La Inteligencia Artificial ha hecho un progreso notable en los últimos 10 años. Tanto es así, por extraño que parezca, que los ingenieros a menudo no saben cómo funcionan los algoritmos en algunos de estos sistemas. leer o aprender atentamente o aprendizaje profundo). El Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones reconoció este miércoles la labor de la ingeniera Judea Pearl, una de las que más ha contribuido a la trazabilidad de los sistemas de inteligencia artificial.
Este profesor estadounidense de 85 años, nacido en Tel Aviv, de renombre mundial en su disciplina, desarrolló un lenguaje matemático “primero para los conceptos de lógica probabilística y luego para inferir relaciones causales a través de datos observados y ordenados”. Así la contribución, dice el jurado, a “Una base moderna para la inteligencia artificial”.
Una gran pregunta que enfrentaban los científicos en la década de 1980 era cómo sus modelos podían lidiar con la incertidumbre. La respuesta de Perl fue Estadísticas. En un mundo en el que todo está interconectado, es necesario guiar a las máquinas para que no empiecen de cero cada vez que se encuentran con un problema, así como los humanos desarrollamos prejuicios o prejuicios. posiblemente quienes nos guían en nuestras acciones. Si el suelo está mojado y tenemos un fondo plano, lo más probable es que automáticamente pensemos que podríamos resbalar si no tenemos cuidado. Si detrás de una cerca escuchamos un rugido, probablemente haya un tigre.
Perl llevó este argumento a las máquinas de la llamada red bayesiana. “Las variables se representan en el gráfico mediante nodos, de forma que solo son visibles los arcos que realmente tienen alguna relevancia en términos probabilísticos”, explica Pedro Laranaga, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Es decir, eliminas de la ecuación todo un conjunto de situaciones que es muy poco probable que sucedan (por ejemplo, que el rugido provenga de un caracol).
“El sistema propuesto por Perl es capaz de extender a partir de los datos una estructura de interdependencia condicional entre nodos, es decir, te quedas con la esencia del problema”, continúa Larnaga. Perl creó una escuela de investigadores en la década de 1980 que se extendió rápidamente por todo el mundo, y en la década de 1990 colaboró ampliamente con Microsoft, la empresa más avanzada en ese momento. Su modelo fue adoptado por la ciencia e integrado en los principales proyectos de investigación de la disciplina.
derribar la caja negra
La investigación relacionada con la inteligencia artificial dio un giro importante en 2015. Desde ese año, las redes neuronales, que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo (leer o aprender atentamente), dominan los principales avances generados en la disciplina. Estas técnicas consisten en no programar el ordenador exactamente para lo que queremos que haga, sino mostrarle las reglas del juego y dejar que el sistema se entrene con una serie de bases de datos para que pueda realizar determinados objetivos para formular su estrategia.
El problema con este enfoque es que nadie sabe cómo razonó el algoritmo (si se puede usar ese término): es imposible explicar cómo resolvieron el problema, solo vemos que tienen unos. “Frente a esto está la línea que cree que la interpretabilidad debe basarse en la inteligencia artificial, y ahí es donde nos ponemos los que trabajamos con las redes bayesianas de Perl”, dice el catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica, explica el profesor Pedro Laranaga. Madrid (UPM).
El jurado señaló que los métodos de Perl se enseñan hoy en día en todas las facultades de informática y que sus libros han “inspirado avances significativos en la comprensión de la lógica y el pensamiento”. Su “impacto amplio y profundo” se reconoce en muchos campos y aplicaciones, como “en el desarrollo de pruebas diagnósticas médicas imparciales y eficaces, en psicología, robótica y biología”, añade.
El jurado de esta categoría estuvo presidido por Jus Vandewale, Presidente de Honor de la Real Academia Flamenca de Ciencias y Artes de Bélgica y Profesor Emérito del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Católica de Lovaina (Bélgica); y se ha desempeñado como Secretario de Ron Ho, Director de Ingeniería de Silicio en META (Estados Unidos). Regina Barzile, Profesora Distinguida de Inteligencia Artificial y Salud en la Escuela de Ingeniería del Instituto Tecnológico de Massachusetts (Estados Unidos) es miembro; Georg Gottlob, Catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad de Oxford (Reino Unido) y la Universidad Tecnológica de Viena (Austria); Osama Khatib, Profesor de Ciencias de la Computación y Director del Laboratorio de Robótica de la Universidad de Stanford (EE.UU.); Rudolf Krauss, Profesor Emérito de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Otto von Guericke de Magdeburg (Alemania); y Mario Piattini, Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Castilla-La Mancha (España).
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