Exploraciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) es la próxima gran novedad en la informática empresarial. Sus usos se presentan de muchas formas, desde simples herramientas que responden al chat de los clientes, hasta complejos sistemas de aprendizaje automático que predicen la trayectoria de toda una organización. La popularidad no conduce necesariamente a la familiaridad, y a pesar de su constante aparición como elemento de vanguardia, la IA es a menudo malinterpretada.
Cuando la IA viene a la mente, es fácil verse arrastrado a un mundo de robots de ciencia ficción como Data de Star Trek: The Next Generation, Skynet de la serie Terminator y Marvin, el androide paranoico de La guía del autoestopista galáctico.
Sin embargo, la realidad de la IA no se parece en nada a la ficción. En lugar de máquinas pensantes totalmente autónomas que imitan la inteligencia humana, vivimos en una época en la que se puede enseñar a los ordenadores a realizar tareas limitadas que implican hacer juicios similares a los que hacen las personas, pero están lejos de poder razonar como los seres humanos.
Historia de la inteligencia artificial pdf
Sin embargo, a pesar de las ventajas teóricas de estas innovadoras tecnologías médicas, quedan muchas cuestiones que requieren una cuidadosa consideración a la hora de integrar estas nuevas tecnologías en nuestro arsenal. Este artículo descriptivo basado en la literatura explica las ventajas, el potencial futuro, los retos y las advertencias de la previsible e inminente importación de la IA y el ML a todas las facetas de la asistencia sanitaria.
La investigación en curso relacionada con el ML y sus aplicaciones son sólidas. Entre las empresas que están desarrollando sistemas de automatización, análisis de datos topológicos, cartografía genética y comunicaciones se encuentran Pathway Genomics, Digital Reasoning Systems, Ayandi, Apixio, Butterfly Network, Benevolent AI, Flatiron Health y varias más.1,10
Será necesario actualizar frecuentemente el software para garantizar la mejora continua de los modelos asistidos por ML a lo largo del tiempo. Para fomentar el uso de este tipo de software, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) ha recomendado un “enfoque precertificado” para la agilidad.1,2 Para que tenga una importancia clínica pragmática, los datos de entrada de alta calidad son fundamentales para validar y perfeccionar los procedimientos diagnósticos y terapéuticos. En la actualidad, sin embargo, hay una escasez de datos comparativos robustos que puedan ser validados contra el estándar de oro comúnmente aceptado, compuesto por ensayos clínicos aleatorios ciegos y controlados con placebo, frente a los datos de salida de ML que son típicamente un análisis de “área bajo la curva”.1,7 Los datos clínicos generados a partir de cálculos asistidos por ML y un análisis multivariado más riguroso implicarán la integración con otra información demográfica relevante del paciente (por ejemplo, estado socioeconómico, incluyendo valores, normas sociales y culturales, sistemas de fe y creencias, estructuras de apoyo social in situ, etc.).16
Presentación de la inteligencia artificial pdf
En su forma más simple, la inteligencia artificial es un campo que combina la ciencia de la computación y conjuntos de datos robustos para permitir la resolución de problemas. Los sistemas expertos, una de las primeras aplicaciones exitosas de la IA, pretendían copiar el proceso de toma de decisiones de un ser humano. En los primeros tiempos, extraer y codificar los conocimientos del ser humano requería mucho tiempo.
En la actualidad, la IA incluye los subcampos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, que se mencionan con frecuencia junto con la inteligencia artificial. Estas disciplinas se componen de algoritmos de IA que suelen hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. El aprendizaje automático ha mejorado la calidad de algunos sistemas expertos y ha facilitado su creación.
La IA fuerte está formada por la Inteligencia General Artificial (AGI) y la Superinteligencia Artificial (ASI). La Inteligencia General Artificial (AGI), o IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; tendría una conciencia autoconsciente que tiene la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar el futuro. La Superinteligencia Artificial (ASI) -también conocida como superinteligencia- superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano. Aunque la IA fuerte es todavía totalmente teórica y no hay ejemplos prácticos en uso hoy en día, los investigadores de IA están explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de ASI podrían provenir de la ciencia ficción, como HAL, el asistente informático rebelde de 2001: Una odisea del espacio.