Luces y sombras de la Inteligencia Artificial

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Algoritmo usado para calcular la capacidad de cotización en la reforma pensional

La información de 27 años de cada persona que ha cotizado para pensión en Colombia –con características como edad, género y número tanto de semanas cotizadas como de salarios mínimos sobre los que cotizó– constituye la base de datos creada por investigadores de la UNAL para darle un sustento económico a la nueva reforma pensional. Con esto, un algoritmo predice la capacidad de cotización de esta, cálculo que no se había realizado antes para un proyecto de esta índole.

Juan Esteban Correa Rodríguez | Periodista Unimedios

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

¿Cómo hacerlo? Desde la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), la profesora Alejandra Sánchez, directora de la Maestría en Actuaria y Finanzas y líder del proyecto con el profesor Óscar López, del Departamento de Matemáticas, asegura que “con el modelo sabemos que sin reforma todo resultaría más costoso, ya que para 2024 se gastarían más de 15 billones de pesos, mientras que con la reforma la cifra es de menos de 14 billones de pesos y disminuye cada año hasta llegar a una diferencia de casi 9 billones de pesos en 2030”.

Para modelar los posibles cambios de cada cotizante actual y futuro se trabajó con más de 800 millones de registros de colombianos que cotizaron en algún periodo de su vida entre 1994 y 2021, los cuales se obtuvieron de las bases de datos tanto de Colpensiones como de los fondos privados de pensiones, el Ministerio de Hacienda y Crédito Público, la Superintendencia Financiera de Colombia, el Ministerio de Trabajo y el recién creado Departamento Administrativo de Prosperidad Social.

“Nunca antes se había realizado una reforma pensional con un análisis de esta magnitud, es decir teniendo en cuenta la historia de un cotizante y prediciendo su comportamiento en cada régimen: si mejora, empeora o se mantiene. El modelo se debe seguir alimentando de datos como el futuro del mercado laboral en el país”, asegura la académica.

En la Ley 100 de 1993 –por la cual se creó el sistema integrado de seguridad social– no se consideró este aspecto y por eso tuvo vacíos en la previsión de dificultades como la crisis económica de finales del siglo XX, las dificultades laborales por la pérdida en la industrialización en el país o la fuerte inestabilidad del dólar.

Si se aprueba la reforma, esta sería la manera en que la base de datos permitirá modelar el sistema de pensiones hasta 2052 con un aceptable margen de confianza, a partir de 5 grupos:

1. Posibles nuevos cotizantes en los próximos años.
2. Pensionados que mueren y dejan la pensión a alguien más.
3. Posibles futuras pensiones por invalidez.
4. Personas que alcanzan la edad pero no las semanas.
5. Mujeres que usarán un bono pensional.

“La reforma no es costosa”

El modelo construyó 67.496 perfiles, uno por cada colombiano en cada año que ha contribuido al sistema durante los últimos 27 años, cifras que permiten estimar los beneficios de la reforma, ya que determinan el número de personas que ingresarán en el nuevo régimen semicontributivo, es decir de quienes no alcanzan los requisitos para la pensión –que son el mayor porcentaje– y reciben una renta o subsidio vitalicio.

“La reforma no es costosa, lo que pasa es que sigue existiendo una marcada inequidad en los privilegios que tienen algunos regímenes, como el exceptuado (Magisterio y Fuerza Pública), y especialmente el régimen especial (Presidencia de la República, Congreso y magistrados de las Altas Cortes) o los que aún son pensionados con derechos pactados antes de entrar en vigencia la Ley 100”, señala la experta.

Del 3,6 % del producto interno bruto (PIB) destinado para pensiones, los regímenes exceptuado y especial absorben cerca del 2,66 %, mientras que otros como Colpensiones –la mayoría de usuarios– solo tienen el 0,94 %, y de hecho en la reforma solo se modifica este último, pero no se tocan el exceptuado ni los especiales.

Con la reforma, Colpensiones tendría el 89 % de los cotizantes y el 71 % de la distribución de los recursos, mientras que los fondos privados el 11 % de cotizantes y el 29 % de la distribución de recursos, lo cual es dar un giro radical en el mercado.

Aunque esto significaría una mayor inyección de dinero para el sector público a cargo de las pensiones, también representa una expectativa más baja de mesada pensional para las personas que cotizan por encima de los 3 salarios mínimos y que se encontraban afiliadas a Colpensiones con menos de 1.000 semanas de cotización.

De esta propuesta, la profesora Sánchez destaca el pilar solidario, es decir, una ayuda permanente dirigida a la población mayor de 65 años que no logró pensión, que está en condición de extrema pobreza y ya no puede generar ingresos laborales.

“Este pilar generará una inyección de recursos importante para dinamizar la economía popular, como por ejemplo las tiendas de barrio”, señala la experta.

En el modelo, el algoritmo ayudó a determinar que la reforma disminuye los costos para el sistema pensional, en el cual se contempla el nuevo régimen semicontributivo, el cual ayudará con una renta a las personas que tengan la edad para pensionarse pero no logren las semanas de cotización requeridas.

El proyecto se dio en el marco de un convenio entre la UNAL y el Ministerio de Trabajo, en el que la Universidad puso al servicio del país su conocimiento y experiencia en el análisis de datos, actuaria computacional y diseño de algoritmos, y en el que participaron estudiantes de la Maestría como Carolina Domínguez y Brian Sarmiento, además de egresados del programa como Nicolás Verano, Jeferson Ramos y Boris Martínez.

La ponencia del proyecto de ley de reforma pensional se radicó el pasado 30 de mayo ante la Comisión Séptima del Senado de la República y su discusión y trámite ya están en curso.

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Educación, crucial para enfrentar los "pasos de gigante" de la IA

Conocer, entender, crear y dominar la IA son objetivos que le interesan a gran parte del mundo. Para alcanzarlos, la educación es la piedra angular que toma relevancia en un escenario competitivo que avanza a pasos de gigante. Así lo propone Gabriela Ramos, subdirectora General de Ciencias Sociales y Humanas de la Unesco, en entrevista exclusiva para Periódico UNAL.

Creado por María Alejandra Moreno Tinjacá | Editora Periódico UNAL Digital

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

La experta se refiere al panorama de la IA en América Latina, los principales retos y la importancia de la ética para no cruzar límites.

Hace apenas unos años no podíamos imaginar que –como en una película de ciencia ficción– algún día existirían máquinas inteligentes capaces de solucionar tareas cotidianas que requieren de la inteligencia humana. Sin embargo, esta es la realidad que el mundo enfrenta hoy, absorto entre la expectativa, la emoción y la incertidumbre por los impactos que esta tecnología pueda ocasionar.

Sus efectos son centro de conversación en escenarios para la toma de decisiones, como en el Foro Económico Mundial, que en su Informe sobre el futuro del empleo 2023 destacó que “es probable que muchas funciones de oficina o secretaría disminuyan rápidamente debido a la IA, y que los puestos de especialistas en IA y aprendizaje automático, analistas y científicos de datos, y especialistas en transformación digital crezcan rápidamente”.

Dos escenarios que necesariamente deben tener la capacidad de adaptarse a los retos laborales y a los espacios cotidianos que están permeados por la tecnología. “No puede seguir pasando que los ingenieros o técnicos sean los únicos que entiendan cómo se hacen las tecnologías y su potencial, cuando al final del día estas son difundidas en todo lugar. Esto requiere un enfoque multidisciplinario”, precisa la experta Ramos.

Respecto a la IA, actualmente en Colombia se ofrecen 891 programas de educación superior clasificados en los campos de “Desarrollo y análisis de software y aplicaciones”, y “Electrónica y automatización”. El 25 % (223 programas) se ofrecen en nivel de posgrado, según la Subdirección de Desarrollo Sectorial, a partir de datos del SACES del Ministerio de Educación Nacional (MEN). Pese a que hay 190.835 estudiantes matriculados, un desafío importante en el país es “la falta de conciencia y educación sobre IA. Muchas personas no comprenden sus implicaciones, lo que puede generar conceptos erróneos y resistencia a su adopción”, como asegura la ministra de Educación, Aurora Vergara Figueroa.

Otro desafío es la brecha digital no solo en Colombia sino en el mundo, pues el 50 % de la población no está conectada a internet, y quienes lo están no lo saben utilizar de forma eficiente.

“No quedarse atrás” es la premisa de las potencias mundiales, que tienen claro que la IA requiere inversiones.

Según el estudio “AI Index Annual Report 2023” –publicado por la Universidad de Stanford con datos de NetBase Quid–, entre 2013 y 2022 Estados Unidos fue el principal mercado del mundo en inversiones privadas en IA, con una inversión de 248.900 millones de dólares, seguido de China con 95.100 millones de dólares, y de Reino Unido con 18.200 millones de dólares.

Según la subdirectora de la Unesco, “la concentración de esta tecnología puede generar peligros como sesgos en estereotipos y discriminación, pues deja sin participación al Sur global y a América Latina. Por eso es importante que los Gobiernos desarrollen sus sistemas e inviertan en ciencia y tecnología”.

Frente a esos peligros, la recomendación de la Unesco es “evitar a toda costa la manipulación basada en sesgos cognitivos”. También existe el primer “Acuerdo mundial sobre la ética de la IA”, que promueve, asegura y protege los derechos humanos y el derecho a la dignidad humana. Se trata de una base normativa global que permitirá construir “un sólido respeto por el Estado de derecho en el mundo digital”.

En noviembre de 2021, los 193 Estados miembros –incluida Colombia– adoptaron la Recomendación. Sin embargo, algunas empresas no someten sus creaciones a la evaluación antes de salir al mercado, para identificar, por ejemplo, si los datos son confiables, o si, por el contrario, tienen alguna anomalía. Un ejemplo claro es el Chat GPT-4.

Al respecto, la subdirectora Ramos puntualiza: el Chat GPT alcanzó el mercado por motivos comerciales y geopolíticos y no por motivos humanos. Entonces hay que tener reglas para asegurarnos de que hay una evaluación antes, esto es muy importante y no se hizo. […] Los Gobiernos tienen que acelerar sus capacidades, las reglas, las legislaciones, y normar estas tecnologías de una manera eficaz para estar mejor posicionados para aprovechar sus oportunidades.

La experta habla además del panorama en Colombia, del rol de la educación y de la ética.

Periódico UNAL (PU): ¿qué se necesita para aprovechar el potencial de la IA?

Gabriela Ramos (GR): se necesitan más ciudadanos educados, con una educación de calidad para poder dotar a las personas con las competencias y con los conocimientos que se requieren para un mundo en donde la información y el conocimiento es tan abundante, y también donde hay que hacer una discriminación entre la buena y la mala información. Además, es claro que el fundamento de la IA son los modelos matemáticos, entonces volvemos a la necesidad de tener buenas matemáticas en los colegios y en las universidades. Sin acceso a la educación de calidad, el riesgo es quedarse atrás y ver cómo otros controlan las tecnologías, ¡eso no puede suceder!

PU: ¿cómo el Chat GPT puede impactar en los procesos de la educación?

GR: lo que preocupa es el proceso de aprendizaje mismo: cuando les das a los estudiantes una cantidad masiva de información y les pides que hagan una síntesis, que saquen las cosas más importantes; es una técnica tan antigua como los griegos, en la que priorizar la información, hacer un resumen e identificar lo más interesante les permite fortalecer habilidades analíticas y críticas. Cuando el chat lo hace, ahí es donde se puede impactar el proceso del desarrollo cognitivo.

PU: ¿cuál cree usted que es el mayor peligro?

GR: millones de decisiones en el mundo se están tomando con base en recomendaciones de la IA; si no nos aseguramos de que son inclusivas, que los datos son de calidad; si no aseguramos que no vamos a dar paso a nuestros sesgos y a nuestros peores sentimientos en los algoritmos, al final lo que sucederá es que estaremos frente a sociedades más polarizadas y con problemas en términos de la salud de nuestras democracias. Es importante tener conciencia de que, si no se tiene un marco de referencia sólido, que incentive a poner como prioridad el florecimiento de las capacidades humanas y la inclusión en las tecnologías, estaríamos ante un escenario con impactos nocivos y negativos.

PU: ¿cómo va Colombia en temas de IA?

GR: Colombia está interesada en seguir las recomendaciones de la Unesco. En este momento estamos en un proceso para aplicar una herramienta para medir el estado de la preparación de los países frente a la IA, que se hará en 40 países; Colombia, Chile y México están en proceso de revisión, ya daremos resultados.

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Juzgamiento penal artificial autónomo, una realidad aún imposible

Aunque la IA se presenta hoy como un auxiliar eficiente de justicia que por ahora no tiene la transparencia necesaria para tomar una determinación autónoma de culpabilidad penal que asegure su objetividad, esto puede cambiar en un futuro.

Creado por Nicolás Mario Grandi | Abogado, investigador del Observatorio de Cibercrimen y Evidencia Digital en Investigaciones Criminales de la Universidad Austral (Chile)

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

En el derecho penal, la IA se puede estudiar y analizar a partir de dos campos: el dogmático, que vincula la responsabilidad por los daños generados, y desde su función dentro del procedimiento penal.

En el primer caso se considera la posibilidad de que, en un futuro, ante un delito cometido por una IA (como robos o ataques) que actuó de manera independiente, sea esta, y no su creador, quien responda penalmente por ese hecho. Para entrar en el segundo campo es necesario dilucidar si los softwares inteligentes pueden ayudar al proceso penal en dos momentos: la investigación y el juicio.

En el primer momento, la IA se presenta como una herramienta útil gracias a su capacidad de procesar grandes cantidades de información, incluyendo pruebas forenses, historiales criminales y otros datos que permiten proporcionar una imagen completa y detallada de los eventos investigados.

En países como Estados Unidos y el Reino Unido los sistemas de IA se utilizan para analizar pruebas de ADN y otros datos forenses con el fin de identificar patrones y pistas que puedan ser relevantes para la investigación. Un ejemplo es el sistema ShotSpotter (empleado en Estados Unidos), un detector de disparos inteligente que mediante cámaras de seguridad permite escuchar y triangular el sonido de disparos de armas de fuego, comunicándolo en tiempo real a la policía para rastrear con mayor facilidad a quien haya disparado.

De manera similar, estos sistemas también se pueden utilizar para comparar y correlacionar datos de los registros telefónicos y financieros, lo que puede ser especialmente útil en casos de fraude, corrupción o delitos económicos, una labor que le llevaría mucho tiempo a un operador judicial y que una IA puede efectuar en cuestión de minutos. Así, ayudaría desde el principio del proceso para que este sea más rápido y eficaz.

En el segundo momento, es decir en el juicio, esta tecnología perdería su fuerza pues allí el magistrado es quien debe analizar los datos aportados y dialogar con la prueba. Es ahí cuando los testigos hablan, expresan sus emociones y surgen las contradicciones, y los sistemas inteligentes aún no están capacitados para tener un cabal conocimiento del lenguaje y sus matices, máxime en un sistema acusatorio.

Sin embargo, estos sistemas sí pueden ser útiles en esta etapa para sistematizar información, jurisprudencia, redactar argumentos generales, hacer breves despachos o dictámenes, o efectuar análisis de posibles reincidencias, pero siempre bajo la vigilancia de un humano.

Tampoco se puede soslayar que para tener un sistema inteligente que aplique autónomamente la ley –máxime la penal– este debe tener como requisito indispensable su explicabilidad, es decir que toda determinación que tome pueda ser explicada y entendida.

La IA no sustituye el juicio humano

Algunas discusiones éticas respecto a la IA señalan que esta está plagada de sesgos y que muchas veces se desconfía de las determinaciones que toma pues se desconoce cómo llegó a ese resultado.

Por eso, para generar sistemas de decisión penal transparentes y justos, es necesario abordar tres áreas clave, a saber:

1. Desarrollar algoritmos que sean transparentes y explicables: esto es fundamental para que los ciudadanos comprendan cómo se toman las decisiones y puedan confiar en que estas son justas y objetivas. Para lograrlo, es necesario que los procesos utilizados por la IA sean fácilmente comprensibles y verificables. Además, estas deben dejar de lado el oscurantismo y ser diseñadas para explicar cómo se llegó a una decisión particular, lo que permite que se investiguen los errores y se corrijan las decisiones equivocadas.
2. Abordar los sesgos y prejuicios en los datos utilizados por los sistemas de IA, y con los cuales fueron entrenados. Los datos históricos y los patrones culturales pueden contener prejuicios y sesgos que llevarán a decisiones injustas. Para evitar esto, los desarrolladores deben trabajar para eliminarlos y garantizar que sus sistemas sean lo más justo y equitativos posible en su aplicación en el sistema judicial.
3. Someter los sistemas inteligentes a una evaluación rigurosa y continua, no solo por parte del Estado sino también de diferentes ONG. Los sistemas de IA pueden ser entrenados con conjuntos de datos históricos que contienen prejuicios o sesgos culturales, por lo que es necesario que se realicen pruebas y auditorías regulares para identificar y corregir cualquier problema. Esto es especialmente importante en casos penales, en los cuales las decisiones pueden tener consecuencias graves y duraderas sobre la libertad de las personas involucradas.

Por último, es fundamental que estos sistemas se combinen con el juicio humano. Aunque la IA puede ser muy útil para procesar grandes cantidades de información, la decisión final debe ser tomada por una persona. La IA puede proporcionar información y análisis útiles para ayudar a los jueces a tomar decisiones informadas, pero no se debe ver como una alternativa sustitutiva del juicio humano.

En resumen, aunque la IA puede ser una herramienta valiosa para mejorar la eficacia y eficiencia del sistema penal, por ahora no puede garantizar que su decisión sea justa y objetiva, y es por ello que la supervisión humana aún es necesaria.

A futuro, después de que los sistemas sean probados y demuestren un funcionamiento transparente, comprensible y justo, la IA podría tener una rol más preponderante dentro del sistema penal, no solo como auxiliar de la justicia sino también como una primera instancia autónoma resolutiva que luego pueda ser revisada en segunda instancia por un humano, pero eso solo lo dirán el tiempo y el devenir tecnológico.

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Un diagnóstico ágil y preciso sobre el cáncer y otras enfermedades es posible

Una encuesta de 2021 del Centro Nacional de Consultoría (CNC) y All.Can mostró que de 800 pacientes con cáncer consultados, el 62 % recibió un primer diagnóstico equivocado. Esta limitación médica alerta sobre la necesidad de un diagnóstico temprano y preciso para evitar desenlaces fatales. Por medio de la IA, científicos de la UNAL obtuvieron patentes sobre métodos que detectan a tiempo el cáncer de mama y de recto y monitorean con rapidez los signos vitales de niños en estado crítico de salud.

Creado por Tatiana Bahamón Méndez | Periodista Unimedios

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

Según la Gran Encuesta: Barreras Pacientes con Cáncer Colombia de 2021, no es descabellado imaginar que, gracias al uso de modelos de aprendizaje automáticos de la IA, los pacientes puedan recibir un mejor pronóstico y monitoreo, gracias al soporte que les dan a los profesionales médicos. Sin duda alguna, un panorama esperanzador.

En la UNAL se han liderado importantes líneas de investigación en diferentes áreas del conocimiento –incluyendo la medicina– en las cuales se han realizado significativos avances que muestran el potencial de la aplicación de la IA en este campo.

La IA ha demostrado ser una tecnología prometedora en medicina, ya que puede procesar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones relevantes que ayudan a los especialistas a predecir resultados clínicos.

Cáncer de mama

El grupo de investigación MindLab: Machine Learning, Perception and Discovery Lab, de la Facultad de Ingeniería de la UNAL, trabajó en tecnologías computacionales de IA que permiten analizar imágenes virtuales sobre la historia de los tejidos enfermos (histopatologías) y verlos microscópicamente.

En el estudio se desarrollaron dos técnicas para detectar cáncer de seno, con las cuales se obtuvieron sendas patentes en Estados Unidos: (i) el método de detección automática de mitosis, que permite ver qué tan agresivo puede ser un cáncer, y (ii) ayuda a muestrear –en unos 20 segundos– grandes láminas virtuales de histopatología para detectar regiones de tejido tumoral, que pueden ocupar entre 2 y 20 GB cada una.

Cristina Isabel López, de 45 años, ha luchado con este cáncer en su seno izquierdo; la primera señal fue un ardor insoportable. Luego, al hacerse el autoexamen, detectó una pequeña masa y buscó atención médica de inmediato.

A pesar de actuar rápido, el especialista confirmó el diagnóstico de cáncer varios meses y numerosos exámenes de rutina después. Así descubrieron que el tumor estaba en fase 2 y que se había propagado a los ganglios del brazo. “Si hubiera recibido un diagnóstico temprano, en la fase 1 del tumor, la historia podría haber sido diferente”, cuenta Cristina.

En casos como el suyo resulta importante la investigación de Ángel Alfonso Cruz Roa, doctor en Ingeniería de Sistemas y Computación de la Facultad de Ingeniería de la UNAL Sede Bogotá, quien con el profesor Fabio González, codirector de la tesis doctoral, desarrollaron estrategias basadas en tecnologías computacionales de IA para analizar microscópicamente los tejidos de biopsias de pacientes con cáncer.

“Gracias a este estudio se obtuvieron métodos eficientes para estimar el tejido tumoral y su severidad para apoyar el diagnóstico en cáncer invasivo de seno que realizan patólogos, ayudando a reducir la subjetividad y la variabilidad que a menudo se encuentra en la profesión”, explica el doctor Cruz.

Cáncer de recto

Para tratar el cáncer de recto localmente avanzado –uno de los más agresivos– se recurre a la quimiorradioterapia neoadyuvante, un tratamiento combinado que utiliza químicos administrados por vía intravenosa y partículas de ondas de alta energía con el objetivo de reducir tanto el tamaño del tumor como la probabilidad de recurrencia, de manera que se pueda extraer fácilmente mediante cirugía.

Después del tratamiento se realiza una segunda resonancia magnética para determinar la extensión exacta del tumor luego de la terapia. Sin embargo, esta reestadificación presenta solo alrededor del 52 % de sensibilidad o detección por la presencia de regiones fibróticas y cicatrices en la pared rectal posterior a la terapia, lo que le dificulta al radiólogo identificar el tamaño real del tumor.

Para abordar este problema, la investigadora Charlems Álvarez Jiménez y los profesores Eduardo Romero, de la Facultad de Medicina de la UNAL, y Satish Viswanath, de la Universidad Case Western Reserve en Cleveland (Estados Unidos) utilizaron las estrategias computacionales conocidas como Radiomics, las cuales extraen características de la forma de las estructuras rectales y la textura del tumor, lo que ayuda a interpretar el estado biológico de la enfermedad y determinar la eficacia del tratamiento.

Enfermedades graves en niños

La experiencia de los niños que se encuentran en zonas de gran complejidad como las unidades de cuidados intensivos, ya sea por enfermedades o lesiones graves, puede ser bastante desafiante y emocionalmente difícil tanto para ellos como para sus padres. Por ello requieren de una atención médica especializada y monitoreo constante.

En estas situaciones, para los médicos es crucial detectar tempranamente las señales de riesgo de paro cardíaco o shock en los pacientes. Sin embargo, a menudo estas se pasan por alto hasta que los síntomas son evidentes. En los pacientes pediátricos las alertas tempranas podrían ser aumento o disminución de la temperatura corporal o cambios en su comportamiento, como irritabilidad o llanto excesivo.

Para mejorar la atención, la doctora Ledys María Izquierdo Borrero, intensivista pediatra y magíster en Ingeniería Biomédica, y el profesor Luis Fernando Niño, de la Facultad de Ingeniería de la UNAL, y el grupo del Laboratorio de Investigación en Sistemas Inteligentes (LISI), desarrollaron tres modelos que alertan a los profesionales de la salud sobre los cambios en la condición de los pacientes, que mejoran la calidad de la atención y reducen el riesgo de deterioro.

Puntos clave

• Los tres modelos diseñados tienen la capacidad de pronosticar la mortalidad, identificar características clínicas relevantes y analizar los factores que influyen en el deterioro del paciente.
• Los investigadores diseñaron una base de datos en la cual se consignaron señales de signos vitales –como frecuencia cardíaca y respiratoria, saturación de oxígeno y presión arterial– de los pacientes que se encontraban en determinado periodo en una unidad de cuidados intensivos pediátrica (UCIP) y se alimentó paulatinamente.
• Se incluyeron variables como peso, talla, edad y diagnóstico.
• Se tuvieron en cuenta desenlaces como la supervivencia.
• Estos modelos ayudan a los médicos a tomar medidas antes de que la situación empeore y ha sido una iniciativa para replicar en otras instituciones.

“Es fundamental que los médicos identifiquemos estas alertas tempranas y dediquemos más tiempo a observar al paciente y sus signos vitales, y eso es lo que podemos hacer apoyados en la IA para mejorar y agilizar algunos procesos en la atención diaria de los pacientes”, indica la doctora Izquierdo.

Aunque todo lo anterior forma parte de lo que permiten los desarrollos de IA en la medicina, esta también presenta márgenes de error, los cuales deben ser analizados a fondo. Además, su implementación requiere una sólida financiación y estudios rigurosos publicados en revistas especializadas, los cuales deben ser validados en entornos reales.

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El “chillido” de los murciélagos y su poderoso potencial

Pese al estigma mundial que tienen los murciélagos, y que se exacerbó con el COVID-19, existe una especie que está siendo referente en la inteligencia artificial: Tadarida brasiliensis, la cual emite sonidos ultrasónicos capaces de rebotar contra cualquier superficie, un eco simulado con modelos computacionales para ser aplicado en robots y drones de exploración marina, por ejemplo.

Creado por Annelise Barriga Ramírez | Periodista Unimedios

1 de julio de 2023 | Sede de La Paz

Esta especie de mamífero, abundante en Suramérica, puede vivir tanto en un desierto como en un bosque húmedo. Los sonidos que emite le permiten reconocer su entorno, ya que chocan contra cualquier objeto que encuentren, y al devolverse son interpretados por el sistema auditivo del animal creando una imagen detallada de su entorno; es como si vieran con sus oídos. Incluso así atrapan a sus presas, hasta en las noches más oscuras.

Después de escuchar una y otra vez este chillido –conocido como biosonar– el ingeniero Néstor Mauricio Rueda Palacios, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), se ingenió la forma de simularlo en una plataforma virtual, y con las mismas herramientas con las que se crea un videojuego, copió el eco que genera el T. brasiliensis en su entorno natural.

“La modelación de este sonido del murciélago aplicada a modelos computacionales en robots y drones y en la exploración del fondo marino se puede adaptar en el mejoramiento de vehículos autónomos e incluso en el desarrollo de dispositivos para personas que han perdido la visión, o esta es baja”, explica el ingeniero Rueda.

La ecolocación –o emisión de sonidos en varias frecuencias para recuperar sus ecos y determinar sus características– se utiliza comúnmente hoy, pues se puede hacer con equipos más económicos que las cámaras de video y funciona muy bien aun en un medio acuático como el fondo del mar. Las cámaras de video no pueden captar imágenes a cierta profundidad por la ausencia de luz, mientras que el sonido sí se propaga de la misma forma que en la superficie, por lo que esta técnica resulta efectiva.

Una visión muy auditiva

Según el magíster Rueda, “entender cómo los murciélagos pueden ‘ver con el oído’ permitirá en el futuro desarrollar dispositivos para personas que han perdido la visión, e incluso su aplicación se puede extender a todo lo que signifique movimiento inteligente, ya que existe mucho interés por hacer máquinas que se desempeñen en entornos complejos y dinámicos sin intervención humana”.

Por ejemplo, determinar la forma y posición de objetos mediante sonidos puede mejorar la manera como se desempeñan los robots en tierra y bajo el mar, puesto que resultaría más económico y simple de poner en producción y permitiría analizar una gran cantidad de información rápidamente y en ausencia de luz.

Además, entender cómo los murciélagos generan un completo y detallado mapa en tres dimensiones permitiría desarrollar dispositivos para ayudar a las personas invidentes o con baja visión para que puedan “ver” usando el oído.

¿Cómo y por qué lo hicieron?

“Las labores más difíciles de imitar en las máquinas son las que los insectos y mamíferos hacen muy bien: muchos de estos animales se desempeñan fácilmente en entornos muy agrestes, que forman parte de su hábitat natural. La idea es ir a la naturaleza y aprender de ella para crear modelos computacionales que solucionen problemas complejos de ingeniería”, señala el investigador Rueda.

El director de su trabajo fue el profesor Jónatan Gómez Perdomo, del Departamento de Ingeniería de Sistemas de la UNAL Sede Bogotá, con quien, además de explorar el biosonar a partir de la IA, buscaron simular con IA el modelo de un animal que se desempeñara utilizando sentidos como el oído, el olfato o la vista, y al final optaron por el biosonar porque a través del oído se puede ver.

“Este proyecto tiene tres vías: (i) crear el entorno virtual para simular el sonido y el rebote de este, (ii) simular el biosonar, y (iii) crear un modelo bioinspirado basado en redes neuronales artificiales que permita analizar esta información y generar alguna acción”, comenta el magíster Rueda.

El sonido, la clave de todo

Gracias al sonido que rebota, los murciélagos pueden percibir qué tan distantes están los objetos de su ubicación y detectar objetivos en movimiento, cazarlos, realizar maniobras complejas y luego viajar varios kilómetros para retornar a su hogar, todo esto en total oscuridad.

“En la cóclea (parte del oído encargada de procesar los sonidos), los murciélagos tienen millones de pelitos que vibran según el sonido y la frecuencia que perciben, formando una especie de imagen. El modelo computacional propuesto es capaz de procesar la señal y las imágenes de los objetos que el animal está percibiendo, lo que le permite decidir cómo aproximarse a un insecto o esquivar un árbol”, explica el profesor Gómez.

En el ambiente virtual, el proceso de ecolocación se puede ver en cámara lenta para entender cómo sucede. En la pantalla se observa la emisión del pulso y la manera como la respuesta se convierte en vibraciones en el oído. “Las vibraciones que recibe la cóclea cuando el sonido rebota contra un insecto son muy diferentes a las que percibe cuando lo hace contra un árbol o cualquier otro objeto”, amplía el ingeniero.

Después de recibir este patrón miles de veces, el murciélago se entrena para detectar y diferenciar cada objeto. En el programa, un segundo de simulación equivale a cinco segundos reales para dar el tiempo del procesamiento. Los ingenieros de la UNAL involucrados en este proyecto manifiestan que computacionalmente es un reto procesar 200 milisegundos a frecuencias altas.

Al final, los investigadores crearon un modelo computacional de la cóclea del murciélago T. Brasiliensis para analizar imágenes en 3D usando el biosonar y comprobaron que el murciélago virtual, o agente inteligente, podía moverse haciendo un circuito simple sin estrellarse, y con cierta confiabilidad.

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Autenticidad y originalidad, el debate actual del arte

En los últimos años la IA ha impactado significativamente el mundo del arte. Más allá de servir como una técnica simple y pasiva –como pasa en la producción tradicional–, los métodos de aprendizaje autónomo y de procesamiento de imágenes se han utilizado para crear obras por medio de algoritmos y asistir a los artistas en sus procesos creativos.

Creado por Juan Esteban Ocampo Rendón | magíster en Estética, docente investigador de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL)

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

Una de las aplicaciones más interesantes de la IA en el arte visual es la creación de obras de arte generativas, es decir mediante algoritmos que toman decisiones a partir de una serie de parámetros establecidos previamente. Un artista podría programar un algoritmo para crear una imagen que se parezca a un paisaje específico, pero con ciertos elementos añadidos o eliminados; así, la máquina empieza a tomar decisiones a partir de este insumo y establece una estrecha relación entre el humano y la máquina, enfocado a generar productos artísticos.

Como en cualquier obra de arte, las creaciones generadas por la IA son influenciadas por la cultura, el avance tecnológico, las tendencias artísticas contemporáneas y la estética. En este sentido, el pintor ruso Wassily Kandinsky (1866-1944) explica en su ensayo “De lo espiritual en el arte” (1989) que “cualquier creación artística es hija de su tiempo, y la mayoría de las veces madre de nuestros propios sentimientos. Igualmente, cada periodo cultural produce un arte que le es propio y que no se puede repetir”.

La cita de Kandinsky es relevante en el contexto actual del arte generado por IA, ya que permite entrever que en el arte los procesos se transforman gracias al contexto que los determina, y aunque se puede hablar de “arte tradicional”, es importante empezar a reflexionar y a producir a través de algo tan inminente como la llegada de la IA al mundo, y el arte no debe ser ajeno a estos procesos y avances.

Una nueva creatividad

Bajo esta lógica, los artistas están usando la IA como una herramienta que potencia sus procesos creativos. Algunas de sus aplicaciones pueden analizar el estilo y las técnicas de un artista y sugerir ideas para nuevas obras de arte, al punto de poder generar un proceso co-creativo horizontal entre humano/máquina, es decir que desde ambos escenarios hay un aporte a la producción artística, lo que lleva a una ampliación del marco de producción y al paradigma que sustenta el arte tradicional.

Más allá de dicha relación, estas obras de arte están generando muchas críticas especialmente en el ámbito de la autenticidad y la originalidad, ya que son creadas a través de algoritmos preestablecidos y no necesariamente reflejan la singularidad y la subjetividad del artista.

Algunos críticos argumentan que la creación de obras de arte generativas es menos auténtica y original que la tradicional, pues se dice que esta última, por ser producto netamente del artista, es más original, obviando el hecho de que al igual que la máquina, el artista es hijo de su tiempo, contexto y cultura, como lo menciona Kandinsky.

Es probable que a medida que la tecnología siga evolucionando siga teniendo un impacto cada vez mayor en el mundo del arte. El futuro cercano del uso de herramientas de IA en el arte es cada vez más emocionante, y posiblemente veamos nuevas formas de utilizar la IA en el proceso creativo de los artistas y en la creación de obras de arte generativas.

Algunas de dichas posibilidades del futuro del arte usando IA son:

• Creación de arte generativo en tiempo real: mejorando la tecnología y la capacidad de procesamiento es probable que se vuelva real. Además, hacerlo permitirá una mayor interacción con el público.
• Integración de la IA en la creación de esculturas y arte físico: aunque la mayoría de las aplicaciones de la IA en el arte han sido digitales, es probable que veamos cada vez más su integración en la creación de esculturas y arte físico.

Retos de peso

Sin duda alguna la tecnología seguirá avanzando a pasos agigantados y permitirá nuevas formas de creatividad y expresión artística, pero no necesariamente se debe temer a estos desarrollos, ya que el uso de la IA en el arte puede tener muchos beneficios, entre ellos que la tecnología permite explorar nuevas formas de creatividad y expresión artística, y en este sentido la IA puede ser una herramienta útil para los artistas.

También cada vez más se pone de relieve el hecho de que el uso de la IA en el arte presenta muchos desafíos éticos, morales y estéticos. Por ejemplo, el problema de quién es legalmente dueño de una obra de arte creada por una IA es una cuestión compleja que aún no está completamente resuelta. Esto se debe en parte a que las leyes de propiedad intelectual no han evolucionado lo suficiente para lidiar con la creación de obras de arte generadas por computadora; sin embargo, esto no debería limitar el avance y los procesos que se desprenden desde allí.

Además se habla del miedo a que la IA reemplace los procesos creativos humanos, pero es importante recordar que esta no puede hacerlos sola completamente, y mucho menos reemplazar su creatividad. En cambio sí puede ayudar a los artistas a explorar nuevas técnicas, estilos y posibilidades, lo cual deriva en la expansión de los marcos de creación y la llegada de un nuevo paradigma de investigación y creación en las artes, teniendo siempre como frente la pertinencia de ser críticos en la manera como se utilizan estas herramientas y en cómo logran potenciar a la humanidad a través de su uso.

En conclusión, el empleo de la IA en el arte es una tendencia creciente que presenta nuevas posibilidades creativas y técnicas, pero también plantea desafíos que generan preocupación sobre el futuro de estas herramientas.

Por lo tanto, es importante que los artistas, los desarrolladores de IA y la sociedad en general trabajen juntos para explorar y definir las implicaciones conceptuales y productivas de esta tecnología. Si se aborda de manera cuidadosa y responsable, esta puede ofrecer nuevas y emocionantes posibilidades para el futuro del arte y de la humanidad en general.

Artículo

La anorexia que promueve el mundo virtual

Como una forma de no caer en la trampa de este trastorno de conducta alimenticia que les arrebata la salud emocional y física a miles de niños y jóvenes en el mundo, incluso los lleva a la muerte, un prometedor modelo ha entrenado algoritmos capaces de “leer” las publicaciones en redes sociales y detectar comportamientos que alerten sobre determinados trastornos mentales.

Creado por Diana Manrique Horta | Periodista Unimedios

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

“Soy horrible”, “me veo como una bola de grasa”, “soy asquerosa”, “nadie me va a querer así”, “qué vergüenza que me vean”, “necesito estar más delgada”. Frases como estas suelen decirse algunas personas al referirse a su cuerpo y son utilizadas como latigazos para castigarse por no verse o encajar en el parámetro impuesto por la sociedad de que la belleza está en la delgadez, y de que solo quienes se ajustan al patrón son aceptados, queridos y triunfadores.

El temor: verse o imaginarse gordo. Esta distorsión de la imagen corporal desencadena uno de los trastornos de conducta alimenticia que tiene en alerta a los especialistas en el mundo: la anorexia.

Se estima que estos trastornos afectan a 7 de cada 1.000 mujeres y a 1 de cada 1.000 hombres en el mundo, y en el caso de la anorexia, antes del COVID-19 se calculaba que alrededor del 7,8 % de la población mundial sufría de estos desórdenes.

La psicóloga clínica Juanita Gempeler Rueda, co-directora científica del Programa Equilibrio, explica que “la anorexia se relaciona con que la representación del cuerpo que se tiene no coincide con la del cuerpo que se posee; la persona se ve más grande, más ancha, más gorda de lo que realmente es, y esto se convierte en una carga que altera la vida de quien la padece”.

Cuenta que “junto con la restricción voluntaria y selectiva de la cantidad y calidad de alimento, la pérdida de peso que sobrepasa los criterios funcionales –que pone en peligro la salud física y mental del paciente– y la alteración de las relaciones personales, son aspectos que se consideran al momento de diagnosticar anorexia nerviosa”.

Según la experta, las edades en que aparece la anorexia nerviosa están entre los 12 y 25 años, pero en pospandemia se dio un incremento significativo de casos en niñas desde los 10 años.

Anorexia y redes sociales

Dicha afección se presenta como una promesa de perfección que en el camino va aniquilando la confianza y la autoestima, pero si se añade el anonimato de internet y las redes sociales, la situación se vuelve más preocupante, en especial si se presenta en adolescentes, pues se encuentran en una etapa vulnerable debido al proceso de confirmación y conformación de su identidad.

Ellos encuentran en el ciberespacio respuestas a su obsesión; allí, sin control ni filtro alguno, tienen acceso a influencers, dietas milagrosas, fotos de cuerpos maravillosos y comunidades virtuales que enmascaran la anorexia y la bulimia con hashtags –como #ana, #mía, #anaymíaprincesas– y hacen apología a estas prácticas.

Para la experta Gempeler, “las redes sociales y la difusión de imágenes de gente aparentemente feliz son un detonante para que las personas empiecen a hacer dieta, pero cuando empieza la anorexia, la distorsión de la imagen corporal tiene que ver con una alteración biológica cerebral muy profunda”.

Cada vez más la vida social de muchas personas tiene lugar en un mundo virtual creado por plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Reddit, TikTok o Instagram. Esto es una oportunidad para entender trastornos como la anorexia, a través del análisis de las publicaciones on line, lo que aumentaría las posibilidades de detectar si alguien presenta signos y proporcionarle asistencia profesional lo antes posible. Una alternativa para lograr esto es monitorear cómo se expresan, por ejemplo qué y cómo escriben, o incluso ir un paso más allá: qué emociones expresan en publicaciones virtuales.

En un proyecto del grupo Machine Learning, Perception and Discovery Lab (MIND-Lab), de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), se han entrenado algoritmos que, a través de las publicaciones en redes sociales, detectan comportamientos que alertan sobre la existencia de determinadas afecciones o trastornos mentales, ayudando a prevenir incapacidades e incluso la muerte. El trabajo se realizó de manera colaborativa con el profesor Manuel Montes y Gómez, del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (AINOEP), del Consejo Nacional de Ciencias y Tecnología de México.

Detección temprana

Diego Alejandro Babativa Melgarejo, magíster en Ingeniería de Sistemas y Computación de la UNAL, explica que “para trabajar en machine learning, o aprendizaje de máquina, nuestra materia prima son los datos, de lo contrario es muy complicado crear modelos”.

Su trabajo consistió en buscar conjuntos de datos de trastornos como la anorexia y adecuarlos al modelo para detectar la depresión –desarrollado por su colega Juan Sebastián Lara, dentro del grupo de investigación–, una especie de clasificación que no considera todo el histórico de las publicaciones de un usuario, sino que, a medida que va posteando, identifica si está pasando algo relacionado con alguno de estos trastornos.

Aunque el planteamiento de su director de investigación, el profesor Fabián González –líder de MIND-Lab–, resultó atractivo, el investigador Babativa tuvo la duda sobre cómo iba a hacer para que el computador entendiera lo que él necesitaba: “todo en informática tiene que ser llevado a vectores o matrices numéricas, en las que la palabra ansiedad o anorexia, ya no se ‘lee’ con letras sino con números”.

Para que el ordenador “comprenda” esta instrucción se utiliza un proceso clave mediante el cual el texto se representa de forma vectorial. Los post, mensajes o publicaciones pasan por un proceso de limpieza en el que se desagrega palabra por palabra, que se transforman en tokens.

Cada palabra de la publicación se lee y se eliminan artículos, preposiciones o conectores que le agregan “ruido” al texto. “Con esta limpieza se eliminan palabras en pasado y en futuro, se quitan todos los tiempos verbales, se deja la raíz del verbo, y, en el caso concreto de los trastornos mentales con los que se trabajó, era imprescindible conservar la forma en la que escribe el usuario, por ejemplo si usa mayúsculas”.

Con el conjunto de palabras por separado, el ingeniero utilizó los modelos entrenados por Facebook o Google con información de Wikipedia y blogs, entre otras fuentes que ofrecen cierto contexto. “Cuando las publicaciones se pasan por ese modelo preentrenado me dice: “listo, ya tengo una representación, ya te puedo transformar las palabras de tu vocabulario en una representación vectorial numérica”, y este, a su vez, representa un contexto.

La representación numérica de estos mensajes se pasó por el modelo creado por el ingeniero Lara, el cual arroja probabilidades de 0 a 1 para indicar si una persona tiene un trastorno mental.

Dentro del ejercicio de experimentación de la tesis se ajustaron especialmente dos parámetros en el modelo: (i) el número mínimo de publicaciones que necesita el modelo, y (ii) un punto de corte para tomar la decisión. Así, con 260 publicaciones y un umbral de 0,95, es altamente probable que un usuario tenga anorexia y genera una alerta.

El modelo de aprendizaje automático para la clasificación temprana de flujos de texto aplicado a la detección de desórdenes psicológicos se probó con la red social Reddit, muy popular en el Reino Unido, pero una de las evidencias es que también se podría implementar en países como Colombia, en donde no existe una herramienta similar.

Para el profesor González “toda la investigación que se realiza sobre este tema es exploratoria, no hay casos concretos de herramientas que se estén usando todavía, aunque el potencial es muy grande”.

El magíster Babativa afirma que el aporte va en la línea de lo que se ha denominado eRisk, o predicción temprana de riesgos en internet, el cual explora la metodología de evaluación, las métricas de efectividad y las aplicaciones prácticas (en particular aquellas relacionadas con la salud y la seguridad) de la detección temprana de riesgos en internet.

Las tecnologías de detección temprana se pueden emplear para enviar alertas oportunas cuando un depredador comienza a interactuar con un niño con fines sexuales, o cuando un posible delincuente comienza a publicar amenazas antisociales en un blog, foro o red social.

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La economía con inteligencia artificial y los retos operativos y éticos

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Creado por Radio UNAL |

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

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1 de julio de 2023 | Sede Bogotá

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Creado por Televisión UNAL |

1 de julio de 2023 | Sede Bogotá