A estas alturas, los términos vinculados al desarrollo de la supertecnología del futuro, la Inteligencia Artificial, han entrado con fuerza en nuestro vocabulario, provocando acalorados debates entre expertos, políticos, asociaciones de consumidores e industrias de alta tecnología. El ciudadano está desorientado y quisiera saber más sobre esta revolución que pronto podría alterar su vida real: Para bien o para mal depende de tu punto de vista.
Massimiliano D'Elia
Europa fue la primera en intentar regular conLey de AI el uso de algoritmos inteligentes. Una normativa bien recibida por políticos y expertos pero que todavía deja dudas y solicitudes de más información por parte de asociaciones de consumidores y otras organizaciones alejadas de la dinámica política y social. .
El acuerdo preliminar entre el Consejo y el Parlamento Europeo, establecido a principios de diciembre, esbozaba la arquitectura de la ley, pero la negociación entre las instituciones europeas y las empresas líder en el sector de la IA todavía está en el mar.
La aprobación definitiva de la Ley de IA se espera entre marzo y mayo próximos. Sin embargo, sus efectos no se verán hasta 2025, cuando la ley entre en vigor con el objetivo de promover la innovación tecnológica y proteger los derechos fundamentales de los ciudadanos.
El marco regulatorio europeo sobre inteligencia artificial, por ahora, se ha basado en un enfoque "basado en el riesgo” con reglas progresivas cada vez más estrictas para los sistemas de alto riesgo, cuyos desarrolladores tienen la obligación de registrarse y la necesidad de hacer que los datos utilizados en el la formación de algoritmos. Aunque algunos países europeos habían intentado inicialmente proteger los modelos avanzados de inteligencia artificial de reglas y controles rigurosos, el acuerdo final preveía algunas concesiones limitadas, como por ejemplo para la seguridad nacional y por tanto para todas aquellas actividades relacionadas con la investigación y la innovación de sistemas militares y fuerzas policiales.
La identificación biométrica y la vigilancia masiva están restringidas mediante autorización de autoridades nacionales especializadas. La cobertura legal para el uso de tecnologías predictivas se garantizará únicamente a las fuerzas del orden y de seguridad. Por tanto, la legislación europea impone obligaciones de transparencia para los sistemas de inteligencia artificial de uso general antes de su comercialización y una gestión más cuidadosa de los datos sensibles.
A la entrada en vigor de la Ley de IA le seguirá un período de dos años para la implementación del reglamento por parte de los estados miembros y seis meses más para establecer usos prohibidos. Además, un Pacto de IA, es decir, un sistema de cumplimiento voluntario que se anticipa a las disposiciones europeas.
Las multas por infracciones de la Ley de IA oscilarán desde un mínimo de 7,5 millones o el 1,5% del volumen de negocios hasta un máximo de 35 millones o el 17% del volumen de negocios. A la luz de las numerosas variables interpretativas, de los intereses de las empresas y de las asociaciones de consumidores, el reglamento de la UE está lejos de estar definido y puede sufrir cambios sustanciales, modificando así el espíritu colaborativo que animó la redacción del documento inicial aprobado a principios de diciembre de 2023.
La Inteligencia Artificial y su impacto en la naturaleza, en el oro azul
El consumo de agua en servidores de inteligencia artificial (IA) es un aspecto muy importante a la hora de evaluar el impacto ambiental general de un sistema de IA o centro de datos. Sin embargo, es importante señalar que el consumo de agua suele ser un aspecto indirecto relacionado con diversos factores, más que un ámbito de uso directo como en el caso de la energía. A continuación se muestran algunos factores que pueden contribuir al consumo de agua en los servidores de IA:
Refrigeración del centro de datos: Los centros de datos, que albergan servidores para procesar cargas de trabajo de IA, requieren sistemas de refrigeración para mantener las temperaturas en niveles aceptables. Estos sistemas pueden utilizar agua para disipar el calor generado por los servidores.
Producción de hardware: La fabricación de hardware de IA dedicado, como unidades de procesamiento de gráficos (GPU) o procesadores especializados, a menudo requiere cantidades importantes de agua para los procesos de fabricación y refrigeración.
Producción de energía: Si la energía utilizada para alimentar los servidores de IA proviene de fuentes que requieren grandes cantidades de agua (como plantas de energía nucleares o de carbón), el ciclo de vida completo del sistema puede afectar el consumo general de agua.
Recursos de fabricación de hardware: La extracción de recursos naturales necesarios para producir hardware puede afectar el agua, especialmente si se trata de materiales como el silicio.
Localización geográfica: La disponibilidad y gestión de los recursos hídricos puede variar mucho según la ubicación geográfica de los centros de datos. En regiones con escasos recursos hídricos, el consumo de agua puede ser una cuestión crítica.
Algunas empresas están adoptando estrategias para reducir el impacto ambiental general de sus sistemas de inteligencia artificial, incluido el consumo de agua. Esto puede incluir la adopción de tecnologías más eficientes desde el punto de vista energético, el empleo de sistemas de refrigeración innovadores que requieran menos agua y la transición a fuentes de energía renovables. Es importante señalar que las consideraciones ambientales relacionadas con la IA, incluido el consumo de agua, son cada vez más relevantes y muchas organizaciones buscan implementar prácticas sostenibles en el diseño y gestión de sus sistemas de IA.
EL DECÁLOGO
A continuación se explican algunos términos que han entrado con fuerza en nuestro vocabulario y que podrían perturbar nuestra vida real, más rápidamente que las normas legislativas emergentes.
Superinteligencia artificial
La “superinteligencia artificial” se refiere a un nivel avanzado de inteligencia artificial (IA) que supera significativamente las capacidades cognitivas humanas en varias áreas. Este término suele asociarse con la IA que destaca en diversas tareas intelectuales, aprendizaje automático y resolución de problemas complejos. La superinteligencia artificial es una visión futurista que sugiere la creación de sistemas inteligentes que no sólo superen las capacidades humanas de aprendizaje y comprensión, sino que también puedan desarrollar una comprensión autónoma del mundo, razonar, aprender y resolver problemas de maneras que están fuera del alcance de la humanidad. Inteligencia humana.
Hoy en día aún no hemos alcanzado un nivel de superinteligencia artificial, la investigación y el desarrollo actuales se centran en sistemas de inteligencia artificial que pueden realizar actividades o tareas específicas de manera más eficiente o precisa que los humanos. La superinteligencia artificial es más bien una perspectiva de futuro que merece una reflexión ética más profunda sobre la posibilidad de crear entidades con una inteligencia capaz de superar la de los humanos.
Inteligencia Artificial Generativa
La “inteligencia artificial generativa” se refiere a un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de la creación de sistemas que pueden generar de forma autónoma nuevos datos, contenidos o información. Estos sistemas utilizan enfoques de aprendizaje automático, en particular redes neuronales generativas, para producir datos que a menudo imitan o son indistinguibles de los generados por humanos.
Un ejemplo de inteligencia artificial generativa es el concepto de “Redes Generativas Adversarias” (GAN), en el que dos redes neuronales, un generador y un discriminador, se entrenan simultáneamente mediante un proceso de competencia. El generador intenta crear datos cada vez más realistas, mientras que el discriminador intenta distinguir entre datos reales y datos generados. Esta competencia conduce a la mejora continua de la capacidad del generador para crear datos cada vez más convincentes.
Las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa son diversas e incluyen la generación de imágenes, textos, música y más. Por ejemplo, GAN se puede utilizar para crear rostros humanos artificiales que parezcan auténticos o para generar imágenes de paisajes que parezcan realistas. Sin embargo, es importante señalar que el uso de tales tecnologías también plantea cuestiones éticas, como la posibilidad de manipulación de contenidos o la creación de información falsa por parte de actores internacionales como terroristas de diferentes orígenes.
Inteligencia artificial general
La Inteligencia General Artificial (AIG) representa un nivel de inteligencia artificial que tiene como objetivo comprender, aprender y realizar cualquier actividad cognitiva humana de forma similar o incluso superior a la de los propios humanos. A diferencia de la IA normal, que está diseñada para resolver tareas específicas o limitadas, IAG aspira a una forma de IA más amplia y flexible, capaz de adaptarse y aprender en múltiples dominios.
Las características clave de la Inteligencia General Artificial incluyen
Aprendizaje general: La capacidad de aprender de una amplia gama de datos y aplicar este conocimiento en diferentes contextos. Este tipo de aprendizaje va más allá del aprendizaje específico de tareas simples.
Razonamiento analógico: La capacidad de resolver problemas complejos y hacer conexiones a través del razonamiento analógico, similar a la forma en que los humanos abordan situaciones nuevas basándose en experiencias pasadas.
Comprender el contexto: La capacidad de comprender el contexto en el que se encuentra, considerando factores ambientales, sociales y culturales. Esta habilidad es esencial para adaptarse a situaciones nuevas e inesperadas.
Conciencia de sí mismo: Conciencia de la propia existencia y capacidades, incluido el reconocimiento de las limitaciones y la capacidad de aprender de los errores.
Adaptabilidad: La capacidad de adaptarse a nuevas tareas o entornos sin reprogramaciones significativas.
Actualmente, IAG es uno de los objetivos más ambiciosos y complejos de la inteligencia artificial. La mayoría de las tecnologías de IA actuales están especializadas en tareas específicas y no poseen la flexibilidad y amplitud cognitiva que caracterizarían a una inteligencia artificial general. Lograr la inteligencia artificial general plantea importantes desafíos técnicos, éticos y de seguridad y sigue siendo un objetivo a largo plazo en la investigación de la IA.
Neuronas sensoriales en IA
En el campo de la inteligencia artificial, “neuronas sensoriales”puede asociarse con componentes de redes neuronales artificiales diseñadas para procesar datos de sensores, de manera similar a la forma en que el sistema nervioso humano usa neuronas sensoriales para percibir estímulos externos.
En una red neuronal artificial, el término "neurona" se refiere a una unidad informática que recibe entradas, las procesa a través de una función de activación y produce una salida. En las primeras capas de una red neuronal, que a menudo se denominan “capas de entrada” o “capas sensoriales”, las neuronas son responsables de recibir y transformar la información inicial de los sensores o datos de entrada.
Por ejemplo, en una aplicación de visión por computadora, las neuronas sensoriales pueden representar la entrada sin procesar de los píxeles de una imagen. Cada neurona en esta capa inicial puede asociarse con un píxel específico y puede entrenarse para responder a ciertos patrones o características de la imagen. En otras palabras, estas neuronas sensoriales aprenden a reconocer ciertos aspectos de las imágenes, como contornos, colores o formas.
Las neuronas sensoriales son sólo una parte de un modelo de IA más amplio, y su salida luego se procesa a través de capas sucesivas de la red neuronal. El objetivo final es que la red aprenda representaciones cada vez más complejas y significativas de la información presente en los datos de entrada, explotando la estructura y arquitectura de la red neuronal para aprender modelos y relaciones.
En resumen, las neuronas sensoriales en la inteligencia artificial desempeñan un papel clave en el procesamiento de información inicial de sensores o datos de entrada, lo que permite a la red neuronal aprender e interpretar información compleja en sus capas posteriores.
Chatbot
Un chatbot, derivado de la combinación de las palabras "chat" (conversación) y "robot", representa una aplicación informática diseñada para simular interacciones humanas a través de una conversación. Al explotar la inteligencia artificial, el chatbot puede interpretar y responder consistentemente a los mensajes de los usuarios, brindando una experiencia interactiva. Estos asistentes virtuales se pueden integrar en diferentes plataformas, incluidos sitios web, aplicaciones de mensajería, redes sociales e interfaces de voz. Sus aplicaciones son diversas e incluyen atención al cliente automatizada, suministro de información, gestión de reservas y mucho más.
Existen principalmente dos tipos de chatbots:
Basado en reglas: Estos chatbots siguen un conjunto predefinido de reglas de programación y responden según patrones predeterminados. Su interacción se limita a la lógica establecida durante la programación.
Con Inteligencia Artificial (IA): Estos chatbots utilizan algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender los mensajes de los usuarios. Pueden aprender de experiencias pasadas, mejorar con el tiempo y afrontar de forma más adaptable interacciones complejas.
Los chatbots se han vuelto cada vez más populares y desempeñan un papel vital en áreas como el servicio al cliente, las aplicaciones comerciales y las plataformas en línea. Su presencia tiene como objetivo simplificar las interacciones usuario-máquina, mejorando la accesibilidad y ofreciendo una experiencia más intuitiva.
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