue un funcionamiento adecuado bajo ARM, que todavía no es el caso. Pero desde Apple ya hay movimientos: están empezando una ambiciosa transición de las CPUs de Intel a SoC propios con núcleos ARM, y están demostrando un gran rendimiento.
Pues bien, dentro de este prometedor contexto se ve claramente cómo la compra de Arm puede suponer que NVIDIA se convierta en un gigante tecnológico todavía mayor, trascendiendo ya a todos los niveles el poder de AMD e Intel.
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DENTRO DEL MUNDO DE LA TECNOLOGÍA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, UNA DE LAS RAMIFICACIONES QUE MÁS HAN AVANZADO ES LA DE LOS MUNDOS VIRTUALES. DESDE EL INTERNET CLÁSICO, PASANDO POR LOS JUEGOS DE AVATARES, LOS CHATS, LAS REDES SOCIALES, LAS CRIPTOMONEDAS, LA REALIDAD AUMENTADA Y AHORA EL LLAMADO METAVERSO, LOS MUNDOS VIRTUALES HAN ABIERTO LAS COMPUERTAS DE LOS LLAMADOS UNIVERSOS PARALELOS, ALGO QUE HA TENISO CRÍTICAS, EXPECTATIVAS Y HASTA CONSIDERACIONES ÉTICA. NO OBSTANTE, LO CIERTO ES QUE LA TECNOLOGÍA HA AVANZADO PASOS AGIGANTADOS Y EL PRÓXIMO PASO SERÁ SIN DUDA UN MUNDO DISTINTO AL QUE VIVIMOS DE FORMA FÍSICA.
El concepto de “mundo virtual” generalmente recrea la idea de un entorno 3D que simula el mundo real en términos de topografía, condiciones sociales y económicas y de comunicación, pero que no cuentan con muchas de sus limitaciones. Los mundos virtuales también son llamados muchas veces metaversos. El término metaverso fue definido en la novela Snow Crash, del escritor Neal Stephenson, en el año 1992, y actualmente, se usa frecuentemente para describir la visión del trabajo en espacios 3D totalmente inmersivos.
Los mundos virtuales ofrecen una vía de escape, fantasía, socialización, colectividad y, en algunos casos, una fuente de ingresos. Los mundos virtuales sociales son similares a los reales en el sentido de que contienen todos los tipos de interacción social humana, incluida la amistad, el amor, la economía, la guerra, la política, etc. ofreciendo la oportunidad de hacer compras, negocios, formarse académicamente, viajar, ir a bares, bailar, y muchas más actividades.
Los avances tecnológicos de las últimas décadas han permitido “la creación y modelización de mundos virtuales, trabajando con imágenes en 3D con capacidad de interacción y dando a la red características de un mundo real, vivencial, interactivo, continuo y tridemensional”. Es decir, se trata de una especie de mundo virtual “en el que nos podremos adentrar y vivir una segunda vida”.
A todos estos mundos virtuales se puede acceder a través de Internet, “no solo desde un ordenador, sino desde un dispositivo móvil y también mediante gafas de realidad virtual”. En algunos casos los usuarios tienen que crearse su propio avatar.
Las posibilidades de los mundos virtuales son múltiples. A día de hoy ya se utilizan en el ámbito de la formación. Por ejemplo, la Universidad Católica San Antonio de Murcia los ha usado para explicar a estudiantes de Medicina qué es el coronavirus. También se recurre a ellos en entornos empresariales. Tal es el caso de la empresa automotriz BMW, que con la ayuda de NVIDIA, han utilizado la tecnología para realizar una réplica exacta de su fábrica de Regensgurg, en Alemania.
La intención de esta innovación es experimentar con nuevos flujos de trabajo, después de revisar y afinar el funcionamiento de sus procesos en el mundo virtual. En este sentido serán aplicados posteriormente para su planta física, reduciendo considerablemente su coste e implementación.
Pero si hay un campo en el que a día de hoy destaca el uso de los mundos virtuales, es el del ocio. Varias compañías llevan años tratando de desarrollar estos espacios. En 2003 Linden Lab lanzó Second Life, un mundo virtual al que se puede acceder de forma gratuita a través de Internet para interactuar con miles de avatares. Decentraland también abre las puertas a un universo virtual parecido al que ofrece Second Life. Pero en este caso ha introducido la tecnología blockchain y se ofrecen NFTs (Tokens No Fungibles) a los usuarios. Estos activos digitales únicos refuerzan el concepto de propiedad con valor económico dentro de este metaverso.
Historia de los mundos virtuales.
En 1962 la maquina Sensorama usaba la visión, el sonido, el equilibrio y el tacto para simular su mundo. Entre los primeros mundos virtuales implementados para ordenadores no fueron videojuegos sino simuladores de realidad virtual genéricos, como el dispositivo de realidad virtual de Ivan Sutherland en del año 1968.
Esta forma de realidad virtual se caracterizaba por unos voluminosos auriculares y otro tipo de dispositivos sensoriales. Los mundos virtuales contemporáneos, entornos virtuales online multiusuario, emergieron de manera independiente a la investigación de este tipo de dispositivos, alimentado por el mundo del videojuego, pero sobre una base de inspiración similar.
Mientras la realidad virtual clásica se basa en engañar al sistema perceptivo para experimentar un ambiente de inmersión, los mundos virtuales suelen depender del contenido mental y emocional que da lugar a una experiencia de inmersión.
Maze War, también conocido como El juego Maze o simplemente Maze, fue el primer juego en primera persona 3D y multiusuario que se jugaba en red. Con Maze surgió el concepto de jugadores en línea mediante avatares en el cual podrías perseguir a tus oponentes en un laberinto. Esto sucedió en el año 1974, y se jugaba en ARPANET, también conocido como el primer internet.
Sin embargo, solo podía jugarse en un Imlac, ya que fue diseñado especialmente para este tipo de ordenador.
En 1978 salió MUD1 (Multi-User Dungeon). Este juego, basado más en texto que en gráficos, llevo a la creación de posteriores MUDs que finalmente se convirtieron en MMORPGs (Massively multiplayer online role-playing game).
Algunos de los primeros prototipos de los mundos virtuales fueron: WorldsAway, un entorno virtual donde los usuarios diseñaban su proprio mundo bidimensional representado por avatares(perteneciente a CompuServe), CitySpace, un proyecto educacional con gráficos 3D y por red para niños, y The Palace, una comunidad virtual en 2D impulsada por un mundo virtual. Sin embargo el que se considera el primer mundo virtual es el Habitat, desarrollado en 1987 por LucasFilm Games para la Coomodore 64, que funcionaba con el servicio Quantum Link.
Características de los Metaversos.
- Interactividad: El usuario es capaz de comunicarse con el resto de usuarios, y de interactuar con el metaverso.
- Corporiedad: El entorno al que se accede, está sometido a ciertas leyes de la física, y tiene recursos limitados.
- Persistencia: Aunque no esté ningún usuario conectado al Metaverso, el sistema sigue funcionando y no se para. Las posiciones en las que se encontraban los usuarios al cerrar sus sesiones serán guardadas, para volver a cargarlos en el mismo punto cuando vuelvan a conectarse
El Metaverso del futuro.
La gran apuesta de Internet se llama: metaverso. Una propuesta que pareciera muy futurista, pero muchos expertos están trabajando en hacerla realidad. De hecho la compañía de Mark Zuckerberg acaba de anunciar que hará una inversión de 10,000 millones de dólares en Facebook Reality.
Mark Zuckerberg ha dicho que “Buena parte de la experiencia del metaverso va a girar en torno al poder de teletransportarse de una experiencia a otra.” El director de esta red social también ha asegurado que ésta será una gran parte del próximo capítulo de la evolución de Internet.
La compañía está comprometida en hacerlo realidad. Incluso, ya existen ingenieros en Europa encargados de trabajar en el desarrollo de la propuesta.
Básicamente en lugar de ver una pantalla como lo hacemos ahora, los usuarios se podrán unas gafas o casco en la cabeza y de esta forma entrarían en el metaverso: algo así como “Second Life”, pero llevado a un concepto mucho más desarrollado e inmersivo. Ahí se emularían las interacciones de la vida real, con la posibilidad de construir una personalidad distinta.
En el Metaverso se podrán adquirir bienes y servicios, comprar, aprender, jugar y trabajar será posible en ese universo virtual. El gran reto para la tecnología sería que la persona involucrada pueda, incluso, sentir un golpe o percibir olores, por ejemplo.
Otras empresas que están creando metaversos.
Facebook no es la única firma que está trabajando en hacer esto posible. Apple, Sony, Nvidia, entre otras, también quieren convertirse en portales de entrada a esta dimensión.
Y es que, según afirma Bloomberg, el concepto de metaverso promete ser un negocio con un potencial global de más de 800.000 millones de dólares en 2024.
Microsoft está invirtiendo fuertemente en la industria del videojuego y ha adquirido AltspaceVR, para el desarrollo de realidades mixtas. Por su parte, Apple, también está trabajando en su metaverso, como dejó claro en WWDC 2021.
En el caso del fabricante de GPUs Nvidia, cuenta con la plataforma NVIDIA Omniverse
, que permite simular escenas 3D en tiempo real. Omniverse, aspira a constituir un ecosistema de aplicaciones y proveedores 3D, basado en estándares y protocolos abiertos y exponiendo las nuevas capacidades como microservicios a cualquier cliente y aplicación conectados.
El enfoque de Nvidia con Omnivers parece estar inicialmente enfocado a entornos industriales, modelando gemelos digitales y replicando virtualmente factorías completas. Para ello, ha establecido una alianza con BMW, con el objetivo de generar una réplica de una de sus principales fábricas, para poder monitorizarla en tiempo real, operar de forma segura y contar con la asistencia de robots, con soluciones como NVIDIA Fleet Command.
El futuro de los metaversos a corto y mediano plazo.
Se ven claramente dos enfoques. Facebook ve amenazado su modelo de negocio actual y busca redefinir el concepto de red social, haciéndola más inmersiva y formando parte de lo cotidiano además de ampliarla hacia lo corporativo aprovechando los nuevos modelos de trabajo. Este enfoque entronca con el de las compañías de videojuegos o Microsoft.Por su parte, Nvidia, se enfoca más en el ámbito industrial.
No obstante, queda mucho recorrido para el desarrollo de los metaversos. Más players querrán entrar en este negocio si la previsión de Bloomberg es acertada, lo que supondrá una aceleración de los desarrollos y más noticias en el corto plazo. Y es que la convergencia entre los mundos físico y virtual es imparable y se está acelerando como el resto de tendencias de forma exponencial.
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En esta entrada continuamos conociendo las patentes en el campo de la inteligencia artificial. ¿Pueden los robots patentar?.
Actualmente nos movemos por una era vinculada totalmente al desarrollo tecnológico y a la innovación, haciendo realidad la ciencia ficción, o lo que es lo mismo, aquello inimaginable.
El progreso de esta tecnología e innovación está avanzando y desarrollándose a pasos agigantados, de manera que en los últimos veinte años la aplicación de la Inteligencia Artificial ha sorprendido a toda la sociedad.
Del tradicional concepto de Inteligencia Artificial al que hoy en día mantenemos hay un largo recorrido hecho, y es que en sus orígenes hablábamos de simples algoritmos o sistemas. Esto ha evolucionado, llegando a desarrollarse robots que cumplen diversas funcionalidades, ya sean desde tareas en el hogar, industriales, agrícolas, de vigilancia o lúdicas. No quedándose ahí, con esta Inteligencia Artificial se espera que los robots se anticipen a las reacciones humanas, siendo capaces de tomar decisiones.
Sin duda alguna, la ciencia ficción está siendo trasladada a la realidad con estos robots tan increíbles. Sin embargo, esta Inteligencia Artificial no es sencilla de entender y es que no hay una única opinión al respecto. Es más, hay quien dice que se llegarán a imponer ante nosotros, solo es cuestión de tiempo. Estas máquinas inteligentes tan avanzadas conviven y convivirán con los seres humanos, por lo que esto afecta a las relaciones jurídicas hasta ahora existentes.
En efecto, el fenómeno de la Inteligencia Artificial afecta a todas y cada una de las ramas del Derecho, y también a la sociedad en general.
Algunas de las preguntas que nos debemos de hacer son las siguientes: ¿Cómo se van a regular las relaciones jurídicas existentes con robots? ¿Tendrán personalidad jurídica? ¿Son responsables de lo que causen? ¿Los robots u otras personas?
Por otro lado, la Inteligencia Artificial está vinculada a la Propiedad Industrial, particularmente a las patentes, en tanto en cuanto podemos proteger nuestras invenciones por este sistema de protección legal.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
En primer lugar, conviene saber a qué nos referimos cuando hablamos de Inteligencia Artificial. Pues bien, no es simplemente el uso de la tecnología de una forma estratégica del S.XXI. Esta Inteligencia Artificial nos facilita y mejora nuestra vida, dando respuestas técnicas a todos los problemas técnicos que surgen. No debemos pensar que solo afecta a un determinado sector, sino que incide en todo tipo de departamentos. Incluso en el ámbito del Covid-19, esta Inteligencia Artificial ha desempeñado un papel fundamental por cuanto nos facilita información a la sociedad, asignación y reparto de recursos y robots vinculados al sector de la medicina.
En palabras de algunos expertos, la Inteligencia Artificial afecta a la sociedad, desarrollándose distintas fases hasta la llamada cuarta revolución industrial en la que actualmente nos movemos.
Es por esta razón, por la que a continuación nos gustaría dar una visión práctica de la materia, explicando algunas de las patentes en las que media Inteligencia Artificial.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y PATENTES
Dicho todo lo anterior, ¡veamos algunas patentes en las que se les aplican Inteligencia Artificial!
SUPERVISIÓN PARA MENORES QUE VIAJAN EN SISTEMAS DE RETENCIÓN INFANTIL
Patente publicada en España, con nº. de solicitud 201700319, cuyo proceso de obtención de la patente fue largo, ya que la solicitud fue de principios de 2017, sería publicada a finales de 2018 y concedida a mediados de 2019.
La solicitante fue la Universidad de Alcalá, mientras que los inventores fue un grupo de más de 5 personas. Se trata de un sistema de supervisión a través de la visión artificial para aquellos menores que viajan en sistema de retención infantil.
A través de este sistema se monitoriza continuamente al menor, a partir de la aplicación de una serie de algoritmos de detección de la cabeza y otras partes del cuerpo que permite saber al conductor si el menor está en riesgo o no.
Dentro del sistema general, en el apartado de reivindicaciones vemos cómo interiormente existen distintos subsistemas, así como una interfaz, destacando que ésta última permite al dispositivo comunicar a la persona encargada de las situaciones de riesgo desarrolladas.
En este caso, se vincula en cierta medida la Inteligencia Artificial con el sector jurídico puesto que las imágenes obtenidas de un menor contienen una alta valoración sensible, por lo que también los abogados en este patente además de colaborar en su concesión, también tenemos que estar pendientes de las posibles violaciones de los derechos de los menores.
PATENTE JURÍDICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Como señalamos en anteriores publicaciones, la Inteligencia Artificial también está presente en el sector legal. Por esta razón, nos pareció realmente interesante traer a colación la patente nº. 20190005678, cuyo registro se llevó a cabo en Colombia, siendo publicada hace un año. Se trata de un procedimiento para solucionar aquellas controversias legales a partir de un sistema remoto que permite la recepción de información y posteriormente elabora documentos y soluciones jurídicas bastadas en la Inteligencia Artificial.
Si os interesa la conexión de las patentes, la Inteligencia Artificial y el Derecho, os animamos a que busquéis nuestros artículos de retos jurídicos y esta materia, en donde analizamos en profundidad cuáles son las controversias que más se plantean.
Recordemos que es una materia novedosa que plantea cuantiosos problemas jurídicos en tanto en cuanto por el momento no contamos con una regulación que garantice una situación u otra de ello.
No obstante, a partir de esta patente colombiana vemos cómo también se implementa la Inteligencia Artificial en el mundo jurídico de tal manera que ya no sólo es que los juristas y demás miembros del sector legal la tratemos de proteger, sino que también se implementa en nuestras actividades laborales cotidianas.
PLATAFORMA AUTÓNOMA DE TRANSPORTE
España ha desarrollado y publicado numerosas patentes vinculadas a la Inteligencia Artificial. El nº. de solicitud es el 202030467, cuya fecha de solicitud fue durante el Covid-19, siendo publicada rápidamente, pues en tan solo dos meses ya estaba publicada.
En esta patente existen tres partes pues por un lado tenemos al solicitante, por otro a los inventarios y a su vez al mandatario. Se trata como bien decimos de una plataforma autónoma de transporte que permite desplazar material y que tiene unos movimientos específicos el cual controlas a través de un dispositivo de control ubicado en el interior de la plataforma.
A su vez cuenta con una pluralidad de sensores, en donde se implementa distinta tecnología e Inteligencia Artificial reseñando la comunicación por radiofrecuencia ultra-wide band, la comunicación digital inalámbrica o un software característico de la plataforma en sí.
EQUIPO DE SEPARACIÓN DE RESIDUOS EMBOLSADOS.
2021 también ha venido cargado de solicitudes y publicaciones de patentes relacionadas con la Inteligencia Artificial. Con nº. de solicitud 202130393, se encuentra el equipo de separación de residuos embolsados, el cual ha sido solicitado e inventado por la misma persona, si bien es cierto que el mandatario no es el mismo.
Haciendo un breve resumen de lo aportado por la aplicación de búsqueda de patentes, se trata de un equipo que está compuesto por un lector que clasifica los residuos embolsados, identificando al usuario del que procede los residuos. Para ello, necesita de un elemento cortante, así como una cámara de vídeo que inspeccione los residuos, unas compuertas para la separación de los mismos, medios para clasificarlos y posteriormente un elemento que los transporte.
La cámara de visión utiliza Inteligencia Artificial para la identificación de cada residuo que permitirá su reciclaje homogéneo y su trituración.
BUSCADORES DE PATENTES.
Tras el análisis de estas patentes, nos hemos dado cuenta de que su búsqueda no es tan sencilla como nos la imaginamos, por lo que hemos decidido también publicar un apartado dedicado a la búsqueda de las patentes.
El primero de ellos es Patentscope, con un amplío buscador de más de 50 millones de patentes, por lo que en nuestro caso es el que hemos utilizado.
No obstante, también existen otros importantes como a los que a continuación mencionamos:
- Espacenet, un acceso gratuito con más de 95 millones de documentos de patentes a nivel mundial.
- Google Patents, una aplicación del propio Google que trabaja con más de 15 oficinas de patentes y la cual cuenta con más de 87 millones de publicaciones.
- Latipat, dedicada a América Latina y España, perteneciente a Espacenet en donde también además de documentos se muestran imágenes de las patentes.
- Invenes, es la Oficina Española de Patentes y Marcas que también recomendamos porque es bastante intuitiva de utilizar.
Además de estas cuatro que os hemos reseñado existen otras como LENS, USPTO – PatFT, Ipsum,FPO… También tendrás la opción de obtener buscadores de pago, aunque si lo que no te vas a dedicar a ello en exclusiva, no es necesario pagar por ello.
CONCLUSIONES SOBRE LAS PATENTES Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Está claro que la Inteligencia Artificial incorpora una revolución en sí misma, en tanto en cuanto supone un cambio 360º de nuestra vida, pues los robots inteligentes artificiales convivirán con nosotros relacionándose de una forma distinta a la que lo hacíamos meramente con otros seres humanos.
Todas estas decisiones afectarán directamente al derecho y es que estos robots tienen un alto grado de autonomía, capacidad de autoaprendizaje y adaptación del entorno. Sin embargo, hay un alto grado de peligrosidad en sus acciones y es que no contamos con normativa jurídica que nos regulen estas situaciones. En todas las áreas legales se producirán controversias, aunque todo parece indicar que en la que más será en la vía civil.
En primer lugar, debe de haber una respuesta relativa a la personalidad jurídica propia, así como el régimen de responsabilidad civil que se les aplicará y es que, ¿quién va a responder de las controversias jurídicas que sucedan? En el caso de España, estaremos vinculados a la normativa comunitaria, en donde ya vemos cómo en alguna ocasión mediante Resoluciones y Recomendaciones han tratado el tema del régimen de responsabilidad civil en materia de Inteligencia Artificial o robótica inteligente.
Por otro lado, nos vienen a la cabeza cuestiones como, ¿con qué patrimonio responderá el robot si se produce un accidente o error? Por desgracia todas estas cuestiones no tienen respuesta unánime.
Si tienes dudas al respecto, no dudéis en contactar con nosotros. Contamos con un equipo de especialistas en materia de Inteligencia Artificial. Estaremos encantados de resolveros cualquier pregunta o cuestión relacionada con esta temática o con cualquier otra legal. ¡Estamos para ayudarte!
ARTÍCULOS RECOMENDADOS Y FUENTES UTILIZADAS.
Además de esta publicación, ya hemos analizado la Inteligencia Artificial en otros artículos.
Inteligencia artificial, ¿Qué es?.
Su aplicación en los videojuegos.
Inteligencia artificial, retos jurídicos 1.
Inteligencia artificial: retos jurídicos. 2.
Si te has quedado con las ganas de saber más sobre la Inteligencia Artificial, ¡no dejaremos de sorprenderte!
Habrá nuevas publicaciones relacionadas con la materia, en donde llegaremos a relacionar la industria del gaming y de los eSports con la Inteligencia Artificial. Además, lo hemos vinculado al sector jurídico, lo cual lo hace realmente interesante. ¡Suscríbete a nuestra web y te llegarán directamente todas las novedades a tu correo electrónico!
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