Tecnologia
Enfoque centrado en el ser humano para el desarrollo de sistemas de IA
Cuando analizamos el impacto de la inteligencia artificial (IA) en nuestras vidas, no solo necesitamos pensar en vehículos de última generación que se conducen solos. La IA se puede utilizar en tareas mucho más cercanas, como los chatbots que atienden a los clientes, en el diseño de medicamentos y en la toma de decisiones de inversiones de dinero, entre otras.
La IA tiene el potencial de ayudarnos a resolver muchos problemas de hoy y del mañana y, a pesar de los niveles de automatización que permite, la base común es el elemento humano, no solo en el diseño y operación de los sistemas de IA, sino también en el uso. En esta línea, el uso responsable de la IA es imprescindible en toda institución, gobierno y empresa para garantizar que estos sistemas atiendan las necesidades de las personas de manera eficaz, transparente y equitativa. Pero, ¿cómo podemos garantizar que los sistemas de IA estén diseñados de manera responsable y produzcan resultados efectivos?
La IA centrada en el ser humano es el camino a seguir. Es una disciplina emergente que intenta crear sistemas de IA que amplifiquen y aumenten -en lugar de desplazar- las capacidades humanas. Busca preservar el control humano de una manera que garantice que la inteligencia artificial satisfaga nuestras necesidades mientras opera de manera transparente, brinda resultados equitativos y respeta la privacidad.
De acuerdo con nuestra experiencia en IBM trabajando con clientes y gobiernos de todo el mundo, algunas áreas críticas para el éxito de los sistemas de IA centrados en el ser humano son:
Colaboración y co-creación de humanos e IA
Al adherirnos al valor central de que “humano + IA” es el mejor enfoque, podemos desarrollar experiencias de usuario novedosas que fomenten esta colaboración, tanto en el desarrollo de sistemas como en el objetivo final del mismo, ya que nunca debemos perder de vista el hecho de la IA se crea para personas reales y diversas. La ciencia de datos ofrece un excelente ejemplo de cómo las personas y la IA pueden trabajar juntas para aumentar nuestra capacidad de obtener información significativa de los datos y mejorar la toma de decisiones informada. Para identificar y analizar conjuntos de datos grandes y dispares para obtener nuevos conocimientos que ayuden a resolver problemas complejos, los científicos de datos deben crear modelos y medir su rendimiento. Luego los optimizan y evalúan su equidad y solidez. Esos conocimientos, por ejemplo, llevaron a IBM a desarrollar la tecnología AutoAI, que permite a los científicos de datos producir más modelos de aprendizaje automático de mayor calidad, más rápido y con menos errores.
IA responsable y compatible con los humanos
Este área cubre todos los aspectos de cómo los sistemas de IA centrados en el ser humano pueden proporcionar resultados positivos y beneficiosos para sus usuarios directos, aquellos impactados por su operación y para la sociedad en general. Si queremos lograr estos resultados, la IA centrada en el ser humano debe ser justa e imparcial, segura, aplicada éticamente y utilizada al servicio de las necesidades de los usuarios. Los esfuerzos para desarrollar una IA confiable y compatible con los humanos toman en cuenta varios factores, incluida la necesidad de entender cómo las personas interactúan con los sistemas de IA, confían en ellos, explican el funcionamiento de los modelos y mejoran la comprensión de las personas sobre cómo funcionan estos sistemas. Las estrategias también deben medir el posible uso indebido de la IA, incluidas las formas de mitigar los sesgos humanos y de los sistemas. Y aquí es clave el trabajo integrado del ecosistema, ya que entre todos debemos asegurarnos de que se cumplan estos parámetros y que las organizaciones sean responsables de la creación, gestión y control de sus sistemas de IA.
Interacción de lenguaje natural
Las interfaces conversacionales impulsadas por sistemas de diálogo avanzados han ganado popularidad y se han desarrollado muchos asistentes inteligentes para fines comerciales, sociales y emocionales. En esta línea, el equipo de IBM Research está investigando el uso de estilos formales e informales de lenguaje por parte de los asistentes de atención al cliente con IA. A medida que las tecnologías que desarrollamos se vuelven más inteligentes y autónomas, nuestras interacciones con esos sistemas se transformarán. Una segunda frontera para la IA centrada en el ser humano es investigar y comprender el diseño de los sistemas de IA que se convierten en socios creativos. En el mundo de los negocios, la co-creatividad humano + IA involucra a expertos que trabajan con un sistema de IA que genera código, co-diseña experiencias de usuario y acelera el descubrimiento científico.
Prevemos que la experiencia del usuario de crear artefactos, tanto físicos como digitales, se convertirá en una asociación en la que las personas asumirán el papel de especificación, establecimiento de objetivos, dirección, creatividad de alto nivel, curación y gobernanza, mientras que la IA aumentará las habilidades humanas a través de la inspiración, creatividad, trabajo detallado de bajo nivel y la capacidad de diseñar a escala. La clave, una vez más, será la colaboración humano + IA.
Por: Baltazar Rodríguez, Arquitecto Senior y Evangelista de Tecnológico en IBM
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WhatsApp estrena funciones para tener chats más creativos
WhatsApp inicia el año con nuevas formas para aportar creatividad a los chats.
Los efectos de cámara lanzados en videollamadas estarán ahora disponibles para tomar fotos o grabar videos que serán enviados por chat.
Son 30 fondos, filtros y efectos.
Los stickers evolucionan para convertir las selfies en adhesivos. Lo anterior se puede tocando ‘Crear sticker’ y seleccionando el icono de cámara.
Ya está disponible para Android y pronto lo estará en iOS.
También es más fácil compartir los paquetes de stickers desde el chat.
Y las reacciones ahora son más fácil de enviar. Basta con tocar dos veces un mensaje para abrir las opciones y elegir la más adecuada para el mensaje.
Con estas novedades, la aplicación de mensajería instantánea busca ser más divertida y fácil de usar.
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Tecnologia
Lanzan misión a la Luna con dos módulos privados para allanar el regreso humano
La NASA y las empresas SpaceX y Firefly Aerospace lanzaron desde Florida a la Luna el cohete Falcon 9 con dos módulos de aterrizaje privados, uno estadounidense -Blue Ghost 1- y otro japonés -Resilience-, para establecer una presencia humana permanente en el satélite a finales de la década.
There it goes: our post-holiday delivery aboard Blue Ghost begins its journey to the Moon!
In addition to providing information about the Moon, the data these instruments will capture could help us on Earth by providing insights into how space weather impacts our planet. pic.twitter.com/YlN8WdlpVd
— NASA (@NASA) January 15, 2025
El cohete Falcón 9 de SpaceX despegó sin problemas a la 1:11 h local, como estaba programado, desde el Centro Espacial Kennedy de la Nasa en Florida.
El módulo Blue Ghost 1 está previsto que llegará en 45 días a la Luna para explorarla a través de diez instrumentos como parte del programa Artemis.
La misión, que tendrá una duración aproximada de 60 días, incluyendo el tránsito hacia la Luna y las operaciones en la superficie lunar, forma parte del programa Servicios Comerciales de Carga Lunar (CLPS, en inglés) de la NASA.
Esta iniciativa busca asociarse con empresas privadas para facilitar el envío de herramientas científicas y tecnológicas, en apoyo al programa Artemis.
Las cargas útiles de esta misión incluyen instrumentos diseñados para estudiar las propiedades del regolito lunar -los fragmentos de materiales depositados sobre la roca sólida-, las características geofísicas y la interacción entre el viento solar y la magnetosfera terrestre.
Según la NASA, los datos recopilados proporcionarán información esencial para futuras misiones tripuladas y no tripuladas, mejorando la comprensión del entorno lunar y facilitando el desarrollo de tecnologías para la exploración espacial.
We’ve confirmed separation. The Blue Ghost lander and its payloads continue on their voyage to the Moon. For more updates, check @Firefly_Space. pic.twitter.com/aTzYKaY0DG
— NASA (@NASA) January 15, 2025
Las investigaciones científicas en este vuelo tienen como objetivo probar y demostrar la tecnología de perforación del subsuelo lunar, las capacidades de recolección de muestras de regolito, las posibilidades del sistema global de navegación por satélite, la computación tolerante a la radiación y los métodos de mitigación del polvo lunar.
Los datos capturados podrían beneficiar a los humanos en la Tierra al proporcionar información sobre cómo el clima espacial y otras fuerzas cósmicas afectan a la Tierra.
Los instrumentos
Entre los instrumentos están el Regolith Adherence Characterization (RAC), que evaluará cómo el polvo lunar se adhiere a diferentes materiales, información crucial para el diseño de futuros equipos y trajes espaciales.
También irá a bordo el Lunar Environment Heliospheric X-ray Imager (LEXI), que capturará imágenes de la interacción entre la magnetosfera terrestre y el viento solar, proporcionando datos valiosos sobre el clima espacial, y el Lunar Magnetotelluric Sounder (LMS), que caracterizará la estructura y composición del manto lunar mediante el estudio de campos eléctricos y magnéticos, ayudando a comprender la evolución térmica de la Luna.
Otros instrumentos son el Lunar Instrumentation for Subsurface Thermal Exploration with Rapidity (LISTER), encargado de medir el flujo de calor desde el interior de la Luna, proporcionando información sobre su estructura térmica.
Además, el Lunar GNSS Receiver Experiment (LuGRE) demostrará la capacidad de utilizar señales de sistemas de navegación por satélite, como GPS y Galileo, en la Luna, lo que podría mejorar la navegación lunar en futuras misiones.
Módulo nipón de exploración lunar
Junto a la citada misión Blue Ghost 1, a bordo del Falcon 9 lanzado va también el módulo de aterrizaje lunar Resilience, de la compañía japonesa Ispace, una de las firmas emergentes que quiere dar un nuevo impulso a la industria aeroespacial del país asiático.
Se trata de la segunda misión lunar del programa Hakuto-R con la que la compañía nipona busca realizar un alunizaje suave y desplegar el vehículo Tenacious para la exploración de la superficie y la recogida de datos en la Luna.
En abril de 2023, la primera misión lunar de Ispace, cuyo objetivo era también realizar un aterrizaje suave en la Luna, no pudo ser completada.
Resilience incluye otras cargas útiles científicas y culturales como un dispositivo de electrolisis de agua lunar, un módulo para la producción de alimentos en la Luna y una sonda de radiación en el espacio profundo.
Además lleva un disco de memoria de la UNESCO que preserva la diversidad lingüística y cultural de la humanidad, una placa de aleación conmemorativa desarrollada por el editor de videojuegos y fabricante de juguetes Bandai Namco y una ‘casa lunar’, un modelo de casa del artista sueco Mikael Genberg.
Con información de EFE
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Tecnologia
Meta desarrolla un sistema de IA que traduce instantáneamente de voz a voz en 36 idiomas
Un modelo de Inteligencia Artificial (IA) desarrollado por Meta es capaz de traducir voz y texto en 101 idiomas y de hacer traducciones directas de voz a voz en 36 lenguas. El modelo, que supera a los existentes, puede allanar el camino hacia las traducciones universales rápidas.
Meta ya presentó una primera versión del modelo en agosto de 2023, aunque ahora, en un artículo publicado en la revista Nature, la compañía incorpora varias innovaciones.
Denominado SEAMLESSM4T, el modelo tiene recursos “que se pondrán a disposición del público -para uso no comercial- para ayudar a seguir investigando” las tecnologías de traducción de voz inclusivas.
Realizar traducciones universales instantáneas es algo que, por ahora, solo ha logrado la ciencia ficción, como ‘El pez de Babel’, un pequeño pez amarillo incluido en la ‘Guía del autoestopista galáctico’, de Douglas Adams, que se insertaba en una oreja y traducía simultáneamente de manera telepática de una lengua hablada a otra.
Tener algo así sería muy útil para facilitar la comunicación en un panorama global interconectado, pero hoy por hoy la mayoría de los sistemas de traducción por aprendizaje automático están orientados al texto o requieren varios pasos: reconocer la voz, traducir el texto y convertirlo de texto a voz en otro idioma.
Además, la cobertura lingüística de los modelos actuales de conversión de voz a voz es menor que la de los modelos de traducción de texto a texto y suele estar sesgada hacia la traducción de un idioma de origen al inglés.
El modelo desarrollado por Seamless Communication de Meta, sin embargo, admite múltiples modos de traducción hasta en 101 idiomas.
SEAMLESSM4T facilita la traducción de voz a voz (reconoce 101 idiomas y traduce a 36 idiomas), la traducción de voz a texto (101 a 96 idiomas), la traducción de texto a voz (96 a 36 idiomas), la traducción de texto a texto (96 idiomas) y el reconocimiento automático de voz (96 idiomas).
En el caso de la traducción de voz a voz, SEAMLESSM4T traduce textos con hasta un 23 por ciento más de precisión que los sistemas existentes.
Además, el modelo de inteligencia artificial puede filtrar el ruido de fondo y adaptarse a las variaciones del hablante, detalla el artículo de Nature.
Por todo ello, los autores aseguran que, aunque todavía hay que mejorarlo, SEAMLESSM4T puede suponer un paso adelante en la mejora de la comunicación más allá de las barreras lingüísticas.
La opinión de los expertos
En un ‘News and Views’ publicado en Nature, Tanel Alumäe, del Laboratorio de Lenguaje Tecnológico en la Universidad de Tecnología (TalTech) de Tallin, Estonia, destaca que el modelo sea capaz de traducir directamente en 36 idiomas, algo “impresionante” porque puede -por ejemplo- traducir del inglés hablado al alemán hablado sin tener que transcribirlo primero en inglés para traducirlo después.
Pero para este investigador, la mayor virtud de este trabajo no es la idea o el método que propone, sino el hecho de que todos los datos y el código para ejecutar y optimizar esta tecnología están a disposición del público (siempre que no se utilice con fines comerciales), lo que demuestra que Meta es “uno de los mayores defensores de la tecnología lingüística de código abierto”.
En cuanto a los retos, Alumäe apunta que aunque el modelo SEAMLESS traduce un centenar de idiomas, el número de lenguas habladas en el mundo es de unas 7 mil, además la herramienta aún tiene dificultades en muchas situaciones que los humanos manejan con relativa facilidad como conversaciones en lugares ruidosos o entre personas con acentos muy marcados.
Sin embargo, “los métodos de los autores para aprovechar los datos del mundo real del mundo real abrirán un camino prometedor hacia una tecnología del habla que rivalice con la ciencia ficción”, pronostica.
En otro ‘News and Views’, Allison Koenecke, del departamento de Ciencias Informáticas de la Universidad de Cornell, Nueva York, advierte de que aunque las tecnologías del habla pueden ser más eficaces y rentables que los humanos (que también son propensos a sesgos y errores), “es imperativo comprender las formas en que estas tecnologías fallan de forma desproporcionada para algunos grupos demográficos”.
Además, reconoce que algunos usuarios podrían optar por no utilizar las tecnologías del habla -por ejemplo, en entornos médicos o jurídicos para evitar errores- si así lo desean.
Para este experto es fundamental que en el futuro los investigadores en tecnologías del habla mejoren las disparidades de rendimiento y que los usuarios estén bien informados sobre los posibles beneficios y perjuicios asociados a estos modelos.
Con información de EFE
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