ABAI 2024 MC

 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...