{"id":32202,"date":"2023-07-04T10:10:13","date_gmt":"2023-07-04T10:10:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cyberguru.it\/2023\/07\/04\/explainable-ai-with-python-la-brillante-combinacion-entre-un-libro-y-la-innovacion-formativa\/"},"modified":"2024-03-10T14:09:13","modified_gmt":"2024-03-10T14:09:13","slug":"explainable-ai-with-python-la-brillante-combinacion-entre-un-libro-y-la-innovacion-formativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/2023\/07\/04\/explainable-ai-with-python-la-brillante-combinacion-entre-un-libro-y-la-innovacion-formativa\/","title":{"rendered":"\u00abExplainable AI with Python\u00bb: la brillante combinaci\u00f3n entre un libro y la innovaci\u00f3n formativa"},"content":{"rendered":"[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; admin_label=\u00bbsection\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_row admin_label=\u00bbrow\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_text admin_label=\u00bbText\u00bb _builder_version=\u00bb4.24.2&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;]<p><\/p>\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Para realizar la plataforma autom\u00e1tica y adaptativa de Cyber Guru fue necesario desarrollar un producto controlado por un modelo de <em>aprendizaje autom\u00e1tico<\/em>.<br \/><strong><a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/2023\/07\/04\/la-brillante-mente-italiana-que-esta-detras-de-la-innovacion-de-cyber-guru\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Esto ha sido posible gracias a la experiencia en cibern\u00e9tica, inteligencia artificial y <em>aprendizaje autom\u00e1tico <\/em>de Leonida Gianfagna<\/a><\/strong>, f\u00edsico te\u00f3rico especializado en part\u00edculas elementales y actualmente jefe del sector de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Cyber Guru, autor del libro <a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/?page_id=31869\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>\u00abExplainable AI with Phyton\u00bb<\/strong><\/a>.<\/p>\n<p><\/p>\n<\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>En tu libro tambi\u00e9n se habla mucho de la inteligencia artificial explicable, o \u00abExplainable AI\u00bb. \u00bfNos puedes explicar qu\u00e9 es?<\/strong><\/h3>\n<p>Es un campo de investigaci\u00f3n dentro del aprendizaje autom\u00e1tico que busca responder a las numerosas preguntas, algunas relacionadas con la responsabilidad, que todos nos hacemos sobre esta herramienta y su funcionamiento.<\/p>\n<p>La inteligencia artificial ha asumido ya un papel importante en muchos \u00e1mbitos de nuestra vida, incluso en algunos particularmente delicados y estrat\u00e9gicos como por ejemplo la salud, la econom\u00eda, la formaci\u00f3n y el derecho, entre otros.<\/p>\n<p>As\u00ed, puede suceder que sea una m\u00e1quina la que diagnostique un tumor leyendo una tomograf\u00eda computarizada o la que decida si una persona puede obtener o no una hipoteca para comprar una casa. En resumen, cada vez ser\u00e1 m\u00e1s frecuente que las m\u00e1quinas den respuesta a cuestiones fundamentales de la vida de los ciudadanos.<\/p>\n<p>La \u00abExplainable AI\u00bb pretende explicar qu\u00e9 elementos y criterios sigue la m\u00e1quina para recopilar las preguntas y proporcionar las respuestas. Para ser m\u00e1s claros, por qu\u00e9 ha \u00abdecidido\u00bb que yo no tengo derecho a obtener una hipoteca y en cambio mi primo recibe una respuesta afirmativa.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfImplica esto tambi\u00e9n cuestiones relativas a la responsabilidad y al derecho?<\/strong><\/h3>\n<p>S\u00ed, ese es otro punto a tener en cuenta. \u00bfSobre qui\u00e9n recae la responsabilidad si la m\u00e1quina hace una deducci\u00f3n incorrecta?<\/p>\n<p>Dado que las respuestas jur\u00eddicas y el derecho no pueden seguir el ritmo del desarrollo de la tecnolog\u00eda y la inteligencia artificial, se avanza cada vez m\u00e1s hacia un sistema mixto, en el que la responsabilidad recaiga en el hombre que utiliza la m\u00e1quina.<\/p>\n<p>El papel de la \u00abExplainable AI\u00bb es cada vez m\u00e1s determinante para entender c\u00f3mo los ordenadores construyen sus respuestas.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>En el libro tambi\u00e9n se habla mucho de aprendizaje autom\u00e1tico. \u00bfEn qu\u00e9 se diferencia este de la inteligencia artificial?<\/strong><\/h3>\n<p>Primero tenemos que hacer una breve recorrido por la historia de la inteligencia artificial.<br \/>El nacimiento simb\u00f3lico de la IA debe buscarse en los a\u00f1os\u00a050 con el trabajo de Turing (<em><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Computing_Machinery_and_Intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00abComputing Machinery and Intelligence\u00bb<\/a>)<\/em> y su famosa pregunta de <strong>\u00ab\u00bfPueden las m\u00e1quinas pensar?\u00bb<\/strong>, pero tiene una historia que avanza a trompicones.<br \/>De hecho, atraviesa varios periodos dif\u00edciles, llamados \u00ab<strong>inviernos de la IA<\/strong>\u00bb, en los que parec\u00eda que los desarrollos hab\u00edan llegado a un punto muerto. Hasta que hubo un resurgimiento en torno a la d\u00e9cada del\u00a02000, cuando comenz\u00f3 un periodo de mayor desarrollo de esta herramienta debido principalmente al fuerte crecimiento en cuanto a la disponibilidad de datos y la potencia computacional. Estos dos elementos han permitido la aplicaci\u00f3n de los viejos modelos en un contexto totalmente nuevo con \u00e9xitos sorprendentes.<\/p>\n<p>El <em>aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> es un subconjunto de la IA y se ocupa de crear sistemas que aprenden o mejoran el rendimiento en funci\u00f3n de los datos que utilizan. Es un enfoque diferente del algor\u00edtmico, en el que el modelo aprende a resolver tareas de forma independiente (sin reglas precisas programadas externamente).<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfUn ejemplo? <\/strong><\/h3>\n<p>Si tengo que ense\u00f1ar a una m\u00e1quina a reconocer gatos, puedo seguir dos caminos.<\/p>\n<p>Uno es describir las caracter\u00edsticas de los gatos de forma algor\u00edtmica y pedirle a la m\u00e1quina que compruebe si en una imagen est\u00e1n presentes los elementos del gato. Pero este es un camino dif\u00edcil de seguir, porque los gatos pueden ser muy diferentes entre s\u00ed y a la primera dificultad la m\u00e1quina puede bloquearse.<\/p>\n<p>El otro camino es proporcionarle a la m\u00e1quina muchas im\u00e1genes de gatos y dejar que la propia m\u00e1quina reproduzca un modelo que le permita reconocer a un gato.<\/p>\n<p><strong>El aprendizaje autom\u00e1tico, por tanto, se basa en una gran cantidad de datos que permiten construir el modelo de una red neuronal (o diferentes modelos de aprendizaje autom\u00e1tico) y buscar la respuesta m\u00e1s adecuada entre el \u00abinput\u00bb y el \u00aboutput\u00bb. Y as\u00ed hasta que el proceso quede validado.<\/strong><\/p>\n<p>Cuando estemos satisfechos con la precisi\u00f3n de las respuestas, podemos comenzar a enviar datos que la m\u00e1quina no haya visto antes, confiando en la red y en la cantidad infinita de datos que se encuentran en ella.<\/p>\n<p>Es el mismo mecanismo en el que se basa el funcionamiento de Chat GPT, del que tanto se habla hoy en d\u00eda.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading has-medium-font-size\"><strong>Entonces, \u00bfhemos llegado a un punto en el que las m\u00e1quinas pueden definirse como inteligentes?<\/strong><\/h3>\n<p>La cuesti\u00f3n es m\u00e1s compleja y se lleva discutiendo desde hace mucho.<br \/><strong>En primer lugar, hay que preguntarse qu\u00e9 se entiende por inteligencia. Un ordenador procesa datos y ejecuta programas, pero no \u00abentiende\u00bb lo que est\u00e1 haciendo<\/strong>. Ciertamente, bajo una mirada superficial, sus respuestas pueden parecer similares a las humanas. Pero siguen siendo dos mundos distintos y lejanos. La complejidad de lo humano no tiene similitud en los ordenadores.<\/p>\n<p>Es un tema muy importante que ya plante\u00f3 con claridad en los a\u00f1os\u00a080 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/John_Searle\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">John Roger Searle,<\/a>profesor de Berkeley, conocido por sus contribuciones a la filosof\u00eda del lenguaje y la filosof\u00eda de la mente,<strong> que propuso el famoso experimento de la habitaci\u00f3n china para demostrar que la mente humana no era replicable dentro de una m\u00e1quina<\/strong>.<\/p>\n<p><\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfDe qu\u00e9 se trata?<\/h3>\n<p>Imaginemos que en una habitaci\u00f3n hay una m\u00e1quina y un hombre que solo habla ingl\u00e9s.<br \/>A ambos se les env\u00eda un texto en chino para su traducci\u00f3n. Por supuesto, el ordenador no tiene ning\u00fan problema para llevar a cabo su tarea. El hombre recibe un libro con una serie de reglas escritas en ingl\u00e9s\u202fque explican c\u00f3mo emparejar los s\u00edmbolos chinos con palabras de su idioma. As\u00ed, el hombre encuentra la soluci\u00f3n y comienza a producir el \u00aboutput\u00bb de respuesta,\u202fsiguiendo al pie de la letra las instrucciones.\u202fLas\u202frespuestas\u202fque el hombre produce son\u202fformalmente correctas, porque ha ejecutado al pie de la letra las instrucciones que se le han entregado junto con los ideogramas y que se pueden comparar con el \u00absoftware\u00bb del ordenador.<br \/><strong>A pesar de ello,\u202fno entendi\u00f3 nada\u202fde sus respuestas y, obviamente, no aprendi\u00f3 chino, aunque a simple vista pudiera parecer lo contrario.<\/strong><br \/>Efectivamente, <strong>una m\u00e1quina se comporta como el protagonista de este experimento<\/strong>: ejecuta el programa escrito en el lenguaje de programaci\u00f3n (su lengua materna), pero esencialmente\u202fmanipula s\u00edmbolos cuyo significado desconoce. Su\u202ffuncionamiento\u202fes\u202fpuramente sint\u00e1ctico. Pero la complejidad de la mente humana no es imitable por una m\u00e1quina. De hecho, esta no tiene que \u00abentender\u00bb, sino \u00fanicamente procesar y manipular datos correctamente.<br \/><strong>Volviendo al ejemplo de los gatos, tenemos que pensar que un ni\u00f1o no necesita procesar miles de im\u00e1genes de gatos, le basta con ver dos o tres para que en su mente se forme una idea del gato que le permita reconocer siempre a ese animal.<\/strong><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"has-medium-font-size\"><a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/explainable-ai-with-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Si quieres saber m\u00e1s sobre <em>\u00abExplainable AI with Python\u00bb<\/em>&#8230;<\/a><\/p>\n<p><\/p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=\u00bb1&#8243; admin_label=\u00bbsection\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_row admin_label=\u00bbrow\u00bb _builder_version=\u00bb4.16&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_column type=\u00bb4_4&#8243; _builder_version=\u00bb4.16&#8243; custom_padding=\u00bb|||\u00bb global_colors_info=\u00bb{}\u00bb custom_padding__hover=\u00bb|||\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb][et_pb_text admin_label=\u00bbText\u00bb _builder_version=\u00bb4.24.2&#8243; background_size=\u00bbinitial\u00bb background_position=\u00bbtop_left\u00bb background_repeat=\u00bbrepeat\u00bb hover_enabled=\u00bb0&#8243; global_colors_info=\u00bb{}\u00bb theme_builder_area=\u00bbpost_content\u00bb sticky_enabled=\u00bb0&#8243;] Para realizar la plataforma autom\u00e1tica y adaptativa de Cyber Guru fue necesario desarrollar un producto controlado por un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico.Esto ha sido posible gracias a [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":32025,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"off","_et_pb_old_content":"<!-- wp:quote -->\n<blockquote class=\"wp-block-quote\"><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>Para realizar la plataforma autom\u00e1tica y adaptativa de Cyber Guru fue necesario desarrollar un producto controlado por un modelo de <em>aprendizaje autom\u00e1tico<\/em>.<br\/><strong><a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/2023\/07\/04\/la-brillante-mente-italiana-que-esta-detras-de-la-innovacion-de-cyber-guru\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Esto ha sido posible gracias a la experiencia en cibern\u00e9tica, inteligencia artificial y <em>aprendizaje autom\u00e1tico <\/em>de Leonida Gianfagna<\/a><\/strong>, f\u00edsico te\u00f3rico especializado en part\u00edculas elementales y actualmente jefe del sector de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Cyber Guru, autor del libro <a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/?page_id=31869\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>\u00abExplainable AI with Phyton\u00bb<\/strong><\/a>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><\/blockquote>\n<!-- \/wp:quote --><!-- wp:heading {\"level\":3,\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>En tu libro tambi\u00e9n se habla mucho de la inteligencia artificial explicable, o \u00abExplainable AI\u00bb. \u00bfNos puedes explicar qu\u00e9 es?<\/strong><\/h3>\n<!-- \/wp:heading --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>Es un campo de investigaci\u00f3n dentro del aprendizaje autom\u00e1tico que busca responder a las numerosas preguntas, algunas relacionadas con la responsabilidad, que todos nos hacemos sobre esta herramienta y su funcionamiento.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>La inteligencia artificial ha asumido ya un papel importante en muchos \u00e1mbitos de nuestra vida, incluso en algunos particularmente delicados y estrat\u00e9gicos como por ejemplo la salud, la econom\u00eda, la formaci\u00f3n y el derecho, entre otros.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>As\u00ed, puede suceder que sea una m\u00e1quina la que diagnostique un tumor leyendo una tomograf\u00eda computarizada o la que decida si una persona puede obtener o no una hipoteca para comprar una casa. En resumen, cada vez ser\u00e1 m\u00e1s frecuente que las m\u00e1quinas den respuesta a cuestiones fundamentales de la vida de los ciudadanos.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>La \u00abExplainable AI\u00bb pretende explicar qu\u00e9 elementos y criterios sigue la m\u00e1quina para recopilar las preguntas y proporcionar las respuestas. 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Hasta que hubo un resurgimiento en torno a la d\u00e9cada del\u00a02000, cuando comenz\u00f3 un periodo de mayor desarrollo de esta herramienta debido principalmente al fuerte crecimiento en cuanto a la disponibilidad de datos y la potencia computacional. Estos dos elementos han permitido la aplicaci\u00f3n de los viejos modelos en un contexto totalmente nuevo con \u00e9xitos sorprendentes.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>El <em>aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> es un subconjunto de la IA y se ocupa de crear sistemas que aprenden o mejoran el rendimiento en funci\u00f3n de los datos que utilizan. 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Un ordenador procesa datos y ejecuta programas, pero no \u00abentiende\u00bb lo que est\u00e1 haciendo<\/strong>. Ciertamente, bajo una mirada superficial, sus respuestas pueden parecer similares a las humanas. Pero siguen siendo dos mundos distintos y lejanos. La complejidad de lo humano no tiene similitud en los ordenadores.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>Es un tema muy importante que ya plante\u00f3 con claridad en los a\u00f1os\u00a080 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/John_Searle\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">John Roger Searle,<\/a>profesor de Berkeley, conocido por sus contribuciones a la filosof\u00eda del lenguaje y la filosof\u00eda de la mente,<strong> que propuso el famoso experimento de la habitaci\u00f3n china para demostrar que la mente humana no era replicable dentro de una m\u00e1quina<\/strong>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:heading {\"level\":3,\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<h3 class=\"wp-block-heading\">\u00bfDe qu\u00e9 se trata?<\/h3>\n<!-- \/wp:heading --><!-- wp:paragraph {\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p>Imaginemos que en una habitaci\u00f3n hay una m\u00e1quina y un hombre que solo habla ingl\u00e9s. <br\/>A ambos se les env\u00eda un texto en chino para su traducci\u00f3n. Por supuesto, el ordenador no tiene ning\u00fan problema para llevar a cabo su tarea. El hombre recibe un libro con una serie de reglas escritas en ingl\u00e9s\u202fque explican c\u00f3mo emparejar los s\u00edmbolos chinos con palabras de su idioma. As\u00ed, el hombre encuentra la soluci\u00f3n y comienza a producir el \u00aboutput\u00bb de respuesta,\u202fsiguiendo al pie de la letra las instrucciones.\u202fLas\u202frespuestas\u202fque el hombre produce son\u202fformalmente correctas, porque ha ejecutado al pie de la letra las instrucciones que se le han entregado junto con los ideogramas y que se pueden comparar con el \u00absoftware\u00bb del ordenador. <br\/><strong>A pesar de ello,\u202fno entendi\u00f3 nada\u202fde sus respuestas y, obviamente, no aprendi\u00f3 chino, aunque a simple vista pudiera parecer lo contrario.<\/strong><br\/>Efectivamente, <strong>una m\u00e1quina se comporta como el protagonista de este experimento<\/strong>: ejecuta el programa escrito en el lenguaje de programaci\u00f3n (su lengua materna), pero esencialmente\u202fmanipula s\u00edmbolos cuyo significado desconoce. Su\u202ffuncionamiento\u202fes\u202fpuramente sint\u00e1ctico. Pero la complejidad de la mente humana no es imitable por una m\u00e1quina. De hecho, esta no tiene que \u00abentender\u00bb, sino \u00fanicamente procesar y manipular datos correctamente. <br\/><strong>Volviendo al ejemplo de los gatos, tenemos que pensar que un ni\u00f1o no necesita procesar miles de im\u00e1genes de gatos, le basta con ver dos o tres para que en su mente se forme una idea del gato que le permita reconocer siempre a ese animal.<\/strong><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph --><!-- wp:paragraph {\"fontSize\":\"medium\",\"translatedWithWPMLTM\":\"1\"} -->\n<p class=\"has-medium-font-size\"><a href=\"https:\/\/www.cyberguru.it\/es\/?page_id=31869\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Si quieres saber m\u00e1s sobre <em>\u00abExplainable AI with Python\u00bb<\/em>...<\/a><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph 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