VISIÓN ARTIFICIAL - II CICLO DE TECNOLOGÍAS DISRUPTIVAS
Estoy asistiendo al segundo ciclo de TECNOLOGÍAS DISRUPTIVAS PARA LA SOCIEDAD DIGITAL, de la fundación INTEGRA.
Y aquí un resumen que hago con mis apuntes para no olvidar lo aprendido, pues es un lujo aprender de expertos, poder preguntar y recibir respuesta a cualquier "neofitada" que se nos ocurra.
Hoy ha sido el tercer webinar, empezamos el martes pasado con VISIÓN ARTIFICIAL, con Felipe Segura (#Biyectiva Technology) como ponente y con la colaboración de #AJE, jóvenes emprendedores de la región de Murcia.
ENLACE WEBINARS ▶https://www.f-integra.org/boletin.html
VISIÓN ARTIFICIAL
Lo primero y más curioso que he aprendido es que La Visión Artificial, una de las especialidades de la Inteligencia Artificial, está mucho más presente de lo que los humanos somos capaces por ahora de percibir a simple vista.
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Un ejemplo sencillo sería cómo nosotros mismos entrenamos a los identificadores de imágenes cada vez que marcamos esos cuadritos con semáforos o señales de tráfico que se nos pide antes de validar una contraseña o un comentario.
Se nos ofrece todo tipo de servicios a cambio de algún gesto al que el androide se nos engancha como un piojo para succionarnos aprendizaje.
Es la forma de aprendizaje automático sin la programación clásica, repeticiones de ensayo y error para dar lugar a predicciones.
La localización del entrenamiento puede ampliar el margen de error, es el denominado Sesgo de Información, como por ejemplo el SESGO RACIAL.
Tal como la mayoría de tests han sido realizados por raza blanca, género masculino, el sesgo racial dificulta ciertas predicciones como el reconocimiento facial.
Los investigadores desarrollan la IA basándose en la propia naturaleza sobre el diseño de una red neuronal, un complejo algoritmo matemático. A mayor números de entrenamientos en la red neuronal, mayor número de correcciones en las reconfiguraciones y, por tanto, mayor probabilidad de acierto.
Debido a su gran complejidad el desarrollo de este mundo sólo está al alcance de unos pocos, aunque a nivel práctico todos lo usemos a diario.
Rojo, verde, azul, son los valores con los que las máquinas "ven" las imágenes. En lugar de percibir de forma continua y lineal como nosotros, interpretan puntos iluminados o apagados, así identifican las formas de líneas, cuadrados, círculos, cruces, rombos, ángulos y todas sus combinaciones.
La información que mandamos a las máquinas con nuestras ya rutinarias apps hace que se perfeccionen al interpretar esas "luces".
En este seminario, mediante un juego, hacemos un ejercicio básico en el que programamos Inteligencia Artificial para que un mecanismo limpie el océano, el robot debe diferenciar entre vida marina y basura. El programa nos recuerda que son
150 millones de toneladas de plástico lo que hemos arrojado al océano.
El 80% de la basura de los océanos proviene de los desechos terrestres y supone 13 mil millones de dólares al año.
La visión artificial es útil en multitud de áreas. En la industria alimentaria podría detectar cristal, metal y plásticos mezclados en el alimento así como el gas tóxico que acaba deformando las latas de conserva.
#Biyectiva Technology trabaja en la detección de La larva de la mosca de la fruta en naranjas, y evitar así ingerir su gusano.
Podría determinar el grado de eutrofización del mar Menor, hasta ahora la calidad del agua se detectaba por su aspecto a simple vista creando alarma en los vecinos, con las imágenes de satélite la IA podría predecir contaminación, riesgo de incendios, etc.
Para el reciclaje las posibilidades son también muy interesantes así como en salud, prevención de enfermedades graves, dirección y zoom en personas con visión reducida, etc.
Un punto aún muy débil de la IA es el nulo entrenamiento en la conciencia social por los ingenieros, hasta ahora no se ha dado en absoluto prioridad a las cuestiones esenciales para la sociedad.
Es el aspecto ético algo pendiente y urgente para que la IA mejore el mundo no sólo en un sentido puramente tecnológico. Una herramienta tan poderosa debe ser mirada con lupa en su potencial más humano.
Los desarrolladores no evitan que la máquina pueda acabar zampándose al usuario, por lo que hay q entrenar a la máquina incluyendo en el entrenamiento a grupos marginales, o el mundo acabará dirigido sin una gota de espacio para ellos.
Se necesitan personas que añadan soluciones de valor, en palabras de Felipe Segura: "como ingenieros no se nos enseña la diferencia entre crear un parque de atracciones o una cámara de gas, nos enseñan mecanismos. Sin ser expertos en crear valor se nos da la oportunidad de dominar."
Post by Raquel Bermúdez González
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