Sumit Jay Sen, científico de datos licenciado en Inteligencia Artificial por la Universidad Johns Hopkins, brindó una charla en el SantexWeek en el que abarcó la historia de la Inteligencia Artificial y cómo será el futuro próximo de esta herramienta. Jay fue pionero en crear nuevos modelos de predicción de posibles comportamientos de marketing en relación con el ciclo de vida de clientes, la rotación esperada y las cuentas de usuario inactivas.
Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona
El experto primero mostró una neurona humana, y luego explicó como funciona una neurona artificial. “Ésta es en realidad la piedra angular de todas las redes neuronales modernas”, especificó Jay y al respecto resaltó que existen entradas de información que después de incorporarlas, trata de predecir resultados. “Sí o no, eso es lo que hace una computadora, pero una red neuronal es completamente diferente. Es la primera vez en la historia que una computadora puede aprender”, añadió sobre lo que es la IA.
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¿Cómo funciona? la forma en que aprende es que una vez que tiene una entrada de información, la analiza, y muestra una salida o respuesta. La IA verá si lo entendió bien, sino regresa y vuelve a mostrar otra opción, así va aprendiendo de las opciones. “A veces las ajusta miles de veces”, completó el experto, de hecho, la IA con esta forma de resolver los problemas soluciona uno de los conflictos centrales de las resoluciones de las computadoras: entender los contextos.
Las neuronas artificiales son módulos de software, llamados nodos, y las redes neuronales artificiales son programas de software o algoritmos que, en esencia, utilizan sistemas informáticos para resolver cálculos matemáticos. Así poseen: capas de entrada, que es la información del mundo exterior, capas ocultas que analiza la salida de la capa anterior, la procesa aún más y la pasa a la siguiente capa. La capa de salida proporciona el resultado final de todo el procesamiento de datos que realiza la red neuronal artificial.
Las redes neuronales profundas, tienen varias capas ocultas con millones de neuronas artificiales conectadas entre sí. Un número, denominado peso, representa las conexiones entre un nodo y otro. El peso es un número positivo si un nodo estimula a otro, o negativo si un nodo suprime a otro. Para funcionar necesitan millones de ejemplos de datos de entrenamiento en lugar de los cientos o miles que podría necesitar una red más simple.
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Jay explicó, luego, que en estos momentos históricos la investigación avanza a pasos agigantados: “Es como una duplicación exponencial de la inversión y de la investigación. Y un crecimiento del hardware disponible. Es como un tsunami de innovación“. “La base de la revolución de la IA son los datos y su uso eficaz y adecuado. Necesitamos gobernanza de datos y necesitamos comprender el valor de los datos. ¿Es una mina de oro o es basura? ¿Y cómo convertimos la basura en minas de oro? Necesitamos ciberseguridad“, analizó Jay.
“Necesitamos entender. ¿Qué podemos hacer con la IA? porque es mucho más que solo conversación. Hay muchas cosas que podemos hacer con las predicciones. Me gusta la ciencia de datos personalizada y también les mostraremos una aplicación práctica. Algunos productos ya los tenemos en nuestras manos“, dijo el experto en IA.
Cuál es el futuro de la IA
Para Sumit Jay Sen, es muy importante en este momento histórico entender “la gobernanza de datos y la comprensión real sobre ciberseguridad”. Al fin y al cabo la IA “se trata de los datos que las personas que pueden analizarlos y construir modelos a partir de esos datos. Ellos son los que van a ganar tantos mercados y expandirse. Esa es la base para el futuro de la IA: aquellas personas que realmente entienden cómo pensar en los datos y cómo utilizarlos e identificar valores ocultos y líneas doradas. Esos son los que captarán la mayor parte del mercado”, dijo sobre el uso corporativo de la IA.
Para cerrar la charla explicó cuáles creen que serán los avances de la Inteligencia Artificial en los próximos 12 a 18 meses. Uno de ellos es el Supervisor Supervisado. “En un ejemplo simple, tienes un examen y tienes las respuestas. Entonces, si conoces las respuestas, puedes entrenar una IA para básicamente identifique el patrón que conducirá a esas respuestas. Otro ejemplo es que puedes predecir cosas como cuándo un cliente va a comprar o cuándo va a abandonar su negocio“. Y, según añadió el experto, la razón por la que podés hacer eso es porque tenés todo su historial. “Sin supervisión solamente le proporcionarías datos sin ningún resultado histórico”, diferenció.
Luego mencionó el aprendizaje por refuerzo, y allí se refirió brevemente a la robótica. “Ahí es donde tienes un coche autónomo. Entonces el algoritmo va en una determinada dirección y luego le das una recompensa y básicamente sigue tomando decisiones“, ejemplificó. “Y la próxima generación de IA es tener una IA encima de otras IA. Entonces la IA maestra la llamaremos mezcla de expertos. Y luego usamos algo llamado Cadena de Pensamiento, Dot Chain of Thought”.
Entonces, ¿qué es Chain of Thought? “Básicamente lo haces todos los días justo cuando alguien te dice, vamos a tener una cena, entonces empiezas a pensar ¿qué tengo que hacer? Necesito ir de compras y luego necesito, invitar a todos, preparar la habitación y hacer una lista. Y luego pasas al primero. Para ir de compras tengo que ir a la tienda de compras. Bien, ¿qué tiendas comerciales son las más cercanas? ¿Qué voy a comprar? Pero imaginemos que nos damos cuenta que un día festivo. Entonces regresas y revisas tu plan. Tu Cadena de Pensamiento entonces es muy sofisticada“, relató.
Para el experto, esto funcionará codo a codo todos los días. Y para cerrar dijo que otros de los grandes avances en IA es que no se trata sólo de texto: “Prontamente tendremos visión, escucha y movimiento físico, eso se llama multimodal”.
