La vida se autorregula y el cuerpo humano es un ejemplo de máquina perfectamente calibrada para mantener el equilibrio interno gracias a una serie de sistemas como el nervioso, el cardíaco o el endocrino. Y como explica Pere Brunet, ingeniero industrial y miembro de la Real Academia de Ingeniería, nuestra especie se caracteriza por su curiosidad y capacidad de innovación, lo que nos ha llevado a inventar todo tipo de máquinas que nos hagan la vida más fácil y placentera.
En las últimas décadas hemos aprendido a crear sistemas tecnológicos cada vez más automáticos y sofisticados. Y recientemente han aparecido los sistemas llamados autónomos basados en algoritmos de inteligencia artificial, que están modificando nuestra educación, nuestra forma de vivir y como nos relacionamos.
Estamos ante un escenario completamente nuevo y, como advierte Pere Brunet, tenemos que ser conscientes de que los algoritmos también se equivocan y pueden actuar de manera imprevisible. En su opinión, tendremos que estar más atentos a las personas que a las nuevas tecnologías, porque las máquinas siempre podremos desenchufarlas y sus fines y correcto funcionamiento siempre serán responsabilidad nuestra.
La vida se autorregula y el cuerpo humano es un ejemplo de máquina perfectamente calibrada para mantener el equilibrio interno gracias a una serie de sistemas como el nervioso, el cardíaco o el endocrino. Y como explica Pere Brunet, ingeniero industrial y miembro de la Real Academia de Ingeniería, nuestra especie se caracteriza por su curiosidad y capacidad de innovación, lo que nos ha llevado a inventar todo tipo de máquinas que nos hagan la vida más fácil y placentera.
En las últimas décadas hemos aprendido a crear sistemas tecnológicos cada vez más automáticos y sofisticados. Y recientemente han aparecido los sistemas llamados autónomos basados en algoritmos de inteligencia artificial, que están modificando nuestra educación, nuestra forma de vivir y como nos relacionamos.
Estamos ante un escenario completamente nuevo y, como advierte Pere Brunet, tenemos que ser conscientes de que los algoritmos también se equivocan y pueden actuar de manera imprevisible. En su opinión, tendremos que estar más atentos a las personas que a las nuevas tecnologías, porque las máquinas siempre podremos desenchufarlas y sus fines y correcto funcionamiento siempre serán responsabilidad nuestra.
Julia Varela entrevista a Asunción Gómez Pérez, la primera mujer informática académica de la Real Academia Española (RAE). La especialista es la persona más joven entre todos los académicos, con una cátedra en Inteligencia Artificial y también es investigadora. Desde abril ocupa la plaza, mejor conocida como silla, que tiene asignada la "q" minúscula en la RAE. Con Asunción Gómez Pérez hablamos de muchas cosas, desde sus comienzos en el campo de la Inteligencia Artificial, hasta cómo asociamos la tecnología con el mal uso de la lengua española.
La inteligencia artificial aplicada a la medicina ya es una realidad y sus aplicaciones son cada vez mayores. Como explica Fernando Suárez, presidente del Consejo General de Colegios Profesionales de Ingeniería Informática, ofrece diagnósticos precisos y más rápidos, agiliza los tiempos de investigación para el desarrollo de nuevos fármacos y enfermedades, mejora el control y el seguimiento de pacientes crónicos mediante dispositivos electrónicos y alivia la carga de trabajo del personal sanitario. Pero también presenta riesgos como la privacidad de los datos y el mal uso que se pueda hacer de ellos. La colaboración ingenieros y profesionales sanitarios en este campo es fundamental y, como asegura Suárez, los algoritmos nunca sustituirán al médico.
La inteligencia artificial aplicada a la medicina ya es una realidad y sus aplicaciones son cada vez mayores. Como explica Fernando Suárez, presidente del Consejo General de Colegios Profesionales de Ingeniería Informática, ofrece diagnósticos precisos y más rápidos, agiliza los tiempos de investigación para el desarrollo de nuevos fármacos y enfermedades, mejora el control y el seguimiento de pacientes crónicos mediante dispositivos electrónicos y alivia la carga de trabajo del personal sanitario. Pero también presenta riesgos como la privacidad de los datos y el mal uso que se pueda hacer de ellos. La colaboración ingenieros y profesionales sanitarios en este campo es fundamental y, como asegura Suárez, los algoritmos nunca sustituirán al médico.
Algunas empresas de recursos humanos utilizan Inteligencia Artificial para seleccionar candidatos o monitorizar trabajadores. En medicina, algunos profesionales ya se benefician de la automatización y consiguen diagnósticos más rápidos y certeros. ‘Algoritmia’ retrata un mercado laboral en constante evolución lleno de amenazas y oportunidades.
En 2025, los expertos auguran que 85 millones de puestos de trabajo pueden haber sido sustituidos por máquinas. Este documental original indaga en las luces y sombras de la 4ª Revolución Industrial a través de expertos y casos reales.
El documental Algoritmia: ¿El fin del trabajo como lo conocemos? se estrena el próximo lunes 30 de mayo en RTVE Play.
La inteligencia artificial y los métodos de "machine learning" -aprendizaje automático- y "deep learning" o aprendizaje profundo, constituyen uno de los mayores avances de las últimas décadas. Estas técnicas han desempeñado un importante papel en campos donde los datos muestran fuertes correlaciones temporales o espaciales, como en imagen, video o procesamiento del habla. Los algoritmos son capaces de hacer predicciones muy precisas aunque no se termina de conocer como es el proceso. Es el problema de la llamada “caja negra”. Y cuando estos modelos se analizan en profundidad, en muchos casos no respetan leyes fundamentales de la física como, por ejemplo, la conservación de la masa, el momento o la energía. De ahí que numerosos grupos intenten combinar la inteligencia artificial con el modelado físico. Como el de Manuel Doblaré, miembro de la Real Academia de Ingeniería e investigador del Instituto Universitario de Investigación en Ingeniería de Aragón.
Actualmente hay una serie de tecnologías que permiten conciliar el aprendizaje de los algoritmos con las leyes de la física. Cada vez son más numerosas y potentes, sobre todo en aquellos modelos basados en ensayos experimentales.
Estos modelos híbridos podrían aplicarse a procesos físicos muy complejos como los huracanes, la propagación de incendios, el transporte atmosférico y oceánico o la dinámica de la vegetación. Uno de los métodos más empleados para su desarrollo es el establecimiento de una red neuronal en la que se impongan ciertas restricciones relacionadas con la física más fundamental del problema.
La inteligencia artificial y los métodos de "machine learning" -aprendizaje automático- y "deep learning" o aprendizaje profundo, constituyen uno de los mayores avances de las últimas décadas. Estas técnicas han desempeñado un importante papel en campos donde los datos muestran fuertes correlaciones temporales o espaciales, como en imagen, video o procesamiento del habla. Los algoritmos son capaces de hacer predicciones muy precisas aunque no se termina de conocer como es el proceso. Es el problema de la llamada “caja negra”. Y cuando estos modelos se analizan en profundidad, en muchos casos no respetan leyes fundamentales de la física como, por ejemplo, la conservación de la masa, el momento o la energía. De ahí que numerosos grupos intenten combinar la inteligencia artificial con el modelado físico. Como el de Manuel Doblaré, miembro de la Real Academia de Ingeniería e investigador del Instituto Universitario de Investigación en Ingeniería de Aragón.
Actualmente hay una serie de tecnologías que permiten conciliar el aprendizaje de los algoritmos con las leyes de la física. Cada vez son más numerosas y potentes, sobre todo en aquellos modelos basados en ensayos experimentales.
Estos modelos híbridos podrían aplicarse a procesos físicos muy complejos como los huracanes, la propagación de incendios, el transporte atmosférico y oceánico o la dinámica de la vegetación. Uno de los métodos más empleados para su desarrollo es el establecimiento de una red neuronal en la que se impongan ciertas restricciones relacionadas con la física más fundamental del problema.
¿Cómo están afectando los algoritmos de Inteligencia Artificial a nuestros cerebros, opiniones, libertades y profesiones? ¿Nos curaremos de todo o terminaremos siendo dependientes de las máquinas? En nuestras manos está el delegar más decisiones en las máquinas, o no.
Lab RTVE 
