La experta en inteligencia artificial y lenguaje Asunción Gómez-Pérez ingresó como miembro de número de la Real Academia Española.

Como una muestra de reflejos precisos para desterrar críticas sobre reacciones tardías frente al impacto de las transformaciones sociales en el habla, la Real Academia Española (RAE) incorporó a sus filas a Asunción Gómez-Pérez, una investigadora especializada en inteligencia artificial que asumió este lunes su cargo con un llamamiento a apurar la regulación en torno a los últimos avances de esta tecnología.

Frente a la mezcla de fascinación, perplejidad y alerta que generó la irrupción del ChatGPT -el chatbot de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI y entrenado para mantener conversaciones y generar textos propios a partir de consignas establecidas por el usuario- la institución que desde 1713 regula las mutaciones de la lengua española decidió alojar en su agenda el impacto de este avance para dar una pronta respuesta a los interrogantes y contratiempos que está provocando la novedosa herramienta.

�SLa experta en inteligencia artificial y lenguaje Asunción Gómez-Pérez ingresó ayer como miembro de número de la Real Academia Española para ocupar la silla «q»⬝, informó la RAE a través de sus redes sociales.

Así hizo su aparición la experta en inteligencia artificial y lenguaje Asunción Gómez-Pérez, que se convirtió en la primera doctora en Informática, especialista en inteligencia artificial que formará parte del cuerpo colegiado.

La nueva académica ingresó formalmente a la RAE con un llamamiento a la aprobación de un reglamento específico sobre la inteligencia artificial que permita consensuar los usos de esta tecnología ya que, según precisó, �Sno todo lo que es técnicamente posible es socialmente conveniente⬝.

�SCada día que pasa se necesita más el reglamento específico sobre el desarrollo y el uso de los sistemas de inteligencia artificial que la Comisión Europea está elaborando. Mientras llega, debemos pensar en que no todo lo que sea técnicamente posible es socialmente conveniente, porque puede superar las fronteras de lo ético, lo medioambiental y lo legalmente aceptable⬝, advirtió durante el acto en el que se le dio la bienvenida. La nueva académica (Azuaga, Badajoz, 1967), que ocupa desde ahora la silla �Sq⬝ de la institución, destacó los desafíos que impactarán en el uso del español en el mundo digital y la necesidad de que la RAE ponga a disposición de la inteligencia artificial sus materiales. Para eso, acaba de presentar un decálogo de propuestas, entre las que se encuentran la creación de un observatorio en línea del sistema lingüístico del español y un verificador en las aplicaciones de mensajería instantánea.

En su discurso, titulado �SInteligencia artificial y lengua española⬝, Gómez-Pérez remarcó la necesaria integración entre la lingüística y las ciencias de la computación, una tecnología que está transformando el uso y el estudio de la lengua, a la vez que destacó el rol crucial de la RAE a la hora de entrenar a la inteligencia artificial en el empleo correcto del español.

Lengua Española e Inteligencia Artificial

El interés de la institución en el estudio de la IA aplicada al lenguaje se materializa en el proyecto LEIA (Lengua Española e Inteligencia Artificial), lanzado en 2019, entre cuyos principales objetivos se encuentra que la inteligencia artificial hable y piense en español, y que lo haga correctamente.

Gómez-Pérez se refirió a los dos tipos de inteligencia artificial que se identifican: la general y la específica. �SLa inteligencia artificial general es aquella que puede imitar por completo todas las capacidades relacionadas con la inteligencia. En nuestros días, no existe esta superinteligencia artificial que sea capaz de resolver todas las tareas; al contrario, existen muchas inteligencias artificiales específicas que resuelven actividades concretas de forma muy satisfactoria⬝, apuntó.

�SAprender y razonar son los dos grandes pilares de la inteligencia artificial. El siglo XXI ha traído novedosas infraestructuras con importantes avances en los procesadores. Estas mejoras han permitido el aprendizaje de modelos numéricos a partir de grandes cantidades de datos utilizando técnicas estadísticas, y también el aprendizaje profundo⬝, sostuvo.

Gómez-Pérez indicó también que la Comisión Europea apuesta por el desarrollo de un mercado único europeo de datos y por ello cree que los materiales de la RAE deben formar parte del espacio de datos lingüísticos y convertirse en la referencia para las aplicaciones digitales en la nueva economía de la lengua en español.

Por otra parte, remarcó que apuesta por una plataforma software para la IA después de recordar que la página web de la RAE, con más de veinte millones de consultas mensuales, logró atraer a hispanohablantes de todo el mundo.

(Publicado, TELAM)

 La secretaria de Asuntos Estratégicos, Mercedes Marcó del Pont, resaltó la importancia de abordar con políticas públicas los desafíos de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito laboral y planteó la necesidad de un marco regulatorio, la organización sindical y la formación para que estas tecnologías �Spromuevan los objetivos de desarrollo inclusivo con empleo digno⬝.

�SLos desafíos que plantea la inteligencia artificial para el mundo del trabajo deben ser abordados en forma articulada con políticas públicas entre el Estado y el sector de los trabajadores para intervenir sobre este nuevo escenario y garantizar que la incorporación de la inteligencia artificial se haga de forma que los derechos laborales estén garantizados⬝, sostuvo Marcó del Pont durante un encuentro con sindicatos y especialistas en tecnologías.

Del encuentro en el Salón de la Ciencia de la Casa Rosada, participó también la ministra de Trabajo y Empleo, Kelly Olmos quien manifestó la necesidad de fortalecer el debate y la organización política para que las instituciones que representan a los trabajadores y trabajadoras �Stengan las herramientas necesarias para que la inteligencia artificial sea una oportunidad de desarrollo⬝.

Por su parte, el director ejecutivo de la Fundación Sadosky, Fernando Schapachnik advirtió sobre el alcance de las transformaciones que representa esta tecnología y los desafíos en materia de políticas públicas que implica para los países del sur global.

En tanto, la directora del Observatorio de Impactos Sociales de IA de la Universidad Nacional de Febrero (Untref), Sofía Scasserra, enfatizó la necesidad de establecer una agenda regional que aborde la temática desde un punto de vista estratégico.

Los diversos sindicatos dialogaron acerca de la implementación de IA en sus respectivas actividades y plantearon los desafíos que enfrentan como también la necesidad de avanzar en el diseño de políticas públicas en conjunto con el gobierno.

En representación del Sindicato de Mecánicos y Afines del Transporte Automotor (Smata) asistió el secretario general Ricardo Pignanelli; de la Asociación Bancaria, Sergio Palazzo; y de la Unión del Personal Civil de la Nación (Upcn), el secretario adjunto Andrés Rodríguez.

Además, participaron el secretario general del sindicato de las Telecomunicaciones (Foetra), Claudio Marín; el presidente del Sindicato Argentino de Televisión, Horacio Arreceygor; la secretaria general de la Confederación de Trabajadores de la Educación de la República Argentina (Ctera), Sonia Alesso; y los representantes del Sindicato de Seguros, Jorge Sola; y el Sindicato de Supervisores de Industrias Químicas y Petroquímicas de Zárate y Campana, Roberto Gorbaran.

La inteligencia artificial (IA), la simulación de la inteligencia humana en una computadora, será utilizada por primera vez en una elección provincial en Argentina: el 11 de junio en Corrientes a modo de "prueba científica" para acelerar la lectura de telegramas en el escrutinio de votos y poder dar los resultados lo más rápido posible.

La novedad informática la introdujo el subsecretario de Sistemas y Tecnologías de la Información (Susti) del gobierno de Corrientes, Federico Ojeda, quien explicó a Télam que se utilizará la IA en la lectura y escaneo de los telegramas con el resultado de la votación, pero aclaró que será a modo de "prueba científica", es decir que no tendrá validez legal.

Ojeda, en entrevista con esta agencia, explicó que "se está trabajando en aplicar la inteligencia artificial en el centro de cómputos provincial y, específicamente en las elecciones del 11 de junio⬝, en la que se eligen senadores y diputados provinciales y concejales en 65 municipios. El funcionario precisó que "no va a tener validez lo que se utilice para lectura de telegramas en la elección" sino que "es a modo de prueba científica y vamos a tener mesas testigo donde vamos a tener un sistema nuestro de lectura de telegramas con 'transformer', que son redes neuronales secuenciadas que hacen que la máquina piense como el ser humano".

"El sistema propone el uso de transformers visuales y modelos de lenguaje que permiten el reconocimiento y extracción de la cantidad de votos correspondientes a cada partido por tipo de elección (gobernador provincial, diputados y senadores nacionales)", consignó.

Ojeda señaló que "extraída la información, realizamos una validación automática para corroborar que la suma de votos coincida con el total reportado. En caso de existir inconsistencias, proponemos realizar una revisión manual por parte del usuario para no reportar resultados erróneos".

Con todo, "una vez validada la información, la almacenamos en una base de datos que alimenta un dashboard interactivo con gráficos y mapas de los resultados preliminares de cada partido a nivel general y desagregados por distrito electoral", agregó.

Asimismo, precisó que "se va a utilizar eso sobre la plataforma de Telegram (sistema de mensajería), porque nosotros lo que utilizamos son fiscales informáticos y fiscales en cada escuela que van a sacar una foto del telegrama por Telegram y ahí eso va pegar a nuestro sistema que va a a estar leyendo en tiempo real ese telegrama", dijo.

Ojeda expresó que las actas se plasman con cuadritos anotados con papel y lápiz por los presidentes de mesa, y lo que hace este sistema es leer esa foto, esa imagen de telegrama, y luego se le agrega "inteligencia artificial para que lo reconozca automáticamente".

"Nosotros -indicó- le estamos enseñando a leer los telegramas, los distintos números, las distintas deformaciones del 1, del 0, del 8, del 10, del 9 para que el algoritmo empiece a entender y a saber cómo llenarse un telegrama".

"Hay 70 mil telegramas distintos ordenados por 70 mil personas distintas que tienen 70 mil números distintos", indicó. Ojeda señaló que "estamos entrenando a este sistema para que pueda leer en tiempo real y devolvernos de forma segura con back up; en forma espejo también hace la triple max para reverlos tres o cuatro veces para que esto no falle y va a ir devolviendo la información y creemos que vamos a eficientizar en un 85% la demora de la que es la carga real de telegramas de todo el sistema electoral".

"Acá el telegrama se envía al correo, el correo lo manda digitalizado, entra a los sistemas, los sistemas tienen un doble chequeo, después hay un triple chequeo de una persona que está detrás viendo los datos que se cargue y recién se vuelca a lo que es el escrutinio provisorio, que eso demora lo lógico", amplió.

Por eso manifestó que la idea es "acortar todos esos procesos, que los fiscales informáticos con los presidentes de mesa saquen una foto, la envíen por Telegram a este bot y que este bot los reciba y procese toda esa información en microsegundos",

"Eso es lo que nosotros estamos haciendo pero por supuesto que esto para llevar a la realidad hay que hacer una modificación al Código Electoral de la provincia y debe aprobarlo la Junta Electoral de Corrientes", aclaró.

De todos modos, Ojeda valoró la "importancia" de introducir esa innovación tecnológica para conocer los resultados lo antes posible, como los ciudadanos "desean ante cada comicio".

"Es una cuestión bastante más científica que real porque nosotros, como todos, tenemos un Código Electoral y una Justicia Electoral que son los que rigen la elección en las provincias y en Nación también ocurre lo mismo", reafirmó.

Además indicó que "no se quieren generar expectativas que no sean reales ya que esto es a modo de investigación científica", es un proyecto para "digitalizar las elecciones en pos de la democratización, la transparencia y hacerla mucho más rápido".

"El ciudadano quiere saber cuanto antes los resultados, están todos pendientes de bocas de urna, y creo que esto puede ser una realidad", remarcó.

Por último, sostuvo que al término "se hará una evaluación, con sus ventajas y desventajas y, si hay alguna diferencia, algún tipo de error, lo iremos cotejando y al final vamos a elevar el informe correspondiente a los medios, a la Justicia Electoral y a los partidos políticos". Télam.

 Un artículo de la Universidad de Pensilvania, ha publicado un artículo en el que mide el impacto potencial de la inteligencia artificial en el sistema educativo. A diferencia de muchos docentes que le temen a la IA, ya que consideran que puede amenazar la integridad del aprendizaje en las aulas, Mollick señala que la educación puede y va a adaptarse, mejorando la experiencia de estudiantes e maestros.

 El experto se basa en tres suposiciones fundamentales. En primer lugar, cree que el engaño de la IA será indetectable y generalizado. En segundo lugar, que la tecnología de la IA será omnipresente, incluso si los costos siguen siendo razonables. Y, en tercer lugar, que la tutoría de IA será excelente, pero no reemplazará completamente a las aulas.

 Si se toma, por ejemplo, la forma en que las calculadoras llegaron a las escuelas en los años 70, muchos maestros querían incorporarlas en sus aulas porque creían que podrían aumentar la motivación y el compromiso de los estudiantes, mientras que otros eran escépticos, ya que los efectos de las calculadoras no se habían investigado a fondo.

 Las actitudes hacia las calculadoras fueron cambiando a medida que padres y maestros vieron los beneficios de una mejor actitud hacia el aprendizaje y el aseguramiento de que los estudiantes estuvieran bien equipados para un mundo impulsado por la tecnología. Sin embargo, debido a la falta de capacitación de los maestros, el debate persistió hasta los años 90. Según el artículo citado, la IA en las aulas seguirá un camino similar al de las calculadoras y eventualmente se encontrará un consenso práctico para integrar la IA en el proceso de aprendizaje sin comprometer el desarrollo de habilidades críticas.

 La IA puede mejorar significativamente la experiencia de aprendizaje de los estudiantes al proporcionar aprendizaje personalizado, adaptando la instrucción a las necesidades únicas de cada estudiante y ajustando continuamente el contenido en función del rendimiento. Esto les permite a los estudiantes interactuar con el contenido en casa de manera más efectiva, llegar a la clase mejor preparados y listos para sumergirse en actividades prácticas. Los tutores de IA pueden encargarse de la entrega de contenido fuera de clase, permitiendo que los maestros dediquen más tiempo a fomentar interacciones significativas con sus alumnos y diseñar mejores oportunidades de aprendizaje activo en clase.

Aquí entran en juego los programadores: personas que imaginan y crean las normas en un lenguaje comprensible para las máquinas, que hace que funcione desde la expendedora de patatas fritas hasta un satélite en el espacio, pasando, por supuesto, por todos nuestros teléfonos móviles. Aunque parezca algo muy mecánico, en realidad requiere de grandes dotes de creatividad, por lo que hasta ahora ha sido un terreno casi vedado para la inteligencia artificial (IA), que pretende parecerse a la humana lo máximo posible. Hasta ahora.

Los algoritmos de inteligencia artificial de Deepmind (la filial de Alphabet, empresa matriz que también engloba a Google) han logrado increíbles resultados (en algunos casos hasta inquietantes) creando imágenes reales o cuadros a partir de palabras al azar, piezas de música que podrían haber sido escritos por Beethoven o Mozart, o vídeos en los que se cambiaban las caras originales por la de actores famosos, gente de la realeza o cualquiera que tuviera un rostro. Ahora, DeepMind acaba de publicar en ��Science�" un estudio en el que explica que su IA AlphaCode es capaz de generar código de forma creativa a la altura de un programador humano promedio. Se trata de un primer paso para que las máquinas enseñen a otras máquinas, sin necesidad de una mano de carne y hueso detrás, o que se ��reprogramen�" ellas mismas, mejorando sus programas y habilidades.

«Crear soluciones a problemas imprevistos es la segunda naturaleza en la inteligencia humana, un resultado del pensamiento crítico informado por la experiencia -escriben sus autores en el blog de DeepMind, la filial encargada del terreno del ��machine learning�"-. Los científicos han logrado un gran progreso en la generación y comprensión de datos textuales, pero los avances en la resolución de problemas siguen limitados a problemas matemáticos y de programación relativamente simples, o bien a la recuperación y copia de soluciones existentes. Como parte de la misión de DeepMind de resolver la inteligencia, creamos un sistema llamado AlphaCode que escribe programas de computadora a un nivel competitivo«, afirman.

Compitiendo contra otros programadores

Para probar la habilidad de AlphaCode, los autores la inscribieron en Codeforces, una plataforma donde programadores de todo el mundo compiten entre ellos para demostrar sus capacidades. Concretamente, los participantes reciben toda una retahíla de descripciones de problemas y tienen unas horas para escribir un programa que los resuelva, lo que requiere «una combinación de pensamiento crítico, lógica, algoritmos, codificación y comprensión del lenguaje natural», escriben los autores. La puntuación varía en función de la cantidad de problemas solucionados.

La IA se situó a mitad de la tabla clasificatoria: superó al 54% de los participantes tras concursar en diez campeonatos. «AlphaCode resolvió problemas de lenguaje natural nunca antes vistos mediante la predicción iterativa de segmentos de código basados en el segmento anterior y generando millones de posibles soluciones candidatas. Luego, estas soluciones se filtraron y se agruparon, validando que pasaran funcionalmente casos de prueba simples, lo que resultó en un máximo de 10 soluciones posibles, todas generadas sin ningún conocimiento incorporado sobre la estructura del código de computadora», explican los autores.

«AlphaCode se basa en un enfoque que solo se basa en datos para escribir código, aprendiendo la estructura de los programas de ordenador simplemente observando muchos códigos existentes», afirma J. Zico Kolter, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon, en un artículo de que comenta el estudio.

Sus autores admiten que, de momento, las habilidades de AlphaCode no llegan a englobar todas las capacidades que tienen los programadores humanos que crean programas comerciales como los que usamos habitualmente (como las aplicaciones de nuestro móvil, por ejemplo), sino que está optimizada para competir en plataformas como Codeforces.

Sin embargo, señalan su gran potencial: «Nuestra exploración de la generación de código deja un amplio espacio para la mejora y sugiere ideas aún más emocionantes que podrían ayudar a los programadores a mejorar su productividad y abrir el campo a personas que actualmente no escriben código».

(ABCes)