Inteligencia Artificial, de las pantallas de cine al bolsillo

Desde las imágenes sesenteras de 2001: Una odisea del espacio hasta las más recientes de la versión cinematográfica de Yo, robot, la colección de relatos de Isaac Asimov, muchas han sido las ocasiones en las que el séptimo arte ha fantaseado con la fabricación de máquinas súper inteligentes. O al menos tan inteligentes como el ser humano. Es el caso de los replicantes de Blade Runner que quizás podían soñar con ovejas eléctricas y el de las máquinas que se rebelan en Matrix contra sus creadores o, en su versión más dulce, es también el caso del robot NDR Andrew conocido como El hombre bicentenario y el del perfecto niño biomecánico de la por algo titulada Inteligencia Artificial. El objetivo siempre ha estado ahí y, aunque a los androides de hoy en día todavía les queda un largo camino por recorrer para confundirlos con personas, se están logrando asombrosos avances en materia de software.

Fue en 1996. Pero parece que la batalla del campeón mundial de ajedrez Gari Kaspárov con la computadora autónoma Deep Blue, que fue creada expresamente para saber cómo hacer un buen jaque mate, ocurrió hace mucho más tiempo. Entre otras cosas, porque esta máquina ha sido sustituida por Watson en los planes de trabajo de IBM y su sustituto es capaz de responder con afinado grado de acierto a millones de preguntas en lenguaje natural. No en vano utiliza una implementación del sistema de inteligencia artificial DeepQA y toda una batería de complejos algoritmos dirigidos a diferenciar la información relevante de la superficial, a interpretar el contexto de una conversación concreta y a analizar sutilezas semánticas como la ironía o los dobles sentidos. Eso sin nombrar las estrategias de combate y la estimación de la fiabilidad de su razonamiento, siendo capaz de tomar decisiones motu proprio.

Y es que en su palmarés Watson también cuenta con una sonada victoria en el marco de las competencias contra seres reales, al humillar a los dos mejores concursantes de la historia del programa de “respuestas y preguntas” Jeopardy! y conseguir en tan sólo dos vueltas rebasar los aciertos (y el dinero) acumulados en conjunto por sus rivales mortales. Ademas, cuando el método falla, la máquina busca los patrones que lo han dirigido a tal equivocación para que el error no se repita en situaciones futuras. Esto es, aprende la lección del mismo modo que lo haría la mente humana y se adapta. Pero detrás no hay carne ni hueso ni sangre, sino una memoria RAM de nada menos que 16 TB, una velocidad de procesamiento de 80 TFlops y un esqueleto artificial de 90 servidores con 4 procesadores de 8 núcleos cada uno. Y, corriendo sobre todo ello, la distribución SUSE Linux Enterprise Server.

Médico, juez, policía y analista financiero

Con todo este potencial, el niño mimado del Gigante Azul ha pasado los últimos meses coqueteando con diferentes usos y aplicaciones. La más evidente es su incursión en el área científica y los diagnósticos médicos, especialmente en programas de tratamiento contra el cáncer y de mejora de la calidad de vida de los enfermos. Watson tiene los recursos necesarios para recordar el historial de multitud de pacientes, interpretar sus síntomas y, en última instancia, prescribir un tratamiento lo más eficaz posible. Pero también pretende enfocar su sabiduría hacia la asesoría legal, analizando problemas concretos, verificando datos y recomendando a los abogados protocolos a seguir. O, incluso, al  reemplazo mismo de juristas y jueces en sus puestos de trabajo. Otras situaciones en las que podría desempeñar un buen papel es en el cuidado de la casa, en la gestión de informes financieros y en la prevención de delitos en auge, como el fraude y el terrorismo.

Eso sí, si hay una tarea con la que este ordenador puede explotar su depurado patrón de acceso, selección y procesamiento de información adecuada a una situación concreta de forma inmediata, y al mismo tiempo enamorar a los usuarios más techies, ésa es la asistencia por voz. Ya no a través de tormentosos call centers y servicios de marketing telefónicos, sino con el trato personalizado vía aplicación móvil.

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Mónica Tilves

Licenciada en Xornalismo por la Universidad de Santiago de Compostela en la especialidad de Periodismo Electrónico y Multimedia. Apasionada de los gadgets, la fotografía digital, el diseño web y el arte. Tras un primer contacto con el mundo de la prensa escrita y con la suficiencia investigadora debajo del brazo, me decanto por los medios online. Cubro la actualidad informativa en Silicon Week desde 2011, además de colaborar en otras publicaciones del grupo NetMediaEurope en España como Silicon News. Ahora en Silicon.es.

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