Midjourney, ChatGPT, redes neuronales en biometría
Las redes neuronales se han convertido en una parte integrante de nuestra vida cotidiana. Un robot aspirador nos salva del polvo, una aplicación nos recomienda la música a nuestro gusto, un asistente de voz hace reservas en restaurantes y el arte que crea Midjourney es fácil de confundir con los trabajos de diseñadores profesionales o obras de artistas reconocidos. Y éstas son sólo los atributos evidentes, visibles y analizables de la presencia de la inteligencia artificial (IA) en la realidad actual. Allí, «entre bastidores», las redes neuronales hacen que las publicidades mostradas en las redes sociales sean lo más personalizadas posible para cada usuario, los mercados en línea seleccionan productos, las plataformas de alojamiento de vídeos ofrecen películas para relajarse después del trabajo. El interés alrededor de los nuevos avances en el campo de la inteligencia artificial ha generado un debate en la sociedad: ¿pueden las neuronas artificiales sustituir a las nuestras, las humanas? ¿Funcionan tan bien como los esperamos? ¿Y significa esto que el campo laboral sufrirá enormes cambios en el futuro próximo, mientras algunas personas se quedarán sin trabajo? Intentemos averiguarlo juntos y, lo que es más importante, basemos nuestra investigación en hechos y no en emociones generadas por una oleada de noticias provocativas.
Contenido:
- ¿Qué es la inteligencia artificial y qué tiene que ver con las neuronas?
- Inteligencia artificial – 2023: cuando el futuro se hace la realidad
- Nadie está a salvo de cometer errores. Ni siquiera la inteligencia artificial
- Vigilantes de seguridad, diseñadores, programadores: ¿llegó la hora de buscar un nuevo trabajo?
- Productos de RecFaces: ¿cómo funcionan las redes neuronales que incorporan?
¿Qué es la inteligencia artificial y qué tiene que ver con las neuronas?
El potencial de la IA es enorme. Se están invirtiendo millones de dólares en ella, con la expectativa de que dará frutos en poco tiempo. OpenAI planea ganar mil millones de dólares con ChatGPT para 2024. Este entusiasmo en torno a IA puede explicarse de manera absolutamente ordinaria si tenemos en cuenta una gran ventaja que tienen los productos de inteligencia artificial sobre el resto del software: originalmente, están inspirados por los principios de funcionamiento de nuestro cerebro y se basan en la teoría de las neuronas. Para entenderlo mejor, veamos cómo funcionan estas redes neuronales desde dentro.
La Inteligencia Artificial es la tecnología, o para ser más preciso, un algoritmo que, por lo general, actúa como el cerebro humano. Se le enseña a realizar una determinada función. Un conjunto de datos especialmente seleccionados para la tarea entrena el modelo deseado. Simplificando el proceso, podemos decir que tales ejercicios forman, mediante una cadena de repeticiones, algo parecido a un reflejo a nivel del comportamiento humano. Cuanto más frecuentes sean las repeticiones, más fuertes serán los reflejos. Cuantos más datos se utilicen durante el entrenamiento de una red neuronal, más fuertes serán las conexiones que se establezcan en su «cerebro electrónico». En la siguiente fase, la red neuronal aprende a encontrar por sí misma patrones fijados en los sistemas. Los algoritmos matemáticos de las redes neuronales, a diferencia de los de otros productos inteligentes, pueden entrenarse en el proceso de operación. Es decir, cuanto más trabajan y entrenan, más «inteligentes» y «fuertes» se hacen. Esto genera un mayor interés por parte de la sociedad, los inversores y los usuarios.
Inteligencia artificial — 2023: cuando el futuro se hace la realidad
Los campos de aplicación de las redes neuronales son cada día más numerosos. Los más extendidos son el reconocimiento de imágenes (tecnologías biométricas), la predicción del siguiente paso (redes neuronales en sistemas de comercio, sus capacidades se utilizan en los mercados de valores), la recogida y clasificación de información por parámetros (programas para el procesamiento de solicitudes de préstamos), la creación de textos e imágenes (publicidad).
La implementación de herramientas basadas en el uso de inteligencia artificial crece año tras año. Las redes neuronales al instante han ganado popularidad en los campos del mercadeo y diseño. Un ejemplo que ilustra vivamente esta tendencia es un nuevo tipo de red neuronal lingüística: el chatbot ChatGPT del laboratorio estadounidense de desarrollo de productos de inteligencia artificial OpenAI. Se presentó en noviembre del año pasado. Familiarizarse con sus posibilidades llevó un par de meses, y desde principios de este año todo el mundo habla de esta innovación revolucionaria. En realidad, hay mucho que discutir. La red neuronal funciona en una plataforma reforzada multilingüe y es capaz de entrenarse más. El chatbot responde a las preguntas utilizando el «sentido común», es decir, no se limita a dar una respuesta, sino que hace preguntas aclaratorias. Incluso tiene algo de creatividad: escribe poemas y ensayos (durante su entrenamiento se utilizaron fragmentos de ficción, entre otras cosas). ChatGPT ya se ha utilizado para escribir artículos, diplomas y estudios, publicaciones en redes sociales e incluso para flirtear en aplicaciones de citas.
Una área extensa de aplicación de las redes neuronales es el software capaz de generar texto. «Yandex.Autopoet» escribe poemas a partir de titulares de noticias y consultas de búsqueda, «Balaboba» es capaz de escribir textos en un estilo elegido, “Anyword” puede ayudar en la creación de publicaciones pequeñas.
Uno de los tipos más comunes entre las redes neuronales es los generadores de arte. DALL·E 2, diseñada por ya mencionada OpenAI, puede generar imágenes basándose en descripciones de texto. La red neuronal popular Midjourney hace lo mismo. También hay asistentes digitales que pueden eliminar o difuminar el fondo de las fotos, crear logotipos y retratos, y mejorar la calidad de las imágenes originales.
Otro curso importante de desarrollo de la inteligencia artificial es la tecnología de reconocimiento facial (biometría). Se ha implementado con éxito en la esfera bancaria, los sectores de la seguridad de la información y el transporte aéreo. La inteligencia artificial al fondo de la biometría ayuda a un vigilante de seguridad a tomar decisiones precisas, porque se basan en la analítica creada por los esfuerzos de la IA. Para ello, primero las neuronas electrónicas se enseñan a leer datos de caras humanas, analizarlas y, a continuación, compararlas y sacar conclusiones: hasta qué punto el empleado particular se corresponde con la descripción realizada anteriormente por el sistema. Basándose en la información recibida por la IA, el humano toma la decisión si necesita permitir o denegar al usuario el acceso a algún objeto o alguna información.
Nadie está a salvo de los errores. Ni siquiera la inteligencia artificial
Como suele ocurrir, una idea que es buena en teoría revela unas debilidades cuando se pone en práctica. La inteligencia artificial no es en absoluto perfecta. A nivel de idea, una red neuronal está libre de errores humanos, no tiene emociones, ni pasiones – es objetiva. De hecho, la inteligencia artificial, al menos en el futuro previsible, no tiene ninguna posibilidad de sustituir completamente a los expertos humanos. Al fin y al cabo, sólo reproduce los patrones que se le han enseñado. La información utilizada para entrenarla, por amplia que sea, nunca será completa: no hay ni potencia ni tiempo para analizarla de lleno.
Por ejemplo, para los algoritmos utilizados en la traducción automática y los chatbots, es importante la frecuencia con la que una palabra aparece junto a otra. La IA se entrena en la base de grandes colecciones de textos e inevitablemente hereda de ellos todos los estereotipos posibles. Por ejemplo, en inglés, la palabra “architect” se asocia más a los pronombres masculinos que a los femeninos, mientras que la palabra “teacher” lleva las asociaciones contrarias. Y el algoritmo adopta la imagen del mundo, según la cual algunas profesiones son predominantemente masculinas y otras son predominantemente femeninas. Los algoritmos no sólo mantienen el statu quo, sino que lo exacerban. Escalan los estereotipos y las distorsiones cognitivas arraigadas en la sociedad. La IA crea una representación de los datos iniciales, pero ninguna reproducción es completa; la información se comprime y se distorsiona. Las matrices de datos para el entrenamiento de las redes neuronales son creadas por humanos. Y su subjetividad a la hora de compilar esa base de datos no puede conducir a resultados imparciales.
Hablando de la falibilidad de las redes neuronales, hay un aspecto más. La IA suele tomar decisiones de forma preventiva, basándose en la predisposición a una acción concreta, más que en su resultado. Las redes neuronales son capaces de predecir cómo cambiarán ciertos parámetros de la realidad en el futuro, por lo que gobiernos y empresas las utilizan para tomar decisiones de gran impacto social. Por ejemplo, en los centros de detención de inmigrantes australianos, son los algoritmos los que evalúan si un detenido supone una amenaza o no. El modelo toma una decisión basada en la suma de parámetros: edad, estado de salud, comportamiento antes y durante la detención. La «opinión» del algoritmo afecta directamente a las condiciones de detención: en concreto, si el detenido será esposado.
Vigilantes de seguridad, diseñadores, programadores: ¿llegó la hora de buscar un nuevo trabajo?
Los avances de la inteligencia artificial en el mundo empresarial están llevando a altos gerentes de varias empresas a probar la red neuronal en sus flujos de trabajo. Los analistas se han encargado de evaluar los resultados. ResumeBuilder.com ha encuestado a 1000 ejecutivos que utilizan o tienen previsto utilizar ChatGPT.
El estudio ha permitido constatar lo siguiente:
- El 49% de las empresas utilizan actualmente ChatGPT;
- El 48% de las empresas que utilizan ChatGPT están sustituyendo empleados;
- El 25% de las empresas que utilizan ChatGPT ya han ahorrado más de 75.000 dólares;
- El 93% de los usuarios actuales afirman que piensan recurrir más a ChatGPT;
- El 90% de los líderes empresariales cree que la experiencia con ChatGPT es una competencia útil para los candidatos a un puesto de trabajo.
Los resultados de la encuesta indican un gran interés empresarial por el uso de redes neuronales. Pero la aparición de herramientas como ChatGPT se considera más un hito tecnológico que una revolución. Su rápido crecimiento y popularidad en 2023 se debe al desarrollo de Internet en sí: toda la información se hace pública rápidamente y las personas toman la decisión de probar la tecnología de manera más determinada.
Los chatbots y otros programas de este tipo están diseñados para asistirnos en procesos operacionales, por lo que es poco probable que sustituyan pronto a los empleados humanos. Las redes neuronales ya están entrenadas para realizar tareas rutinarias, ayudando a los profesionales a ahorrar tiempo para dedicarse a cosas más importantes. Diseñadores, redactores, publicistas y relacionistas han empezado a preocuparse por el futuro de sus profesiones. Pero sus temores son prematuros. Los experimentos han demostrado que tareas como la creatividad, la planificación estratégica, el pensamiento flexible y el conocimiento profundo están fuera del alcance de la IA. Incluso el director general de OpenAI, Sam Altman, admitió que ChatGPT es un «producto terrible» y que no se debe confiar en él «para nada importante», y que la disminución de la calidad de los contenidos producidos por las redes neuronales es sólo cuestión de tiempo. La adopción masiva de asistentes de redes neuronales ayudará a los profesionales a liberar tiempo para concentrarse en trabajo creativo y probar nuevas ideas, porque la IA puede encargarse de la rutina. Los especialistas creen que no se trata de sustituir a los humanos por completo, ya que los parámetros de funcionamiento de las redes neuronales son establecidos por el cerebro humano.
El escepticismo sobre la introducción de las redes neuronales es común también entre los vigilantes de seguridad. El cerebro humano suele tener dificultades para adaptarse a las nuevas circunstancias y tarda en adaptarse a las innovaciones. Las raíces de este fenómeno se encuentran en la teoría de la evolución: durante siglos eso ha sido una forma de ahorrar energía. Y ahora, en una época de rápida evolución de la ciencia, a la gente le resulta difícil adaptarse a los nuevos conocimientos porque exigen un cambio de toda su forma de pensar.
Con la llegada de las redes neuronales, muchos profesionales han empezado a preocuparse seriamente por su futuro profesional, incluidos los funcionarios de seguridad. Al fin y al cabo, si hay «ojos electrónicos», los ojos humanos, con la nueva etapa de desarrollo tecnológico, pueden dejar de ser tan eficaces. En la práctica, los empleados siguen siendo necesarios; no están sustituidos por robots o redes neuronales. Los recursos humanos siguen siendo necesarios, y el resultado final depende en gran medida de su gestión competente de las capacidades de la IA.
Aquí, vamos a referirse a la tecnología biométrica (reconocimiento facial). Un algoritmo preciso y verificado podría entrenarse a partir de imágenes de personas de la misma nacionalidad, mientras que un nuevo empleado podría quedar fuera de esa clasificación. El sistema lo analizaría todo rápidamente y encontraría similitudes o inadecuación con el patrón en un gran volumen de datos. Y todo para que la persona encargada de esta tarea en el servicio de seguridad pueda tomar rápidamente una decisión correcta y fundamentada. Mientras que un algoritmo muy probablemente no dejaría pasar a una persona. Así, diversos sistemas de seguridad en los bancos o en cualquier otro ámbito están diseñados para ayudar a los empleados a optimizar su trabajo. Una red neuronal trabaja con y para los empleados humanos, permite responder instantáneamente a los incidentes y, a veces, incluso evitarlos.
Productos de RecFaces: ¿cómo funcionan las redes neuronales que incorporan?
RecFaces desarrolla soluciones biométricas listas para usar que de lleno cubren la demanda del mercado. Las redes neuronales de su núcleo operan con tecnología de reconocimiento facial y son capaces de analizar los datos asociados con la similitud de caras humanas a partir de la información cargada. Para que el producto sea utilizable y eficaz, se crea por un equipo de expertos: desarrolladores, analistas, probadores, diseñadores. Sólo un profesional competente puede no sólo evaluar el potencial de la aplicación de la IA en su trabajo, sino también analizar cómo implementarla de la forma más eficaz en su trabajo. "RecFaces mejora sus productos e incluye en sus versiones nuevas las actualizaciones que son importantes para los usuarios.
Vamos a centrarnos en cómo funcionan las redes neuronales en dos de los productos de RecFaces:
Id-Guard e Id-Gate. Serán especialmente útiles para los vigilantes de seguridad.
El producto Id-Guard de RecFaces está diseñado para la identificación biométrica basada en una imagen facial en el flujo de vídeo. Su objetivo es aumentar el nivel de seguridad en las instalaciones. Amplía las funciones de un sistema clásico de videovigilancia con la identificación en el flujo de vídeo.
Id-Guard proporciona varias ventajas:
- su instalación es muy rápida (lleva sólo 20 minutos);
- está listo para integrarse con los productos de los líderes mundiales;
- ofrece al usuario unas plenas funciones de reconocimiento facial con el uso del sistema de videovigilancia en tiempo real.
Id-Guard es una solución lista para usar con una interfaz fácil y muy cómoda. Estas son sólo algunas de sus ventajas. El software notifica instantáneamente al operador de los acontecimientos alarmantes a través de la aplicación móvil o en el lugar de trabajo, y ayuda a investigar rápidamente los incidentes utilizando la búsqueda paramétrica en el archivo a largo plazo. Otra función fácil de usar es la búsqueda rápida de personas en el archivo mediante foto, vídeo o descripción verbal de rasgos faciales, así como la presencia de pelo, gafas y otros rasgos específicos.
«Nuestra compañía está en constante desarrollo, prestamos mucha atención a la mejora de nuestros productos. Nuestro objetivo es que los sistemas biométricos sean lo más precisos y rápidos posible y ofrezcan la funcionalidad que necesitan nuestros clientes. Cada nueva versión tiene como objetivo hacer que el producto sea aún más eficaz y fácil de usar», afirman los especialistas de RecFaces.
Id-Gate es un producto de software para la verificación biométrica en sistemas de control y gestión de accesos. Es una solución que enriquece las capacidades de los sistemas clásicos de control y gestión de accesos con funciones modernas adicionales que utilizan la tecnología de reconocimiento facial.
¿Cuáles son las ventajas de instalar Id-Gate? Una red neuronal se encarga del paso auténtico de empleados y visitantes mediante un identificador único e inalienable: la imagen de una cara. Está equipada con puntos de control de acceso virtuales, necesarios para registrar el paso de un empleado o visitante en cualquier lugar significativo y enviar notificaciones a los vigilantes de seguridad.
Las soluciones tecnológicas de RecFaces están diseñadas para agilizar los procesos de trabajo en las empresas. Las redes neuronales trabajan para los humanos; es el humano quien ajusta los parámetros de la IA para obtener los resultados deseados. Necesitamos entender que depende del usuario si va a seguir o ignorar los consejos del algoritmo.
A la hora de elegir un producto inteligente complejo que le ayude, vea si el proveedor dispone de un sistema de formación o adaptación y ofrezca esta opción antes de comprar el producto. En general, si el proveedor no aprende a utilizar correctamente el potencial de una red neuronal, no podrá determinar su utilidad.
«Un componente importante de la implementación exitosa de un producto tecnológico es la información y la asistencia técnica al cliente por parte del vendedor. Por muy sencilla e intuitiva que sea la interfaz del sistema, el instalador o vendedor tiene que responder rápidamente a las preguntas del cliente, ayudarle con la configuración y explicar todo a los nuevos empleados que utilicen las soluciones. Los especialistas del centro de formación de RecFaces han ayudado a decenas de integradores y a sus clientes a comprender la tecnología biométrica y a aprender a utilizarla con sistemas reales como Id-Guard e Id-Gate», afirman los expertos de la RecFaces.
Puede evaluar la utilidad de los sistemas de reconocimiento facial y comprender mejor cómo funcionan las redes neuronales en biometría consultando a los expertos. En nuestros seminarios web, puede obtener toda la información importante de primera mano del desarrollador y aclarar sus dudas. Esta es una buena oportunidad para que los responsables de seguridad comprendan si las redes neuronales tienen más ventajas o amenazas para la empresa, y si las preocupaciones sobre su implantación se basan en hechos innegables.
Para inscribirse en los seminarios web, envíe un correo electrónico a sales@recfaces.com
