Ranking contenidos del ABAI 2 Este ranking esta formado principalmente por mi opinión. El ranking está organizado según lo que más me ha gustado y la utilidad práctica en mi investigación y profesión. 1. PATENTES: Este lugar estuvo reñido con el tema de fraude. Las razones por las que quedó en primer lugar es que La percepción que tenía de las patentes cambió y ahora cuestiono más el sistema de patentes. Me gustó aprender lo que implica una patente para la investigación y el avance o -no avance- en la sociedad. 2. FRAUDE: Considero que es un tema muy necesario para las personas que investigan porqué la línea entre lo correcto e incorrecto desdibujarse o moverse según tus intereses y/o los de la sociedad. Adquirir herramientas para identificar malas prácticas y examinar introspectivamente si estoy ajustando esa línea ética a mi conveniencia me resulta invaluable. Al igual que con las patentes, considero que este conocimiento estructurado difícilmente lo habría ad...
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Obligación de explotar las patentes en 2-3 años Para evitar que las personas se les prive de inventos y que las patentes se usen como herramientas especulativas para aumentar el valor de una empresa los sistemas de propiedad intelectual establecen la obligación de explotar comercialmente las patentes en un plazo de 2-3 años desde su concesión. Esta obligación hacia los dueños de las patentes "asegura" que el invento llegue a la sociedad y la beneficie. Sin embargo, no todos los sistemas de patentes toman en cuenta esta consideración,. Ciertas empresas compran patentes para no explotarlas. Esto resulta en un negocio lucrativo para los abogados de patentes y empresas con el suficiente dinero para comprar patentes. Estas empresa llamadas trolls de patentes esperan el momento a que empresas la utilicen para imponerles una demanda o hacer negocio es aquí de donde viene su nombre, de los trolls que esperan en puentes para cobrar a los que quieran pasar. En 2...
La XAI construida desde prácticas engañosas: El mito del trade-off entre precisión y explicabilidad En los últimos años, hemos sido testigos de cómo los modelos de deep learning han ganado popularidad frente a los modelos de machine learning tradicionales como la regresión logística. El argumento principa l para esta transición ha sido su supuesta superioridad en términos de precisión. Sin embargo, esta ganancia viene con un costo significativo: la tranparencia y explicabilidad de la IA (XAI), lo que dificulta ent ender cómo funcionan o de qué parámetros dependen sus salidas debido a sus múltiples capas ocultas. El "trade-off" entre rendimiento y explicabilidad ha sido aceptado por gran parte de la comunidad XAI con poca documentación científica que lo pruebe. "Si queremos mayor precisión, debemos sacrificar la explicabilidad, y viceversa". Pero, ¿qué tan cierto es este trade-off? ¿De dónde surgió? ¿Quién lo documentó con evidencia empírica? En varios artículos c...
¿Es el machine learning un paradigma o una ciencia evolucionaria de la IA simbólica? La IA simbólica comprende modelos computacionales basados en un conjunto de reglas establecidas por profesionales especializados en el área donde se implementará el sistema. Estos sistemas basados en conocimiento experto se desarrollaron desde los años 50 y utilizan reglas formales y explícitas, estructuradas como proposiciones "si-entonces" que resultan relativamente sencillas de comprender, lo que genera confianza entre los usuarios al permitirles entender su funcionamiento. Estos modelos fueron desarrollados en varios ámbitos llegando a apoyarse de protocolos establecidos pero debido a problemas, principalmente de costo se reemplazaron por el machine learning aunque empiezan a aparecer crisis relacionadas con la confianza en estos sistemas. En el ámbito médico se desarrollaron sistemas de IA simbólica como MYCIN, diseñado para diagnosticar infecciones sanguíneas y recomendar tratamientos a...
La Necesidad de Instrucción Profesional en Esquí para Patinadores Principiantes Cadena M. Resumen: Este estudio examina la necesidad de contratar un instructor de esquí para principiantes que tienen experiencia previa en patinaje sobre hielo. La investigación surge de la percepción común de que las habilidades del patinaje son transferibles al esquí, lo que lleva a muchos principiantes a prescindir de instructores. Se realizó un experimento con 6 participantes sin experiencia en esquí pero con conocimientos previos de patinaje sobre hielo. Los participantes intentaron descender por dos tipos de pistas: una negra (40% de inclinación) y una verde (25% de inclinación), evaluando su desempeño mediante el conteo de caídas. En la pista negra, los participantes realizaron dos intentos, registrando un promedio de 4.91 caídas por persona. En la pista verde se realizó un intento, con un promedio menor de 1.67 caídas. Un participante abandonó el estudio por frustración después de los intentos en...
¡Hola! Me llamo Mishell y este es mi primer año de investigación doctoral. Aunque mi base es la ingeniería, siempre sentí que faltaba algo: el impacto social directo de mi trabajo. Esta búsqueda me llevó a cursar un máster en ingeniería biomédica, donde descubrí mi pasión por el diseño de productos sanitarios. Ahora, mi doctorado une todas mis pasiones: la Inteligencia Artificial Explicable (XAI) aplicada a modelos multimodales de señales biomédicas. (Si tienes prisa y quieres ir directo a las preguntas de investigación, dale scroll y hasta abajo 💃) Permíteme compartirte por qué este tema me apasiona tanto. Es una fascinante intersección entre leyes, ética, diseño centrado en usuarios y modelos matemáticos. Los modelos de IA raramente siguen un diseño formal - a menudo nos limitamos a replicar comportamientos. Cuando un modelo de IA te recomienda una película o un restaurante, el impacto es mínimo. Pero cuando hablamos de salud o finanzas, la historia cambia drásticamente. In...