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INTERACCIÓN ENTRE
HUMANOS Y MÁQUINAS INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) COMO COMPONENTE CENTRAL PARA LOS FUTUROS SISTEMAS DE INTERFAZ HOMBRE-MÁQUINA La interfaz hombre-máquina (IHM) abarca los medios por los cuales los seres humanos y las computadoras se comunican entre sí. Incluye hardware y software que son usados para traducir la entrada del usuario en comandos y presentar los resultados al usuario. La relación entre humanos y máquinas está principalmente influenciada por el aumento constante de las capacidades de la inteligencia artificial. La IA da a los sistemas la capacidad para analizar su entorno y tomar decisiones con cierto grado de autonomía para lograr metas. Aunque los límites de la IA son inciertos y han cambiado con el tiempo, automatizar o replicar el comportamiento inteligente es uno de los objetivos clave de la investigación de la IA y sus aplicaciones. Así es como la prueba propuesta por el investigador británico Alan Turing llegó en 1950. El objetivo era determinar si una máquina tenía la capacidad de pensar, de modo que una persona que habla simultáneamente con una persona y con una computadora no sería capaz de distinguir sus respuestas.
Guillermo Caletti, Ph.D. Jefe de Operaciones Clínicas en Boehringer Ingelheim para México y Centroamérica.
La IA depende del cúmulo de datos grandes, rápidos y complejos (Big Data), de potentes computadoras para analizarla y de la nube informática para ofrecer recursos informáticos distribuidos y conexiones de alta velocidad para vincular varios sensores y fuentes de información. Su campo más importante, la máquina de aprendizaje (Machine Learning) o aprendizaje automático, se refiere al desarrollo de sistemas digitales que mejoran su desempeño en una tarea particular a lo largo del tiempo, a través de la experiencia. El aprendizaje automático describe la capacidad del software o de una computadora para aprender de su entorno o de un lote muy grande de datos representativos y adaptar su comportamiento a las circunstancias cambiantes según corresponda, o realizar tareas para las que no fue programado explícitamente. La idea básica es permitir el aprendizaje asociativo mediante la vinculación de unidades de procesamiento de información simples y neuronas artificiales de tal manera que la ponderación de las conexiones y el rendimiento correspondiente de la red se ajusta automáticamente.
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