De trabajo, profesor de inteligencia artificial | Ciencia y Ecología | DW | 25.10.2017
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Ciencia y Ecología

De trabajo, profesor de inteligencia artificial

La inteligencia artificial preocupa a muchos por el desempleo que podría generar. Otros, no obstante, ven una oportunidad perfecta para nutrir a una economía basada exclusivamente en mano de obra humana.

Los trabajadores pueden pasar desde cinco minutos a 40 horas a la semana realizando tareas simples en un smartphone, haciendo la inteligencia artificial (IA) de todo el mundo más inteligente y eficiente. A través de plataformas que las ponen en contacto con una gran oferta de trabajadores, las compañías que desarrollan la IA se dieron cuenta de que los datos que necesitaban podían ser procesados por cualquier con acceso permanente a internet.

Empresas como Clickwork, Neurala y Alegion Inc.  utilizan "etiquetadores humanos” para impulsar la educación de la IA. Con más de un millón de "trabajadores de clic” registrados, hay aproximadamente 100.000 personas conectadas examinando toneladas de información y dando un toque humano al entrenamiento de los robots.

"Mirar una cámara de seguridad, o un escáner de aeropuerto, manejar un robot por control remoto o conducir un camión no existían como empleo hasta hace poco”, dice Massimiliano Versace, director ejecutivo de Neurala, "y probablemente no existirán como trabajos a tiempo completo como lo son hoy”. Las personas fueron creadas para llevar a cabo tareas más complicadas que ver vídeos durante 24 horas, siete días a la semana”.

Enseñar a una máquina cómo reconocer señales

A pesar de que los ingenieros están a cargo de las tareas más complicadas (la creación y construcción de la IA), la carga de información que se necesita para enseñar a un robot a trabajar de forma adecuada es abrumadora y tediosa de afrontar. Por ejemplo, entrenar a un coche para que se conduzca a sí mismo de forma segura implica que aprenda a reconocer a los peatones, las señales de stop y otras señales de tráfico. Para hacer esto, se criban y etiquetan cientos de miles de fotografías para que la máquina aprenda qué es una señal de stop y qué no.

Algunas compañías como Alegion y Clickwork envían miles e incluso millones de fotografías a unas plataformas hechas a medida. Al otro lado, los trabajadores revisan y procesan cada fotografía, creando las bases de datos que darán forma a la percepción del mundo que tenga la inteligencia artificial, lo cual permitirá que un coche, por ejemplo, se maneje autónomamente.

"Para reconocer estos eventos, tienes que tener una cosecha de cientos de miles de imágenes”, dice Vito Vischnepolsky, director de desarrollo del negocio para Norteamérica de Clickworker, "y después alimentar a los sistemas con algoritmos para que puedan reconocer estos patrones. Necesitas entrenar a estos sistemas”.

Las categorías que necesitan mayor número de estos trabajadores de clic son la definición de imágenes para la conducción autónoma, la transcripción del discurso y la categorización de medios. Para algunas tareas la comprensación económica puede ser menor que un dólar, pero para otras más complicadas, como identificar rayos X, puede aumentar a 1.000 dólares por imagen.

El dinero continúa fluyendo hacia la IA

Un reciente informe de la consultora PricewaterhouseCoopers estima que la inteligencia artificial contribuirá en 15,7 billones de dólares (13,3 billones de euros) a la economía mundial en 2030. Aproximadamente 6 billones vendrán del aumento de la producción y de la automatización del trabajo, mientras que otro 9 trillones vendrán de los cambios en el consumo como resultado de las mejoras en la tecnología y la fabricación.

Los inversionistas de riesgo llevan años destinando dinero a las startups basadas en inteligencia artificial y la lista de grandes clientes sigue creciendo. Empresas como Facebook, Amazon.com, Apple, Microsoft o Google buscan vías para optimizar su negocio con la nueva tecnología. A este respecto, el factor más importante que aportan actores como Cickwork y otros similares son los métodos de control de calidad y las interfaces de software que utilzan para catalogar los datos.

Autora: Lindsey Rae-Gjording (EAL/CP)

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