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“Inteligencia Artificial: Presente y Futuro".

Séptimo Desayuno Club CIO: Octubre 2018

17/10/2018

El pasado miércoles 17 de octubre en el hotel Plaza El Bosque se llevó a cabo el séptimo desayuno del Club CIO de este 2018. La presentación “Inteligencia Artificial: Presente y futuro” estuvo a cargo de Álvaro Soto, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) de la Universidad Católica, quien expuso sobre IA, su desarrollo y potenciales aplicaciones.

Álvaro Soto comenzó su presentación entregando una definición para lo que entendemos como Inteligencia Artificial: el estudio de modelos computacionales -algoritmos- que permite a máquinas percibir, razonar y actuar con gran flexibilidad. El camino que ha seguido el desarrollo de la IA al interior del DCC comenzó el 2002, con una máquina capaz de navegar un espacio por sí misma. Sin embargo, según indicó Álvaro, esta máquina solo podía entender el espacio como ocupado o desocupado, y carecía de la capacidad de hacer sentido de dicho espacio.

Otros dos conceptos aparecen luego: machine learning (algoritmos capaces de aprender de la experiencia) y Deep learning (aprendizaje de estructuras jerárquicas composicionales). El machine learning permite a un algoritmo aprender a través de inducción (por ejemplo, luego de ver mil fotos de caras humanas y mil fotos que no contienen caras humanas, el algoritmo es capaz de detectar en una foto si hay caras o no), mientras que para explicar el Deep learning Soto lo comparó con la manera en que asociamos letras en sílabas, sílabas en palabras y palabras en oraciones. Con estas herramientas, una máquina puede ser capaz, por ejemplo, de reconocer movimientos del cuerpo humano de forma individual y luego hacer sentido del conjunto de comportamientos para entender un macrocomportamiento.

Sin embargo, si bien una máquina es capaz de reconocer con cierto éxito objetos o patrones en una imagen, es mucho más complejo lograr que entienda la semántica de ésta, la forma en que se relacionan dichos objetos o patrones. Ésta es el área en que falta más desarrollo, según explicó Soto, y para ello en el DCC se utilizan fuentes de datos como wordnet (una base de datos léxica que almacena relaciones semánticas entre palabras), Microsoft Coco (imágenes de objetos comunes en contexto) y Concept Net 5 (que relaciona conceptos con imágenes).

Gracias a estos adelantos, 3 años atrás el DCC fue capaz de desarrollar un robot que realiza tareas de inventario en supermercados recorriendo los pasillos durante la noche. Este robot puede determinar problemas de etiquetado de precios, stock, ubicación de productos en góndolas, temperatura, entre otros.

Pero la incorporación de robots en espacios comunes con humanos hace necesario dotarlos de comportamientos sociales, ya sea para evitar que choquen con personas a su paso o para ser capaces de entender indicaciones con texto sencillo en lenguaje común. Además, se vuelve importante que el sistema no solo tome decisiones, sino que sea capaz de fundamentar las razones por las cuales toma dichas decisiones.

Por último, Álvaro indicó que el gran desafío se encuentra actualmente en lograr que las máquinas funcionen tan intuitivamente como el cerebro humano y que sean capaces de discriminar el valor de los datos -pasando de simples algoritmos a ingeniería de datos-, pero que el desarrollo de la IA tiene el potencial de implementarse en cualquier industria, otorgando una gran herramienta para la innovación.

Puede revisar las fotografías del evento y la presentación en los siguientes enlaces:

Fotos del evento

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