Saltar al contenido principal
LibreTexts Español

1.3: Aplicaciones presentes y futuras

  • Page ID
    51016
  • \( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

    En la actualidad, el uso de la IA y más concretamente, algoritmos y métodos de aprendizaje automático (incluyendo redes neuronales y aprendizaje profundo) se encuentran muy extendidos, y están siendo usados en la gran mayoría de disciplinas científicas y actividades de la industria. 

    En muchos casos, todas estas técnicas lo que permiten es realizar un análisis de datos y de la información de un modo mucho más general que lo que se venía usando. Por ejemplo, permiten combinar datos heterogéneos como combinaciones de imágenes y datos numéricos, videos y señales de sensores.. En otros casos, su principal atractivo es eliminar la necesidad de disponer de un modelo teórico previo sobre un fenómeno para poder estudiarlo.

    Esto está llevando a un cambio de paradigma en ciencia desde lo que se conoce como "model-driven" a lo que se conoce como "data-driven". Es decir, con la IA se da más importancia a los datos y a lo que se pueda determinar a partir de ellos, que a generar un modelo teórico sencillo y explicable con ellos. Este cambio ofrece importantes ventajas prácticas, pero por supuesto, esto no está exento de polémica y riesgos, y plantea una serie de importantes cuestiones tanto prácticas como filosóficas. Por ejemplo:

    • ¿Cómo reconciliar los métodos "clásicos" con los que se obtienen con IA?
    • ¿Hasta qué punto debemos seguir usando y desarrollando los métodos previos?
    • ¿Cómo lograr "aprender" (en el sentido de generar un modelo que explique un fenómeno y que se pueda formular de manera inteligible para los humanos) de lo que ha "aprendido" una IA? 

    1.3: Aplicaciones presentes y futuras is shared under a not declared license and was authored, remixed, and/or curated by Joaquín López Herraiz.