Un grupo de médicos utiliza los productos de Infervision en el Hospital Wuhan Tongji, en China. Al analizar las tomografías computarizadas, una red neuronal puede aprender a detectar el cáncer de pulmón y otros síntomas de enfermedades y padecimientos en análisis médicos

En el lustro pasado, con la ayuda de profundas redes neuronales de algoritmos complejos, las computadoras han aprendido a ver. Con base en la red de neuronas que tiene el cerebro humano, una red neuronal puede aprender tareas identificando patrones en grandes cantidades de información. Por ejemplo, después de analizar millones de fotos de bicicletas, una red puede aprender a reconocer una bicicleta.

Esto explica por qué servicios como Facebook y Google Fotos pueden reconocer de forma instantánea rostros y objetos de imágenes que se suben a internet. Sin embargo, la inteligencia artificial también producirá una revolución en la atención médica.

Por medio de estas mismas técnicas, las máquinas también pueden aprender a identificar síntomas de enfermedades y padecimientos en análisis médicos. Después de analizar millones de fotos de retinas, una red neuronal puede reconocer los primeros síntomas de la ceguera provocada por la diabetes. Tras analizar tomografías computarizadas, una red neuronal puede aprender a detectar el cáncer de pulmón.

Este tipo de tecnología mejorará la atención médica en lugares donde escasean los especialistas. No obstante, con el tiempo, también modernizará el cuidado de la salud en los países desarrollados. Google ya está llevando a cabo pruebas dentro de dos hospitales en India y la empresa Infervision ha desplegado una tecnología similar en hospitales de toda China.

A largo plazo, métodos similares prometen acelerar rápidamente el descubrimiento de medicamentos y muchos otros aspectos relacionados con la atención médica.

“Desde el origen de la fruta que cosechamos y comemos, pasando por las medicinas que nos tomamos, hasta la forma en que monitoreamos el impacto de todo lo anterior, la inteligencia artificial cambiará todo de manera profunda”, señaló Matt Ocko, un socio director de DCVD, una firma de capital de riesgo con sede en San Francisco que ha invertido de forma importante en esta área.

Computación conversacional

Las redes neuronales no se limitan al reconocimiento de imágenes. Estas mismas técnicas están mejorando a un paso muy veloz los dispositivos con los que se puede charlar como el Amazon Echo, el cual puede reconocer órdenes habladas del otro lado de la habitación, y servicios en línea como Skype, el cual puede traducir llamadas telefónicas de un idioma a otro de forma instantánea. Con el tiempo se producirán máquinas que puedan sostener una conversación.

Hace poco tiempo, Luke Zettlemoyer, un profesor de la Universidad de Washington, comentó que ha habido un “enorme desfase” en el área de la comprensión del lenguaje natural: la tecnología que entiende la manera natural en que la gente habla y escribe.

Las empresas como Google, Facebook y Microsoft se encuentran a la vanguardia de este movimiento, el cual promete generar un cambio fundamental en la manera en que interactuamos con los teléfonos, los autos y posiblemente cualquier máquina. Muchas empresas van por el mismo camino, entre ellas, Replika, una empresa emergente de San Francisco.

Con la ayuda del aprendizaje automático, Replika ofrece un “robot conversacional” para teléfonos inteligentes que actúa como una especie de confidente personal, platica contigo cuando no hay nadie cerca. No obstante, se espera que estas técnicas mejoren para que te puedan servir de muchas otras formas.

¿Y si Alexa fuera verdaderamente conversacional, si pudieras tener un diálogo? En la actualidad, solo responde preguntas básicas y órdenes. “Reconoce” palabras muy pero muy bien. Sin embargo, en este momento, la realidad es que las máquinas no pueden “entender” oraciones complejas en inglés. ¿Y si se pudiera tener un diálogo con las máquinas como Hal en 2001?

Fuente: nytimes.com/es