Inteligencia Artificial

Existen servicios de los que nos beneficiamos sin saberlo que están basados en este tipo de tecnología

por Andrés Puente

La inteligencia artificial es un área de la investigación donde se desarrollan algoritmos para controlar cosas, y es así que en 1956 se establecen las bases para funcionar como un campo independiente de la informática.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta ciencia , entre las cuales tenemos redes neuronales aplicadas al control de la calidad donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones demandadas, control del proceso químico en el grado de acidez, algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades que trata de la asignación de N trabajos en M máquinas, los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción, en fin, todavía queda mucho por descubrir con respecto a las aplicaciones de esta ciencia. 

Las maquinas ya forman parte de la vida cotidiana. Indudablemente la revolución de la inteligencia artificial ha traído bastantes beneficios y las personas se pueden dar cuenta a través de los distintos detalles, como recibir un correo sin spam, o recibir un aviso de que hay un taco en la carretera.

Por otra parte también existen servicios de los que nos beneficiamos sin saberlo que están basados en la inteligencia artificial, como la prevención de los fraudes de las tarjetas de crédito o la optimización de la gestión de las energías renovables.

En ese contexto no obstante, poco a poco las personas han visto el lado oscuro de la tecnología ya que los dispositivos en la actualidad aprenden de los usuarios, lo que los ayuda a ser más útiles pero también pueden constituir una invasión a la privacidad.

LA APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS SISTEMAS PRODUCTIVOS

La incorporación de agentes de decisión inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos genéticos y autómatas programables para optimización de sistemas de producción es una tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto desarrollo tecnológico y con una gran inversión en investigación y desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como función principal controlar de manera independiente, y en coordinación con otros agentes, componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, y operaciones de mantenimiento, entre otras.

Existe una tendencia creciente a la implementación de sistemas de manufactura/ensamblaje más autónomos e inteligentes, debido a las exigencias del mercado por obtener productos con niveles muy altos de calidad; lo cual con operaciones manuales se hace complicada y hace que los países subdesarrollados como el nuestro no alcance niveles competitivos a nivel mundial. Al diseñar un sistema de producción integrado por computadora se debe dar importancia a la supervisión, planificación, secuenciación cooperación y ejecución de las tareas de operación en centros de trabajo, agregado al control de los niveles de inventario y características de calidad y confiabilidad del sistema. Los factores mencionados determinan la estructura del sistema y su coordinación representa una de las funciones más importantes en el manejo y control de la producción.

Muy frecuentemente, la razón para construir un modelo de simulación es para encontrar respuestas a interrogantes tales como ¿Cuáles son los parámetros óptimos para maximizar o minimizar cierta función objetivo? En los últimos años se han producido grandes avances en el campo de la optimización de sistemas de producción. Sin embargo, el progreso en el desarrollo de herramientas de análisis para resultados de modelos de simulación ha sido muy lento. Existe una gran cantidad de técnicas tradicionales de optimización que sólo individuos con gran conocimiento estadístico y de conceptos de simulación han logrado aportes significativos en el área. 

Debido al auge de los algoritmos de búsqueda meta-heurísticos, se ha abierto un nuevo campo en el área de optimización con simulación. Nuevos paquetes de software, tales como OptQuest (Optimal Technologies), SIMRUNNER (Promodel Corporation) y Evolver (Palisade Software), han salido al mercado brindando soluciones amigables de optimización de sistemas que no requieren control interno sobre el modelo construido, sino sobre los resultados que dicho modelo arroja bajo diferentes condiciones. Además, nuevas técnicas de inteligencia artificial aplicadas a problemas de optimización estocástica, han demostrado su eficiencia y capacidad de cómputo y aproximación.

El Aprendizaje Reforzado (Reinforcement Learning) es un conjunto de técnicas diseñadas para dar solución a problemas cuya base son los procesos de decisión markovianos. Los procesos markovianos son procesos estocásticos de decisión que se basan en el concepto de que la acción a tomar en un estado determinado, en un instante determinado, depende sólo del estado en que se encuentre el sistema al momento de tomar la decisión.

Una de las áreas que puede tener mayor incidencia directa en los procesos productivos de la industria nivel mundial, es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones basados en la optimización de los parámetros de operación del sistema. Para tal efecto, el uso de técnicas inteligentes paramétricas y no paramétricas para el análisis de datos es de gran interés.

Sin embargo, a juicio de los autores en la mayoría de las arquitecturas propuestas hasta el momento para manufactura integrada por computadora, carecen de un factor de integración fundamental. La comunicación entre los diversos niveles jerárquicos de una planta de producción es muy poca, ya que cada departamento se limita a realizar su función sin buscar una integración de toda la planta productiva a excepciones de empresas como ABB con su software Baan, etc.

La inteligencia artificial cambia el mundo laboral

Esta nueva era se caracteriza por la incursión de máquinas inteligentes en todo tipo de actividades productivas, pues tienen una mayor capacidad que el cerebro humano para procesar datos. Pero además están programadas para seguir aprendiendo cuando interactúan con las personas. Hace pocos meses, Watson tomó la forma de un robot llamado Connie y comenzó a trabajar en un hotel de la cadena Hilton, en Virginia, EE.UU. Sus tareas son de ‘concierge’, pues responde preguntas de los huéspedes sobre los restaurantes más cercanos, las atracciones turísticas y cualquier información del hotel. 

Un gemelo de Connie también comenzó a trabajar meses más tarde en un banco de Japón, como asistente en la mesa de servicios, respondiendo preguntas de los clientes sobre cuentas y transacciones. El idioma materno del robot es el inglés, por lo que fue necesario programarlo para que también hablara japonés. Lo mejor que sabe hacer Watson es responder preguntas. Esa fama de ‘sabelotodo’ la consiguió en febrero del 2011, cuando ganó un popular concurso de preguntas y respuestas en Estados Unidos, llamado ‘Jeopardy’. Sus oponentes eran los dos mejores concursantes de la historia del programa, pero Watson les venció en la tercera ronda, contestando preguntas que le obligaban a pensar como una persona. 

El secreto de este sistema inteligente fue su capacidad para sumergirse, en milésimas de segundo, en millones de páginas de Internet, comparar la información que ofrecen unas y otras, interpretar el juego de palabras, como hacen las personas, y encontrar la mejor respuesta a cada pregunta. Mientras más datos estén disponibles para ser procesados por Watson, el margen de error de su respuesta se reduce. Y lo que más existe en el mundo en la actualidad son datos, que se generan cada vez más a través de las computadoras, teléfonos, tabletas, ­consolas de videojuegos y cualquier equipo conectado a Internet.

Las empresas también acumulan datos en sus servidores, algo que puede convertirse en una mina de oro si saben utilizarlos. De hecho, los datos son considerados el ‘recurso natural’ más valioso del siglo XXI, al punto que IBM ha adquirido bases de datos con información sobre el cáncer, algo que pudiera cambiar el mundo de la medicina. En la actualidad, hospitales en Estados Unidos utilizan a Watson para obtener un diagnóstico en minutos. 

El sistema analiza los síntomas y los resultados de laboratorio de un paciente y los compara con millones de registros alrededor del mundo. Y un diagnóstico a tiempo puede salvar vidas.               

Esta tarea puede dejar obsoleta la carrera de medicina general en poco tiempo, aunque puede potenciar el trabajo de los especialistas e investigadores que buscan la solución a enfermedades incurables. Asimismo, los cuatro estudios jurídicos más grandes del mundo le están enseñando a Watson a comportarse como un abogado, teniendo en cuenta que los litigantes y defensores están “entrenados para pensar  en los peores escenarios posibles” y no solo en los más racionales, comentó Ariel Alberto Neuman, abogado, politólogo y doctor en Comunicación, a la agencia de noticias Télam, en Argentina. 

Las aplicaciones de la inteligencia artificial se están multiplicando, y en todos los casos la clave está en las bases de datos. Por eso IBM también concretó este año la compra de la compañía The Weather Company, básicamente por su base de datos sobre el clima. Y la semana pasada, en el Hotel Mandalay Bay de Las Vegas, la compañía Local Motors presentó a Olli, un bus con capacidad para 12 personas que se maneja solo y que está asistido por Watson. Los pasajeros pueden hacerle preguntas sobre el restaurante más cercano, el clima, eventos, horarios de espectáculos en la ciudad, etc. Olli, que fue armado con piezas producidas con una impresora 3D, también está a prueba en Miami y en Washington. 

A futuro se espera usar perfiles de redes sociales de los pasajeros para ofrecer una interacción más personalizada. Lo anterior tendría un gran impacto en la industria del turismo y de los servicios, que generan millones de puestos de trabajo alrededor del mundo. Unos 7,8 millones de estadounidenses y 2,7 millones de británicos trabajaban en el 2013 en sector del turismo y la hotelería. Y probablemente deberían empezar a preocuparse si el robot Connie comenzara a multiplicarse. 

En el futuro, cualquier trabajo que tenga un patrón de comportamiento pudiera ser reemplazado por Watson: operadores de ‘call center’, asistentes bancarios o guías turísticos. Pero todavía se puede ir más lejos. Hay aplicaciones que ofrecen, por ejemplo, combinaciones para elaborar un nuevo tipo de cerveza o de chocolate, letras para componer una nueva canción, diseños para un vestido o las mejores opciones para invertir. Si las máquinas inteligentes se van a encargar de buena parte del trabajo, ¿qué les queda a los humanos? Eso dependerá de su capacidad para desarrollar nuevas habilidades y evitar quedarse obsoletos.