¿A dónde nos llevará la inteligencia artificial? Varias investigaciones recientes repasan los últimos avances en inteligencia artificial y las perspectivas de progreso futuro de este fascinante pero también inquietante territorio inexplorado en el que la civilización humana ha comenzado a adentrarse.
Estos estudios se han publicado conjuntamente en un número especial de la revista académica Science.
Las variables raciales predichas por la inteligencia artificial a partir de imágenes médicas plantean riesgos y oportunidades para estudiar las disparidades en materia de salud, afirman James Zou (Universidad de Stanford en Estados Unidos) y sus colegas en un análisis.
Son cientos los dispositivos médicos asistidos por inteligencia artificial que se utilizan actualmente en diversas tareas médicas, como la evaluación de riesgos para la salud y el diagnóstico de enfermedades como el cáncer. Algunos estudios han demostrado que los modelos de inteligencia artificial pueden inferir variables raciales, si bien en categorías rudimentarias y simplistas, directamente a partir de imágenes médicas como radiografías de tórax y ultrasonidos cardíacos, a pesar de que en estas imágenes no se conocen correlaciones raciales legibles por humanos.
«Aunque las variables raciales no son una categoría generalmente significativa en medicina, la capacidad de la inteligencia artificial para predecir variables raciales a partir de imágenes médicas podría ser útil para monitorizar la disparidad en la atención médica y garantizar que los algoritmos funcionen bien en poblaciones variadas», escriben Zou y sus colegas.
En otro análisis, Matthew DeCamp (Universidad de Colorado en Estados Unidos) y Charlotta Lindvall destacan cómo el examen del sesgo en la inteligencia artificial y la atención médica ha tendido a eliminar el sesgo de los conjuntos de datos, los análisis o los equipos de desarrollo de inteligencia artificial. Sin embargo, DeCamp y Lindvall argumentan que también se deberán reducir los sesgos en la forma en que los médicos y los pacientes usan algoritmos basados en inteligencia artificial, lo que podría resultar más complejo que reducir los sesgos en los propios algoritmos.
Las tecnologías de inteligencia artificial también ofrecen una gran promesa para la expansión de nuestra comprensión de los comportamientos de los animales. En un estudio, Christian Rutz (Universidad de St Andrews en el Reino Unido) y sus colegas revisan cómo se están utilizando los métodos de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) para decodificar los sistemas de comunicación animal. Comprender cómo se comunican los animales presenta una serie de desafíos: los animales utilizan una amplia gama de adaptaciones comunicativas que abarcan señales visuales, acústicas, táctiles, químicas y eléctricas, con frecuencia de maneras que van más allá de las capacidades perceptivas de los humanos. En esta ocasión, Rutz y sus colegas revisan las formas en que se utilizan herramientas de aprendizaje automático cada vez más potentes para revelar la complejidad anteriormente oculta en el comportamiento comunicativo de los animales y aportan ideas que podrían conducir a posibles beneficios para el bienestar y la conservación de los animales. «Es esencial que los avances futuros se utilicen en beneficio de los animales que se estudian», escriben Rutz y sus colegas.
