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Las máquinas ya leen tu mente: cómo han aprendido a predecir tu comportamiento
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Las máquinas ya leen tu mente: cómo han aprendido a predecir tu comportamiento

El ser humano siempre ha querido saber qué va a pasar en el futuro. Aunque los adivinos no funcionen, la ciencia tiene la solución gracias a la inteligencia artificial y el 'big data'

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Esta semana se cumplen cien años del nacimiento de José Luis Sampedro, a quien debemos ensayos como 'El reloj, el gato y Madagascar' [PDF]. Publicado por primera vez en 1983, el texto hace referencia a esa faceta de ciencia social, por tanto incierta, que tiene la economía. Mientras que el comportamiento de un reloj es predecible, el del gato lo es algo menos... y el de todo Madagascar es casi un misterio. Al menos, para un ser humano. Una rama de la inteligencia artificial promete que las máquinas puedan 'aprender': es el aprendizaje automático (del inglés, 'machine learning'). Hoy, la revista 'Science' dedica un especial sobre los logros y retos de estas nuevas tecnologías a la hora de predecir eventos como guerras y resultados electorales, así como ayudar en la toma de decisiones políticas. ¿Puede un algoritmo comprender el comportamiento humano?

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La respuesta depende de la cantidad de 'big data' que podamos ofrecer como ofrenda a las máquinas. "Cuando exista una gran cantidad de datos, bien organizada y equilibrada, entonces los métodos de aprendizaje automático podrán dar predicciones decentes sobre el comportamiento humano", explica a Teknautas el investigador de la Universidad de Maryland (EEUU) V. S. Subrahmanian, autor de uno de los ensayos publicados hoy en 'Science'. Aunque esto todavía no sea posible, los ordenadores ya hacen sus pinitos como adivinos.

Cuando 'wearables' como Fitbit, 'apps' y dispositivos médicos generen más datos se podrán predecir infartos y derrames

Subrahmanian, junto a su equipo, ha desarrollado técnicas para predecir quién sucederá a un líder terrorista y el tipo de objetivos que atacará su grupo. También si las opiniones sobre los productos de una tienda 'online' son falsas, si un editor está vandalizando la Wikipedia y si un bot de Twitter tiene como objetivo influir la opinión del público. Incluso, según asegura, si un usuario tiene depresión o estrés postraumático por lo que escribe. Un pequeño aperitivo de lo que está por venir: "Cuando 'wearables' como Fitbit, aplicaciones móviles y dispositivos médicos generen más datos sobre los pacientes creo que se podrán predecir enfermedades como infartos y derrames".

Para el investigador de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich (Suiza) Lars-Erik Cederman, el problema no está en la falta de datos, sino a la carencia de conocimiento sobre cómo se conectan estos datos. El experto, publica hoy en 'Science' un artículo sobre cómo predecir la aparición de violencia y conflictos y aventurar su resolución. En su opinión, es importante no confundir sistemas "relativamente simples" como los movimientos de los planetas con otros tan complejos como las guerras, pero esto no impide que se puedan analizar.

"En principio es posible predecir los conflictos como es posible predecir el tiempo. Y, del mismo modo, la complejidad aumenta conforme nos alejamos del presente", explica Cederman. Así se ha hecho en casos como el conflicto entre Israel y Palestina, la guerra de Bosnia o los brotes de violencia en África.

¿Sirven de algo las encuestas electorales?

Es una pregunta que se hacen muchos estadounidenses tras los resultados de las últimas elecciones. También es adecuada en el contexto de este artículo, pues resulta irónico que intentemos predecir guerras e infartos cuando ni siquiera parecemos acertar quién será el próximo presidente. Pero la respuesta, según un estudio publicado hoy en 'Science' es sí, siempre y cuando se hagan bien.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Houston (EEUU) ha desarrollado un modelo capaz de predecir los resultados electorales con un 90% de éxito. El sistema, probado con varias elecciones de Latinoamérica entre 2013 y 2014, acertó el ganador en 10 de las 11 ocasiones. El modelo fue desarrollado usando una base de datos con más de 500 elecciones de 86 países, junto con otra que incorporaba encuestas de 146 naciones.

"Este estudio sugiere que las encuestas pueden usarse para predecir los resultados electorales, en EEUU y en el resto del mundo", asegura el coautor del estudio, Ryan Kennedy. Los resultados mostraron que el crecimiento económico de un país tiene muy poco efecto predictivo, mientras que los presidentes electos que vuelven a presentarse tienen una mayor probabilidad de ganar. Sin embargo, el predictor más fiable es la vieja encuesta electoral.

Esta semana se cumplen cien años del nacimiento de José Luis Sampedro, a quien debemos ensayos como 'El reloj, el gato y Madagascar' [PDF]. Publicado por primera vez en 1983, el texto hace referencia a esa faceta de ciencia social, por tanto incierta, que tiene la economía. Mientras que el comportamiento de un reloj es predecible, el del gato lo es algo menos... y el de todo Madagascar es casi un misterio. Al menos, para un ser humano. Una rama de la inteligencia artificial promete que las máquinas puedan 'aprender': es el aprendizaje automático (del inglés, 'machine learning'). Hoy, la revista 'Science' dedica un especial sobre los logros y retos de estas nuevas tecnologías a la hora de predecir eventos como guerras y resultados electorales, así como ayudar en la toma de decisiones políticas. ¿Puede un algoritmo comprender el comportamiento humano?

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