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sábado, 7 de enero de 2017

Puede la Sociedad y no solo la Industria, beneficiarse de los procesos de transformación digital ?


Por: Ronald Vargas Quesada, ACED, ODE
El uso de máquinas de aprendizaje de grandes volúmenes de datos 

La idea de desarrollar sistemas inteligentes surgió hace más de 4 décadas atrás. Desde la industria del entretenimiento hasta los grandes proyectos de investigación formal, el hombre ha soñado por más de cuarenta y cinco años, crear una máquina capaz de interactuar de manera autónoma con el ser humano.

Este sueño no hubiera sido posible de imaginar, sin el aporte brindado por el lodinense Alan Mathison Turing, matemático, lógico, científico, criptógrafo, filósofo y corredor de ultra distancias ( maratones ), que fabricó en sus sueños y luego en la vida real, la famosa máquina ENIGMA, cuyo único fin, era descifrar los mensajes en código, que los Nazis utilizaban para sincronizar sus ataques durante la segunda guerra mundial. Es a partir de este hecho histórico, casi imposible de lograr, que nace la era de la computación y con ello, una maratón más grande que las que Alan estaba acostumbrado a realizar: la maratón por crear “Inteligencia Artificial”.

En un artículo de octubre de 1950 «Computing machinery and intelligence» Turing trató el problema de la inteligencia artificial y propuso un experimento que hoy se conoce como test de Turing, con la intención de definir una prueba estándar por la que una máquina podría catalogarse como «sensible» o «sintiente». En el documento, Turing sugirió que en lugar de construir un programa para simular la mente adulta, sería mejor producir uno más simple para simular la mente de un niño y luego someterlo a educación.

En 1970, surge la idea de crear un sistema en base a este principio, pero no fue sino hasta en el año del 2005, cuando IBM plantea formalmente desarrollar un sistema basado en estas ideas. En el 2011, por fin IBM da a conocer al mundo a WATSON. Se trata de un sistema informático de IA, pionero en realizar labores de computación cognitiva, que permite por ejemplo, procesar lenguajes naturales, grandes datos para descubrir patrones y conocimiento, así como aprender de cada interacción que se realiza con humanos. En síntesis, es la revolución de la relación entre máquinas y humanos.

Y es que en este mundo dinámico donde la tecnología avanza a ritmos vertiginosos, la tercera generación de la computación, conocida como la ‘computación cognitiva’, permite recolectar una gran cantidad de datos estructurados y complejos, esto para luego transformarlos en conocimiento y experiencias. ( Cita en artículo Colombia Digital ).

La Big Data ( datos masivos ), no trata de la recolección de datos, trata en el “Cómo obtener valor del volúmen de datos, con velocidad, veracidad y de una gran variedad”.

Gary King, profesor de la Universidad de Harvard, brinda esta otra definición más técnica de lo que es el Big Data: “Big Data trata del análisis de grandes volúmenes de datos, lo que en términos generales se refiere a las mejoras en la potencia informática y las capacidades analíticas, tales como máquinas de aprendizaje de estadísticas y algoritmos, capaces de buscar y descubrir patrones y tendencias en “ingentes” ( muy grandes ), cantidades de información compleja”.

La respuesta a la pregunta en el título de este artículo, es sí. La sociedad es la que más beneficiada puede salir al final del día con esta nueva tecnología.

Si bien es cierto, WATSON ha sido aplicado a múltiples sectores productivos como el sector financiero y sector petrolífero, también ha sido de gran utilidad y avance en el campo de la medicina, la educación y la seguridad.

Por ejemplo en el campo de la salud, Watson está trabajando con los tres centros oncológicos más importantes del mundo (según el ranking US News and World Report for Health 2014-2015): el hospital Memorial Sloan-Kettering, MD Anderson Cancer Center y la Clínica Mayo para ayudar a los médicos a crear tratamientos personalizados para el cáncer y, en el caso de la Clínica Mayo, para identificar más rápidamente a pacientes posibles para sus ensayos clínicos.

Hay que tener claro, que no hemos inventado una máquina capaz de pensar. Lo que hemos hecho, es aprender a volver a ser niños y a partir de allí, empezar el largo proceso del aprendizaje.

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