Muchas veces usamos la inteligencia artificial sin saberlo. Cuando la gente se entera de que soy un investigador de robótica e inteligencia artificial (IA), generalmente recibo una de dos reacciones: se burlan de Terminator y Rise of the Machines, o me preguntan emocionados qué tan pronto tendrás un coche autónomo.
La inteligencia artificial y sus aportes
De esta manera empezó Daniela Rus el artículo “Rise of the Robots: Are You Ready?”, publicado en el «Financial Times«. Si bien definitivamente me considero parte del segundo grupo de emoción, sé lo importante que es comprender la emoción genuina que inspiran estos chistes de Terminator. Cinco años después de la publicación del artículo, Ross dijo que las bromas no habían parado.
Creo que la gente teme lo que no entiende. Ahora bien, estas nuevas técnicas que involucran patrones de lenguaje parecen tener poderes sobrehumanos.
Necesitamos explicarle a la gente cómo funcionan, para que realmente entiendan sus capacidades y limitaciones, para que entiendan que en realidad son herramientas que se pueden usar para el bien común, para mejorar la vida de las personas.
Rus es profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y Director del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Con Michael van der Schaar, profesor de aprendizaje automático, inteligencia artificial y medicina de la Universidad de Cambridge, exploramos tres áreas en las que la IA ya está mejorando nuestras vidas.
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial que se destaca en el uso de una variedad de fuentes de datos para identificar patrones complejos. Van der Schaar dirige un equipo de expertos que desarrolla inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para mejorar el conocimiento médico y la atención al paciente.
Algunos de los aportes de la inteligencia artificial en el campo médico
Esto es importante, por ejemplo, en medicina personalizada para el diagnóstico precoz de enfermedades, explica Van der Schaar, que dirige el laboratorio de la Universidad de Cambridge que lleva su nombre. En cuanto al cáncer, hemos observado una serie de aplicaciones en las que el aprendizaje automático puede analizar imágenes y hallar patrones que conllevan a un diagnóstico. Pero incluso esta técnica se puede utilizar antes de que el paciente se enferme.
El aprendizaje automático es muy bueno para identificar factores de riesgo, que podrían ser genéticos, de estilo de vida o causados por cosas como la contaminación. Si los pacientes se detectan temprano en la enfermedad, el aprendizaje automático también puede ser muy útil para determinar cuándo y cómo intervenir. La IA no solo puede ayudarnos a aprender de diferentes pacientes, sino que también puede ayudarnos a aprender de diferentes respuestas a diferentes medicamentos, dijo el estudio.
Incluso los médicos muy inteligentes no pueden integrar fuentes de datos tan diferentes y no tienen suficiente información. La inteligencia artificial en medicina busca mejorar la detección precoz de enfermedades y el tratamiento proporcionado, entre otros objetivos.
La inteligencia artificial como herramienta de medicina
Lo que estamos haciendo es usar inteligencia artificial para saber qué tratamientos son los mejores a partir de diferentes conjuntos de datos. La doctora describe el trabajo que está haciendo su equipo con un equipo de médicos de los EEUU, el Reino Unido y los Países Bajos.
Explicó que muchos pacientes hospitalizados mejoraron y fueron dados de alta, pero algunos pacientes empeoraron repentinamente y requirieron ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI). El reconocimiento temprano de la enfermedad y qué pacientes necesitan cuidados intensivos es importante, y demostramos que la IA puede determinar qué pacientes necesitan cuidados intensivos y qué tipo de intervención necesitan 24 horas antes que los médicos.
Dos ejemplos específicos en medicina
Jean Tyler, una mujer de 75 años, participó en una investigación denominada “Colo-Detect”, que usa IA para la detección del cáncer de intestino en el Reino Unido. Cuando la tecnología encuentra un área que podría ser de interés para el especialista que realiza la colonoscopia, marca un cuadro verde en la pantalla. Jen Taylor, se sometió a una cirugía y se recuperó de la enfermedad.
La Universidad de Newcastle, una de las instituciones involucradas en el proyecto, dijo que estas son áreas que «a menudo pasan desapercibidas para el ojo humano«. La IA detectó más pólipos y áreas de cáncer durante la colonoscopia de Taylor, y Taylor fue dada de alta después de la cirugía. En 2021, Academic Impact incluyó a Rus entre las ingenieras más influyentes del mundo.
Google Translate utiliza el reconocimiento óptico de caracteres para decodificar palabras y un sistema de traducción que se entrena con millones de ejemplos de traducción de toda la web, explicó la compañía en una publicación de blog titulada 13 maneras en que puede usar la inteligencia artificial en su vida cotidiana.
Además, puedes iniciar una conversación en una docena de idiomas con el Asistente de Google. Rus explicó que la tecnología de traducción es parte del campo del llamado procesamiento del lenguaje natural o modelos amplios de lenguaje.
Esta técnica requiere una gran cantidad de datos, que pueden ser texto o no. Para ayudarnos a comprender mejor su funcionamiento, los expertos nos invitan a pensar en imágenes. Si desea un sistema de IA que pueda reconocer automáticamente objetos a su alrededor, como un teléfono, un estante o una silla, dé muchos ejemplos.
Procesamiento y generación de textos
Al sostener las cámaras de los teléfonos sobre los letreros, podemos obtener traducciones. Al etiquetar estos ejemplos y entrenar los parámetros del modelo de aprendizaje automático desde diferentes ángulos, puede reconocer los objetos cuando se presentan nuevamente.
En cierto modo, el aprendizaje automático tiene este aspecto predictivo en el que utiliza una gran cantidad de datos anteriores para predecir nuevos datos, y también podemos predecir lo que podría suceder a continuación. En el caso del procesamiento, generación y traducción de textos, esta técnica analiza ejemplos previos de texto, el orden de las palabras y luego, de manera similar a lo que sucede con las imágenes, utiliza los datos anteriores para predecir cuál será el próximo texto.
Como resultado, los grandes modelos de lenguaje ahora nos permiten observar secuencias de texto más largas para generar secuencias más complejas. Tomemos como ejemplo la oración en inglés “the catison the windowill”, en español es \’el gato está en el alfeizar de la venta\’, la oración “the dogc is on the sofa”, (‘el perro he is on el sofá’). Nos permitió descifrar el orden de las palabras al traducir del inglés al español.
El objetivo principal de Rusai es informar al público que la IA es una herramienta con un potencial extraordinario» creada por» personas para personas. Es una herramienta que no es inherentemente buena o mala, es lo que decides hacer con ella. Como cualquier otra cosa, como un cuchillo, por ejemplo.
Herramientas orientadas a la realidad
La inteligencia artificial no es perfecta, enfatizó. La herramienta no está al nivel de hacer cosas por ti o tomar decisiones por ti. Podemos usarlo como una especie de asistente, asignarle tareas como filtrar una gran cantidad de datos y la herramienta hace recomendaciones, pero nosotros, las personas decidimos qué hacer.
Por lo tanto, es importante que la IA, como cualquier otro sistema, sea monitoreada constantemente para verificar su funcionalidad. Los humanos no deberían temer a la inteligencia artificial, dijo van der Schaar. En cambio, dijo, deberían enfrentarlo y usarlo para mejorar sus vidas.
Cuanta más gente se involucre en la IA, más democratizada está, más puede evolucionar. Es solo una herramienta y tenemos que centrarnos en usarla correctamente. Creo que todo el mundo fuera de la IA debería trabajar con investigadores de IA como nosotros para comprender la tecnología, usarla y desarrollarla de una buena manera, no solo investigadores y empresas para impulsarla.
Tengo esta visión de que las personas en IA, como yo, pueden encontrar personas en otros campos para unirse y crear una comunidad para que podamos crear herramientas orientadas a la realidad, no solo unas pocas empresas que tienen una agenda muy clara y luego guiar a la IA en esa dirección. Rus admite que la comunidad investigadora no comprende todos los aspectos de la tecnología, pero están tratando de hacerlo.
