De los casinos online a Google: los campos de aplicación de la inteligencia artificial

Fecha de creacion: feb. 08
Escrito por Nat Chiaravalloti

A menudo se habla de la inteligencia artificial como el último hito en el desarrollo tecnológico. Los ámbitos de aplicación son diversos: diagnóstico médico, redes sociales, plataformas de juego, disciplinas artísticas y muchos otros. Entre estos sectores se encuentran los juegos de azar en línea, que en los últimos años han integrado tecnologías basadas en la inteligencia artificial en el desarrollo y el diseño de los juegos, especialmente las máquinas tragaperras online.

Muchos de los mejores casinos online españoles también utilizan la IA para proporcionar consejos útiles y dirigir la búsqueda de los usuarios en las secciones FAQs. En este caso, la IA representa un filtro para poder responder mejor a las dudas de los usuarios relacionadas con el uso de las plataformas de juego. Por último, hay que destacar cómo la Inteligencia Artificial es fundamental para mejorar la experiencia del usuario y ofrecerle sugerencias relacionadas con sus preferencias de juego.

Ahora vamos a analizar las bases sobre las que se asienta la Inteligencia Artificial y su relación con otros campos, en particular con los motores de búsqueda como Google.

El machine learning, en el que se basa toda la actividad de investigación de Google, es, hasta la fecha, un mecanismo fundamental que enseña a los algoritmos a conseguir determinados resultados a través de diferentes fases: la primera vinculada al llamado training, que se basa en la investigación y recopilación de información, y la segunda relativa a la realización real de la tarea asignada.

Precisamente en este sentido, Google lanzó el pasado mes de julio la iniciativa PAIR (People+AI Research Initiative). El objetivo final de PAIR es poner la inteligencia artificial totalmente al servicio del ser humano, es decir, a disposición de todos según las necesidades de los usuarios. PAIR crea gráficos que muestran los patrones de aprendizaje de los usuarios, que revelan dónde se esconden los posibles sesgos y ayudan a los algoritmos a tomar mejores decisiones.

Esta herramienta está dirigida principalmente a los ingenieros, pero no sólo. Fernanda Viégas, a quien Google ha colocado al frente de PAIR, quiere aclarar este mismo concepto. El ingeniero no puede ser el único autor de las decisiones, sencillamente porque no sólo existen sus percepciones y sus necesidades.

Viégas señala, de hecho, cómo el objetivo de este proyecto es dirigirse también a otras figuras, como el estudiante que quiere aprender más sobre estas tecnologías, el médico que necesita confiar en el sistema adoptado y otras categorías de usuarios.

Pero si estos mecanismos son demasiado técnicos y a veces incomprensibles para las personas, el trabajo de PAIR consiste también en traducir las reflexiones de las máquinas para que sean accesibles a otras categorías que no se limitan a los ingenieros. El gran objetivo es hacer que el aprendizaje automático sea justo, a través de pasos concretos, y crear herramientas que puedan utilizarse internamente en Google, para luego abrirlas al resto del mundo.