Algunos creen que la proliferación de la inteligencia artificial y la robótica está poniendo en riesgo nuestra privacidad, nuestros trabajos e incluso nuestra seguridad. Cada vez más tareas se destinan a cerebros basados en silicio. Pero incluso los críticos más vocales no pueden dejar de reconocer los beneficios obvios que la IA y los sistemas automatizados están preparando para la humanidad. Como parte del proyecto Grand Challenges, la BBC reunió a expertos que expusieron su visión de futuro en presencia de máquinas e inteligencia artificial.
"No deberíamos ver la IA como algo que compite con nosotros, sino como algo que puede mejorar nuestras propias habilidades", dice Takeo Kanade, profesor de robótica en la Universidad Carnegie Mellon. Porque la IA tiene tolerancia al aburrimiento y también es capaz de identificar patrones mucho mejor y más rápido que los humanos. La automatización ya ha comenzado a desenredar los nudos más complejos del mundo, desde la enfermedad hasta la crueldad.
Y puede hacer que nuestras vidas sean más seguras en el siglo XXI.
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Lucha contra las enfermedades infecciosas
Para miles de millones de personas en todo el mundo, el zumbido de los mosquitos cerca de sus oídos puede significar mucho más que una picadura molesta: puede ser un presagio de enfermedad e incluso de muerte. Una especie, Aedes aegypti, se ha propagado especialmente desde África a casi todas las regiones tropicales y subtropicales, y es portadora de la fiebre del dengue, la fiebre amarilla, el zika y la chikungunya (un virus que causa un dolor articular paralizante). El dengue por sí solo infecta a 390 millones de personas en 128 países cada año.
"Este mosquito es un pequeño demonio", dice Rainier Mallol, un ingeniero informático en la República Dominicana, un punto caliente para el Zika. Junto con Desi Raja, un médico de Malasia (otro país en riesgo de contraer el virus), la pareja ha desarrollado algoritmos de inteligencia artificial que predicen dónde es más probable que ocurran los brotes.
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Project Premonition de Microsoft utiliza drones para encontrar patógenos en los puntos calientes del Zika
Su Inteligencia Artificial en Epidemiología Médica (Aime) es un sistema que combina el tiempo y la ubicación de cada nuevo caso de dengue informado por los hospitales locales con otras 274 variables como dirección del viento, humedad, temperatura, densidad de población, tipo de vivienda. "Todos estos son factores que determinan la propagación de los mosquitos", explica Mallall.
Las pruebas en Malasia y Brasil han demostrado que pueden predecir brotes con una precisión de aproximadamente el 88% en tres meses. El sistema también ayuda a ubicar el epicentro de un brote dentro de los 400 metros, lo que permite a los médicos locales intervenir a tiempo con insecticidas y protección contra picaduras para los residentes locales.
Aime también está evolucionando para predecir los brotes de Zika y Chikungunya. Grandes empresas de tecnología están tomando esta idea a su manera: el Proyecto Premonición de Microsoft, por ejemplo, usa drones autónomos para detectar bolsas de mosquitos y usa dióxido de carbono y trampas de luz para atrapar esos insectos. El ADN de los mosquitos y los animales que pican es luego analizado por algoritmos de máquina que descubren patrones en cantidades gigantescas de datos cada vez mejor y mejor, y encuentran patógenos.
Lucha con armas
Durante el año pasado, 15.000 personas murieron en los Estados Unidos debido a los disparos. Este país tiene la tasa más alta de violencia relacionada con armas de fuego en todo el mundo desarrollado. Para abordar los problemas de los disparos indiscriminados y los delitos relacionados con armas, algunas ciudades de todo el país están recurriendo a la tecnología en busca de ayuda.
Se puede usar un sistema automatizado que escucha los sonidos de los disparos a través de una serie de sensores para ubicar dónde se realizaron los disparos y alertar a las fuerzas de seguridad dentro de los 45 segundos posteriores a la activación del gatillo. ShotSpotter utiliza de 15 a 20 sensores acústicos por kilómetro cuadrado para detectar el característico "pop" de una toma, localizando su lugar de nacimiento con una precisión de 25 metros.
Las tecnologías de aprendizaje automático se utilizan para confirmar que el sonido fue un disparo y contar el número de disparos para indicar si la policía se ocupará de un solo pistolero o de varios delincuentes, y si están usando ametralladoras o no.
Ya en 90 ciudades, principalmente en los EE. UU., Pero también en Sudáfrica y América del Sur, se usa ShotSpotter. También se han implementado pequeños sistemas en nueve campus de EE. UU. En respuesta al reciente tiroteo en el campus.
Ralph Clarke, director ejecutivo de ShotSpotter, cree que en el futuro este sistema se puede utilizar para algo más que una simple respuesta a incidentes.
"Buscamos comprender cómo se pueden utilizar nuestros datos para las capacidades predictivas de los agentes de policía", dice. "El aprendizaje automático se puede combinar con el clima, el tráfico y más para informar a las patrullas policiales con mayor precisión".
Luchando contra el hambre
Aproximadamente 800 millones de personas en todo el mundo dependen de las raíces de la yuca (mandioca) como su principal fuente de carbohidratos. Esta verdura con almidón parecido al ñame se come como una papa; también se puede moler y convertir en harina para hacer panes y productos horneados. Puede crecer donde otros cultivos no pueden, haciendo de la yuca la sexta planta alimenticia más grande del mundo. Sin embargo, este arbusto leñoso también es vulnerable a enfermedades y plagas, que pueden devastar campos enteros de hortalizas.
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Investigadores de la Universidad de Makerere en Kampala, Uganda, se han asociado con expertos en enfermedades de las plantas para desarrollar un sistema automatizado destinado a combatir la enfermedad de la yuca. El proyecto Mcrops permite a los agricultores locales fotografiar sus plantas con teléfonos inteligentes baratos y utilizar la visión por computadora para detectar signos de cuatro enfermedades importantes que están devastando los cultivos de yuca.
“Algunas de estas enfermedades son extremadamente difíciles de reconocer y requieren diferentes acciones”, explica Ernest Mwebase, científico informático que lidera el proyecto. "Les damos a los agricultores un experto de bolsillo para que sepan si polinizar sus cultivos o destruir y plantar algo más".
Este sistema diagnostica las enfermedades de la yuca con un 88% de precisión. Por lo general, los agricultores deben llamar a los expertos del gobierno para visitar las granjas e identificar enfermedades, lo que demora días y semanas en propagarse.
Mcrops también le permite cargar instantáneas a una base de datos, que luego se utiliza para diagnosticar brotes. Mwebaze espera que la tecnología también detecte automáticamente problemas con otras especies de plantas, como los plátanos.
Lucha contra el cáncer y la pérdida de visión
El cáncer causa más de 8,8 millones de muertes en todo el mundo y cada año se diagnostica algún tipo de cáncer a 14 millones de personas. La detección temprana del cáncer puede aumentar significativamente las posibilidades de supervivencia de una persona y reducir el riesgo de recurrencia. La detección es una de las formas clave de detectar el cáncer temprano, pero es muy, muy difícil y requiere mucho tiempo comprender las exploraciones y otros resultados de las pruebas.
DeepMind de Google puede ayudar a los médicos con el tratamiento del cáncer con aprendizaje automático para ayudarlo a identificar áreas saludables del tejido de un paciente
DeepMind e IBM están aplicando sus tecnologías de inteligencia artificial a este problema. DeepMind se ha asociado con médicos del NHS del Reino Unido en las universidades de Londres para entrenar su programa basado en inteligencia artificial para tratar el cáncer al separar áreas de tejido sano de los tumores en escáneres de cabeza y cuello. También trabaja con Moorfields Eye Hospital en Londres, detectando signos tempranos de pérdida de visión en escaneos oculares.
“Nuestros algoritmos son capaces de interpretar la información visual de los escaneos”, dice Dominic King, jefe clínico de DeepMind Health. “El sistema aprende a identificar problemas potenciales y recomendar al médico el curso de acción correcto. Es demasiado pronto para comentar los resultados, pero ya son muy alentadores.
King dice que las técnicas de inteligencia artificial pueden ayudar a los médicos a hacer diagnósticos más rápido al examinar las exploraciones y priorizar las que se recomiendan para su consideración inmediata.
IBM también anunció recientemente que la IA de Watson puede analizar imágenes y evaluar registros de pacientes, identificando un tumor el 96% de las veces. Actualmente, el sistema está siendo sometido a ensayos médicos en 55 hospitales de todo el mundo, lo que ayuda a diagnosticar cánceres de mama, pulmón, colorrectal, cervical, ovárico, de estómago y de próstata.
Sin apagar la luz
En medio de un acalorado debate sobre si el cambio climático podría haber desencadenado dos huracanes catastróficos a una escala histórica en los Estados Unidos, ¿cómo se podría maximizar la inteligencia artificial para investigar el uso de energía limpia y renovable para prevenir daños mayores que conduzcan a problemas climáticos?
Las personas de todo el mundo dependen cada vez más de las fuentes de energía renovables para combatir el cambio climático y la contaminación causada por los combustibles fósiles, y la tarea de equilibrar las redes de energía con esas fuentes intermitentes es cada vez más difícil. La proliferación de medidores inteligentes (monitores de energía digitales que registran automáticamente el consumo) también proporcionará una gran cantidad de datos sobre cómo y cuándo los consumidores usan la energía. Solo la Unión Europea planea instalar 500 millones de contadores inteligentes en los hogares para 2020.
"La gestión de todos estos activos es imposible para los humanos, ya que los tiempos de respuesta suelen ser del orden de unos segundos", dice Valentin Robu, profesor asistente de sistemas inteligentes en la Universidad Heriot Watt de Edimburgo. Trabaja con la empresa británica Upside Energy para desarrollar nuevas formas de gestionar las redes eléctricas.
Crean algoritmos de aprendizaje automático para monitorear la producción y la demanda de energía en tiempo real. Qué significa eso? Esa energía se almacenará durante las horas tranquilas y luego se liberará durante las horas pico, por ejemplo, en la mañana, cuando todos quieren hacer su propio café. A medida que los vehículos eléctricos y las baterías domésticas se vuelven más frecuentes, la tecnología se puede utilizar para almacenar energía y distribuir uniformemente los flujos renovables.
Robu también dice que la inteligencia artificial se puede usar a un nivel aún más básico, lo que ayuda a reducir nuestra demanda de dispositivos conectados. Por ejemplo, los refrigeradores pueden ser controlados directamente por IA para que solo se enciendan cuando la demanda de electricidad sea la más baja en la red.
Ilya Khel
