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El arte de la Inteligencia Artificial

Arte e inteligencia artificial

El arte de la Inteligencia Artificial

Arte e inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial se pone creativa

Las nuevas tecnologías están provocando un cambio en diversos aspectos de nuestra vida y el arte no es una excepción. La Inteligencia Artificial está cambiando la naturaleza de los procesos creativos.
En la actualidad los ordenadores ya son instrumentos con un papel significativo en la creación de música, arquitectura o bellas artes.

4 formas de arte a través de IA

1. Clasificador del arte

El uso de a Inteligencia Artificial sirve para clasificar obras según el estilo, época y autor. Lo que nos lleva a la hipótesis de que si una maquina mediante algoritmos puede clasificar el arte, este puede verse como de forma objetiva si se compara con obras en una base de datos.

2. Ayudante de taller

Aunque es un campo aún por explorar ya hay proyectos e iniciativas de software capaces de ayudar en el proceso de transformación de ideas en el arte final. Como AutoDraw de Google que transforma nuestros garabatos en dibujos.

3. Crear cuadros

La Inteligencia Artificial se basa en aprender patrones y algoritmos, lo que permite analizar el arte ya existente y crear replicas de obras conocidas o nuevas obras con aspectos y matices concretos de un pintor o corriente.

Sobre este uso de IA en el arte, ya se han dado diferentes casos. Un caso reciente es Faceless portraits, la creación de una serie de retratos, por un artista virtual, a partir de redes neuronales artificiales mediante el software Aican ; o mediante el uso de múltiples variables de la obra y técnica del conocido pintor Rembrant se ha conseguido mediante software crear una nueva obra.

4. Inventar un estilo nuevo

Si las maquinas de IA son capaces de crear y recrear un cuadro porqué no iban a ser capaces de inventar su propio estilo. Esto está más cerca de hacerse posible en la actualidad que en el futuro, ya que, el último avance sobre esto, es de un equipo de desarrollo formado por diferentes universidades y el laboratorio IA de Facebook que desarrolló un software capaz de generar arte y el cual no puede ser clasificado bajo ningún estilo.

Creatividad, valor y futuro

El mecanismo aun depende mucho de los seres humanos, pero es seguro que cada vez el arte está más al alcance de la IA. Ahora solo queda saber si queremos o no alzancar la creatividad computacional, transformar esa concepción de las maquinas como meras herramientas a creadoras de arte por si mismas y preguntarnos: ¿tiene el mismo valor una obra si es creada por una persona o una máquina?

Puedes conocer más sobre arte, diseño e inteligencia artificial en el post noticia: Inteligencia Artificial y diseño: un mix cada vez más habitual ​

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Campañas electorales más inteligentes

i-voting

Campañas electorales más inteligentes

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Avance tecnológico: cambios importantes

En la actualidad utilizamos internet para la realización de infinidad de tareas, desde simples búsquedas de información hasta registros administrativos o pagos bancarios. Cada día el futuro este más presente gracias a tecnologías crecientes como Blockchain, IoT o IA

Votar por internet

En el periodo en el que vivimos ahora mismo de campañas y votaciones numerosos expertos del sector aprovechan para sacar a relucir la idea de que el sistema de votación puede cambiar. Si pensamos en votar por internet probablemente pensemos en la vulnerabilidad de nuestro anonimato o privacidad, así como la inestable seguridad. Con Blockchain consecuencia de su propia estructura y funcionamiento en el proceso se puede garantizar transparencia, equidad y eficiencia (conoce más sobre Blockchain  aquí ).

Con esta tecnología basada en cadena de bloques se puede garantizar que una persona realice un único voto, así como su privacidad; mejoraría la rapidez y abarataría los costes de referéndums y elecciones permitiendo hacerlos con más frecuencia. Además, desaparecería las posibles manipulaciones tras la no necesidad de una autoridad central que gestionase la votación y la eliminación de intermediarios.

Simplemente se necesitaría una identificación digital, un ordenador o dispositivo inteligente e internet, no importa desde que parte del mundo se haga.

Casos de éxito

El primer país en implantar esta tecnología para usarse políticamente en votaciones fue Estonia. En 2005, se convirtió en el primer país del mundo en hacer uso del voto por internet y en 2007 destacó por utilizar este método en las elecciones parlamentarias. Desde el 2015 cada ciudadano puede conseguir un cógido QR tras realizar el voto que le permite verificar si fue realizado correctamente. En las últimas elecciones consiguió record de participación electrónica del total de 561.131 votos, 247.232 fueron i-votes.

Siguiendo su ejemplo la ciudad suiza Zug en 2018 completó con éxito la prueba de este método en un sistema local de votaciones, y Tsukuba en Japón utilizó el mismo sistema para que sus ciudadanos eligieran entre diferentes iniciativas, y en Virginia Oeste en 2018 los militares pudieron votar a través de una app móvil y prevén que para 2020 pueda usarse para las elecciones. 

Adaptabilidad del programa electoral: Internet de las cosas

El uso en política de las nuevas tecnologías no se queda ahí, también podemos usarla para analizar, estudiar los votos e incluso adaptar el programa electoral en función de qué quieren los votantes. Gracias a IoT o el Internet de las Cosas unido a tecnologías como Machine Learning, todo lo que hacemos en la red es recopilado, transformado en datos y puede ser analizado para generar nuevos datos más útiles y eficaces para la generación de contenidos o la realización de futuras acciones.
Un claro ejemplo es el uso de las redes sociales como fuente de información de opiniones y pensamientos de votantes. En 2007, Paragidma Digital llevó a cabo un experimento en las elecciones de Cataluña, basándose en el comportamiento de los usuarios en Twitter realizaron una predicción más acorde con la realidad que la que dio las encuestas electorales.

La clave: la confianza

Teniendo la tecnología y los medios necesarios a nuestro alcance ¿por qué no termina de llegar este método a nuestro país? Sabemos con certeza que si se realizara en España el coste por votación sería inferior y supondría un gran ahorro.
Una de las mayores críticas que se lleva este sistema es que a diferencia del papel, la votación por internet tiene la imposibilidad de comprobar si el escrutinio de los votos ha sido correcto. Esto, junto con la difícil comprensión para determinados votantes del sistema de cuento de votos hace que exista desconfianza. 
Por tanto, depende de nosotros darle un voto de confianza a las nuevas tecnologías, al futuro.
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Blockchain: más allá del bitcoin

Tecnología

Blockchain: más allá del bitcoin

Tecnología

Transformación y eficiencia.

Blockchain, tecnología del mercado actual basada en cadena de bloques. Una manera de estructurar la base de datos que mantiene la información en bloques lo que impide su modificación o alteración, un registro de datos distribuido, cifrado y seguro. El intercambio de información se vuelve más accesible y transparente para los miembros de la cadena. Una de las grandes ventajas es que los intermediarios desaparecen, lo que facilita la innovación y el desarrollo de una solución totalmente disruptiva. Siempre vinculado al Bitcoin, Blockchain puede ser el impulso de cualquier actividad que requiera registro de datos.

5 Usos y aplicaciones

El futuro se dirige a un mundo de aprendizaje automatizado, por ello, cada día surgen nuevas ideas de aplicación de Blockchain en diversos campos.

  1. Sanidad: Permite crear un registro de datos e historial de pacientes, así como dotar a estos de mayor privacidad y seguridad.

  2. Sector financiero e impuestos: transacciones interbancarias más rápidas y seguras a cualquier hora. A su vez, con la atumotización de tareas fiscales se evitan errores humanos y Hacienda puede evitar la evasión de impuestos o estafa conociendo todos los datos.

  3. Servicios legales, firmas y contratos: contratos inteligentes logrando un control mayor. Se evitan fraudes o problemas causados a la posterior manipulación del mismo tras ser firmados, así como la protección de la propiedad intelectual.

  4. Uso personal: puede ser utilizado para guardar bajo seguridad documentos personales e importantes como el DNI, el carné de conducir, certificados o licencias. Una ventaja de este uso es que en un futuro puede servir para hacer de esos documentos algo internacional.

  5. Entidades Gubernamentales: la mayoría de servicios de transmisión de información entre entidades funcionan con retraso provocando un mal servicio al ciudadano. Con Blockchain se pueden enlazar todos los datos y hacer cualquier trámite en tiempo real. Este uso puede a su vez reducir la corrupción y aumentar la transparencia.

Blockchain clave del futuro

En el momento en el que vivimos, cada vez más se requiere la capacidad de asignar recursos de forma rápida y eficiente. No hay duda de que los usos mencionados no son los únicos existentes hoy en día, y mañana probablemente aumenten.
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Futuro: Automatización

automatización

Futuro: Automatización

automatización

Con la automatización vendrán cambios

Un reciente informe de la OCDE calcula que el 52% de los trabajos en España serán automatizados. De hecho, «la automatización afectará a puestos de poco valor añadido donde pesa poco la creatividad y el nivel de conocimiento», explica Valentín Bote, director general de Randstad Research. Como consecuencia, algunas empresas ya están formando a personas para hacer frente a la automatización aunque parece estar aún en desarrollo.

«Este proceso de cambio llega varias fases. Estamos en la primera con la llegada de la Inteligencia Artificial, que está en su infancia, sin consolidar. Hace tres años empezaron los algoritmos más avanzados. Nos encontramos en la automatización de procesos», asegura Alberto de Torres, director del programa superior en Inteligencia Artificial de ICEMD y CEO de Nektiu.

«Esta fase se centrará en la destreza manual y resolución de problemas. El hombre se centrará en cómo quiere hacer crecer el e-commerce de su empresa o su estrategia comercial. Quedaremos para la creatividad y estrategia», pronostica de Torres. Lo que provocará un cambio en la forma de trabajar y del perfil deseado (nómadas del conocimiento). Demandando personas con capacidad de adaptación a nuevos entornos, abiertos al cambio y con una formación y aprendizaje continuos.

 

 

Serán mejoras y serán riesgos

Para la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos OCDE, los países deben tomar medidas y garantizar a los ciudadanos la capacidad de adaptación y preparación para los futuros puestos de trabajo.  La digitalización provoca una demanda cada vez más creciente de personas cualificadas, trabajadores con altos conocimientos específico. 

La alta cualificación no solo se limitará a un gran conocimiento de las llamadas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). Cada vez tendrán más valor las habilidades propias humanas como la creatividad o la improvisación de resolver problemas. Solo hay que echar un vistazo a las noticias del día a día para saber que la Inteligencia artificial no es capaz, al menos todavía, de resolver acertijos, seguir la trama de libros complejos o aprobar un examen escolar. 
Uno de los retos que nos aparece es que ese aprendizaje no se está extendiendo entre los trabajadores al mismo ritmo que se están implantando las nuevas tecnologías. 
 

Habrá que ver qué nos depara el futuro sin dejar de tomar medidas para actuar frente al reto tecnológico.

Fuente: Pérez-Barco, MªJ. (4 de abril de 2019). ¿Corre riesgo tu trabajo cuando lleguen los robots?. ABC https://www.abc.es/economia/abci-corre-riesgo-trabajo-cuando-lleguen-robots-201904020235_noticia.html (05-04-2019)

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IoT, Revolución 4.0: Reto y Oportunidad

IOT

IoT, Revolución 4.0: Reto y Oportunidad

IOT

Nuevo modelo de negocio. Reto y oportunidad

En este nuevo paradigma,  las empresas que quieran sumarse a esta Revolución 4.0 deberán seguir los siguientes pasos:

  • Digitalización de la Cadena de Valor Vertical y Horizontal.
  • Re imaginar el Modelo de Negocio.
  • Implantar las Tecnologías Disruptivas que son necesarias para desarrollar el nuevo Modelo de Negocio

Es muy importante seguir estos pasos, pues no tendría sentido empezar introduciendo las nuevas Tecnologías Disruptivas de la Industria 4.0., como la robótica colaborativa o la fabricación aditiva o 3D, sin tener una gestión de la empresa en tiempo real o sin haber diseñado nuevo modelo de negocio que permita poder competir en el futuro y crear una ventaja competitiva o nuevo mercado.

Con la digitalización de los procesos productivos y la conectividad de los productos a través del Internet of Things, las empresas van a generar muchos “datos”, bien a través de los sensores, así como los emitidos por las máquinas y los procedentes de los productos conectados permitiendo mejorar la trazabilidad y la automatización de procesos y generar nuevos ingresos.

Por otro lado, las maquinas se comunicarán entre sí y realizarán tareas colaborativas complejas, pasando de ser meros elementos mecánicos, a convertirse en eslabones activos e inteligentes del proceso de negocio.

Sin embargo, el gran reto no está en los aspectos tecnológicos, la mayor dificultad estriba en la necesidad de gestionar adecuadamente el cambio de modelo, para aprovechar al máximo las nuevas oportunidades que nos brinda la revolución 4.0.

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IA Hoy y en el Futuro

IA

IA Hoy y en el Futuro

IA

De ciencia ficción a realidad

La Inteligencia Artificial hace diez años, era un término que para la mayoría de la gente le parecía relacionado con la Sci-Fi máquinas como 2001: una odisea del espacio.

Hoy en día es una de las palabras más usada en los negocios y la industria. La tecnología IA es gran parte el eje de la transformación digital que se está llevando a cabo hoy en día, ya que las organizaciones se posicionan para capitalizar la cantidad cada vez mayor de datos que se generan y obtienen.

Entonces, ¿cómo ha llegado este cambio? Bueno, en parte es debido a la gran revolución de los datos en sí. El exceso de datos ha llevado a una investigación intensificada den las maneras en que puede ser procesada, analizada y accionada. Las máquinas que están mucho mejor adaptadas que los seres humanos a este trabajo.

Este interés creciente en la investigación en el campo – de la Academia, la industria y entre la comunidad de código abierto que se encuentra en el centro – ha llevado a avances que están mostrando su potencial para generar un cambio tremendo. Desde la salud, los automóviles hasta predecir el resultado de los casos legales.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto que lo que define ha cambiado con el tiempo, pero la idea central siempre ha existido la de construir máquinas capaces de pensar como seres humanos.

Después de todo, los seres humanos han demostrado ser únicos capaces de interpretar el mundo que nos rodea y de usar la información que recogemos para efectuar el cambio. Si queremos construir máquinas que nos ayuden a hacer esto de manera más eficiente, entonces tiene sentido usarnos como un modelo.

El trabajo de investigación y desarrollo en IA se divide entre dos ramas. Una la “IA aplicada” que utiliza estos principios de simulación del pensamiento humano para llevar a cabo una tarea específica. El otro es conocido como “IA generalizada” – que busca desarrollar inteligencias de máquinas que puedan desarrollar cualquier tarea, muy parecida a una persona.

La investigación en la IA aplicada, especializada ya está proporcionando avances en los campos de estudio de la física cuántica, donde se utiliza para modelar y predecir el comportamiento de los sistemas integrados por miles de millones de partículas subatómicas, a la medicina donde se utiliza para diagnosticar pacientes basados en datos genómicos.

En la industria, en el mundo financiero para usos que van desde la detección de fraudes a la mejora del servicio al cliente mediante la predicción de los servicios que los clientes necesitarán. En la fabricación se utiliza para gestionar la mano de obra y los procesos de producción, así como para predecir fallas antes de que ocurran, lo que permite el mantenimiento predictivo.

En el mundo de los consumidores cada vez más de la tecnología que estamos adoptando en nuestra vida cotidiana se está convirtiendo e impulsado por IA-desde los asistentes de smartphone como Siri de Apple y Google, a la auto-conducción y coches autónomos.

La IA generalizada va más lenta para llevar a cabo una simulación completa del cerebro humano, esto requeriría tanto una comprensión más completa del órgano de lo que actualmente tenemos, y más poder computacional de lo que comúnmente está disponible para los investigadores. Pero eso no puede ser así por mucho tiempo, dada la velocidad con la que la tecnología informática está evolucionando. Una nueva generación de tecnología de chips de computadora conocida como procesadores Neuromórficos están siendo diseñadas para ejecutar más eficientemente el código cerebro-simulador. Y sistemas como la plataforma cognitiva de IBM Watson que utilizan simulaciones de alto nivel de procesos neurológicos humanos para llevar a cabo una gama cada vez mayor de tareas sin que se les enseñe específicamente cómo hacerlas.

¿Cuáles son los desarrollos clave en IA?

Todos estos avances se han hecho posibles debido al enfoque en la imitación de los procesos de pensamiento humano. El campo de la investigación que ha sido más fructífero en los últimos años es lo que se ha conocido como “machine learning”. De hecho, se ha vuelto tan unida a la IA contemporánea que los términos “inteligencia artificial” y “machine learning” a veces se utilizan indistintamente.

Sin embargo, este es un uso impreciso del lenguaje, y la mejor manera de pensar en ello es que el aprendizaje de máquinas representa el estado actual de la técnica en el campo más amplio de la IA. La base del aprendizaje en máquina es que en lugar de tener que enseñar a hacer todo paso a paso, las máquinas, si se pueden programar para pensar como nosotros, pueden aprender a trabajar observando, clasificando y aprendiendo de sus errores, al igual que nosotros.

La aplicación de la neurociencia a la arquitectura del sistema ha llevado al desarrollo de redes neuronales artificiales – y aunque el trabajo en este campo ha evolucionado en el último medio siglo, es sólo recientemente que las computadoras con el poder adecuado han estado disponibles para hacer de la tarea una realidad cotidiana para cualquier persona, excepto aquellos con acceso a las herramientas más caras y especializadas.

Tal vez el mayor factor de habilitación haya sido la explosión de datos que se ha desencadenado desde que la sociedad se fusionó con el mundo digital. Esta disponibilidad de datos – desde las cosas que compartimos en las redes sociales hasta los datos de máquinas generados por la maquinaria industrial conectada – significa que las computadoras ahora tienen un universo de información disponible para ellos, para ayudarles a aprender más eficientemente y tomar mejores decisiones.

¿Cuál es el futuro de IA?

Verdaderos temores de que el desarrollo de la inteligencia que equivale o excede a la nuestra, pero que tiene la capacidad de trabajar a velocidades mucho más altas, podría tener implicaciones negativas para el futuro de la humanidad se han expresado, y no sólo por la Sci-Fi apocalíptica como en Terminator, a respetados científicos como Stephen Hawking.

Incluso si los robots no nos erradican del trabajo, un escenario menos dramático, pero aún de pesadilla es que la automatización del trabajo (tanto mental como física) conducirá a un profundo cambio social – quizás para mejor, o quizás para peor.

Esta preocupación comprensible ha llevado a la creación de un grupo de investigación, incluyendo a los gigantes tecnológicos, Google, IBM, Microsoft, Facebook y Amazon. Este grupo investigará y abogará por las implementaciones éticas de IA, y establecerá pautas para futuras investigaciones y despliegues de robots y IA.

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