Para evitar que las máquinas muestren los mismos sesgos que las personas, es necesario mejorar todo el proceso de creación y aprendizaje de los algoritmos e involucrar a profesionales que puedan detectar los fallos.
L’expertise universitaire, l’exigence journalistique
Articles sur machine learning
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El uso de datos y algoritmos de aprendizaje automático permite predecir la evolución de la pandemia y evaluar los posibles resultados de la aplicación de medidas restrictivas antes de implementarlas.
Los algoritmos suele emplearse en matemática e informática, pero también los aplicamos en muchas tareas cotidianas, como montar un mueble o hacer una receta.
Dada la complejidad de las emociones humanas que, como el amor, pueden tener connotaciones positivas o negativas según la situación, ¿podemos enseñar a un robot a sentir o a ser empático?
Un dron equipado con una cámara y con un programa para contar personas y medir distancias permite controlar el aforo en playas, conciertos y otros eventos multitudinarios.
La visión artificial hace posible los efectos de TikTok, la conducción autónoma y el diagnóstico médico.
El alzhéimer y el párkinson son enfermedades de alta prevalencia pero sumamente complejas. Por suerte, es posible usar herramientas basadas en la inteligencia artificial para ayudar en el diagnóstico.
No podemos retrasar más las discusiones necesarias para establecer los límites y determinar la dirección correcta en la que avanzar en materia de IA.
Utilizamos algoritmos de ‘machine learning’ y sensores fotónicos para cuantificar el número de frutos producidos por cada árbol de una plantación con el objetivo de gestionar mejor las cosechas.
Tecnologías como el ‘big data’, el ‘machine learning’, las redes sociales y los dispositivos inteligentes permiten a las aseguradoras extraer información valiosa de fuentes antes imposibles.
Aunque las técnicas de IA están suficientemente maduras para servir de apoyo al diagnóstico en medicina, su adopción en entornos reales todavía es una asignatura pendiente.
La inteligencia artificial abarca numerosos y complejos conceptos. Una de las partes más significativas de esta disciplina son las tecnologías del lenguaje, que han avanzado notablemente en los últimos años, si bien aún están lejos de superar la capacidad comunicativa del ser humano.
El sistema de teleasistencia LARES combina el uso de sensores, técnicas de inteligencia artificial y un robot autónomo para monitorizar y detectar emergencias en el hogar de personas dependientes.
Los traductores automáticos actuales, basados en redes neuronales, todavía no son perfectos: necesitan de la supervisión humana para producir traducciones de alta calidad.
En robótica social es fundamental que los robots tengan un lenguaje corporal similar al humano para generar confianza en las personas.
El robot humanoide TEO está aprendiendo a hablar la lengua de signos gracias a las redes neuronales y la colaboración de personas sordas.
Les contributeurs les plus fréquents
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Profesora Titular del Departamento de Ingeniería Telemática, Universidad Carlos III
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Profesor en el Laboratorio de Robótica, Universidad Carlos III
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Investigadora en el Laboratorio de Robótica, Universidad Carlos III
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Catedrático del Centro de Investigación Pattern Recognition and Human Language Technology, Universitat Politècnica de València
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Investigador doctor en el Grupo de Investigación de Robótica y Sistemas Autonomos (RSAIT), UPV/EHU, Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
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Investigador postdoctoral en el Grupo de Robótica y Sistemas Autónomos (RSAIT), Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
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Associated professor, Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
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Profesor contratado doctor de Derecho Internacional Privado, Universidad Miguel Hernández
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Catedrático de Universidad. Área: Inteligencia Artificial, Universidad de Alcalá
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Investigador postdoctoral en el Grupo de Sistemas Inteligentes, Universidad de Alcalá
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Directora de investigación en el Center for the Governance of Change, IE University
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Profesor de Programación y director del Máster en Big Data Analytics, Universitat Politècnica de València
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Profesor de Ingeniería Agroforestal, Universitat de Lleida
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Profesor de Ingeniería Eléctrica, Universitat de Lleida
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Investigador predoctoral FPU, Universitat de Lleida
