Creemos que la Inteligencia Artificial, IA, tendrá el mayor impacto cuando todos tengan acceso a ella" Esta es una frase extraída de la página de Google sobre IA, pero ¿qué significa?

Andre Atique, CTS*

Hablando del concepto, la inteligencia artificial es la responsable de hacer que las máquinas actúen racionalmente, como personas. Google presenta de forma resumida en su página sobre IA, cuestiones acerca de la formulación del pensamiento, capacidad de razonar lógicamente y temas concernientes a la construcción de la IA, pero que hacen el análisis muy subjetivo. 

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La mente humana es la referencia para el desarrollo de una IA, sin embargo, su construcción de pensamiento no es tan lógica así. Las personas pueden tener diferentes líneas de pensamiento dependiendo de la creación, la influencia social, los estudios, etc, y eso no significa que algunas piensan y otras no. ¡Todas ellas piensan y presentan respuestas coherentes! 

Por lo tanto, lo que debe ser evaluado es cómo la máquina responde a un input de información y no "las filas filosóficas" (ciencia cognitiva y neurociencia computacional) que ella asumió para presentar la respuesta. De esta forma una de las maneras más adecuadas de tratar el tema es la definición de que "no importa cómo una máquina piensa, sino cómo se comporta", o sea, lo que importa es el resultado final y no como lo hizo para alcanzarlo.

Es parte de la inteligencia artificial de la máquina conseguir, obtener y tratar de forma racional, informaciones provenientes de diversas fuentes como: texto, imagen, sonido, entre otros. Para que las máquinas puedan tener los datos correctos para la toma de decisión, es fundamental pensar no sólo en la captación, sino en el tratamiento de éstos. Sólo para ilustrar este tratamiento de la información, les presento conceptos como NLP (procesamiento de lenguaje natural), Machine Learning y Deep Learning, que veremos a continuación.

NLP - Cuando hablamos de textos, si analizamos las frases "José va a viajar en avión. "Él tiene miedo de altura", asociamos el miedo de altura a José porque el avión no siente miedo, pero la máquina no lo sabe. Para ello es necesario utilizar el NLP que tiene por objeto traer una contextualización a la máquina. Esto es bastante usado en Google Translate, por ejemplo. Una palabra puede cambiar su significado dependiendo del contexto. A medida que las palabras se han corregido, Google Translate a través de NLP va "aprendiendo" a traducirlas de acuerdo con el contexto.

Machine Learning - Machine Learning trabaja con la obtención de información a través de entradas de datos por parte del usuario, buscando la adaptación y mejora de estas actividades, por ejemplo: cuando usted clasifica películas en Netflix o incluso cuando usted sólo los asiste, por su historial de los gustos y las vistas a Netflix a través de Machine Learning te permite sugerir películas que probablemente no te decepcionará. 
Deep Learning - Deep Learning es un tipo de Machine Learning, pero que pretende tangibilizar informaciones abstractas como imágenes estáticas, imágenes dinámicas, análisis comportamental de clientes, proceso de detección de enfermedades y afines. Ejemplo: Imagina que sólo tomaste una foto de tu perro y no colocaste ningún identificador en ella como leyenda, etiqueta, etc. En el área de "búsqueda" de tu aparato colocas la raza "Golden Retriever" (raza de tu perro) y viene la foto que has sacado! Esto es un ejemplo de Deep Learning. 

Y lo más impresionante es que todos los usuarios de tecnología estamos ayudando a las empresas como Google, Apple, Facebook, etc, a tener algoritmos cada vez más precisos, sin darnos cuenta. Usted probablemente ya ha llenado un formulario de registro en una página web donde al final de ella apareció una prueba para asegurarse de que usted no es un robot. En esta prueba usted necesita hacer clic en las imágenes que muestran un "camión" por ejemplo. Además de que usted demuestra que no es un robot, usted también está ayudando a Google a hacer su algoritmo de Deep Learning más asertivo.

El mercado de AV + IA
La industria audiovisual está presente en todas partes. Los grandes o pequeños, sistemas de audio simples o complejos, estructuras de red de ordenadores locales o globales, automatización e IoT (Internet of Things), son ejemplos de la industria presente en las corporaciones y residencias. Es una tendencia que algunos tipos de hardware dejan de existir para convertirse en servicio, ya que el Bluray Player fue sustituido por los servicios de video por streaming, el CD Player fue sustituido por los servicios de audio por streaming, en muchos lugares los televisores locales fueron descartados por el aumento del uso de aparatos móviles.

Codecs de videoconferencia están siendo reemplazados por el concepto del BYOD (Bring Your Own Device), sumados a una plataforma Cloud, etc. Hay varios ejemplos de cómo la industria audiovisual ha migrado a soluciones en red y eso no es sólo una tendencia de este segmento, sino una consecuencia del mercado de tecnología mundial que desbraba la misma pista.

Con las informaciones siendo centralizadas en servicios web, usuarios y empresas abrieron un canal directo para el intercambio constante de informaciones, estableciendo así una gran avenida para la IA. Mark Zuckerberg, socio fundador de Facebook, a finales de 2016 publicó un vídeo donde opera su casa con un asistente de IA llamado Jarvis. Este asistente de IA interactúa con Mark a través de comandos de voz utilizando dos vías de comunicación, donde la pregunta y la respuesta pueden partir tanto de él y de Mark. 

En este vídeo a través de Jarvis, Mark opera las cortinas de la casa, luces, climatización, tiene acceso a su agenda, feed de noticias e incluso monitorea a su hija Max y le enseña mandarín. Bueno, esto parece ser muy exagerado, pero la industria de la tecnología está apuntando a una entera proximidad entre sistemas y usuarios y con certeza, eso llegará a la industria audiovisual. 

Es parte del concepto de la automatización residencial y corporativa, además del control unificado y simplificado, hacer el sistema capaz de tomar algunas acciones sin precisar la intervención del usuario de acuerdo o no con condiciones locales, por ejemplo: "Si la luz natural es muy fuerte, bajar las cortinas", “si la iluminación natural está aclarando el lugar, disminuir la intensidad de la iluminación artificial", “si no hay nadie en el ambiente, apáguelo", e iguales a éstos existen muchos otros ejemplos. 

Lo que la IA está proponiendo es que no sólo se tratan informaciones tangibles como entradas de señal digital o analógica procedentes de los sensores, sino un nivel de entera con el usuario en toda su vida y por todos lados. Imagine haber integrado más allá de sus activos tecnológicos, toda la información de sus preferencias musicales y el sistema avisar sobre shows y eventos, escenas de luz y ellas siempre se ajustan automáticamente de acuerdo con su historial de accionamientos, películas preferidas y el sistema le avise de en el cine y en las plataformas de streaming, actividades de ocio ya través de RSS el sistema te dirige a la mejor opción de acuerdo con el clima / horario / tránsito, la casa teniendo un AVATAR animado y bien humorado el cual puedes interactuar por mensaje de texto y voz, local o remoto, y por ahí va. Con la IA, las maneras de control y entera con los dispositivos tecnológicos y, por consiguiente con la industria audiovisual, se quedaron infinitas.

Hablando sobre implantación de sistemas, hoy todo proyecto de multimedia y automatización necesita pasar por un análisis de las necesidades del cliente y pre-requisitos del sistema. Dentro de las normas de la AVIXA existe la fase de programación (Programming Phase) donde reside el análisis de las necesidades del cliente (Need Analysis), parte fundamental para el desarrollo de un buen sistema por respetar la importancia de la recolección de datos antes del diseño y etapas posteriores del proyecto. 

Esto ayuda a mantener al cliente satisfecho desde el inicio del diseño del sistema. Todo este proceso de análisis es fundamental y probablemente nunca dejará de existir, sin embargo la implantación del sistema de acuerdo con las necesidades del cliente puede sufrir cambios considerables. Actualmente, después de la puesta en marcha del sistema es sano acompañar el uso de éste por el usuario y promover algunas adaptaciones en la programación buscando adecuarlo totalmente al gusto del usuario. Siguiendo la línea del párrafo anterior y juntando con Machine Learning, esta adaptación podrá ser hecha por el propio sistema de automatización usando IA. ¡Satisfacción garantizada sin mayores entornos humanos!

Ahora, el Avatar pareció algo surrealista, ¿no? De hecho, interactuar con una máquina en este nivel de intimidad parece locura, pero ¿qué loco es eso? La industria del cine ya exploró el tema con la película "Her". Un hombre solitario llamado Mr Theodore creó un sistema operativo con IA para dejar de sentirse solo. Este sistema fue aprendiendo sobre Mr Theodore al punto de conseguir ser una "persona" perfecta para él. 

Por supuesto que en la película el Sr. Theodore se enamoró del sistema operativo, pero la cuestión en juego es: ¿puede un sistema operativo suplir la soledad de una persona? Alan Turing (1912-1954), matemático y científico británico influyente en el desarrollo de la ciencia de la computación, desarrolló una prueba conductual para una máquina, donde las personas y las máquinas comenzar a interactuar virtualmente con preguntas y respuestas. Esta prueba fue nombrada "Prueba de Turing". El objetivo no es el de dar respuestas correctas, sino de hacer que el comportamiento de la máquina sea igual al de un ser humano. 

En 2012 una máquina logró el hecho de pasar por un humano y el juez no sabe si de hecho era una máquina o un humano. Hay una empresa llamada Gatebox que se especializa en crear un personaje animado que funciona como una persona en la casa. Este personaje te quiere "buen día", habla del horario, previsión del tiempo, interactúa por voz y texto, te hace compañía en las actividades domésticas y todo eso con mucha personalidad y personalidad. Hasta parece que estás de hecho conviviendo con alguien dentro de casa. 

Volviendo al principio, lo que Google quiso decir con la frase: "¿Creemos que la Inteligencia Artificial (IA) tendrá el mayor impacto cuando todos tengan acceso a ella?” La IA persigue racionalidad con personalidad. Todo se moldeará al gusto del usuario y la forma en que esto se hará impactará la vida de todos para siempre. La industria audiovisual ya está siguiendo por este camino, pero y usted?

*Andre Atique, CTS, comenzó su carrera en el mercado de la automatización residencial y corporativa en 2008 con entrenamientos académicos. Después de este período docente, migró al área de desarrollo de negocios, participando de los principales proyectos de la industria AV de Brasil. Hoy es gerente comercial en AW Digital, división de tecnología de Athié Wohnrath.

Richard Santa, RAVT
Author: Richard Santa, RAVT
Editor
Periodista de la Universidad de Antioquia (2010), con experiencia en temas sobre tecnología y economía. Editor de las revistas TVyVideo+Radio y AVI Latinoamérica. Coordinador académico de TecnoTelevisión&Radio.

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