Qué recomiendan estudiar los expertos en inteligencia artificial para trabajar y vivir de ello

Según Indeed, un portal de empleo tecnológico de Estados Unidos, entre junio de 2015 y junio de 2018 prácticamente se han duplicado las ofertas de empleo relacionadas con la Inteligencia Artificial (IA). Ingeniero de aprendizaje automático, científico de datos o ingenieros de visión computacional son los puestos que, según este análisis, mejor encajan en las ofertas de trabajo de IA. Y las previsiones son que haya más oferta de empleo que profesionales que puedan cubrir esas vacantes

A primera vista, las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas por su nombre en inglés) las más indicadas para poder trabajar en IA. Pero quienes trabajan ahora mismo en Inteligencia Artificial aseguran que los perfiles y los equipos multidisciplinares son cada vez más necesarios.

Así pues, ¿qué hay que estudiar para trabajar en Inteligencia Artificial? ¿Cómo me puedo formar? ¿Qué tengo que hacer si quiero desarrollar mi carrera en este campo?

Primer punto: decide en qué ámbito de la IA quieres trabajar

Decir Inteligencia Artificial es como decir tecnología: es un campo tan amplio y tan variado que lo que es básico para algunas de sus ramas no tiene porqué ser ni necesario para otras.

Por eso, varios de los expertos con los que hemos hablado aseguran, como primer punto, que quien quiera trabajar en IA debe plantearse primero en qué rama quiere hacerlo.

En Xataka

Qué es la inteligencia artificial

José Javier Gutiérrez Pulgar trabaja para el Grupo Santander, responsabilizándose de la estrategia de Asistentes Virtuales y de la aplicación de la inteligencia artificial en el contact center. “El campo de la IA es muy amplio y no puedes conocerlo todo. Hay que saber en qué te quieres especializar” (desarrollador, algoritmo, diseñar funciones de negocio…), asegura. Por eso, recomienda comenzar con un análisis de las habilidades e intereses de cada uno.

David Pereira, ingeniero en telecomunicaciones y responsable de Inteligencia Artificial en Everis

Una opinión compartida por Richard Benjamins, Data & AI Ambassador en Telefonica. "Se debe ver si nos interesan los datos. En internet podemos encontrar muchos sobre cosas interesantes. Con estos datos, le diría a esta persona que juegue con ellos, que intente visualizarlos y que después también investigue algoritmos para descubrir patrones, manejar herramientas, saber programar....".

Una base STEM es recomendable e ¿imprescindible?

Todos los expertos con los que hemos hablado coinciden en que para trabajar en IA es importante contar con una base fuerte de matemáticas o ingeniería. “Con carácter general creo que hay que tener un fundamento matemático medio-alto, conocimientos de programación, capacidad de modelizar y ser muy creativo”, resume José Antonio Torres, físico especialista en Computación e Inteligencia Artificial y Cofundador y Chief Scientist Officer en Altoro Analytics.

Ese grado de conocimiento de la parte más física o matemática va a depender, de nuevo, del trabajo que se quiera desarrollar en inteligencia artificial. “Cualquiera que tenga un conocimiento de programación puede desarrollar aplicaciones de IA sin bajar al detalle, porque los gigantes digitales como Microsoft, Amazon, IBM o Google nos permite consumir inteligencia artificial a través de sus servicios de sin meternos en un conocimiento exhaustivo y de primer nivel”, explica David Pereira, Responsable de Inteligencia Artificial en Everis.

La IA demandará, cada vez más, perfiles multidisciplinares para su desarrollo. Lingüistas computacionales, juristas, filósofos o músicos son algunas de las áreas humanistas buscadas

Una visión con la que coincide Richard Benjamins. “Las FAANG (Facebook, Amazon, Applen, Netflix, Google) tienen tantos datos y buenos ingenieros que ofrecen la IA como un servicio. Eso quiere decir que podrás utilizar sus API para analizar textos y construir un servicio para vender a otras profesiones”. Aunque estas empresas tienen “muchos datos y muy buenos ingenieros” y pueden ofrecer estos servicios “a un precio barato”, Benjamins advierte que a la hora de utilizar estos recursos de terceros “hay que confiar en que el código es bueno y transparente”.

Digamos, en este punto, que podemos distinguir dos tipos de trabajos relacionados con la IA: los más técnicos (como el desarrollo de los algoritmos) y los de negocio (o la aplicación a cada industria o área).

Para la parte más técnica se debe contar con una base mínima de matemáticas y estadísticas, según estos profesionales consultados. Esta formación es fundamental para poder entender cómo funciona la inteligencia artificial. “Son operaciones matemáticas que se estudian en la Universidad y que puede que en ese momento no sepas para qué se utilizan hasta que te metes en ese tipo de cosas y ves su aplicación práctica”, detalla el responsable de Everis, ingeniero en telecomunicaciones de formación.

En Xataka

Mi jefe es un algoritmo: así es como la inteligencia artificial plantea una nueva revolución industrial (Captcha 1x06)

Universidad, ¿sí o no?

Pero, ¿es necesario u obligatorio tener una formación universitaria para trabajar en IA? Todos los expertos consultados por Xataka coinciden: no es condición sine qua non, pero sí altamente recomendable.

Diana de la Iglesia Jiménez es doctora en Inteligencia Artificial y trabaja como Computer Scientist en el CNIO (Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas) aplicando la IA a la investigación contra el cáncer. En su grupo, hay otros perfiles del área biomédica que también tienen conocimientos de programación, pero considera que “es importante que la gente que desarrolla IA, que detecta nuevos algoritmos y detecta los fallos de los existentes, tenga esa base matemática que te da una ingeniería”.

“Hasta cierto punto se puede aprender por libre. Internet es un repositorio de información increíble y puedes aprender lo que quieras si le dedicas tiempo”, reconoce Diana de la Iglesia. “Pero hay un límite para entender cómo funcionan todos esos algoritmos. Una cosa es aplicarlos y otra entenderlos de forma detallada”, añade.

Diana de la Iglesia, doctora en Inteligencia Artificial y Computer Scientist en CNIO

Pero lo cierto es que en Internet hay muchos recursos formativos y cada vez las escuelas de negocio y universidades ofrecen una formación más ad hoc para este mundo de la IA. Podemos encontrar ejemplos de ello en U-tad, Unir, Universidad Politécnica de Madrid, ESADE o el IE. Richard Benjamins cree que si tu base es universitaria partes con ventaja, pero considera que teniendo una base matemática importante podemos aprovecharnos de los “muchos cursos y muy buenos que hay de data mining o de los cada vez más numerosos másters”, que permiten complementar esta formación.

Así que, tal y como asegura José Antonio Torres, “a mi hijo le diría que estudiara en la universidad aunque supiera hacer robots super-inteligentes con 15 años”. ¿Por qué? “Es imprescindible para esta disciplina que los que se dediquen a ella (o al menos una parte) tengan “fundamentos científicos sólidos, y la Universidad hasta ahora, era una buena vía para esto”.

Si ya tengo esa base, ¿cómo me especializado en IA?

Si ya contamos con esa base STEM y queremos trabajar en IA, David Pereira recomienda los cursos disponibles en Fast.ai para poder especializarnos en Inteligencia Artificial. En esta web muchos de los recursos “son gratuitos y de mucha calidad”, según su valoración.

Para profundizar en técnicas de análisis y visualización de datos, recomienda el libro que él mismo leyó (“Python for data analysis”, de Wes Mckinney) así como el curso online de Stanford “Convolutional neural networks for visual recognition”, creado por el responsable de IA de Tesla y que cuenta con un claustro de profesores como la gerente de IA en Google Cloud. Es gratuito tanto en Stanford como en Youtube. “Es un curso más avanzado porque requiere base matemática más sólida, casi de ingeniería, matemática o física”, advierte.

Qué lenguajes dominar

Aunque, como recuerda José Antonio Torres, Claude Shannon "no tiró una línea de código y fue uno de los fundadores de la IA", saber programar sí parece indispensable para trabajar en IA.

De nuevo, en función del área de negocio al que nos vayamos a dedicar deberemos dominar un lenguaje de programación u otro, dado que no hay uno específico para la IA.

No es imprescindible, pero casi. Tener una formación universitaria en ramas STEM facilita la formación y búsqueda de empleo en IA

Python es uno de los que más en boga está, sobre todo en ciencia de datos. Orientado al análisis de datos en masa y tiene una comunidad de desarrollo open detrás que está constantemente trabajando en él y mejorándolo. “Siempre es mejor tener conocimiento en varios lenguajes y con diferentes enfoques porque eso te ayuda a programar mejor”, explica Diana de la Iglesia. Una visión con la que coincide el cofundador y Chief Scientist Officer en Altoro Analytics. “Hoy en día hay que saber programar, y mejor en varios lenguajes. Lo que conteste ahora será distinto de lo que te contestaré dentro de una año, porque esto evoluciona muy rápido, y hay una gran batalla por nuevos estándares, pero 3 de los más populares son Java, Python o Scala”.

José Javier Gutiérrez Pulgar explica que en el Banco Santander se impone Java como política de la casa, pero alude también a Python y a Spring boot. Como apuesta de futuro, eso sí, menciona Akka. “Se pide mucho pero apenas hay profesionales, así que si te formas en esto vas a tener mucho futuro y salidas, especialmente en gran empresa”.

Richard Benajmins, doctor en Inteligencia Artificial y Data & AI Ambassador en Telefonica

La versión más humanista de la IA

Como decíamos antes, más allá de los profesionales más técnicos del IA, hay otros perfiles que también se demandan en este campo: humanistas, juristas, lingüistas...

Richard Benjamins, Data & AI Ambassador en Telefonica, estudiaba psicología en Holanda. Dentro de este plan de estudios se incluía una rama de ciencia cognitiva: cómo razonan las personas y cómo programarlo en un ordenador. “Eran los años 90 y no tiene nada que ver a cómo se hace ahora”, nos reconoce este experto, quien continuó estudiando estas materias relacionadas con el lenguaje natural y lingüismo computacional.

Para Benjamins es imprescindible tener equipos multidisciplinares para el desarrollo de la IA y no solo por las cuestiones más legales (aquí alude al típico problema de un coche autónomo que choca con otro). “Habrá muchos perfiles que no sabemos ni qué van a existir y que serán necesarios para el desarrollo de la IA. Si quieres generar una IA sostenible no puedes meter solo ingenieros en el equipo”. Perfiles sociales, de diseño o jurídicos serán básicos para que las app no discriminen por sexos, raza o religión. “Si solo tienes técnicos los problemas salen al final, pero si tienes un equipo multidisciplinar los prevés antes de que salga una app a producción”.

Más allá de la formación reglada, hay muchos cursos disponibles en Internet (algunos gratuitos) que permiten formarse en IA

David Pereira, sin embargo, considera que el problema en estos momentos es que hay un gap muy grande en el espectro de perfiles humanistas en inteligencia artificial. “Tenemos que hacer un esfuerzo muy grande para lanzar formación específica para este tipo de perfiles. No sabemos cuáles son los marcos legales o las cuestiones éticas de desarrollo de la inteligencia y aplicación del GDPR, por ejemplo”.

Como concluye Diana de la Iglesia, “si queremos imitar una inteligencia humana necesitamos entender al ser humano, entender sus razonamientos, la forma de ejecutar el lenguajes y hacer comunicable el pensamiento. No pueden ir desligados la IA y las humanidades o la generación del arte. La IA debe abarcar todas las áreas si quiere ser completa”.

En Xataka

Doy clases de ética en inteligencia artificial y esto es lo que enseño a futuros ingenieros

La formación ética del técnico de IA

Hablando de esta vertiente más humanista y de la polémica que rodea siempre a la Inteligencia Artificial, hemos querido preguntar a estos expertos si los profesionales (especialmente los más técnicos, de desarrollo de algoritmos y código) deben reforzar su formación ético-humanista o si con estos equipos multidisciplinares es suficiente.

“El problema de la IA es que autoaprende cuando sale de su entorno. No es tanto lo que se hace internamente como lo que puede aprender fuera”, explica el responsable de IA para contact center del Banco Santander, quien considera que tiene que haber personas que identifiquen estos problemas “para que las máquinas desprendan”.

Para José Antonio Torres, la mayor parte de la polémica es “una polémica “fake”, una polémica basura” porque, en su opinión, los profesionales de la IA deben tener los mismos valores éticos y morales que cualquier otro científico que trabaje con innovación punta, como un ingeniero de centrales nucleares, un ingeniero genético, alguien que diseña y experimenta con fármacos, etc.

Así pues, y como declara David Pereira, cualquier perfil trabaje en inteligencia artificial debe tener una mínima base ética. “Precisamente porque la tecnología va más rápida que la regulación es importante que los que trabajamos en este ámbito tengamos una formación ética. Esto va de personas haciendo cosas para el benificio de otras personas”.

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La inteligencia artificial toma Lisboa

Gigantes consagrados, como Google o Microsoft, ‘unicornios’ (empresas emergentes valoradas en más de mil millones de dólares) e innovadores desconocidos aprovechan la cita tecnológica más importante de Europa para hacer negocio, buscar financiación o descubrir “tesoros” como Furhat, la estrella de la segunda jornada de la Web Summit.

Furhat, una empresa emergente sueca de robótica, presentó su “robot social”, un busto parlante capaz de mover la cabeza, las cejas, hablar y hasta cambiar de identidad, es decir transformar sus rasgos masculinos en femeninos y suavizar su voz.

El robot llegó incluso a dar una breve clase de portugués y muchos ya le comparan con Sophia, la robot que protagonizó la pasada edición de la Web Summit y que volverá mañana al Altice Arena, el pabellón central del Parque de las Naciones donde se celebra la cumbre.

Ajenos a Furhat, decenas de jóvenes aguardaban en el estand de Sentiment Meter a que una aplicación les indicara su estado de ánimo tras rastrear sus expresión facial aprovechando un servicio de Microsoft.

“Aquí es solo un juego, pero es un aplicación que puede servir muy bien para valorar la atención al público en empresas, hoteles y y en departamentos de la administración”, explicó a Efe Marta Gomes, de Sentiment Meter.

A pocos metros, el francés Leo Caletti, disfrazado como el doctor Brown, el coprotagonista de “Regreso al Futuro“, se ofrecía a organizar un “Hacketton”, una competición que se desarrolla en dos días entre empresas emergentes de un sector.

Ya consolidada en el sector, TeamViewer ofrece softwares de seguridad para conexiones remotas y abre un horizonte que hasta ahora parecía de novela de ciencia-ficción.

“Hay muchos profesionales que trabajan con Inteligencia Artificial y que no acuden a la oficina tradicional. Les abrimos la puerta a hacer un trabajo de campo a distancia”, señala Hugo Patricio, representante de TeamViewer.

El cofundador y director de la empresa Blockchain, Peter Smith, en la Web Summit 2018. EFE/JOSE SENA GOULAO

La realidad aumentada permite, por ejemplo, resolver averías a miles de kilómetros o tomar decisiones sobre situaciones de emergencia. “Elaboramos un programa a medida, según las necesidades del cliente”, continúa Patricio. Todo, con un toque en el teléfono móvil.

También un toque en el móvil basta para reservar en un hotel, hacer el registro, entrar directamente en la habitación y planificar la estancia, sin intercambiar una palabra con la recepción.

Es una de las apuestas del gigante Accenture, cuya división especializada en “hospitalidad” ofrece, además, servicios con Jibo, un mini robot que nos informará de las noticias del día, con quien podremos charlar, jugar y hasta bailar.

Para los amantes del café, Delta ha inventado un dispensador -que recuerda a una pistola y “dispara” una dosis molida- y que, conectado a una mochila, permite preparar una taza caliente y con todo el sabor en medio de la nada si es necesario.

Tanto, que la marca promociona la idea con un “astronauta” que se pasea con su “pistola galáctica” por los cuatro pabellones de la Web Summit, que en esta edición, su tercera en Lisboa, recibirá a unas 70.000 personas.

Muy cerca, “Trasty“, el perro robot de la aseguradora portuguesa Fidelidade, protege al cohete que simboliza el despegue de nuevos proyectos.

Tan sencillo, en apariencia, como encerrarse en el cohete y hablarle a una minicámara para “vender” un proyecto durante un minuto. El ganador se conocerá el jueves, al cierre de la Web Summit.

Al final de una jornada agotadora, nada mejor que un cóctel preparado “a medida”, con una aplicación que interpreta la expresión del rostro y decide en función del estado de ánimo del usuario.

El “barman” es sustituido por una pequeña caja que contiene hasta ocho bebidas diferentes combinadas en función de la orden recibida.

Aunque la inteligencia artificial no podrá nunca sustituir al placer de acodarse en una barra y dejarse aconsejar por un experto barman con quien, además, compartir confidencias. EFE

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Los Zowimanoides son robots imprimibles 3D que bq nos permite personalizar y programar para que luchen entre ellos sin cuartel

Las luchas robóticas se han convertido en una de las disciplinas más curiosas de los investigadores en robótica —el robo-sumo es un buen ejemplo de ello—, y ahora cualquier usuario puede adentrarse en este campo fácilmente con los llamados Zowimanoides de bq.

Estos robots imprimibles 3D, personalizables y programables son una opción muy llamativa para organizar peleas de robots salvajes. Bueno, salvajes quizás no, pero seguro que serán divertidas y permitirán a los usuarios mejorar su conocimiento de la robótica en este ámbito.

Aprendendiendo robótica con luchas de Zowimanoides

Javier Isabel es el responsable de este proyecto que cualquiera puede aprovechar gracias a la licencia Creative Commons utilizada (en concreto, la CC BY-SA) para montarse sus propias peleas robóticas.

Otros diseñadores han aportado sus propios diseños para que de partida contemos con varios robots que podremos imprimir en una impresora 3D. Habrá que utilizar algunos componentes electrónicos (como la placa BQ Zum Core), mecánicos (como servos) y tornillería para completar los diseños, pero todos los detalles se encuentran en la página del proyecto, en Diwo.

¡Robots programables para pelear Así son los nuevos Zowimanoides, la nueva versión imprimible de Zowi que nos permitirá personalizar no sólo el aspecto de nuestro robot, sino también sus movimientos y la forma en la que actúan durante nuestra estrategia de batalla. #developer #robots #battle #coding #tech #robot #programming #technology #programmer #gadgets #instatech #techie #device #gadget #techy #geek #nerd #software #coder #programmers #zowi #zowimanoide

El proceso de construcción no acaba con el montaje del robot imprimible: su aspecto será muy simple tras completar los pasos, pero seremos nosotros los que a partir de entonces podremos personalizar su aspecto. Hay plantillas libres d euso en el repositorio GitHub de Zowi de bqlabs, pero también es posible diseñar un aspecto personalizado a partir de una plantilla de FreeCAD como esta.

Este es un interesante proyecto de la división DIWO de bq con la que la empresa anima a todo tipo de usuarios —no solo los más pequeños— a sacar partido de las impresoras 3D para aplicar esas piezas imprimibles a robots que podremos programar.

Más información | Diwo

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La tecnología de vigilancia china ya no necesita ver tu cara, sólo cómo te mueves

El régimen comunista de Pekín suma una nueva herramienta a su repertorio de sistemas de vigilancia basados en el uso de big data e inteligencia artificial: un software de "reconocimiento de marcha", que permite identificar a los ciudadanos chinos incluso cuando se encuentran a 50 metros de la cámara y su rostro no es visible (por estar tapado o encontrarse de espaldas en ese momento), gracias a la forma de su cuerpo y a su forma característica de caminar.

Pero el "reconocimiento de marcha" no es ninguna tecnología en proceso de desarrollo: las fueras del orden de las dos mayores ciudades chinas (Pekín y Shangai) ya han comenzado a implementarla como complemento al reconocimiento facial, reactivando así —en Occidente— el debate sobre los límites éticos del uso de la IA en labores de vigilancia.

En Magnet

Adiós al anonimato: China ha apresado a un fugitivo mediante reconocimiento facial entre 60.000 personas

Esta tecnología ha sido desarrollada por la compañía china Watrix, que el mes pasado logró recaudar 14,5 millones de dólares para acelerar la puesta en marcha de esta tecnología. Huang Yongzhen, su CEO, abandonó la universidad para co-fundar esta compañía cuando supo cuán prometedora era esta tecnología. Aunque su índice de precisión es sólo del 94 %, "eso es la suficientemente bueno para su explotación comercial".

Cojear y encorvarte no te salvará del Gran Hermano

Huang afirma que una de sus ventajas es que "no precisa de la cooperación de la gente para que podamos reconocer su identidad", y avisa de que "el análisis de la marcha no algo a lo que se pueda engañar simplemente cojeando, caminando con los pies extendidos o encorvado, porque analizamos todas las características de un cuerpo entero".

Si bien oficialmente su uso prioritario es la identificación de peatones imprudentes que cruzan entre el tráfico, los responsables de la seguridad de la provincia de Xinjiang, sometida a especial vigilancia por el aumento de casos de simpatía con el yihadismo, han expresado también su interés por la tecnología de Watrix.

Pero, aunque en China la tecnología de vigilancia sea una tendencia creciente por la conjunción de intereses políticos y empresariales, el "reconocimiento de marcha" no está ausente fuera de China: científicos británicos, estadounidenses y japoneses llevan una década investigando en este campo. Mark Nixon, de la Universidad de Southampton, es líder en este campo y avisa de que la marcha es un factor biométrico más complejo que otros "porque se necesita una secuencia de imágenes en lugar de una sola imagen", lo que hace que aún no sea capaz de identificar personas en tiempo real. Aún.

Vía | AP

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Las 10 ramas tecnológicas con más ofertas de trabajo

Empresas y candidatos a los más de 10.000 puestos vacantes en el sector se reúnen en la quinta Feria del Empleo en la Era Digital

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El detector de mentiras fue descartado por poco fiable, ahora llegan los polígrafos con inteligencia artificial

El polígrafo o "detector de mentiras" es una vetusta tecnología capaz de detectar los cambios fisiológicos de una persona (en la presión arterial, el pulso o la sudoración) durante un interrogatorio. En tiempos se consideró una herramienta fiable para descubrir la verdad en procesos legales, y constituía una prueba relevante en los juicios, pero numerosos estudios científicos realizados en los últimos años han señalado lo dudoso de su fiabilidad (si el sujeto está nervioso, aunque sea por una razón ajena al interrogatorio, el polígrafo puede señalarlo como culpable). Todo ello ha rebajado su utilidad a lo meramente orientativo.

Pero poder contar con un detector de mentiras fiable ha seguido siendo una aspiración de las autoridades a lo ancho y largo del mundo, y no han dejado de invertir en nuevas tecnologías capaces de lograrlo. Ahora, varios países parecen estar convencidos de que la Inteligencia Artificial era la pieza faltante en esa vieja aspiración.

De AVATAR a IBORDERCTRL: polígrafos 'animados' en las fronteras

El pasado mes de mayo supimos que las autoridades de EE.UU, Canadá y la Unión Europea estaban colaborando en el desarrollo de un sistema llamado AVATAR, creado por investigadores de las universidades de San Diego y Arizona, destinado a la realización de interrogatorios por parte de 'guardias fronterizos animados': la idea era poder realizar un primer filtrado entre los viajeros, a los que se sometería a preguntas sobre la posesión de armas o drogas, en busca de elementos (gestos faciales, alteraciones en la voz o la postura) que les delatasen. Una vez saltasen las alarmas, la decisión final sobre el viajero quedaría en manos de agentes humanos.

Pero, paralelamente a su colaboración en AVATAR, la Comisión Europea ha estado financiando el desarrollo de su propia tecnología, con un funcionamiento muy similar: hablamos del proyecto IBORDERCTRL, con el que los países de la UE buscarán aligerar la creciente presión que el creciente volumen de viajeros y vehículos aplica sobre nuestras fronteras externas (700 millones de personas entran en la UE cada año).

Pero... ¿cómo será capaz de acertar allí donde los detectores de mentiras tradicionales fallaron? "Estamos empleando tecnologías, tanto existentes y probadas como otras novedosas, para ayudar a los agentes fronterizos", explica George Boultadakis, el coordinador del proyecto. "El sistema de IBORDERCTRL recopilará datos que irán más allá de la biométrica y pasarán a los biomarcadores de engaño".

Author | Konstantin (Wikipedia)

De los pasos fronterizos a los tribunales

Pero Aaron Elkins, investigador en la Univ. de San Diego y uno de los desarrolladores de AVATAR, explica que se han dado cuenta de que

"este sistema se puede usar más allá de la seguridad fronteriza, llevándolo a campos como la aplicación de la ley, las entrevistas de trabajo y otras aplicaciones de RRHH. Continuamos realizando mejoras, como el análisis de los datos recopilados mediante el uso de técnicas de Big Data, que harán de AVATAR una herramienta potencialmente valiosa en muchas industrias".

Rada Mihalcea, es profesora de ingeniería de la Universidad de Michigan, y lleva trabajando desde hace una década en la detección de engaños a través del uso de inteligencia artificial. En Popular Science explica en qué se basa el trabajo realizado por su equipo: "Lo primero que necesitan los investigadores que trabajan en inteligencia artificial y aprendizaje automático son datos".

En su caso, su labor de recopilación empezó con vídeos de casos legales reales, basándose en las declaraciones realizadas por individuos que terminaron siendo condenados, así como de los testigos que pretendieron exculparlos. Aquí se presenta, claro está una objeción básica, pues los algoritmos de aprendizaje automático sólo serán útiles si los datos son correctos: un sistema judicial que condene a muchos inocentes no puede ser fuente de datos fiables en este tipo de casos.

En cualquier caso, Mihalcea y su equipo empezaron a desarrollar su particular polígrafo inteligente a partir de 121 videoclips y sus correspondientes transcripciones: los primeros sistemas de aprendizaje automático que desarrollaron, basándose tanto en testimonios de inocentes como de culpables, tenía una precisión de entre el 60 y el 75%.

Ya en esa fase de la investigación los investigadores pudieron detectar patrones lingüísticos vinculados a la mentira, como la preferencia por expresiones categóricas (como "absolutamente") por encima de alternativas como "tal vez" o "probablemente". "Las personas que mienten tratan de compensar su mentira tratando se aparentar estar más seguros de sí mismos", explica Mihalcea.

Autor | Ed Westcott

Detectan mentiras mejor los humanos, pero aún no están listos para mandar a nadie a la cárcel

Pero su capacidad para tener en cuenta esa clase de factores no hacen que la tecnología diseñada por Mihalcea sea perfecta: "como investigadores, nos entusiasma haber podido llegar al 75 % [de precisión]". Pero eso sigue siendo una tasa de eror de 1 de cada 4 casos: "No creo que esté listo para ser usado en la práctica".

Otro equipo de investigadores, en este caso de la Univ. de Maryland, también se basó en el análisis de vídeos grabados en las salas de juicio para desarrollar DARE (siglas en inglés de "Motor de Análisis de Razonamiento y Engaño"). A DARE se le enseñó a buscar y clasificar microexpresiones humanas (ceño fruncido, labios sobresalientes, etc), así como a analizar la frecuencia de audio de la voz de los acusados, todo ello con el objetivo de revelar patrones capaces de indicar si una persona estaba o no mintiendo.

Posteriormente, se probó en vídeos protagonizados por actores a los que se había intruido para mentir: tampoco en este caso el resultado puede definirse como "preciso", si bien sus creadores destacan "una capacidad superior a la media humana para reconocer mentiras". Sin embargo, según Singh (uno de los integrantes del equipo de desarrollo), podríamos estar a tan sólo 3-4 años de que una IA sea capz de detectar sin error las mentiras humanas gracias al reconocimiento de las emociones detrás de cada microexpresión humana.

Raja Chatilla, presidente del comité ejecutivo de la Iniciativa Global para Consideraciones Éticas en Inteligencia Artificial y Sistemas Autónomos del IEEE, DARE (y otros sistemas similares deben ser usados con precaución, limitándose su uso a ayudar a humanos con formación legal (esto es, a los jueces) a tomar una decisión. "Alta probabilidad no es certeza", recuerda Chatilla, quien también nos recuerda que existe una posibilidad de sesgo en estos polígrafos inteligentes, en función de los datos utilizados para entrenar a sus IA.

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Mi jefe es un algoritmo: así es como la inteligencia artificial plantea una nueva revolución industrial (Captcha 1x06)