Casos reales de Algoritmos con Inteligencia Artificial (Ejemplos)

Casos reales de Algoritmos con Inteligencia Artificial (Ejemplos)

La creatividad hace que los algoritmos de IA, puedan ser aplicados a infinidad de utilidades. A continuación hablaremos sobre algunos ejemplos muy creativos y que resultan bastante interesantes.

Algoritmos para decodificar la comunicación entre animales.

Ejemplo real: DeepSqueak es un algoritmo para interpretar el lenguaje de los murciélagos, mediante la técnica de Training Faster-RCNN, algoritmo muy empleado para la detección de objetos, pero que también ofrece otros empleos, como el de este caso.

Algoritmo de IA para descifrar animales
Descifrando el lenguaje de los murciélagos, con deep learning – https://www.nature.com/articles/s41386-018-0303-6

También hay empresas que están desarrollando software para decodificar el lenguaje de otros animales, como por ejemplo el de los delfines. Los delfines en determinadas ocasiones se comunican en frecuencias que el humano no puede percibir. Los investigadores están empleando hidrófonos para captar esas señales.

Además de investigar el lenguaje de los delfines, también hay otros proyectos para estudiar el lenguaje de los perros o de las ballenas. Existe una misión denominada “Proyecto CETI” que se dedica exclusivamente al lenguaje de los cetáceos. Para descifrar el lenguaje de los animales, se están aplicando algoritmos de Deep Learning.

¿Qué algoritmos se utilizan para hacer Deep Fakes?

Algoritmo de deep fakes
Imagen educativa para comprender el desarrollo de deep fakes. Autor: Aurich Lawson

Para hacer Deep Fakes se emplean algoritmos de redes neuronales generativas adversas (GAN) de forma general.

En 2014 un estudiante que estaba haciendo un doctorado en la Universidad de Montreal, comenzó a desarrollar algoritmos para crear imágenes a través de otras, mediante una base de datos y dos redes neuronales. Una de las redes neuronales generaba las imágenes y otra comprobaba si eran falsas, para así detectar los errores de la primera y mejorar la creación de imágenes. Perfeccionando esta técnica, logró generar “Deep Fakes”.

Más tarde en 2017, ya empezaron a publicarse Deep Fakes de famosos en escenas compremetedoras y vídeos falsos de discursos de políticos. Sin embargo, los Deep Fakes también se han utilizado para fines positivos, como por ejemplo para simular escenarios de desarrollos de determinadas enfermedades y su estudio. Asimismo se han creado deep fakes, para promocionar una fundación contra la malaria con vídeos simulados en diferentes escenarios para diferente público y mejorar la recaudación de fondos.

Algoritmos para detectar el fraude con tarjetas de crédito.

Mediante el análisis a gran escala de las transacciones bancarias y compras online, científicos españoles y canadienses, han desarrollado un algoritmo para detectar operaciones ilegales, siendo más eficaz que técnicas anteriores. Analizando más de 300.000 transacciones, lograron detectar 500 fraudes. Para confeccionar esto han empleado algoritmos de interpretación de patrones, técnicas de informática cuántica, comportamientos de las transacciones y diversos detalles de cada compra. Popularmente los algoritmos de machine learning, más empleados para detectar operaciones de fraude son SVM (Máquinas de vectores de soporte) y KNN (K vecinos más próximos), siendo Python uno de los mejores lenguajes de programación para emplearlos.

Algoritmos de Inteligencia Artificial para leer currículum vitae.

Actualmente empresas de recursos humanos y grandes corporaciones, están aplicando algoritmos de IA para leer curriculums y tomar determinadas decisiones. Para ello se realizan: reconocimientos de textos, clasificación por palabras clave, análisis de sentimientos, calificación de la estructura y más factores a tener en cuenta.

Incluso algunas empresas han sido muy criticadas, porque encontraron algoritmos de IA que estaban empezando a rechazar mujeres para determinados perfiles laborales. Esto le pasó a Amazon, tras detectar que el algoritmo estaba siendo “discriminatorio” a la hora de contratar perfiles de chicas.

Además de utilizar la IA para leer cvs y procesar la información, también hay profesionales que la pueden aplicar para mejorar sus curriculums y aplicaciones web que ofrecen ese servicio.

Algoritmos para generar textos con Inteligencia Artificial.

Generación de textos con inteligencia artificial
Source: https://medium.com/phrasee/neural-text-generation-generating-text-using-conditional-language-models-a37b69c7cd4b – Autor: Neil Yager.

Para la generación de textos automáticos se utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN), técnicas de machine learning y redes neuronales. La combinación de varias técnicas, hace que el resultado sea mejor. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, ayudan a que las frases no pierdan sentido, tengan mejores estructuras y a realizar traducciones más efectivas; con técnicas de machine se hacen resúmenes de varios textos y se trabaja el análisis de datos; mientras que con técnicas más avanzas de redes neuronales, se pueden realizar descripciones de imágenes, productos o crear por ejemplo cuentos, canciones o poesías, a través de lo aprendido.

Actualmente ya hay empresas que están vendiendo software para generar contenidos automáticos o comprar artículos de texto, que han sido generados con Inteligencia Artificial. Los algoritmos que desarrollan los contenidos, no solo se encargan de generar los textos, también deben comprobar que tienen un índice bajo de plagio y traducirlos a varios idiomas, para así aumentar los beneficios de los desarrolladores y clientes.

Mi opinión personal sobre el estudio de algoritmos.


Personalmente deduzco que son muchas las ramas de la Inteligencia Artificial y más todavía los algoritmos que se estudian en cada rama. Pienso que primero tenemos que ver que rama de la IA nos interesa más aprender y después especializarse en esos algoritmos. Ya que si estudiamos algoritmos y técnicas, sin ningún orden, al final no nos servirá para tanto ese estudio, que buscando técnicas en especial para desarrollar un determinado producto o servicio. Sin olvidar, hacer antes un plan de negocio para examinar la viabilidad de ese servicio/software.

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