jhontona.com

Etiqueta: inteligencia artificial

  • Big Data e Inteligencia Artificial: ¿Fuentes de Desigualdad? ¿Cómo nos amenaza?

    Big Data e Inteligencia Artificial: ¿Fuentes de Desigualdad? ¿Cómo nos amenaza?

    El Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) han emergido como poderosas herramientas que transforman la forma en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, detrás de la fachada de la innovación y la eficiencia, se esconde una creciente preocupación: ¿están estas tecnologías contribuyendo a aumentar la desigualdad y representan alguna amenaza para nuestras vidas?

    Desigualdad en la Toma de Decisiones

    La aplicación de algoritmos basados en Big Data para la toma de decisiones en áreas cruciales como préstamos, educación y empleo ha suscitado inquietudes. Las decisiones automatizadas a menudo se basan en patrones históricos, lo que puede perpetuar y amplificar desigualdades existentes. La asignación de recursos, oportunidades y beneficios puede estar sesgada, afectando desproporcionadamente a comunidades marginadas.

    Riesgos de Discriminación

    La opacidad y falta de regulación en torno a estos algoritmos pueden resultar en discriminación inadvertida. Desde la denegación de préstamos hasta la exclusión de oportunidades educativas, las personas pueden enfrentarse a consecuencias negativas simplemente debido a factores como su código postal o historial crediticio. Esto crea una brecha significativa entre los beneficiados y los perjudicados.

    La Amenaza de las “Armas de Destrucción Matemática”

    El término “Weapons of Math Destruction” (Armas de Destrucción Matemática), acuñado por Cathy O’Neil, destaca cómo estos algoritmos, aparentemente objetivos, pueden tener consecuencias devastadoras. La falta de transparencia y la dificultad para impugnar decisiones algorítmicas plantean riesgos significativos para la privacidad y la equidad, erosionando la confianza en estas tecnologías.

    Habla sobre varios casos en donde las personas se han visto perjudicadas por las decisiones de los algoritmos y como la imparcialidad de estos afecta a las personas.

    Te invito a que le eches un vistazo:

    Impacto en la Democracia

    El uso indiscriminado de Big Data y IA también plantea riesgos para la democracia. La manipulación de la información y la segmentación de audiencia en campañas políticas pueden distorsionar la percepción pública y afectar la toma de decisiones informada.

    No olvidemos el caso de Cambridge Analytica, que presumió de poseer 5.000 datos sobre cada votante estadounidense, alegando la capacidad de determinar la personalidad de cada individuo. Utilizando principalmente Facebook como fuente principal de información, la compañía obtuvo de manera indebida datos de hasta 87 millones de perfiles, incluyendo actualizaciones de estado, indicaciones de “me gusta” y mensajes privados. Estos datos fueron utilizados para dirigir mensajes individualizados con el objetivo de influir en el comportamiento de los votantes.

    ¿Cómo Abordamos Estos Desafíos?

    Es crucial abordar estos problemas desde diversas perspectivas. La regulación efectiva, la transparencia en los algoritmos, y la incorporación de ética en el desarrollo de tecnologías son pasos fundamentales. Además, la participación activa de la sociedad civil y la conciencia pública pueden ser catalizadores para un cambio positivo.

    Mientras celebramos los avances tecnológicos, no podemos ignorar las sombras que acompañan al Big Data y la Inteligencia Artificial. Es nuestra responsabilidad colectiva asegurarnos de que estas herramientas se utilicen para construir un futuro más equitativo y sostenible, en lugar de contribuir a la desigualdad y amenazar nuestras vidas.

    ¡Conviértete en un experto tecnológico! 🚀 Suscríbete a nuestro newsletter y recibe las últimas noticias, análisis y tendencias directamente en tu bandeja de entrada. No te pierdas las actualizaciones que harán que tu experiencia tecnológica sea aún más emocionante. ¡Únete a nuestra comunidad hoy! 📧✨

  • Conceptos matemáticos de Deeplearning

    Conceptos matemáticos de Deeplearning

    Como vimos en el anterior post, a medida que vamos agregando complejidad a las operaciones necesitamos agregar capas ocultas, estas capas nos van a permitir detectar patrones y correlaciones; cada neurona se va a especializar en un patrón, es decir, se activara cuando reconozca ese patrón o relación, como una compuerta lógica.

    Pero antes de continuar veamos a pequeña escala en que fundamentos matemáticos se basa para crear estos patrones y en que consiste el entrenamiento, para esto vamos a utilizar la pequeña red que habíamos mostrado para ejemplificar una compuerta de tipo XOR. Otra pequeña aclaración es que solo vamos a ver los aspectos fundamentales del entrenamiento, aclaro esto ya que a medida que avancemos vamos a ir robusteciendo estas bases agregando hiperparámetros y otros procesos a medida que sea necesarios.

    Forward propagation

    La propagación hacia adelante consiste en tomar los valores de entrada para validar que neuronas se activan hasta llegar a la capa de salida. Suena fácil, pero vamos a complicarlo un poquito viendo que pasa en detalle por cada una de estas capas.

    Estamos muy acostumbrados a ver redes neuronales gigantes, con muchos hiperparámetros y entradas, pero claramente para aprender es mas conveniente trabajar con pocas entradas, por lo que vamos a crear nuestra pequeña red neural.

    Tenemos nuestras entradas definidas por la variable x_i, estas van a interactuar con nuestras primeras neuronas, recordemos que el valor que va a llegar a la siguiente neurona esta determinado por \sum w_ix_i+b ¿De donde salen los valores para w y b? Pues en nuestra primera iteración estos valores son generados para toda la red aleatoriamente, es decir que claramente nuestra predicción \hat{y} va ser errónea, pero eso lo iremos ajustando.

    Por ahora sabemos que llega un valor a nuestra neurona y esta debe decidir si se activa o no, es decir que debemos darle un umbral de decisión, aquí es donde nos apoyamos de nuestra función de activación. Una función de activación nos va a servir para determinar si el valor recibido cumple y puede continuar a la siguiente capa, a esto lo consideramos una activación.

    Aquí te dejo una lista de las funciones mas usadas. Actualmente la mas utilizada es la ReLU.

    Este proceso lo vamos a hacer por cada neurona, las salidas activación de nuestras neuronas serán la entrada en nuestra siguiente capa.

    En las capas ocultas lo mas probable es que tengamos funciones de activación ReLU, estas son muy comunes ya que todo lo que sea menor a 0 lo deja como 0 y estandariza el resto de valores entre 0 y 1. Sin embargo, para nuestra neurona de salida utilizamos una función de activación diferente y esto depende del tipo de problema en el que estemos trabajando. Por ejemplo, para una predicción de tipo regresión utilizamos una función linear, para un problema de clasificación usaremos la función softmax para casos de selección múltiple y la función sigmoide para clasificación binaria(una sola neurona a la salida).

    Una vez tenemos nuestra predicción \hat{y} podemos continuar con nuestro siguiente paso.

    Ground truth y cálculo del error

    El Ground truth hace referencia al resultado ideal esperado. Es nuestro punto de referencia para validar que tan precisas son nuestras estimaciones, por lo que inmediatamente la podemos asociar con nuestro set de datos de entrenamiento, es decir, el Ground truth esta formado por todas las mediciones de datos que se han recopilado para el entrenamiento.

    Vamos a empezar por calcular el error E, que en este caso será un medio por la diferencia al cuadrado del Ground truth y menos la predicción \hat{y}. Sin embargo recordar que tenemos diferentes opciones para calcular el error.

    Backpropagation

    Al iniciar el proceso se mencionó que los pesos entre neuronas se da aleatoriamente y es de esperar que el error sea alto; una vez tenemos ese error calculado debemos devolvernos y comunicar el valor del error para ajustar los pesos. El ajuste de pesos lo hacemos calculando la derivada parcial de la función aplicada, analizamos como varia el error en función de los pesos.

    Tenemos que utilizar una medida de learning rate \eta (taza de aprendizaje), que me va a modular que tanto cambio los pesos, ya que la idea no es cambiarlos bruscamente si no que se dibuje una curva suave en donde se muestre como disminuye el error para alcanzar la convergencia.

    Veamos como seria el calculo del nuevo peso para la primera neurona en retro propagación.

    w_{1,1}^{2}(t+1)=w_{1,1}^{2}(t)-\eta \frac{\partial E}{\partial w_{1,1}^{2}}

    Lo que estamos indicando es que el peso para esa neurona en nuestra siguiente iteración t, es igual peso que tiene actualmente, menos el learning rate   \eta por la variación del peso con respecto al error.

    Este proceso se debe aplicar para cada uno de los pesos de la neurona, sin embargo, no se pueden calcular los pesos individualmente, ya que los pesos de una capa anterior influye en los pesos de la capa actual. Para solventar esto debemos calcular los pesos con la regla de la cadena, quedándonos la derivada de w_{1,1}^{2}(t+1) de la siguiente manera:

    \frac{\partial E}{\partial w_{1,1}^{2}}=\frac{\partial E}{\partial a_{1}^{3}}\cdot \frac{{\partial a_{1}^{3}}}{\partial Z_{1}^{3}}\cdot \frac{{\partial Z_{1}^{3}}}{\partial W_{1,1}^{2}}

    Finalmente podemos aplicar los cambios requeridos para ajustar cada neurona y así se repite este proceso iterativamente hasta hacer que nuestros valores deseados sean lo mas cercanos posible.

    ¡Conviértete en un experto tecnológico! 🚀 Suscríbete a nuestro newsletter y recibe las últimas noticias, análisis y tendencias directamente en tu bandeja de entrada. No te pierdas las actualizaciones que harán que tu experiencia tecnológica sea aún más emocionante. ¡Únete a nuestra comunidad hoy! 📧✨

  • Google Gemini: El nuevo competidor de la Inteligencia Artificial

    Google Gemini: El nuevo competidor de la Inteligencia Artificial

    En el apasionante universo de la inteligencia artificial, Google ha sacado a relucir su as bajo la manga con el lanzamiento de su proyecto más reciente e innovador: ¡Google Gemini! Este flamante modelo de IA tiene como objetivo liderar la competencia y dejar atrás a sus contrincantes, incluyendo al famoso GPT-4 de OpenAI.

    Google Gemini no es solo otra aplicación o chatbot; es un modelo multimodal que va más allá del mero procesamiento de texto. Puede sumergirse en el mundo de las imágenes, el audio y hasta el código de programación. Su enfoque flexible lo convierte en una opción poderosa y versátil en el fascinante paisaje de la inteligencia artificial.

    La magia detrás de Google Gemini reside en su proceso de entrenamiento único. A diferencia de otros modelos, Gemini ha sido creado desde cero como un modelo multimodal, lo que significa que puede comprender y combinar diversas fuentes de información de manera natural. Este enfoque integral le permite hacer malabares con objetos en tiempo real, sugerir canciones e incluso mejorar la generación de código gracias a su innovador sistema AlphaCode2.

    El modelo se presenta en tres versiones: Ultra, Pro y Nano. La Ultra brilla como la más avanzada y multimodal, mientras que la Nano, aparentemente más modesta, revoluciona al integrarse directamente en dispositivos móviles sin necesidad de una conexión constante a un servidor externo.

    Al compararlo con el gigante de OpenAI, GPT, Gemini Ultra emerge como el digno competidor de GPT-4, superándolo en las pruebas actuales. Gemini Pro compite con GPT-3.5, y aunque Gemini Nano aún no tiene su equivalente directo, destaca como una solución especialmente diseñada para dispositivos con restricciones de computación y memoria. Sin embargo no olvidemos que GPT Plus ha decidido elevar su juego con una emocionante actualización. Ahora, este asistente virtual puede ver, escuchar y hablar; sin embargo Gemini, con su diseño multimodal desde cero, puede destacar en su manera de relacionar los diferentes inputs.

    Tanto Google Gemini como ChatGPT adoptan una implementación gradual de sus nuevas funciones. Gemini Pro ya ha hecho su entrada triunfal en Google Bard, con disponibilidad en español. Además, se avecina el lanzamiento de una versión mejorada de Google Bard, llamada Bard Advance, que integrará Gemini Ultra a partir del próximo año.

    OpenAI, por su parte hace las actualizaciones y destaca su compromiso con construir una Inteligencia Artificial General (AGI) segura y útil. Ambos equipos reconocen los desafíos y riesgos adicionales que presentan estas tecnologías emergentes y han tomado medidas para abordarlos.

    Estamos viviendo un emocionante momento en la evolución de la inteligencia artificial, donde Google Gemini y ChatGPT de OpenAI compiten por la vanguardia. ¿Tienes alguna pregunta sobre cómo estas tecnologías están redefiniendo la interacción humano-máquina? ¿Te intriga saber más sobre las capacidades específicas de Gemini o las últimas actualizaciones de ChatGPT? ¡Queremos escucharte! Deja tus comentarios y preguntas a continuación; estamos ansiosos por sumergirnos en una conversación fascinante sobre el futuro de la IA y responder a todas tus inquietudes. ¡La revolución tecnológica está en marcha, y tu participación en esta conversación hace que sea aún más emocionante!

    ¡Conviértete en un experto tecnológico! 🚀 Suscríbete a nuestro newsletter y recibe las últimas noticias, análisis y tendencias directamente en tu bandeja de entrada. No te pierdas las actualizaciones que harán que tu experiencia tecnológica sea aún más emocionante. ¡Únete a nuestra comunidad hoy! 📧✨

¡Hola a todos los entusiastas de la tecnología! Quería informarles que en mi blog utilizamos cookies para mejorar la experiencia de usuario. Estas pequeñas herramientas nos ayudan a personalizar el contenido y ofrecer funciones específicas. Al continuar explorando el sitio, aceptas nuestro uso de cookies. Puedes obtener más información sobre cómo las utilizamos en nuestra política de privacidad. ¡Gracias por ser parte de esta comunidad tecnológica! 🍪    Más información
Privacidad