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¿Qué significa inteligencia artificial? Valoraciones del Real Instituto Elcano

Los expertos y tecnólogos coinciden en afirmar que la inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos. Algunas de las actividades para las que están diseñadas las computadoras con inteligencia artificial incluyen: Reconocimiento de voz, Aprendizaje, Planificación y Resolución de problemas.

También, el portal Techopedia explica que la Inteligencia Artificial es una rama de la informática que apunta a crear máquinas inteligentes. Se ha convertido en una parte esencial de la industria tecnológica.

La investigación asociada a la inteligencia artificial es altamente técnica y especializada. Los problemas centrales de la inteligencia artificial incluyen la programación de computadoras para ciertos rasgos, tales como: Conocimiento, Razonamiento, Resolución de problemas, Percepción, Aprendizaje, Planificación y Habilidad para manipular y mover objetos.

La ingeniería del conocimiento es una parte fundamental de la investigación de la IA. Las máquinas a menudo pueden actuar y reaccionar como humanos solo si tienen abundante información relacionada con el mundo. La inteligencia artificial debe tener acceso a objetos, categorías, propiedades y relaciones entre todos para implementar la ingeniería del conocimiento. Iniciar el sentido común, el razonamiento y el poder de resolución de problemas en las máquinas es una tarea difícil y tediosa

El aprendizaje automático es también una parte fundamental de la IA. El aprendizaje sin ningún tipo de supervisión requiere la capacidad de identificar patrones en flujos de entradas, mientras que el aprendizaje con supervisión adecuada implica la clasificación y las regresiones numéricas. La clasificación determina la categoría a la que pertenece un objeto y la regresión trata de obtener un conjunto de ejemplos de entradas o salidas numéricas, descubriendo así las funciones que permiten la generación de salidas adecuadas a partir de entradas respectivas. El análisis matemático de los algoritmos de aprendizaje automático y su rendimiento es una rama bien definida de la informática teórica que a menudo se denomina teoría del aprendizaje computacional.

La percepción de la máquina se relaciona con la capacidad de usar entradas sensoriales para deducir los diferentes aspectos del mundo, mientras que la visión por computadora es el poder para analizar entradas visuales con algunos subproblemas como el reconocimiento facial, de objetos y gestos.

La robótica es también un campo importante relacionado con la IA. Los robots requieren inteligencia para manejar tareas como la manipulación de objetos y la navegación, junto con problemas secundarios de localización, planificación de movimiento y mapeo.

La IA se ha convertido en una veta tecnológica que diversas industrias empiezan a estar interesadas, incluida la industria de los medios de comunicación. La inteligencia artificial utilizada por las organizaciones de noticias, como hemos explicado en otros post, está relación, fundamentalmente con la creación de bots y el uso de algoritmos.

En España, la IA viene abordándose el impacto y consecuencias desde las universidades y centros de investigación. Uno de los recientes informes sobre IA lo ha proporcionado el Real Instituto Elcano, un Think Tank de investigación, con el título: Hacia un ecosistema español de Inteligencia Artificial: una propuesta, realizado por los investigadores Félix Arteaga y Andrés Ortega. Los autores indican que la Inteligencia Artificial (IA) no es una tecnología más o una actividad que afecte sólo al ámbito académico y científico. Es una tecnología crítica para la transformación y la economía digital, por lo que su disponibilidad o carencia afecta al bienestar, prosperidad e igualdad de la sociedad española.

Más información sobre el Informe

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¿Qué tiene que ver el periodismo con Drones, Algoritmos, Glass-News, Big data, Bots, Apps cartográficas, movilidad-ubicuidad y otros? (Parte 2)

Afortunadamente, el proceso transformador ya se viene dando, en mayor o menor medida, en las facultades de comunicación o escuelas de periodismo.  Pero, no en la magnitud deseada. De hecho, en mi opinión, algunas están cambiando lentamente. Tan lentamente que tal vez sea demasiado tarde.

Fuente: Amphibia. Mancini, 2008

Por ello, los cambios en la formación de la profesión periodística deben hacerse en un giro de 180 grados. ¿Cómo? Seguramente hay muchas ideas, aunque el requisito es que confluyan en las siguientes características:

Primero, hay adoptar la disposición del  cambio.

Segundo, Abrir un proceso de revisión de los planes de formación.

Tercero, Promover reuniones con los editores y profesionales de medios para estudiar las necesidades de formación. Sobre esto último, un matiz: no se trata de proporcionar a los medios lo que el editor o medio quiera y que la universidad se convierta en una cantera para el medio, sino, de consensuar el desarrollo profesional que se viene realizando con el  tipo de conocimiento que se debe dar en la universidad.

Cuarto, es importante la formación y uso constante de las tecnologías digitales. Por lo que su apuesta dentro de los planes de formación debe ser transversal. Pero que esto tampoco sirva de pretexto para convertir al periodista en un amanuense. Ese no es el objetivo. Corresponde al profesor decidir, en función de las investigaciones realizadas, en qué tipo de tecnología profundiza más que en otra.

Quinto, las facultades deben concebir secciones, ya no solo en función a una  especialidad, sino en función al conocimiento de unas determinadas aplicaciones tecnológicas. Y la búsqueda, la investigación sobre la aplicabilidad o no, y sobre todo, la práctica debe ser también una constante del docente en este ámbito.

Creemos que ya hay muchos “expertos” en redes sociales, community manager o social media (de hecho, yo mismo he participado en proyectos de redes sociales desde 2007). Estudiosos del impacto de la redes sociales (aunque algunos sin ser usuarios de la red social objeto de estudio) y habilidosos en el manejo de las mismas.  Material publicado (libros, capítulos, artículos, comunicaciones, ponencias) por doquier sobre el entorno de las redes sociales. Es decir, existe una masa crítica de interés, de conocimiento y hay que seguir. Pero, las redes sociales no deben constituirse en el único recurso de estudio y aprendizaje. De ahí que no resulte extraño que distintas asignaturas de un plan de estudios hagan eco de las redes sociales, situación que en muchos casos, derive en un solapamiento de temas, lo que se transforma en una pérdida de tiempo para los estudiantes.

Por tanto, en este proceso transformador hay que incorporar, en una magnitud similar al estudio de las redes sociales, otros entornos de formación que se han de dar para la creación de un perfil, repito, basado en secciones de aprendizaje tecnológico. Por ejemplo, investigar, practicar y analizar el impacto y uso potencial de aplicaciones tales como los Drones (para situaciones en peligro de periodistas corresponsales); como crear algoritmos (para el desarrollo de periodismo de datos); como adaptar el uso de Google glass (apostando por la movilidad-ubicuidad de la información) para la  difusión de noticias; análisis de  otros Bots (robots) de uso periodístico; Apps cartográficas (empezando por la creación de mashups con Google maps o el uso de Usahidi, una buena opción de mapeo de zonas de conflicto) para el desarrollo de la información geolocalizada; Big data (y su procesamiento a través de filtros y web scraping, creando una perfil de analista de datos); estudio y análisis de HCI (Human-Computer-Interaction) para el entorno de la usabilidad / pensar en la audiencia/ como lograr la fidelización con la interfaz de usuario; análisis del impacto de la gamification (uso de videojuegos para la transmisión de noticias);  estudio de la seguridad de la información (ciberespionaje), evangelizador tecnológico (con su correspondiente rol de testeo de aplicaciones), etc.

Como vemos, en la conjunción de este tipo de formación, con la renovación de los planes de estudio, se pone de manifiesto la convergencia en la mente de las personas (sobre todo de aquellos que van a dedicarse al mundo del periodismo o comunicación), y más concretamente, la interdisciplinariedad del conocimiento en la construcción de la nueva comunicación, del nuevo periodismo y de un nuevo perfil. Este tipo de perfil profesional es el que demanda la sociedad, los estudiantes, las empresas e instituciones y por ello, la universidad debe poner el acento en este proceso transformador.

En suma, los cambios deben venir por transformar las facultades en grandes laboratorios tecnológicos y de conocimiento científico.

Este artículo forma parte de la investigación “Estudio y experimentación de nuevos medios para la consolidación del periodismo en línea”, que se lleva a cabo en el Center for Sciencie and Innovation Studies de la University of California Davis  © Jesús Miguel Flores Vivar.  

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