Inteligencia Artificial: Impacto socio-económico. Winston S. Percybrooks, PhD

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Miguel Ángel Morales Aranda
hace 5 años
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1 Inteligencia Artificial: Impacto socio-económico Winston S. Percybrooks, PhD

2 China, Russia, soon all countries w strong computer science. Competition for A.I. superiority at national level most likely cause of ww3 imo Elon Musk on Twitter Septiembre,

3 A.I. raises colossal opportunities and threats that are difficult to predict now The one who becomes the leader in this sphere will be the ruler of the world Vladimir Putin, NOT on Twitter Septiembre,

4 Ha llegado finalmente la era de la Inteligencia Artificial? 4

5 Ha llegado finalmente la era de la Inteligencia Artificial? 5

6 Ha llegado finalmente la era de la Inteligencia Artificial? No como Hollywood lo ha pintado. 6

7 Ha llegado finalmente la era de la Inteligencia Artificial? No como Hollywood lo ha pintado. Pero algo definitivamente está sucediendo... 7

8 Ha llegado finalmente la era de la Inteligencia Artificial? McKinsey global institute predice que, con la tecnología actual, hasta un 60% de las ocupaciones pueden verse significativamente afectadas por sistemas con I.A. 8

9 AGENDA Lo mínimo que debes saber sobre I.A. actual Qué? Cómo? Y eso sí sirve en el mundo real? Casos de aplicación Debo preocuparme? Conclusiones 9

12 Qué es I.A? Área de la computación que busca crear máquinas inteligentes (en el sentido humano). Dos tipos básicos: General: Máquinas con capacidades cognitivas al menos al mismo nivel humano. Restringida: Máquinas con capacidades al menos de nivel humano pero sólo para tareas específicas. 12

13 Qué es I.A? Área de la computación que busca crear máquinas inteligentes (en el sentido humano). Dos tipos básicos: Aún es principalmente ciencia ficción General: Máquinas con capacidades cognitivas al menos al mismo nivel humano. Restringida: Máquinas con capacidades al menos de nivel humano pero sólo para tareas específicas. 13

14 Qué es I.A? Área de la computación que busca crear máquinas inteligentes (en el sentido humano). Dos tipos básicos: General: Máquinas con capacidades cognitivas al menos al mismo nivel humano. Es una realidad Restringida: Máquinas con capacidades al menos de nivel humano pero sólo para tareas específicas. 14

15 Qué es I.A? Vamos a concentrarnos en un aspecto particular (pero muy útil) de las capacidades cognitivas humanas: Capacidad de aprender de la experiencia ---> Machine learning (ML) 15

16 Machine learning en 5 minutos Tres formas de aprender: Supervisado Tomado de: -learning/ 16

17 Machine learning en 5 minutos Tres formas de aprender: Supervisado Tomado de: -learning/ 17

18 Machine learning en 5 minutos Tres formas de aprender: No supervisado Tomado de: ed-learning/ 18

19 Machine learning en 5 minutos Tres formas de aprender: Por refuerzo Tomado de: 19

Casos de aplicación Ventas minoristas: U.S.

25 Casos de aplicación Ventas minoristas: U.S. retailer supply chain operations who have adopted data and analytics have seen up to a 19% increase in operating margin over the last five years. -- McKinsey, December Precios dinámicos Manejo de inventario Mercadeo personalizado 25

26 Casos de aplicación Aseguradoras: Personalización de pólizas Detección de fraude Atención al cliente 26

27 Casos de aplicación Salud: Tratamientos personalizados Monitoreo y prevención Atención al cliente 27

28 Casos de aplicación Hotelería: Revenue Management Systems Sistemas de recomendación Segmentación de mercado Predicción de demanda 28

29 De qué debo preocuparme? Quizás nuestras máquinas aún no son capaces de tomar la decisión de exterminarnos, pero eso no quiere decir que no existan riesgos y retos (más allá de los puramente técnicos) 29

30 De qué debo preocuparme?* Desplazamiento laboral y redefinición de la relación empleador-empleado: Hasta ahora la automatización ha reemplazado principalmente el músculo humano, Qué pasará cuando la I.A. desplace además nuestras labores intelectuales? El uso de plataformas de I.A. por parte de las empresas para monitorear y evaluar a sus empleados presenta riesgos de privacidad, abuso de poder y otros que apenas estamos empezando a vislumbrar. Con datos de 30

31 De qué debo preocuparme?* Sesgo y discriminación: Modelos sesgados pueden resultar en tratamiento injusto y/o discriminatorio de grupos sociales o raciales. Particularmente riesgoso cuando los modelos se aplican de manera opaca en los sistemas de salud y judicial. Es un problema difícil de corregir a priori y con muchas posibles fuentes. Con datos de 31

32 De qué debo preocuparme?* Derechos civiles y privacidad: Qué pueden y no pueden hacer las compañías y gobiernos con la inmensidad de datos que acumulan de sus usuarios, empleados, clientes y ciudadanos? Qué protecciones deben establecerse para eliminar o corregir datos históricos? Con datos de 32

33 Y aquí cómo estamos? Desarrollo inicial de capacidades humanas y técnicas para trabajar en I.A. Interés académico, pero pocos recursos de patrocinio. Falta mejor conexión con sector productivo. Nuestro grupo de investigación realiza trabajos relacionados con: Enfermedades cardiacas Salud ocupacional Interfaz cerebro-computadora Robots autónomos 33

34 Conclusiones A pesar de la proliferación de sistemas de I.A. en operación, hay desconocimiento sobre los efectos negativos que puedan tener sobre el público general. Lo anterior resulta en una distribución inadecuada de los riesgos y beneficios de los sistemas de I.A. En nuestro entorno falta crear una masa crítica de talento humano entrenado en I.A. y sus aplicaciones. Se necesita educar al público general sobre las capacidades e implicaciones de los sistemas basados en I.A. y desarrollar legislación y cuerpos de vigilancia de su uso. 34

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