Motor invisible del tsunami tecnològic
El futur de la IA és emocionant i ple de possibilitats, i Catalunya està ben posicionada
Els avenços estan redefinint el futur de la humanitat i caldrà un equilibri amb la responsabilitat
La IA té la capacitat d’aprendre de l’experiència i adaptar-se a noves situacions
La intel·ligència artificial (IA) ha passat de ser un concepte llunyà de ciència-ficció a convertir-se en una força omnipresent que està redefinint la nostra realitat quotidiana. Però, què és exactament la IA i com ha evolucionat fins a arribar al punt on som avui?
En essència, la IA es refereix a la capacitat de les màquines per realitzar tasques que tradicionalment han requerit intel·ligència humana. Això inclou l’aprenentatge, la resolució de problemes, la percepció i el reconeixement del llenguatge, entre d’altres. La IA no es limita a seguir instruccions preprogramades, sinó que té la capacitat d’aprendre de l’experiència i adaptar-se a noves situacions.
La història de la IA es remunta a mitjan segle XX, però ha estat en les últimes dècades quan hem vist avenços veritablement revolucionaris. Un dels moments clau en aquesta evolució va ser el desenvolupament del sistema expert Mycin a la Universitat de Stanford als anys setanta. Aquest sistema, creat per Edward Shortliffe, va ser pioner en l’ús de la IA per diagnosticar infeccions bacterianes i recomanar tractaments. Es va demostrar, així, el potencial de la IA en el camp de la medicina.
A mesura que la potència de càlcul dels ordinadors augmentava, també ho feia la sofisticació dels sistemes d’IA. El 1997, el programa Chinook de la Universitat d’Alberta (Canadà) va aconseguir resoldre el joc de dames i va demostrar que una màquina podia superar les millors ments humanes en tasques específiques.
Un dels avenços més significatius en els últims anys ha estat el desenvolupament de les xarxes neuronals artificials, sistemes inspirats en el funcionament del cervell humà. Aquestes xarxes han revolucionat camps com el reconeixement d’imatges i el processament del llenguatge natural. Per exemple, el 2015, el sistema ResNet, desenvolupat per Microsoft, va superar per primera vegada la precisió humana en la classificació d’imatges i va marcar una fita en la visió per computador.
La IA és present en molts aspectes del nostre dia a dia, sovint de manera invisible. Quan utilitzem el telèfon mòbil per fer una fotografia, els algorismes d’IA treballen en temps real per millorar la qualitat de la imatge i aplicar-hi efectes. Quan cerquem a internet, els motors de cerca utilitzen IA per entendre millor la nostra consulta i oferir resultats més rellevants.
En el camp de la salut, la IA està tenint un impacte transformador. A l’hospital Vall d’Hebron de Barcelona, per exemple, s’està utilitzant un sistema d’IA desenvolupat per l’empresa local Mediktor per fer triatges més eficients a urgències. Aquest sistema analitza els símptomes dels pacients i proporciona una avaluació inicial que ajuda els metges a prioritzar els casos més urgents.
La IA està revolucionant la manera com interactuem amb la tecnologia. Els assistents virtuals com Google Assistant i Siri utilitzen tècniques avançades de processament del llenguatge natural per entendre i respondre les nostres preguntes. Però, més enllà d’aquestes aplicacions familiars, hi ha projectes més ambiciosos en marxa.
Un exemple fascinant és el projecte Blue Brain, liderat per l’Escola Politècnica Federal de Lausana. Aquest projecte està treballant per crear una simulació completa del cervell humà utilitzant supercomputadors i models d’IA. L’objectiu és no només entendre millor com funciona el cervell, sinó també desenvolupar noves teràpies per a malalties neurològiques.
En el camp de la robòtica, la IA està permetent la creació de màquines cada vegada més autònomes i adaptables. A la Universitat Politècnica de Catalunya, el Grup de Recerca en Robòtica Intel·ligent i Sistemes està desenvolupant robots assistencials que poden interactuar de manera natural amb persones i adaptar-se a diferents entorns. Els robots tenen el potencial de millorar l’atenció a la gent gran o amb discapacitats.
La IA també està transformant indústries tradicionals. A Catalunya, l’empresa Aistech Space utilitza satèl·lits equipats amb IA per monitorar cultius i predir collites. Aquesta tecnologia permet als pagesos prendre decisions més informades sobre quan cal plantar, regar o collir, i augmenta així l’eficiència i la sostenibilitat al camp.
En el món de l’art i la creativitat, la IA està obrint noves fronteres. El projecte The Next Rembrandt, desenvolupat per un equip d’enginyers i historiadors de l’art, va utilitzar IA per analitzar les obres de Rembrandt i crear una nova pintura en el seu estil. Aquest projecte no només va demostrar les capacitats creatives, sinó que va suggerir preguntes estimulants sobre la naturalesa de l’art.
L’avenç de la IA, però, també planteja reptes importants. Un dels quals és la privacitat de les dades. Els sistemes d’IA necessiten grans quantitats de dades per funcionar, la qual cosa planteja preguntes sobre com es recullen i s’utilitzen. El Centre de Visió per Computador de la UAB treballa en tècniques d’IA que respectin la privadesa, com l’aprenentatge federat, que permet entrenar models sense compartir dades sensibles.
Un altre repte és l’impacte en el mercat laboral. Mentre que la IA pot automatitzar moltes tasques i crear nous llocs de treball, també preocupa la possible pèrdua d’ocupacions en alguns sectors. La Fundació i2CAT de Barcelona lidera projectes per estudiar l’impacte de la IA en el treball i desenvolupa programes de formació per preparar els treballadors per al futur.
L’ètica és un altre tema rellevant. Com podem assegurar que els sistemes d’IA prenguin decisions justes i no discriminatòries? Com podem fer que siguin transparents i explicables? El Barcelona Supercomputing Center treballa en el desenvolupament d’IA explicable, que pot proporcionar raons comprensibles per a les decisions, un pas cabdal per guanyar confiança en aquests sistemes.
De cara al futur, les possibilitats de la IA semblen il·limitades. Es preveu que tindrà un paper cabdal en la lluita contra el canvi climàtic, ja que ajudarà a optimitzar l’ús d’energia i a desenvolupar tecnologies sostenibles. També s’espera que transformi la medicina personalitzada i permeti tractaments més eficaços i adaptats a cada pacient.
Futurepedia: recursos d’IA per a professionals
Futurepedia és una plataforma de recursos dissenyada per ajudar professionals a aprofitar la IA com ChatGPT, Runway ML i moltes més. Ofereix directoris, guies fàcils, un butlletí setmanal i un canal de YouTube en anglès, tot per integrar la IA en pràctiques professionals i fomentar l’aprenentatge col·lectiu.
Merlin AI: assistència intel·ligent
Merlin és una eina que utilitza GPT-4 per ajudar en tasques com resumir vídeos de YouTube, blogs, respondre correus i generar publicacions a xarxes socials. Funciona com una extensió per als navegadors Chrome i Firefox i ofereix una assistència eficient en temps real per optimitzar la gestió del contingut digital.
Copilot: assistent conversacional de Microsoft
Copilot és una IA conversacional de Microsoft, desenvolupada amb GPT-4, que integra funcions com recerca d’informació actualitzada, generació d’imatges amb DALL-E 3 i assistència a Excel i Word. Ofereix respostes precises i creatives a través de xats, i millora la productivitat i l’experiència d’usuari.
Shuffll: producció audiovisual eficient
Shuffll és una plataforma d’IA per crear, gravar i escalar vídeos d’alta qualitat. Permet generar guions i efectes de so automàticament, facilitant la col·laboració entre equips i optimitzant el compromís del públic. Ideal per a màrqueting, recursos humans i educació, revoluciona la producció de contingut audiovisual.
Diccionari
Lògica difusa
La lògica difusa és una tècnica que permet treballar amb conceptes imprecisos o incerts, com ara “molt”, “poc” i “aproximadament”. A diferència de la lògica clàssica, que només permet valors binaris (cert o fals), la difusa assigna graus de veritat entre 0 i 1. Això vol dir que pot representar situacions amb més precisió i flexibilitat, fent-la especialment útil per a sistemes complexos, com ara els controladors difusos que els electrodomèstics utilitzen per ajustar funcions de manera més eficient i adaptativa.
Enginyeria de característiques
És el procés de crear, modificar i seleccionar variables rellevants a partir de dades brutes per millorar el rendiment dels models d’aprenentatge automàtic. El procés inclou tasques com ara la normalització, la codificació de variables categòriques i la generació de noves característiques basades en el coneixement del domini.
GAN
Les GAN (generative adversarial networks) són un tipus de xarxes neuronals artificials compostes per dues subxarxes: un generador i un discriminador. El generador crea dades falses que semblen reals, mentre que el discriminador intenta distingir entre dades reals i falses. Aquest entrenament competitiu permet generar imatges, textos i sons de gran realisme.
GPU
Una GPU (graphics processing unit) és un tipus de processador especialitzat en el càlcul paral·lel massiu, ideal per a aplicacions gràfiques i de càlcul intensiu, com ara l’entrenament de models d’aprenentatge profund. Les GPU permeten accelerar significativament el processament de grans volums de dades, fent-les essencials en el camp de la IA.
