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Lo que más entusiasma a Zhu Long de la revolución que se avecina con la inteligencia artificial es la posibilidad de revolucionar la sanidad a través de algoritmos cada vez más complejos y eficaces y él, uno de los pioneros de esta nueva tecnología en China, quiere estar al frente de los avances que se van a dar en este terreno.
Por eso, la empresa que dirige, Yitu, ha desarrollado un ambicioso programa - llamado AICare - que ya ha probado su valía en varios hospitales Triple A, los mejores del país. En muchas ocasiones, AICare es capaz de emitir un diagnóstico certero.
“Los médicos que participan en el programa piloto han verificado que el 90% de los resultados de nuestro algoritmo son correctos, hemos alcanzado una precisión del 97% en el diagnóstico de enfermedades como el exantema vírico de manos, pies y boca, la bronquitis, la amigdalitis, o la nasofaringitis aguda”, añade con orgullo el consejero delegado de Yitu. “El sistema bucea en millones de historiales médicos y pruebas de todo tipo para llegar a un resultado”.
En su opinión, estos programas de IA permitirán también mejorar considerablemente la calidad de la sanidad en China y en otros países en vías de desarrollo, sobre todo en las zonas más depauperadas. “Allí es difícil atraer talento y los buenos médicos escasean. Nuestros algoritmos, sin embargo, tienen siempre la misma fiabilidad. Y no solo ofrecen resultados de forma rápida: también son muy baratos de implementar”, apostilla.
La evolución de la inteligencia artificial (IA) ha sido un campo fascinante en constante desarrollo a lo largo de las últimas décadas. Desde sus inicios hasta la actualidad, la IA ha experimentado avances significativos que han transformado diversos aspectos de nuestra vida.
Evolución de la inteligencia artificial
Inicios de la IA
La IA tiene sus raíces en la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a explorar cómo las máquinas podían simular la inteligencia humana. Durante esta etapa, los enfoques se centraban principalmente en el desarrollo de algoritmos y programas capaces de tomar decisiones y resolver problemas de manera similar a los humanos.
Auge y caída del "IA fuerte"
En las décadas de 1980 y 1990, hubo un aumento de interés en la "IA fuerte", que se refiere a la idea de construir una IA con inteligencia general comparable o superior a la humana. Sin embargo, los desafíos técnicos y teóricos resultaron ser más complejos de lo esperado, y el campo entró en una fase de desilusión conocida como el "invierno de la IA".
Aprendizaje automático y redes neuronales
A finales de la década de 1990 y principios de la década de 2000, los investigadores comenzaron a enfocarse en enfoques basados en el aprendizaje automático y las redes neuronales artificiales. Estos enfoques permitieron a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con la experiencia.
Surgieron técnicas como las redes neuronales convolucionales y los algoritmos de aprendizaje profundo, que revolucionaron la capacidad de la IA para reconocer patrones complejos y procesar información de manera más similar a los seres humanos.
Avances en el procesamiento de grandes cantidades de datos
Con el aumento de la capacidad de almacenamiento y procesamiento, la IA se benefició del acceso a grandes conjuntos de datos. La disponibilidad de datos masivos permitió entrenar modelos más complejos y precisos. Además, se desarrollaron técnicas como el aprendizaje por refuerzo, donde los agentes de IA aprenden a través de la interacción con su entorno para maximizar recompensas.
Aplicaciones de la IA en la vida cotidiana
En los últimos años, la IA se ha convertido en una parte integral de muchas áreas de nuestras vidas. Desde los asistentes de voz en nuestros teléfonos inteligentes hasta los sistemas de recomendación en plataformas de streaming, la IA está presente en numerosas aplicaciones cotidianas. También se han realizado avances significativos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la conducción autónoma y la medicina, entre otros campos.
Desafíos y consideraciones éticas
A medida que la IA avanza, también surgen desafíos y consideraciones éticas importantes. Estos incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico, la responsabilidad de las decisiones tomadas por las máquinas y el impacto en el empleo. La comunidad científica y los responsables políticos están trabajando en la implementación de marcos éticos y regulaciones para abordar estas cuestiones.
