Ser más comprensible, reto de la inteligencia artificial

14 de Noviembre de 2019

Ser más comprensible, reto de la inteligencia artificial


• Marley Vellasco, jefa del Laboratorio de Inteligencia Computacional y Robótica de Brasil, participó en la XVIII Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial

• Este evento fue realizado por el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de la UV y la SMIA, del 28 al 31 de octubre

Claudia Peralta Vázquez

08/11/2019, Xalapa, Ver.

Marley Vellasco, fundadora y jefa del Laboratorio de Inteligencia Computacional y Robótica de Río de Janeiro, Brasil, declaró que uno de los mayores retos que enfrenta la inteligencia artificial (IA) es ser más comprensible y explicable para que la mayoría de las personas la use y confíe en los resultados.

La Doctora en Ciencias de la Computación por la University College London, participó el pasado 30 de octubre en la XVIII Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial (MICAI 2019), organizada por el Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana y la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

En entrevista para Universo, realizada en las instalaciones de la Sala Anexa Tlaqná, Centro Cultural, donde impartió la ponencia “Modelos neuroevolutivos basados en algoritmos evolutivos inspirados en la cuántica”, dijo que otro de los retos de la IA es desarrollar un alto poder computacional en las universidades para procesar la inmensidad de datos, sobre todo de los generados en redes sociales.

Sobre su opinión en torno a que la IA requiere ser más comprensible y entendible, comentó que en el caso de un médico que tiene todos los conocimientos para emitir un diagnóstico, también requiere de herramientas tecnológicas que le brinden soluciones explicables.

“Ésos son los problemas que debemos atacar para tener modelos más comprensibles, las personas y procesadores que necesitan de soluciones de inteligencia, requieren soluciones explicables.”

Marley Vellasco, cuyos intereses de investigación están relacionados con los métodos y aplicaciones de inteligencia computacional, incluidas las redes neuronales, la lógica difusa y la computación evolutiva aplicada a los sistemas de soporte de decisiones, manifestó que en términos de desarrollo de modelos, la IA en América Latina sí ha evolucionado.

Esta visión no es similar en el área de robótica, donde el problema no son los modelos ni los procesadores o el equipamiento, sino la falta de financiamiento que pueden otorgar empresas y los entes gubernamentales para la construcción de robots.

“Tenemos conocimientos, pero no los medios financieros para hacerlo con mayor facilidad y ser equiparables con países como Japón.”

La científica e investigadora también resaltó que la IA es un campo interesante para las mujeres, por lo cual es necesario promover más su participación.

En cuanto al tema de su ponencia, al cual ha dedicado 10 años de estudio, presentó una visión general de los algoritmos evolutivos de inspiración cuántica y su aplicación a la evolución de diferentes modelos de redes neuronales, como los percetrones multicapa, las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales espirales.

Expuso que la idea es utilizar computación evolucionaria para configurar automáticamente la red neuronal. Se trata de modelos híbridos que combinan dos herramientas de la IA que son: algoritmos evolutivos o revolucionarios y redes neuronales.

Cabe mencionar que Marley Vellasco ha supervisado más de 40 tesis doctorales y 85 disertaciones de maestría, y ha coordinado más de 50 proyectos de investigación con industrias, algunas de las cuales resultaron en premios de innovación tecnológica.