martes, 17 de marzo de 2020

IA y la actual pandemia (COVID-19)


Diaz nos otorga datos sobre la pandemia en Latinoamérica y como este va avanzando.
El 26 de febrero se presentó el primer caso de COVID-19 en América Latina. Desde entonces la presencia del popular coronavirus ha sido confirmada en 17 países de toda la región: Argentina, Bolivia, Brasil, Colombia, Costa Rica, Cuba, Chile, Ecuador, Honduras, México, Panamá, Perú, República Dominicana, Paraguay, Venezuela, Uruguay y Guatemala.

Diaz nos explica como ya hay IA que nos ayudan a combatir y rastrear los brotes de este nuevo virus.
Rastrear donde habrá un brote de un virus puede ayudarnos a tomar medidas preventivas para evitar el contagio. Cuando una IA se entrena con informes de noticias, redes sociales y documentos gubernamentales, puede aprender a detectar cuándo habrá un brote.
Esto no es ciencia ficción. El startup canadiense BlueDot ofrece el servicio: rastreo y anticipación de riesgos de enfermedades infecciosas. De hecho, su inteligencia artificial advirtió sobre la amenaza nueve días antes que la Organización Mundial de la Salud emitiera un comunicado advirtiendo a las personas sobre la aparición de un nuevo coronavirus.

Solo toma 20 segundos para que la IA tome una determinación; según el informe, los humanos generalmente tardan unos 15 minutos en diagnosticar la enfermedad, ya que puede haber más de 300 imágenes para evaluar. (Peña, 2020)
En su publicación Peña nos relata cómo la compañía Alibaba ya tiene un sistema de IA para diagnosticar el COVID-19.
El gigante tecnológico chino Alibaba desarrolló recientemente un sistema de IA para diagnosticar el COVID-19 (coronavirus).
De acuerdo con un informe de Nikkei’s Asian Review, Alibaba afirmó que su nuevo sistema puede detectar coronavirus en tomografías computarizadas de pacientes con una precisión del 96% contra los casos de neumonía viral.

Oliveros nos señala o muestra otro ejemplo del uso de la IA contra el COVID-19.
Un modelo de predicción desarrollado por Ping An Technology, por ejemplo, está ayudando a las autoridades de atención médica en Chongqing y Shenzhen a predecir los brotes con anticipación con tasas de precisión de más del 90 por ciento, según el informe.
Mientras tanto, la nueva empresa china de inteligencia artificial Yitu Technology, el proveedor de equipos de telecomunicaciones Huawei y Alibaba Group Holding, están ofreciendo servicios respaldados por inteligencia artificial para ayudar a analizar los escáneres de tomografía axial computarizada (TAC) utilizados por los hospitales para diagnosticar pacientes sospechosos de tener el Coronavirus.


Bibliografía


Anarte, E. (16 de Marzo de 2020). dw. Obtenido de https://www.dw.com/es/latinoam%C3%A9rica-toma-conciencia-de-la-crisis-del-coronavirus-en-espa%C3%B1a/a-52800825
Díaz, A. (16 de marzo de 2020). nmas1. Obtenido de https://nmas1.org/news/2020/03/16/ia-covid-19
Oliveros, J. (9 de Marzo de 2020). criptotendencia. Obtenido de https://criptotendencia.com/2020/03/09/coronavirus-tiene-rival-en-china-ia/
Peña, J. C. (3 de Marzo de 2020). EL Universal. Obtenido de https://www.eluniversal.com.mx/techbit/alibaba-crea-ia-capaz-de-detectar-el-coronavirus-con-96-de-precision


lunes, 16 de marzo de 2020

Últimos avances en IA para mejorar nuestra salud mental

Nabi nos otorga una pizca de realidad en su trabajo. Haciéndonos ver el déficit que tiene la psiquiatría en el mundo, en este caso Zimbabue y EEUU
La oferta de psiquiatras y psicólogos clínicos es suficiente. Por ejemplo, en Zimbabue, hay apenas 25 profesionales de la salud mental para una población de más de 16 millones de habitantes. Si bien el país ha generado algunas iniciativas innovadoras y útiles lideradas por la comunidad, como el “banco de la amistad”, su escalabilidad es limitada.
La falta de acceso a una atención de la salud mental no es un problema exclusivo de los países en desarrollo. En Estados Unidos, casi la mitad de la población no tiene acceso a una atención integral de la salud mental, muchas veces debido a restricciones financieras.


T-Systems nos indica como la IA nos puede ayudar con la psiquiatría y nos indica una de las ultimas aplicaciones que hay en el mercado que utiliza la IA para descubrir el problema en el paciente.
Una de las maneras en que la IA puede ayudar o, incluso, reemplazar a expertos humanos, es a través de la combinación de la neuroimagen de fMRI (imagen por resonancia magnética funcional) con datos como las respuestas a encuestas, MRI funcionales y estructurales, datos de comportamiento, datos extraídos de entrevistas (se refieren básicamente al diálogo) y evaluaciones psicológicas.
Otro ejemplo lo tenemos en la aplicación Quartet Health. Con ella se examinan las historias clínicas y los patrones de comportamiento de los pacientes para descubrir problemas de salud mental no diagnosticados.

Hasta unas de las redes sociales mas importantes del mundo esta implementando el uso de la IA. Como menciona García.
El verdadero debate está en las últimas medidas adoptadas por Facebook, red social que empezó a usar su propio sistema de inteligencia artificial para detectar usuarios que podrían estar considerando la opción del suicidarse. Esta IA utiliza algoritmos entrenados para reconocer patrones en los textos que sugieren que una persona está planteándose hacerse daño.

Garcia termina su publicación con una reflexión acerca del uso y la innovación en la IA
En definitiva, la IA sirve como mecanismo de apoyo dentro del campo sanitario de la psicología y la psiquiatría, del mismo modo que en las terapias físicas. Sus aportaciones y aplicaciones no tienen límites, siempre y cuando estén revisadas y coordinadas por un equipo humano capaz de llevar el seguimiento y sacar todo su potencial.

Bibliografía

García, B. (29 de MAyo de 2018). blogthinkbig. Obtenido de https://blogthinkbig.com/ia-salud-mental
Nabi, J. (28 de MAyo de 2019). El Pais. Obtenido de https://elpais.com/elpais/2019/05/16/planeta_futuro/1558022969_550291.html
T-Systems. (10 de Octubre de 2019). T-Mobile. Obtenido de https://www.t-systemsblog.es/inteligencia-artificial-para-mejorar-la-salud-mental/







viernes, 13 de marzo de 2020

Inteligencia artificial en la industria automotriz


“La industria automotriz ha vivido cambios drásticos en la última década. Los autos de hoy son más inteligentes, más seguros y cuentan con mayor eficiencia en el gasto de combustible en comparación a los últimos 10 años. Y la tecnología ha sido la fuerza detrás de varios de estos avances.” (Subhanjan, 2018)
Torres nos proporciona datos para entender la importancia de la IA en la industria automotriz
Un nuevo estudio del Capgemini Research Institute descubrió que solo el 10% de las principales empresas automotrices implementan proyectos de inteligencia artificial (AI) a gran escala, y muchos de ellos se quedan cortos frente a una oportunidad que podría aumentar las ganancias operativas en más de un 16%.

García nos indica como se utiliza actualmente la inteligencia artificial, pero que esta se pudede implementar en mayor escala.
Una de las formas en que se aplica IA en los procesos de producción de esta industria es por medio de robots (o cobots) programados para ensamblar partes del automóvil, mediante sensores que detectan el momento exacto en que hay que unir una parte con otra –la caja de velocidades con el chasis, por ejemplo– para que el robot la ensamble; también es posible, a través del mismo mecanismo, instalar tornillos en el motor, pintar partes de la carrocería, el interior del auto como el tablero, las puertas, los asientos, los pisos y otras partes que requieren de acabados perfectos, entre otras operaciones.
La aplicación de IA en el ensamblado de un auto resulta más precisa y posee menos margen de error que la realizada por mano de obra humana; las máquinas no se cansan, están programadas y su función es efectuar tareas monótonas y mecánicas que pueden generar equivocaciones en los empleados, pero no en los robots, que a final de cuentas garantizan una calidad que ningún ser humano puede alcanzar, debido a su capacidad superior de ejecutar tareas que exigen mayor sofisticación y exactitud.

Cornieles nos muestra dos compañías que se han sumergido de una manera mas profunda en el uso de la inteligencia artificial en la industria automotriz.
Google lanzó Waymo como su incursión en el mercado autónomo y tiene planes ambiciosos para lanzar un servicio público de automóviles donde puede detener su vehículo automatizado a través de una aplicación en su teléfono. Las tecnologías combinadas de radar, GPS, cámaras de alta resolución y tecnología lidar (radar de luz) se utilizan para operar los vehículos.
Tesla no solo está en el mercado de los coches eléctricos, sino también de los vehículos automatizados, han combinado tecnologías muy parecidas a las de Google, pero han sustituido a lidar por tecnología de sonar. Todos sus autos están equipados con la capacidad de conducción autónoma que está lista para cuando la aprobación regulatoria dé su visto bueno.

“Estos hallazgos muestran que el progreso de la IA en la industria automotriz se enfrentó a un tropiezo. Algunas compañías disfrutan de un éxito considerable, pero otras luchan por enfocarse en usos más efectivos”. (Torres , s.f.)

Torres finaliza su documento dejando una reflexión sobre por que se debe utilizar la IA en la industria automotriz.
En ese sentido, los fabricantes de vehículos, apuntó, necesitan ver a la IA no como una oportunidad independiente, sino como una capacidad estratégica necesaria para darle forma al futuro, en el cual deben organizar la inversión, el talento y la gobernanza.


Google y la inteligencia artificial

“Google ya no es un buscador, ni una compañía de publicidad, como todo el mundo dice, es una empresa de inteligencia artificial (IA), de los pies a la cabeza.” (Galindo, s.f.)
Como menciona en la publicación “La IA autodidacta de Google ya no necesita a los humanos” Sarah Romero:
El programa de Inteligencia Artificial AlphaGo de Google se ha superado a sí mismo. Si en 2016 nos sorprendió tras derrotar a los mejores jugadores humanos del ancestral juego de mesa chino 'Go' -en el que prima la intuición para ganar-, ahora se presenta con una nueva versión totalmente autodidacta: es más inteligente que nunca y ha aprendido en tres días lo que a la humanidad le ha costado miles de años y, además, sin ninguna ayuda humana.


Valenzuela menciona unas de las IA mas avanzadas de Google y el comportamiento de esta:
La Inteligencia Artificial (IA) puede ser una gran aliada para la humanidad, pero si no se tiene cuidado también se nos puede venir en contra, algo que muchos científicos y expertos en tecnología han advertido.
Google es quizá la empresa que más apuesta por el desarrollo de Inteligencia Artificial a través de su máquina DeepMind, la que ya nos mostró varios avances impresionantes, pero este sistema también tiene su lado oscuro tal como pudieron comprobar en una reciente prueba.
DeepMind es capaz de aprender por sí misma y hasta imitar de forma casi perfecta a los humanos, tanto que al notar que va perdiendo en un juego se enoja y se torna violenta, lo que nos hace temer por las reacciones que podrían tener los robots con IA.

Esta inteligencia artificial tiene la capacidad de pensar igual a un cerebro humano, solo que esta no nota la diferencia entre bueno y malo. Las acciones de esta IA solo demuestran efectividad, precisión y cumplimiento sin tener en cuneta el entorno ni los otros usuarios o personas.
Valenzuela en su documento nos muestra unas de las pruebas que hizo Google y sus resultados
La compañía hizo que dos máquinas con el sistema DeepMind compitieran en un sencillo e inocente juego en que debían recoger manzanas desarrollando su propia estrategia. A la hora de buscar ganar las DeepMind utilizaban métodos cada vez más agresivos que incluían el destruir a su oponente de forma violenta.
No es que las computadoras comenzaran a golpearse, pero cuando la tarea de recoger la mayor cantidad de manzanas posibles se hacía más complicada prefirieron destruir a su oponente utilizando rayos láser para luego robarle las frutas que había recolectado.



Bibliografía


Galindo, J. (s.f.). MuyInteresante. Obtenido de https://www.muyinteresante.es/tecnologia/inteligencia-artificial/articulo/la-ia-de-google-que-asusta-a-mas-de-uno-y-de-dos-271557438391
Méndez, M. (20 de junio de 2016). Obtenido de https://www.elconfidencial.com/tecnologia/2016-06-20/inteligencia-artificial-google-deep-learning-redes-neuronales_1218797/
Romero, S. (s.f.). MuyInteresante. Obtenido de https://www.muyinteresante.es/tecnologia/articulo/la-ia-autodidacta-de-google-ya-no-necesita-a-los-humanos-811508407551
Valenzuela, I. (s.f.). VIX. Obtenido de https://www.vix.com/es/btg/curiosidades/7861/cientificos-advierten-sobre-los-peligros-de-la-inteligencia-artificial?utm_source=next_article

jueves, 20 de febrero de 2020

Videos de IA

¿ Qué es la inteligencia artificial?





¿Qué es la inteligencia artificial?





¿Las maquinas pueden pensar?


















Referencias bibliográficas

ComputerHoy.com. (27 de diciembre de 2015). ¿ Qué es la inteligencia artificial? [archivo de video]. Recuperado de  https://www.youtube.com/watch?v=XgDfv5cI2VI

El Mundo. (7 de mayo de 2018). ¿Qué es la inteligencia artificial? [archivo de video] 
Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=NSf3o-wxtQ0

CuriosaMente. (3 de junio de 2018). ¿Las maquinas pueden pensar? Inteligencia Artificial - CuriosaMente 125 [Archivo de video] Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=_peHYwe_784

martes, 18 de febrero de 2020

Consecuencias de la inteligencia artificial

Estamos de acuerdo que la inteligencia artificial esta en un constante avance y muy pronunciado. La sociedad no se puede quedar atrás, mientras las maquinas sigan evolucionando nosotros como raza también debemos irnos superando y evolucionando. La inmersión de la sociedad en la tecnología traerá muchos beneficios y también muchos aspectos negativos, pero la humanidad debe saber llevar esto bien para que nos traiga mas ventajas que desventajas.
Riesgos de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial este consumiendo y/o abarcando todas las actividades humanas, a todo nivel, no solo la encontramos físicamente, sino también a nivel virtual, desde aplicaciones y componentes en los teléfonos inteligentes, hasta asistentes personales que se encargaran de todos los quehaceres en el hogar, ejemplo de ello es Alexa de Amazon, o Google Assitant, para mencionar los más relevantes, todos estos desarrollos permitirán configurar la casa inteligente (Smart) ya que todos los elementos y enseres estarán conectados al asistente.
Google Assistant

El escenario más alarmante es que en algún momento la inteligencia artificial se torne malvada. Sin embargo, aunque los sistemas de inteligencia artificial son impresionantes, por ahora sólo pueden realizar tareas muy específicas. Es decir, que una "mente" de este tipo sea capaz de burlar a sus creadores humanos sigue siendo una perspectiva lejana e incierta. El aspecto verdaderamente apremiante de esta tecnología es el impacto que podría tener en los puestos de trabajo y el modo de vida de las personas.
Ventajas y riesgos de la inteligencia artificial.
Lo cierto es que, de hecho, en última instancia la tecnología creó más empleos de los que destruyó, como la automatización de las tareas de mayor demanda que todavía estaban más allá de las máquinas. La sustitución de algunos cajeros de bancos por cajeros automáticos, por ejemplo, hizo más barato abrir nuevas sucursales, creando muchos nuevos puestos de trabajo en ventas y atención al cliente.

Santiago (2018) nos explica la evolución que debe tener el hombre con la inteligencia artificial

El impacto laboral que producirá la inteligencia artificial plantea numerosos cambios en el ámbito administrativo como en el mercado técnico. Esto se puede interpretar como una ventaja para la humanidad para seguir superándose como ente y formularse nuevos proyectos que generen nuevas oportunidades en el futuro. Sumergirse en la desesperación de ser desplazado por una máquina que sostiene todas las facultades suficientes para aumentar los ingresos de la empresa

La mayoría de los investigadores cree que es poco probable que las máquinas lleguen a un nivel de perfección que les permita expresar emociones como amor u odio.

El temor más bien radica, por ejemplo, en sistemas sofisticados de armas autónomas que puedan ser programadas para cometer atrocidades o exterminio masivo, u otros dispositivos cuyo funcionamiento llegue a ser incontrolable.

Lo que sí queda claro hasta el momento es que, a pesar de los riesgos, la sociedad moderna depende significativamente de la tecnología y cada vez más los humanos le entregan el control del volante.
Robótica

Bibliografía

Adminradios. (24 de octubre de 2018). Ventajas y riesgos de la inteligencia artificial. [Figura]. Recuperado de: https://fmquiero.cl/2018/10/24/ventajas-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial/
De la Torre, D. (8 de enero de 2019). blogthinkbig. Obtenido dehttps://blogthinkbig.com/historia-como-nacio-inteligencia-artificial
Lampadia. (7 de enero de 2016). Riesgos de la inteligencia artificial. [Figura]. Recuperado de: https://www.lampadia.com/analisis/tecnologia/sobre-los-riesgos-de-la-inteligencia-artificial/
Popov, A. (19 de agosto de 2019). Robótica. [Figura]. Recuperado de: https://es.stockfresh.com/image/9947724/robotic-hand-assisting-person-for-signing-document
Siva N., S. (8 de enero de 2020). Google Assistant. [Figura]. Recuperado de: http://www.digitalmarketingtrend.info/google-assistant-now-has-500-million-users-worldwide/

Yanke, R. (19 de septimebre de 2017). elmundo. Obtenido dehttps://lab.elmundo.es/inteligencia-artificial/riesgos.html

Inteligencia artificial en el reconocimiento de emociones

Rodriguez (2018) nos indica como la IA ha ganada bastante campo en el reconocimiento de emociones y el buen recibimiento que esta tiene.


El reconocimiento de estados emocionales de las personas se ha popularizado en beneficio de mejorar las interacciones entre personas y robots. Actualmente, los investigadores han mostrado un creciente interés por desarrollar técnicas que permitan reconocer emociones a través de la voz. Las técnicas más populares para reconocer emociones mediante la voz utilizan bases de datos con registros de voz de diferentes personas que expresan diferentes emociones, para entrenar algoritmos de aprendizaje de máquina. Las emociones humanas pueden ser expresadas de diversas maneras, lo cual afecta la capacidad de reconocimiento de estos algoritmos y, en consecuencia, la capacidad de interacción eficaz de los robots, ya que reconocer todas las formas de expresión de una misma emoción a través de la voz es una tarea compleja.
Reconocimiento de voz

Portaltic (2019) nos explica la creacion y desarrolo de la apliacion Empath que ayudara a capatar mejor las emociones de las personas con solo el oír su voz.


Empath es una compañía japonesa que ha desarrollado un programa de reconocimiento de emociones a través de las propiedades físicas de la voz, que ya utilizan empresas como Fujitsu o Philips para mejorar la interacción de sus productos y soluciones con los usuarios. El algoritmo se ha desarrollado de muchas muestras de voces, y es capaz de detectar la emoción que muestra una persona con solo escuchar su voz, en tiempo real y en cualquier idioma. Para ello, este algoritmo analiza las propiedades físicas de la voz para poder identificar y detectar cuatro emociones: alegría, calma, ira y tristeza.
Logo Empath
Emoinsights (2017) nos muestra una aplicación que es capaz de reconocer el lenguaje. 


Los últimos avances en sistemas de procesado de lenguaje han dado lugar a una inteligencia artificial capaz de entender el significado último de las frases. Se trata de Atomian, un sistema revolucionario de computación cognitiva en el que no se procesa el lenguaje. De este modo, con la inteligencia artificial de este nuevo software se puede llegar al significado último de las frases y comprender el lenguaje de las personas. A diferencia de otros sistemas, Atomian no necesita entrenamiento ni una gran cantidad de datos para aprender. Recibe los inputs y la transferencia del conocimiento, y lo procesa paulatinamente tal y como lo hace la mente humana.
Logo Atomian

Bibliografía


Atomian. (2019). Logo Atomian. [Figura]. Recuperado de: https://www.atomian.com/wp-content/uploads/2019/09/logo-atomian.png
emoinsights (5 de octubre de 2017). emoinsights. Obtenido de
Portaltic (9 de septiembre de 2019). notimerica. Obtenido de.
Sánchez Cuevas , G. (22 de diciembre de 2017). lamenteesmaravillosas. Obtenido dehttps://lamenteesmaravillosa.com/la-inteligencia-artificial-a-la-vuelta-de-la-esquina/
Tabernero, M., & Politis, D. (1 de junio de 2016). Redalyc. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/180/18049204002.pdf
Ticbeat. (24 de septiembre de 2018). Reconocimiento de voz. [Figura]. Recuperado de: https://www.ticbeat.com/tecnologias/por-que-el-reconocimiento-de-voz-le-ha-robado-el-protagonismo-a-la-ia-y-a-los-robots/

lunes, 17 de febrero de 2020

Apps relacionadas con la psiquiatría

La evolución de la tecnología y con esta de la inteligencia artificial es tanta que ahora con nuestros teléfonos podemos tener ayuda o compartir con aplicaciones relacionadas con la psiquiatría. El tener aplicaciones que te brinden un estimulo para poder ayudarte con tus problemas como: depresión, ansiedad, nervios, etc. Ahora hay aplicaciones para todo y para todos, esto es muy importante, quieres distraerte jugando algo educativo, necesitas leer algo, necesitas tener una videollamada con una persona importante para ti, todo esto se puede hacer con la aplicación adecuada.
Videollamada WhatsApp
Rua (2019) nos expone como las enfermedades mentales son comunes y los problemas que tiene su detección. 


Una de cada cuatro personas manifestará un problema psiquiátrico o neurológico en algún momento de su vida. Esto equivale a 1800 millones de habitantes en todo el mundo. Sin embargo, los psiquiatras no cuentan con herramientas objetivas para la evaluación de los pacientes. Esto ocasiona que a veces los diagnósticos sean tardíos o que muchas personas no tengan acceso a los mismos.
Inteligencia artificial para la salud
Para curar al cuerpo, la medicina cuenta con los exámenes de laboratorio para medir patrones objetivos que el médico interpreta para tratar una diabetes, una cardiopatía, colesterol o una fractura. ¿Y si pudiéramos hacer lo mismo con la mente? Esto es lo que se preguntó un grupo de científicos hace una década.

Por esta pregunta y la necesidad de responderla nació “sigmind”, una plataforma de inteligencia artificial de análisis automático del discurso, que cuantifica síntomas, eventos y problemas de los pacientes. Sigmind no hace un diagnóstico del paciente, eso lo hace el psiquiatra. Esta aplicación mide de manera objetiva distintos patrones que los psiquiatras evalúan a la hora de medicar y tratar. Los algoritmos descomponen el discurso, que es el núcleo de los diagnósticos psiquiátricos, en números que le sirven al psiquiatra como una evidencia más para sustentar su diagnóstico.
SIGMIND

Ramos (2018) nos indica como la inteligencia ayuda en los tratamientos de enfermedades mentales. 

El uso de IA podría ayudar a la detección temprana de casos de riesgo, gracias al estudio de conductas y síntomas relevantes: así lo han planteado desde Cogito, compañía desarrolladora de la app Companion, que monitoriza teléfonos de veteranos de combate de Estados Unidos para detectar patrones indicadores de posibles problemas. 

Ramos (2018) nos enseña una aplicacion que ayudara el proceso de diagnóstico y tratamiento.

El desarrollo de herramientas que puedan agilizar el diagnóstico, personalizar las pautas de tratamiento y mejorar el seguimiento de los pacientes es un avance para mejorar la ayuda donde la psicología todavía no tiene tanto campo descubierto. La aplicación “Ginger.io” se basa en el empleo de datos clínicos y en el uso de IA, coordinados por un equipo humano de especialistas en terapia y psiquiatras, para suministrar soporte virtual en cualquier momento a los pacientes y facilitar a los expertos su seguimiento y su tratamiento.
Ginger.io

Nuñez (2019) nos indica los avances en la IA y agrega aplicaciones que ayudan en el área de la psiquiatria.

Otra aplicación resaltante es “Psyche-E”, un algoritmo centrado en evaluar problemas mentales a través del lenguaje para reducir los problemas de la disponibilidad de profesionales altamente cualificados, y de instalaciones adecuadas para diagnosticar al paciente. Creado mano a mano por investigadores de psiquiatría, datos, ingeniería y medicina de IBM, esta solución tecnológica basada en Inteligencia Artificial es capaz de predecir, con precisión relativa, la presencia de psicosis en un paciente. Su disponibilidad permanente, capacidad de acierto y elevada disponibilidad son algunas de sus principales ventajas. Cabe destacar que, hasta la fecha, el sistema tiene un porcentaje de precisión de casi 80%. 
Cloud Computing

No podemos olvidar que, aunque la inteligencia artificial ayuda y seguirá ayudando al tratamiento de enfermedades mentales, esto tiene un punto de quiebre que es la privacidad de información del paciente y también la mala interpretación de datos obtenidos bien sea por error de la aplicación o por parte del humano que vaya a leer la información suministrada por esta aplicación. Si se enfrentan adecuadamente estos problemas, y los que vayan surgiendo por el camino, el papel de la inteligencia artificial para ayudar a personas con enfermedades mentales será, cuanto menos, significativo.

Bibliografía


Coscia, L. (s.f.). Inteligencia artificial en la salud. [Figura]. Recuperado de: https://codigosaludonline.com/2019/05/03/inteligencia-artificial-aplicada-al-diagnostico-de-pacientes/
Martínez, G. (31 de diciembre de 2019). innovaspain. Obtenido dehttps://www.innovaspain.com/psiquiatria-computacional-tecnologia-se-alia-con-la-medicina/
Matheson, R. (16 de julio de 2014). Ginger.io. [Figura]. Recuperado de: https://phys.org/news/2014-07-mental-health-mobile.html
Rua, M (22 de diciembre de 2019). Infoarenales. Obtenido de 
Semperti. (7 de febrero de 2019). Cloud Computing. [Figura]. Recuperado de: https://medium.com/semperti/qu%C3%A9-es-ibm-multicloud-manager-cfa6e61f9b30
Sigmind. (s.f.). SIGMIND. [Figura]. Recuperado de: https://www.sigmind.net/

Tipos de IA

Todos nos imaginamos un momento en que la IA esté básicamente personificada. Percibimos un futuro en el que los robots serán humanoides que con capacidad de percibir y actuar como una persona.
Humanoide Sophia
El machine learning o aprendizaje automático es un subcampo dentro de la IA. Éste logra que los ordenadores aprendan sin que hayan sido programados específicamente con esa intención. Las investigaciones sobre machine learning han sido muy relevantes para que la IA llegue a nuestras vidas.

      Gonzalo (2018) nos ilustra los diferentes métodos de aprendizaje con los que contamos para poder enseñar a las maquinas 
También en la sociedad actual contamos con diferentes métodos de aprendizaje automático. El primero que comentaremos aquí es el aprendizaje supervisado, en el que se entrena a la máquina con datos etiquetados; esto es, le mostramos imágenes en las que hay gatos para que ésta pueda identificar y etiquetar una imagen con gatos en un futuro. De este modo, las máquinas cuentan con una especie de guía para aprender. El segundo método es el aprendizaje no supervisado a máquina no cuenta con datos etiquetados para entrenarse, sino que busca similitudes; esto es, se analizan grupos de imágenes de los que se sacan ejemplos parecidos que puedan agruparse. Y por último contamos con el “aprendizaje de refuerzo” los ordenadores aprenden a base de prueba y error, hasta llegar al punto en el que deciden cuál es la mejor forma de llevar a cabo las tareas.
Solución de problemas

Branco (2018) nos explica el metodo de enseñanza mas complejo y mas usual en la inteligencia artificial.

Estos métodos mencionados anteriormente son las mas comunes y los más sencillos, realmente hay 4 métodos de aprendizaje y este tiene cierto parecido el aprendizaje de refuerzo, pero es mas avanzado. El “Deep learning” Este sistema se inspira en el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano para procesar la información. Las máquinas que emplean deep learning logran un nivel de comprensión muy detallado, similar al razonamiento inteligente. Así, si la máquina con deep learning ve una imagen de un gato primero detectará su forma, luego los bordes, contornos y así hasta llegar a identificar por completo la imagen.
Miedo a los robots


Redacción APD (2019) nos muestra y explica los diferentes tipos de IA que hasta ahora existen.

En la sociedad de ahora y con los avances que tenemos se a logrado determinar o identificar que la humanidad trabaja y convive con 4 tipos de inteligencia artificial.

·       Máquinas reactivas: Son el tipo de inteligencia artificial más básico, y se refiere a máquinas que actúan y reaccionan, pero sin utilizar recuerdos o experiencias en beneficio de su funcionamiento.
·         Memoria limitada: Se refiere a máquinas que mantienen recuerdos y datos que permiten generar acciones transitorias en base a la información recopilada, pero sin que se genere un aprendizaje en base a la experiencia.
·     Teoría de la mente: Se considera para máquinas que son capaces de comprender que hay personas e individuos con emociones y pensamientos propios. Significando que deberán adaptarse y ajustarse de acuerdo con su entorno.

·      Autoconciencia: Se trata de máquinas que tendrán la capacidad de ser conscientes de sí mismas, asumiendo que existen y generando un aprendizaje cognitivo en base a la experiencia propia y de otros individuos. De los tipos de inteligencia artificial, se estima que todavía falta mucho para desarrollar IA de estas características.

Hardware para IA en nuestros móviles

Bibliografía

Galilea, B. (22 de enero de 2016). Miedo a los robots. [Figura]. Recuperado de: https://www.eldefinido.cl/actualidad/mundo/6392/Los-robots-humanoides-ya-estan-aqui-y-algunos-dan-miedo/
García, A. (11 de mayo de 2018). Hardware para IA en nuestros móviles. [Figura]. Recuperado de: https://www.adslzone.net/2018/05/11/movil-ia-inteligencia-artificial/
Gonzalo, A (26 de mayo de 2018). machinelearningparatodos. Obtenido de https://machinelearningparatodos.com/tipos-de-aprendizaje-automatico/ 
Ossmium. (12 de septiembre de 2018). Solución de problemas. [Figura]. Recuperado de: https://medium.com/nyc-design/the-essence-of-simplicity-or-psychological-and-social-foundation-of-the-mobile-app-success-5b592dfcb640
Redacción APD. (8 de marzo de 2019). APD. Obtenido de https://www.apd.es/tipos-de-inteligencia-artificial/
Reporter, N. (20 de marzo de 2018). Humanoide Sophia. [Figura]. Recuperado de: https://en.reportersnepal.com/sophia-the-first-humanoid-robot-arriving-in-nepal-tomorrow/

IA y la actual pandemia (COVID-19)

Diaz nos otorga datos sobre la pandemia en Latinoamérica y como este va avanzando. El 26 de febrero se presentó el primer caso de COVID-...