LA EN­TRA­DA TRIUN­FAL DE LA INTE

Es­ta tec­no­lo­gía se es­tá ha­cien­do pre­sen­te en ca­si to­dos los cam­pos, des­de la agri­cul­tu­ra has­ta las ar­tes

El Financiero (Costa Rica) - - Desde Nueva York - Ste­ve Lohr

El In­ter­net es una tec­no­lo­gía de co­ne­xión y comunicación de ba­jo cos­to. To­do, des­de el co­rreo elec­tró­ni­co, pa­san­do por el co­mer­cio elec­tró­ni­co, has­ta las re­des so­cia­les, ha gi­ra­do al­re­de­dor del pa­pel trans­for­ma­dor que ha te­ni­do la web en el cam­bio de la eco­no­mía de la comunicación. To­das esas co­ne­xio­nes de pron­to se vol­vie­ron po­si­bles y ba­ra­tas.

La in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial es una tec­no­lo­gía de pre­dic­ción y des­cu­bri­mien­to de ba­jo cos­to. Ex­plo­ta el nue­vo re­cur­so de la era di­gi­tal —in­men­sas can­ti­da­des de in­for­ma­ción— pa­ra iden­ti­fi­car pa­tro­nes y rea­li­zar pre­dic­cio­nes. Una gran par­te de lo que ha­ce la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial en la ac­tua­li­dad se pue­de pen­sar co­mo una pre­dic­ción. Qué pro­duc­to re­co­men­dar, qué anun­cios mos­trar­te, qué ima­gen es­tá en esa fo­to, cuál de­be­ría ser el si­guien­te mo­vi­mien­to del ro­bot: to­das son pre­dic­cio­nes au­to­ma­ti­za­das.

Es­te con­cep­to de la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial co­mo un mo­tor de to­ma pre­dic­ti­va de de­ci­sio­nes es el te­ma prin­ci­pal de un nue­vo li­bro es­cri­to por tres eco­no­mis­tas de la Es­cue­la Rot­man de Ad­mi­nis­tra­ción en la Uni­ver­si­dad de To­ron­to: Pre­dic­tion Ma­chi­nes: The Sim­ple Eco­no­mics of Ar­ti­fi­cial

In­te­lli­gen­ce (Har­vard Bu­si­ness Re­view Press).

Los au­to­res, Ajay Agra­wal, Jos­hua Gans y Avi Gold­farb, ar­gu­yen que la to­ma de de­ci­sio­nes im­pul­sa­da por in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial es­tá a pun­to de al­te­rar prác­ti­ca­men­te to­das las in­dus­trias. Pa­ra ex­pli­car es­te fe­nó­meno, co­mien­zan con un lí­der de la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, Ama­zon. El gigante mi­no­ris­ta en lí­nea man­tie­ne un pro­ce­so cons­tan­te de apren­di­za­je so­bre los há­bi­tos de com­pra y los gus­tos de sus clien­tes, y es­ta in­for­ma­ción me­jo­ra la ca­pa­ci­dad pre­dic­ti­va de sus al­go­rit­mos de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial de ma­ne­ra con­ti­nua.

Los au­to­res su­gie­ren que nos ima­gi­ne­mos un es­ce­na­rio en el que la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial de Ama­zon se vol­vie­ra tan bue­na que la em­pre­sa die­ra el si­guien­te pa­so: en­viar­te pro­duc­tos an­tes de que los pi­das. Sa­be qué quie­res de una for­ma tan pre­ci­sa que las de­vo­lu­cio­nes se­rían mí­ni­mas y Ama­zon se­ría aún más efi­cien­te.

No que­da cla­ro adón­de nos lle­va­rá la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, a qué rit­mo y cuál se­rá la tra­yec­to­ria. Sin em­bar­go, se es­tá ha­cien­do pre­sen­te en ca­si to­dos los cam­pos, des­de la agri­cul­tu­ra has­ta las ar­tes. He aquí cua­tro ejem­plos:

Me­di­ci­na

Ba­jo la tu­te­la de Geof­frey Hin­ton, cien­tí­fi­co y pio­ne­ro del lla­ma­do “apren­di­za­je pro­fun­do”, Bren­dan Frey es­tu­dió una téc­ni­ca de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial que ha lo­gra­do un pro­gre­so ex­traor­di­na­rio en años re­cien­tes pa­ra lle­var a ca­bo ta­reas co­mo el re­co­no­ci­mien­to de imá­ge­nes y la tra­duc­ción de idio­mas. Du­ran­te años, Frey ha rea­li­za­do in­ves­ti­ga­cio­nes que com­bi­nan el apren­di­za­je pro­fun­do y la bio­lo­gía ce­lu­lar.

Deep Ge­no­mics, con se­de en To­ron­to, es­tá a la van­guar­dia de los es­fuer­zos rea­li­za­dos por gran­des com­pa­ñías, em­pre­sas emer­gen­tes e in­ves­ti­ga­do­res de uni­ver­si­da­des pa­ra trans­for­mar la eco­no­mía del des­cu­bri­mien­to de fár­ma­cos. El pro­ble­ma es evi­den­te. Lo más co­mún es que pa­ra que las far­ma­céu­ti­cas pue­dan lle­var un nue­vo fár­ma­co al mer­ca­do pa­sen años y se gas­ten mi­les de mi­llo­nes de dó­la­res. Una gran par­te del di­ne­ro y el tiem­po se in­vier­te en prue­bas clí­ni­cas con su­je­tos hu­ma­nos.

La in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial pro­me­te re­du­cir de ma­ne­ra con­si­de­ra­ble el cos­to y el tiem­po del mé­to­do tra­di­cio­nal de prue­ba y error que se uti­li­za pa­ra desa­rro­llar y pro­bar fár­ma­cos. Deep Ge­no­mics uti­li­za es­ta tec­no­lo­gía pa­ra se­pa­rar el nú­me­ro de com­pues­tos es­pe­cí­fi­cos que ata­can una en­fer­me­dad par­ti­cu­lar y tam­bién pa­ra pre­de­cir el re­sul­ta­do bio­ló­gi­co en los hu­ma­nos.

Agri­cul­tu­ra

La agri­cul­tu­ra cor­po­ra­ti­va des­plie­ga una se­rie de he­rra­mien­tas de tec­no­lo­gía de pun­ta, en­tre ellas el mo­de­la­do cli­má­ti­co so­fis­ti­ca­do, los sen­so­res de te­rreno, el cul­ti­vo ge­né­ti­co de se­mi­llas y los dro­nes. No obs­tan­te, hay otro la­do de la agri­cul­tu­ra: los 500 mi­llo­nes de gran­jas pe­que­ñas —dos hec­tá­reas (cer­ca de cin­co acres) o me­nos— que pro­du­cen la ma­yo­ría de la co­mi­da de los paí­ses en vías de desa­rro­llo.

Plan­tVi­lla­ge, un pro­yec­to de in­ves­ti­ga­ción y desa­rro­llo con se­de en la Uni­ver­si­dad Es­ta­tal de Pen­sil­va­nia, es­tá co­men­zan­do a lle­var la in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial a esas gran­jas pe­que­ñas. Los cien­tí­fi­cos de Plan­tVi­lla­ge, en co­la­bo­ra­ción con or­ga­ni­za­cio­nes in­ter­na­cio­na­les, pro­gra­mas de ex­ten­sión pa­ra gran­jas lo­ca­les e in­ge­nie­ros de Goo­gle, es­tán tra­ba­jan­do a fin de di­se­ñar tec­no­lo­gía de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial pa­ra los agri­cul­to­res en Tan­za­nia que tie­nen te­lé­fo­nos in­te­li­gen­tes de ba­jo pre­cio. El ob­je­ti­vo ini­cial es la yu­ca, un cul­ti­vo que pue­de so­bre­vi­vir en se­quías y te­rre­nos ári­dos. Sin em­bar­go, las en­fer­me­da­des de las plan­tas y las pes­tes pue­den re­du­cir el ren­di­mien­to de las co­se­chas un 40 % o más.

Plan­tVi­lla­ge y el Ins­ti­tu­to In­ter­na­cio­nal de Agri­cul­tu­ra Tro­pi­cal han desa­rro­lla­do un asis­ten­te sen­ci­llo de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, lla­ma­do “Nu­ru” (“luz” en sua­ji­li). Si se on­dea el te­lé­fono so­bre la ho­ja de una plan­ta, el soft­wa­re diag­nos­ti­ca la en­fer­me­dad o la pla­ga y su­gie­re tra­ta­mien­tos que no re­quie­ren una tec­no­lo­gía so­fis­ti­ca­da.

Una vez que se des­car­ga, la apli­ca­ción no ne­ce­si­ta de ac­ce­so inalám­bri­co a da­tos ce­lu­la­res o po­ten­cia de pro­ce­sa­mien­to re­mo­ta, es de­cir, fun­cio­na en poblados ru­ra­les.

Hay pro­gra­mas en Ke­nia e In­dia que ya es­tán en mar­cha.

Equi­po pe­sa­do

Se es­ti­ma que to­dos los días 1.000 mi­llo­nes de per­so­nas en más de 60 paí­ses en­tran a un ele­va­dor o se suben a una es­ca­le­ra eléc­tri­ca de la mar­ca KONE. Sus enor­mes má­qui­nas que le­van­tan gen­te son un ejem­plo re­pre­sen­ta­ti­vo de que la mo­der­ni­za­ción con in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial es­tá en mar­cha en ne­go­cios que fa­bri­can equi­po pe­sa­do y le dan man­te­ni­mien­to.

La mul­ti­na­cio­nal con se­de en Fin­lan­dia es­tá usan­do el soft­wa­re Wat­son de IBM pa­ra mo­ni­to­rear el ren­di­mien­to de sus má­qui­nas de ma­ne­ra cons­tan­te. Los sen­so­res de ba­jo cos­to, las co­mu­ni­ca­cio­nes inalám­bri­cas, la compu­tación en la nu­be y el soft­wa­re de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial son los in­gre­dien­tes téc­ni­cos que aho­ra po­si­bi­li­tan el cam­bio.

El nue­vo equi­po de KONE se crea con los sen­so­res y los en­la­ces inalám­bri­cos, mien­tras que sus mo­de­los más vie­jos se es­tán mo­der­ni­zan­do.

To­das las má­qui­nas trans­mi­ten da­tos ca­da se­gun­do con me­di­das que in­clu­yen la vi­bra­ción, el ni­ve­la­do, los fre­nos, la temperatura, la aper­tu­ra de puer­tas y el pe­so de la car­ga.

La in­for­ma­ción se in­tro­du­ce en el soft­wa­re de in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial, el cual bus­ca se­ña­les que de­la­ten a una má­qui­na que ne­ce­si­ta man­te­ni­mien­to o una nue­va par­te, an­tes de que fa­lle.

“Se pa­sa de ser reac­ti­vo a proac­ti­vo y pre­dic­ti­vo”, co­men­tó Larry Wash, vi­ce­pre­si­den­te eje­cu­ti­vo de KONE.

Se­gu­ros

Root In­su­ran­ce, una em­pre­sa emer­gen­te de Co­lum­bus, Ohio, uti­li­za in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial pa­ra po­ner un pre­cio más pre­ci­so al se­gu­ro de los au­tos. Alex Timm, su di­rec­tor eje­cu­ti­vo, ase­gu­ra que los bue­nos con­duc­to­res pa­gan más de lo que de­be­rían y sub­si­dian de for­ma efec­ti­va a los cul­pa­bles de con­du­cir mal.

Root In­su­ran­ce le apues­ta a que, con tec­no­lo­gía mo­der­na, pue­de me­jo­rar eso y co­brar me­nos a los bue­nos con­duc­to­res por el se­gu­ro de su au­to —has­ta $100 me­nos al mes— sin que la em­pre­sa emer­gen­te de­je de ser bas­tan­te ren­ta­ble. Des­de que lan­zó su apli­ca­ción de se­gu­ros en el oto­ño de 2016, Root In­su­ran­ce se ha ex­pan­di­do a 20 es­ta­dos al día de hoy.

Es­ta em­pre­sa uti­li­za los sen­so­res de un te­lé­fono in­te­li­gen­te pa­ra me­dir la ubi­ca­ción, la ace­le­ra­ción, los fre­nos y los gi­ros. La in­fi­ni­dad de da­tos re­ca­ba­dos por los sen­so­res se ana­li­za por me­dio de un in­ge­nio­so soft­wa­re que iden­ti­fi­ca las se­ña­les de com­por­ta­mien­to ries­go­so de los con­duc­to­res: cam­biar de ca­rril, con­du­cir muy pe­ga­do a otros au­tos, in­clu­so es­cri­bir men­sa­jes de tex­to (al es­cri­bir se ge­ne­ran vi­bra­cio­nes di­mi­nu­tas, pe­ro me­di­bles).

Los clien­tes po­ten­cia­les des­car­gan la apli­ca­ción de Root In­su­ran­ce y son mo­ni­to­rea­dos du­ran­te un pe­rio­do de prue­ba de ma­ne­jo, que sue­le du­rar dos o tres se­ma­nas.

Se aprue­ba a los con­duc­to­res que son se­gu­ros se­gún el al­go­rit­mo.

NO QUE­DA CLA­RO A DÓN­DE NOS LLE­VA LA IN­TE­LI­GEN­CIA AR­TI­FI­CIAL, A QUÉ RIT­MO Y CUÁL SE­RÁ LA TRA­YEC­TO­RIA. SIN EM­BAR­GO, SE ES­TÁ HA­CIEN­DO PRE­SEN­TE EN CA­SI TO­DOS LOS CAM­POS, DES­DE LA AGRI­CUL­TU­RA HAS­TA LOS SE­GU­ROS.

SHUT­TERS­TOCK PA­RA EF

La in­te­li­gen­cia ar­ti­fi­cial es una tec­no­lo­gía de pre­dic­ción y des­cu­bri­mien­to de ba­jo cos­to que iden­ti­fi­ca pa­tro­nes y rea­li­za pre­dic­cio­nes.

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