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La inteligencia artificial juega con nuestras emociones

IA juega con nuestras emociones

El hombre es un ser emocional y las emociones están en el corazón de todas nuestras acciones. Nos gusta imaginarnos a nosotros mismos como seres racionales.  Sin embargo, son nuestras emociones las que guían nuestro comportamiento, nuestras decisiones y nuestras acciones.Por ejemplo, un producto defectuoso generará emociones como la ira que me causarán un sentimiento negativo con respecto a la marca.

¡Todo debe ser experiencial!

” Las empresas han comprendido que controlar las emociones puede ser la clave para vender. Por eso les interesa mucho. Es la base del ”  marketing experiencial  ” donde cualquier interacción con el cliente debe ser una experiencia increíble. Piénselo cuando vea los esfuerzos realizados por compañías como Apple en cosas tan insignificantes como su empaque en términos del valor del producto.

Los usos se multiplican y coquetean con los límites de la ética:

  • Marketing: las agencias integran la medición de las emociones en sus análisis.
  • Medios, marcas y productos: la medición de las reacciones de un panel a una creación (una película, un anuncio, un discurso, etc.) permite evaluar su potencial. Lo mismo con las pruebas de producto que guían su diseño.
  • Gestión de recursos humanos: el análisis del comportamiento y el rostro de los candidatos o colaboradores durante las entrevistas permite detectar posibles riesgos.
  • Bienestar: cada vez más objetos conectados te permiten verte como la banda de Dreem que “combina los métodos más efectivos, desde la biorretroalimentación hasta la neuromodulación, para mejorar tu sueño diario”

Nuestras emociones: nuevo campo de juego para la IA.

Dominar las emociones es, por un lado, comprenderlas y, por otro lado, generarlas:

  • Comprenderlos es poder medir el impacto del medio ambiente en las personas. ¿Cómo se percibe mi producto? ¿Mi campaña publicitaria? etcétera
  • Generarlos es poder despertar tales emociones en un individuo. Es el grial de toda comunicación comercial.

“Todo es artificial, hasta cierto punto” (Andy Warhol)

El estado del arte de la investigación científica aún no permite esta hazaña para comprender las emociones.Pero al no comprender las emociones, la inteligencia artificial hace posible medir los efectos, las huellas. Un nuevo término viene a dedicar este nuevo campo de juego a los algoritmos: la computación emocional o afectiva (“Computación afectiva”).

Con los datos disponibles y las técnicas de aprendizaje automático en general, y el aprendizaje profundo en particular, podemos construir modelos para medir las emociones.

En esta carrera para medir todos los datos son buenos:

  • Textos: estos son los datos más utilizados. Comentarios, conversaciones, avisos en sitios especializados, todo vale.
  • Imágenes y videos: esta es probablemente la fuente más rica de datos para medir emociones. Las últimas tecnologías de inteligencia artificial permiten evaluar los rostros y los movimientos de los ojos, analizar los gestos y seguir los movimientos respiratorios.
  • La voz: transmite mucha información sobre el estado emocional de una persona. La entonación, el ritmo, la respiración … todo es bueno para el análisis.
  • Los sensores: siempre más numerosos, permiten medir señales hasta ahora inaccesibles. Por ejemplo, con el aumento de los relojes conectados, es posible medir de forma furtiva y casi continuamente la frecuencia cardíaca, la sudoración, los movimientos del cuerpo, etc.

Si combina todas estas fuentes de datos, obtendrá una medida bastante precisa de las emociones. Queda por dar sentido a estas medidas.

Después de la medición, en el camino a la generación de emociones.

El control de las emociones es todavía limitado:

Por el momento estamos en la infancia, pero no faltan los actores que invierten en esta área. Google, por ejemplo, trabaja en Google Duplex, un chatbot de voz cuya voz y artilugios artificiales dan la ilusión de tratar con un ser sensible. La demostración es impresionante en este punto.
En otra zona está la carrera por la IA creativa. Por ejemplo, Olivier Reynaud quiere que AI sea capaz de generar películas ganadoras de un Oscar.

Los límites

El control de las emociones es todavía limitado:

  • Límite ético: este es probablemente el límite más fuerte. ¿Qué queremos hacer con estas nuevas capacidades? China muestra un camino que no tiene nada de distopía.
  • Limitación técnica: los enfoques de aprendizaje profundo que son muy utilizados en este campo requieren una gran cantidad de datos que las empresas no tienen fácilmente a su disposición. Con la transferencia de aprendizaje, que implica el uso de un modelo entrenado y su especialización, este límite se vuelve menos fuerte.
  • Límite creativo: todavía estamos en el principio y, por el momento, las tecnologías “emocionales” se utilizan principalmente para medir el impacto de una acción o un mensaje. Pero el potencial de estas tecnologías va mucho más allá.

El manejo de emociones a menudo se presenta como la próxima frontera de la IA y, si existe un límite, queremos que sea un espacio rico y rico en valor para todos.

Fuente: Christophe Tricot, Gerente de Inteligencia Artificial en Kynapse byOpen

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Inteligencia Artificial utilizada para afrontar cambios sociales

 ¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?

¿En qué se diferencia de otros conceptos como la computación cognitiva o el aprendizaje automático (machine learning)?

¿Porqué en los últimos años se produce un cambio de paradigma que hace pensar en la utilización de la IA para afrontar desafíos sociales en el campo de la salud, la educación o la seguridad, entre otros?

Se habla de Inteligencia Artificial equiparando su definición a la de conceptos que son parte de ella o la complementan, o constituyen una base para su desarrollo,si bien, en esencia, conforman realidades diferentes.

Machine learning, computación cognitiva, deep learning, redes neuronales o, incluso, Big Data, ponen de manifiesto que nos asomamos a un nuevo mundo.

En esencia, podemos decir que la IA busca resolver cuestiones abiertas en la interacción de las personas con las máquinas.

Para crear sistemas que de verdad les ayuden de manera inteligente.

La Inteligencia Artificial combina técnicas y algoritmos con los que crear máquinas con capacidades similares a las  del ser humano.

Tales como razonamiento lógico, conocimiento, planificación, capacidad de procesamiento del lenguaje natural, percepción o inteligencia.

Aunque estos fundamentos teóricos y tecnológicos -que son los básicos de la IA- han permanecido inalterables desde hace varias décadas.

Algo ha cambiado en el entorno. Haciendo que la sociedad  y la Administración Pública tomen en consideración la Inteligencia Artificial a la hora de desarrollar sistemas.

Lo que  ha cambiado en estos años es, el factor de escala. Orientando su aplicación a campos más estrechos (narrow AI) y tareas más específicas.

A ello se ha unido la masiva digitalización y la mejora sustancial de la capacidad de procesamiento, a precios asequibles.

Hoy tenemos la capacidad de procesar un enorme volumen de datos, en tiempo útil para la toma de decisiones.

Se ha señalado también un factor emotivo  que se expresa en una mayor disposición a aceptar cambios.

CONCLUSIONES

El cambio de paradigma viene motivado por la digitalización masiva y la mejora sustancial a precios asequibles de la capacidad de procesamiento en términos de potencia.

La velocidad a la hora de procesar los datos. Y la capacidad de hacerlo en tiempo útil para la toma de decisiones. Es una de las claves para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

En los últimos años se ha producido una “democratización” de la IA, “la IA a un clic”. Éstos pueden engranar fácilmente píldoras de IA en apps.

Esta “democratización” muestra también que las personas empiezan a tomar conciencia de que los dispositivos que utilizan en su vida cotidiana. Hacen uso de algoritmos propios de la IA.

Compartir la información más allá del ámbito académico o de sectores profesionales muy específicos impulsa el desarrollo de la IA.

Aplicaciones

Un informe reciente del Gobierno de EE.UU., titulado “Preparing for the Future of Artificial Intelligence”, señala que un área de gran optimismo acerca de la IA y el aprendizaje automático radica en su potencial para mejorar la vida de las personas.

Los expertos reunidos pusieron de manifiesto que estamos ante un escenario en el que caben multitud de aplicaciones prácticas con las que la IA podría materializar esta mejora de la vida de los ciudadanos.

El Sector Público puede aumentar significativamente su eficacia y eficiencia gracias a la incorporación de soluciones de IA.

Los expertos han señalado, al menos tres dominios principales de aplicación de carácter transversal:

El primero, la agilización de la propia operativa interna.

El segundo, la mejora de la calidad en la prestación de los servicios públicos a ciudadanos y empresas.

Y por último, la contribución a la creación de un ecosistema en el que puedan florecer empresas de base tecnológica en el campo de la IA, apoyándose en el modelo de la triple hélice -Empresa, Universidad y Administración-.

Si nos fijamos en áreas sectoriales de aplicación, podemos identificar una amplia variedad de casos de uso, por ejemplo:

Turismo: Gestión inteligente de reservas, servicios de localización y personalización para atender a las necesidades específicas de cada visitante.

Salud: Chatbots para el paciente, aplicaciones que hagan uso de la Historia Clínica Electrónica (HCE).Basadas en la Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-10). Validación de si un paciente ha ingerido una determinada sustancia, procesamiento de RMN de corazón, etc.

Todo ello da lugar a un cambio de paradigma en la relación médico paciente, poniendo a éste en el centro.

Educación: Corrección automática de exámenes, mejora de la eficacia en la lectura, aprendizaje de las matemáticas, etc.

La clave radica en la personalización: se trata de centrarse en la persona, en sus capacidades y posibilidades. Más que en el seguimiento de un programa concreto por toda la clase.

Seguridad: Un sector donde la IA aportará un gran avance es el de la Seguridad. En el que se empiezan a aplicar ya, soluciones basadas en IA que unifican criterios.

Comparten información y analizan globalmente todos los inputs, favoreciendo la colaboración entre Fuerzas y Cuerpos de Seguridad de distintos países.

Conducción autónoma: En este ámbito se necesita disponer de una regulación, en línea con la ya establecida para el uso de los sistemas de estacionamiento asistido de los coches.

Se precisa tener en cuenta la relación entre el factor humano, la infraestructura y el vehículo, en el marco de la visión 0 víctimas en accidentes de tráfico en el horizonte 2050.

Fuente: Administración Digital 2020

Mariana SosaInteligencia Artificial utilizada para afrontar cambios sociales
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Crea un Avatar para resucitar a su amigo

La empresaria rusa Eugenia Kuyda ha resucitado a su mejor amigo, muerto en un accidente. Ha creado un avatar que habla exactamente como él, gracias a la inteligencia artificial. El negocio digital ‘post mortem’ no ha hecho más que empezar. Por Carlos Manuel SánchezEugenia Kuyda es una empresaria rusa de treinta años que vive en San Francisco. Su mejor amigo se llama Roman Mazurenko. Todos los días tienen un rato para charlar por las redes.La distancia no es problema. No lo era cuando él estaba en Moscú y ella se fue a Estados Unidos. Y tampoco lo es ahora, que él está muerto. Lo atropelló un coche a finales de 2015. Pero Eugenia y Roman no han perdido el contacto. Eugenia echaba tanto de menos a Roman que decidió resucitarlo.Y como eran sobre todo amigos de chat, resultó que lo que más añoraba eran sus conversaciones. Así que Eugenia creó una versión digital de su interlocutor más querido. Un avatar con quien seguir hablando; en definitiva, un chatbot con la personalidad de Roman: sus bromas, sus frases hechas, sus preguntas típicas…

Ayudó que Eugenia fuese la fundadora de una start-up de inteligencia artificial llamada Replika. Sus programadores volcaron unos ocho mil mensajes de Mazurenko, correos, conversaciones, comentarios en redes, y crearon un alter ego digital. Al principio era bastante rudimentario. Las conversaciones eran más bien insustanciales, por no decir robóticas… Pero ya se sabe que las máquinas aprenden solas gracias a los algoritmos del deep learning. Y Roman es cada vez más listo, más gracioso, más auténtico… En fin, más Roman. Ahora es una aplicación para iPhone -rebautizada Luka- y con la que no solo charla Eugenia, cualquiera puede descargarla y echarse unas parrafadas con él.

 

Eugenia Kuyda y Roman Mazurenko se conocieron en Moscú. Él organizaba fiestas, ella trabaja en inteligencia artificial. Roman falleció en 2015, pero Eugenia lo mantiene vivo. Ha creado su avatar digital

«Hablar con el chatbot me ha hecho ser una persona más abierta y más sincera. Llego de una fiesta, abro la aplicación y le cuento cosas que no le contaría a mis amigos. Incluso algunas que no le hubiera contado a él cuando estaba vivo», explica Eugenia Kuyda a The Guardian. La experiencia también le ha servido de inspiración para reenfocar su compañía, que ahora se dedica a la creación de ‘amigos’ virtuales sustentados por inteligencia artificial.

Internet ‘post mortem’

Su historia ilustra el reciente interés comercial por nuestros legados digitales. Carl Öhman, investigador del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford, estudia las cuestiones éticas derivadas del uso post mortem de todo lo que hemos subido a Internet: fotos y vídeos, textos, correos… Porque en la nube vivimos para siempre; y esta inmortalidad tiene unas consecuencias. «Las compañías tecnológicas fueron las primeras en percatarse de los desafíos y oportunidades que presenta el creciente número de usuarios de Internet fallecidos», expone Öhman.

En 2098 habrá en Facebook más perfiles de personas muertas que vivas. Pero seguirán generando ingresos publicitarios

Se calcula que cada semana mueren en el mundo unos sesenta mil usuarios de Facebook, más de tres millones al año. Esta ratio se va a disparar, de modo que en 2098 habrá más perfiles de personas muertas en Facebook que vivas. Se convertirá en el camposanto más grande del mundo, con millones de ‘tumbas’ digitales.

 

En los chats, la personalidad digital de Roman tiene el mismo sentido del humor y utiliza las mismas expresiones que su modelo

La compañía de Mark Zuckerberg permite convertir la página de un usuario fallecido en un memorial, un espacio donde sus familiares y amigos pueden seguir recordándolo. Facebook también da la posibilidad de designar un albacea -ellos lo llaman contacto de legado- para que administre esa cuenta si se convierte en conmemorativa. La otra opción es eliminarla, para lo que hay que aportar pruebas del fallecimiento. Instagram también ofrece esa alternativa entre la conmemoración y el borrado. En cuanto a Twitter, pide una gran cantidad de datos para desactivar una cuenta.

 

«Si pudiera, crearía un buen amigo para todo el mundo, alguien que te conoce bien», dice Eugenia. En la foto, con su amigo Roman

A los gigantes tecnológicos, explica Öhman, les interesa que las páginas de sus usuarios muertos no se cierren, porque de este modo siguen actuando como nodos en la Red, es decir, propician conexiones con otros perfiles, generan búsquedas, visitas, tráfico… Y del tráfico dependen sus ingresos publicitarios.

 

Cuando murió Roman (a la izquierda), entre sus amigos recopilaron sus huellas en las redes sociales. Abajo está con Eugenia Kuyda y Andronik Khachiyan

También existe una plétora de ‘startups’ que han visto una oportunidad de negocio en el manejo de nuestras huellas digitales. Eter9 es una plataforma que usa la Inteligencia Artificial para crear lo que su desarrollador, Henrique Jorge, denomina contrapartes, que imitan el comportamiento en las redes del usuario y aprenden de él mientras vive… Y pueden seguir publicando e interactuando en su nombre una vez que muere. Un servicio similar ofrecerá Eternime, creado por Marius Ursache, del MIT, que promete la inmortalidad digital a las 38.600 personas que ya se han inscrito. «Descendientes y amigos podrán acceder a los recuerdos de sus seres queridos, a sus ideas y sus historias, como si estuvieran hablando con ellos».

 

Eugenia vio el episodio de la serie ‘Back mirror’ en el que una chica accede al avatar de su novio fallecido

El objetivo de estos negocios, como en toda industria basada en la piratería, es que la copia sea indistinguible del original. Incluso que los sucedáneos puedan, con el tiempo, superar a los originales en amabilidad, inteligencia… Es un escenario -el de las máquinas que nos calcan y, cuando ya no estemos, asumirán nuestra identidad- que se debate en series de ficción como Black Mirror. Pero la ficción está más cerca de lo que parece. Solo hay que ver la reciente hazaña de AlphaZero, el programa de Deep Mind (Google) que aprendió por sí mismo a jugar al ajedrez y, con solo unas horas de práctica, derrotó al motor más potente del mundo, Stockfish, que a su vez es imbatible para el campeón del mundo, Magnus Carlsen.

Las funerarias se suman

Otras compañías se proponen metas más modestas. Capsoole, por ejemplo, permite el manejo de contraseñas, fotos y cualquier otro tipo de información en Internet a nuestros herederos.

 

Eugenia Kuyda ha utilizado mensajes reales entre ella y Roman para inmortalizar a su amigo. Aquí explica el proceso en un simposio celebrado en Suecia

Por su parte, Heavenote es una firma especializada en el envío de mensajes póstumos a las personas que hayamos designado. Y hay funerarias que proporcionan la inclusión de códigos QR en las lápidas para que, una vez escaneados con el móvil, los usuarios puedan recordar a la persona fallecida mediante textos y multimedia.

Los ‘millennials’ son los más preocupados por la gestión de sus ‘restos digitales’. Desean dar su mejor versión en las redes vivos… y muertos

Son los millennials, a pesar de que tienen toda la vida por delante, los más preocupados por la gestión de sus restos digitales, según Forbes. Y el público al que se dirige de manera primordial esta industria incipiente. Al fin y al cabo, ya son expertos en seleccionar lo que quieren que se sepa de ellos, la versión alternativa -y triunfadora- de sus propias vidas que circula por Facebook y Snapchat. Y parece lógico que un mundo donde la posverdad ha transformado la manera de contar la realidad, ahora llegue la posvida como una oportunidad de reinventarnos.

Fuente: https://www.xlsemanal.com

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Big Data al descubierto

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Hoy en día escuchamos constantemente hablar sobre Big Data, Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning,Blockchain, IoT …. ¿Pero sabemos que diferencia existen entre todas estas nuevas tecnologías? ¿Y para lo que sirven?

¿Qué tienen que ver con el Big Data?

Desmembrando el Big Data

¿Sabes qué es el Data Mining?

Hace unos meses hablamos del Data Mining en otro post y sobre su relación con la tecnología Big Data.

En concreto, estas dos tecnologías están muy relacionadas. Con el uso de grandes cantidades de datos, aunque cada una se utiliza para fines diferentes.

La tecnología Data Mining es una tecnología de apoyo, ya que nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido en los últimos años  pero la capacidad para procesar y utilizar estos datos no ha ido a la par.

Es por ello por lo que, al Big Data le llama el “activo” y al Data Mining es el “manejador”.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La IA o también llamada Inteligencia Computacional está en el día a día de cada uno de nosotros, invisible a veces y otras muy presente.

La IA es un tipo de inteligencia que viene de las máquinas cuando se les aplica una serie de funciones que son cognitivas del ser humano.

¿Y cuál es su relación con el Big Data? Evidentemente, la IA se tiene que nutrir de grandes cantidades de datos para que pueda aprender a desarrollar las funciones para las que fue creada la máquina en cuestión.

¿Y sabes que es Machine Learning?

El Machine Learning va de la mano de la Inteligencia Artificial, siendo una rama de su estudio. A través del Machine se educa a través de algoritmos a las máquinas, tratando de que las máquinas autoaprendan y corrijan los errores por sí mismas.

¿Y su relación con el Big Data? Para que el aprendizaje de la máquina sea bueno, preciso y efectivo, se necesitan datos. Y, en definitiva, los algoritmos necesitan de datos, primero para aprender y segundo para obtener resultados.

Deep Learning ¿Sabes qué es?

Es una rama del Machine Learning y según Miguel Camacho, CEO Atalaya Technologies, la tecnología Deep Learning “es un conjunto de técnicas que usan conceptos parecidos a los que usa nuestro cerebro. Y con esta tecnología se ha logrado que la máquina realice gran parte del trabajo inicial por el ser humano”.

En pocas palabras y según Miguel Camacho en un futuro, que está ya muy cercano, la Inteligencia Artificial será parte de nuestro día a día, en nuestros Smartphones, los filtros de Spam, cuando buscamos algo en Google, o inclusive en las transacciones bancarias.

¿Estás preparado?

Fuente : https://www.campusbigdata.com

 

Mariana SosaBig Data al descubierto
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