DayFR Spanish

Inteligencia artificial e investigación científica: ¿qué correlación?

-

Inteligencia artificial (IA), (en todos sus componentes) – bajo diferentes paradigmas o modelos y plataformas como LLM (ChatGPT), algoritmos, modelos o máquinas de aprendizaje automático (AutoML), Nobel Turing Challenge (NTC), Open Machine Learning (OpenML). ), DynaBench (recopilación dinámica de datos y evaluación comparativa), software y cálculos de alto rendimiento… – es un proceso complejo de informatización y virtualización capaz de reflexionar, razonar, aprender y tomar decisiones al mismo tiempo. humano, que en sí mismo no es igual de una persona a otra.

IA: definición extensa

La digitalización o desmaterialización en sentido amplio es la recopilación y manipulación de información en tiempo real. El algoritmo, que deriva del nombre de Al Khawarizmi, el “ abuelo de la informática », es el primero en haber sistematizado este método de cálculo, que es un proceso aritmético, de control y procesamiento de datos para la resolución de un problema o la obtención de un resultado.

Algoritmo y origen de la IA

Este método científico algorítmico ya se utilizaba, en su forma primaria o inicial, en Mesopotamia, bajo el Estado babilónico, hace 3.800 años, para el cálculo y recaudación de impuestos y para transacciones comerciales, y probablemente incluso en el Antiguo Egipto, hace 4.500 años. para las mismas operaciones fiscales y comerciales, ya que a la recaudación de impuestos se aplicaba la aritmética y la contabilidad; luego, un poco más tarde, hace 2300 años, el algoritmo de Euclides calcula el máximo común divisor (PGCD) de dos números. Este mismo algoritmo enriquecido, nutrido, que todavía hoy opera en campos tan variados y diferentes como el comercio, las finanzas, la agricultura, la industria, la medicina, la imagen médica, la óptica, la informática, la investigación biomédica, el cambio climático o las pandemias.

Historia de la investigación, continuidad y posición de la IA.

Las investigaciones científicas pertinentes y operativas no datan del siglo XXI. Las leyes y teoremas de los grandes matemáticos y físicos de la historia que se remontan a 2600 años y al siglo XX, como Tales, Pitágoras, Euclides, Arquímedes, Jabir ibn Hayyan, Al Khawarizmi, Al Kindi, Isaac Newton, Albert. Einstein y muchos otros, siguen siendo relevantes y de gran valor científico para la investigación actual. El fundamento mismo de la investigación científica -y la creación de la IA no está en modo alguno fuera de esta filosofía, de este objetivo de interés general- es ponerse al servicio de los humanos, al servicio de la comunidad y no al revés.

La informática, la programación informática y el razonamiento y aprendizaje computacional no marcan un alejamiento de la ciencia y la investigación científica de antaño, sino que las complementan. De hecho, fue hace casi 1200 años, mucho antes de Internet, las aplicaciones de redes sociales, los teléfonos inteligentes, Netflix, Google Maps (o PageRank) y la inteligencia artificial, que el gran matemático Al Khawarizmi conceptualizó este conjunto algorítmico.

El algoritmo de la IA

El algoritmo de inteligencia artificial es un proceso de aprendizaje profundo y de adaptación a datos y situaciones complejas, y son precisamente los datos de aprendizaje y adaptación los que lo caracterizan, los que lo preparan, los que lo formatean. Si, matemática y numéricamente, para lograr un objetivo o resolver un problema, el algoritmo clásico avanza paso a paso, el algoritmo de IA genera cómo aprender.

Sin embargo, esto no es de ninguna manera una diferencia de naturaleza, es simplemente una diferencia de grado. Y desde el trabajo del gran científico Al-Khawarizmi en 830 hasta el trabajo de Alan Turing en 1950 o el de John McCarthy en 1955, en la IA tampoco hay una diferencia de naturaleza, sino sólo de grado. Durante más de 2000 años, la investigación científica ha estudiado la idea y la forma de hacer que las máquinas inteligentes sirvan a los humanos y su evolución. Han pasado más de 2000 años desde que diferentes corrientes de pensamiento, mitológicas, proféticas, filosóficas, científicas o artísticas, poco a poco han ido haciendo su aporte a este proceso de la Inteligencia Artificial.

Muy recientemente, en la década de 1970, la ciencia ficción expresó el temor de que las máquinas esclavizaran a los humanos. Por ejemplo, Ira Levin publicó en 1970 “ Felicidad insoportable » donde la humanidad está gobernada por una computadora escondida bajo las montañas.

IA: un paso en la acumulación de conocimiento

La inteligencia artificial es un proceso de razonamiento digital y apropiación de datos que parte de datos reales transformándolos, se presenta hoy como un alto grado de aprendizaje, toma de decisiones, conocimiento, literatura, ciencia y tecnología (tekhnologia en griego, más de 2400 años atrás). Tiene, pues, esto en común con la inteligencia humana de ayer y de anteayer. Esta no es una ruptura en la historia cognitiva de la humanidad, y en la investigación científica de la comunidad de investigadores, es un hito en la acumulación de conocimiento, saber hacer y dar a conocer, desde los albores de los tiempos, desde la civilización mesopotámica. , hace 10.000 años.

Nada se crea “ex nihilo nihil”

Todo está dicho, en realidad, o casi, y llegamos demasiado tarde (Jean de La Bruyère 1645-1696), para pretender inventar, ya que “ nada de nada “De la nada no pasa nada” Nada nace ni muere, dijo el filósofo griego Anaxágoras de Clazomenes hace siete mil años, sino que las cosas ya existentes se combinan y se separan nuevamente.“. Posteriormente, el filósofo y químico Antoine Lavoisier (1743-1794), dijo casi lo mismo en esta cita apócrifa (atribuida a él), sobre la conservación de la materia: “nada se pierde, nada se crea, todo se transforma ».

IA versus HI: inteligencia artificial//inteligencia humana

La investigación científica no surge de la nada, se agrega a partir de partículas ya existentes, se combina, se transforma, se enriquece; y la inteligencia artificial, como componente” robotista » de la investigación científica que puede afectar pensamientos, actitudes y comportamientos comparables a la inteligencia humana, a pesar de todas sus actuaciones, no es una excepción a la regla. También la combinación de inteligencia humana e inteligencia artificial se vuelve cada vez más necesaria, dado el contexto internacional favorable a la ciencia, con todas las deficiencias que están íntimamente ligadas a ella, y a todas las eventualidades: transacciones, competencia, hegemonía, guerras, pandemias. …Además, la inversión conjunta de todos estos actores, individuos e instituciones: empresas, universidades, donantes, autoridades públicas, investigadores y expertos…en estos campos disciplinarios de la IA, sigue siendo quedando por detrás de otros campos de investigación.

¿Es la IA un arma de doble filo?

La inteligencia artificial es, en efecto, un arma de doble filo: puede utilizarse con fines beneficiosos o con fines malignos, incluso dañinos y destructivos. De hecho, es “ una herramienta entre otras “, una herramienta tecnológica “que hay que entender”, y tomar en serio, porque los riesgos se gestionan, y la preponderancia de las actividades digitales sobre el trabajo manual genera inevitablemente fallos, amenazas, ataques que hay que combatir, con las mismas armas: Lucha contra la IA malvada con la IA buena. Sin embargo, cuando abyección humana » pesa más que la grandeza, no nos sorprendería ver que la IA se utilice con fines concretos « abyecto ».

Señalaremos en primer lugar las amenazas y ataques como el cibercrimen, el phishing o problemas de phishing, los ataques y correos electrónicos, la imitación artificial, los riesgos éticos y sociales y la manipulación fraudulenta o criminal de datos, y “lahizo una mentira » a través de las redes sociales, en el momento de las elecciones presidenciales en EE.UU. Destacaremos luego las desventajas como el alto coste de la máquina que al mismo tiempo carece de iniciativa, emociones, moralidad y creatividad, la ausencia de control , transparencia y mejora con la experiencia.

En cuanto a las ventajas, destacamos la programación continua y el trabajo sin interrupciones, asistencia, ahorro de tiempo y calidad de vida, alta productividad con actividades repetitivas, procesamiento de big data, acceso a la información, reducción de errores y exploración de campos de investigación difíciles, que pueden ser innovación y creatividad pero nunca llegar” lo que tiene el cerebro humano ».

¿Cuál es la contribución de la IA a la sociedad?

Como conclusión, terminaré con esta pregunta: ¿cuál es el aporte de la IA en el sector público, privado o semipúblico? En otras palabras: ¿cuál es el aporte de la IA para la administración, las empresas o las ONG? La automatización de tareas es una ventaja significativa, tanto para la administración como para la empresa u ONG, el papel de la IA para ayudar a la toma de decisiones, y en consecuencia la experiencia y personalización de la experiencia, y la experiencia también significa reducción de costes y riesgos y aumento de la eficacia y la eficiencia.

Related News :