Russell Stuart y Norvig Peter, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Upper Saddle River, 2010).
Artificial Intelligence: A Modern Approach (3ª edición) es el libro de texto más completo sobre la teoría y práctica de la inteligencia artificial. Líder en su campo, este libro es ideal para cursos de uno o dos semestres, a nivel de pregrado o posgrado en Inteligencia Artificial.
«73% of AI Pros Are Looking to Change Jobs over the next Year», accedido 2 de octubre de 2024, https://www.zdnet.com/article/ai-wont-replace-creative-skills-study-finds/.
Un nuevo informe de Canva, titulado «Creatividad en la Educación 2024», destaca la importancia de fomentar la creatividad en los estudiantes para competir en la era de la inteligencia artificial (IA). La IA está transformando el mercado laboral, automatizando muchas tareas rutinarias. Por ello, el informe sugiere que las habilidades exclusivamente humanas, como la creatividad, son más cruciales que nunca.
El estudio, que encuestó a educadores, recién graduados y gerentes de contratación en EE. UU., Reino Unido y Australia, define la creatividad como la capacidad de usar la imaginación para resolver problemas, expresar ideas y crear algo nuevo. Aunque el 80% de los graduados recientes creen que la creatividad ha sido clave en su éxito profesional, solo el 56% de los gerentes de contratación y el 38% de los educadores sienten que los estudiantes están adecuadamente preparados en este aspecto.
El informe de Canva subraya que la creatividad no solo es una forma de autoexpresión, sino también una habilidad que fomenta la innovación y la resolución de problemas. Estas competencias son esenciales para adaptarse a condiciones laborales cambiantes. Además, más del 85% de los gerentes creen que el auge de la IA impulsará la creatividad en el futuro.
Sin embargo, el informe revela que el 34% de los educadores afirma que sus currículos actuales carecen de oportunidades para desarrollar la creatividad, citando la falta de tiempo y recursos como obstáculos principales. Aun así, el 62% de los educadores ha notado un aumento en la creatividad entre sus estudiantes, especialmente en el Reino Unido y Australia.
El estudio también señala que la IA puede ayudar a fomentar la creatividad al automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo para enfoques más innovadores en la enseñanza.
Resultados clave del estudio:
«Why Bigger Is Not Always Better in AI», MIT Technology Review, accedido 2 de octubre de 2024, https://www.technologyreview.com/2024/10/01/1104744/why-bigger-is-not-always-better-in-ai/.
La creencia de que «más grande es mejor» en inteligencia artificial (IA) ha dominado la investigación en este campo, impulsada por la idea de que la cantidad de datos, la potencia de cómputo y el número de parámetros son los principales determinantes del rendimiento de un modelo. Esta mentalidad se consolidó con un artículo de 2017 de Google, que introdujo la arquitectura de transformer, y ha llevado a las grandes empresas tecnológicas a competir por la escala de sus modelos.
Sin embargo, expertos como Sasha Luccioni, líder de IA y clima en la startup Hugging Face, argumentan que los modelos actuales son “demasiado grandes”. Estos modelos no solo son difíciles de descargar y manipular, incluso si son de código abierto, sino que también presentan problemas significativos. Entre estos se encuentran prácticas invasivas de recolección de datos y la inclusión de contenido inapropiado en los conjuntos de datos, además de tener una mayor huella de carbono debido al alto consumo de energía necesario para su funcionamiento.
La escalabilidad de los modelos también conduce a una concentración extrema de poder en manos de unas pocas empresas tecnológicas grandes. Solo estas compañías tienen los recursos financieros y técnicos necesarios para desarrollar y operar modelos de gran escala, lo que crea un «cuello de botella» en el acceso a tecnologías de IA avanzadas y limita la diversidad de enfoques en el campo.
En contraposición a esta tendencia, el Allen Institute for Artificial Intelligence (Ai2) ha desarrollado un nuevo modelo de lenguaje multimodal llamado Molmo, que demuestra que se puede lograr un rendimiento impresionante utilizando modelos mucho más pequeños. Su modelo más grande, que cuenta con 72 mil millones de parámetros, supera en rendimiento a GPT-4, que se estima tiene más de un billón de parámetros, en tareas como la comprensión de imágenes, gráficos y documentos. Además, un modelo más pequeño de Molmo, con solo 7 mil millones de parámetros, se acerca al rendimiento de los modelos de vanguardia, gracias a métodos de recolección de datos y entrenamiento más eficientes.
Los investigadores de Ai2 han enfrentado el desafío de romper con la mentalidad de «más es mejor». Al iniciar el proyecto, el equipo se propuso pensar fuera de lo convencional y encontrar formas más efectivas de entrenar modelos que fueran accesibles y económicos. La filosofía detrás de Molmo subraya que «menos es más, lo pequeño es grande, y lo abierto es tan bueno como lo cerrado».
Otro argumento a favor de reducir la escala de los modelos es que los modelos más grandes suelen ser capaces de realizar una amplia gama de tareas, muchas de las cuales pueden no ser necesarias para los usuarios finales. Luccioni sostiene que, a menudo, los usuarios solo necesitan un modelo diseñado para tareas específicas, y que los modelos más grandes no siempre ofrecen ventajas en estos casos.
Para avanzar en la investigación y aplicación de IA, es fundamental cambiar las métricas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos, enfocándose en factores relevantes como la precisión, la privacidad y la confiabilidad de los datos utilizados en su entrenamiento. Esto requiere un mayor nivel de transparencia en la industria, ya que muchos investigadores no comprenden completamente cómo y por qué sus modelos producen ciertos resultados, ni qué datos se han utilizado para entrenarlos.
Finalmente, se sugiere que es hora de reevaluar la suposición de que los modelos de IA son soluciones mágicas que resolverán todos los problemas. En lugar de seguir la tendencia de la escalabilidad, la comunidad de investigación y las empresas deben crear incentivos para fomentar un enfoque más consciente y sostenible en el desarrollo de inteligencia artificial, buscando hacer más con menos y utilizando recursos de manera más responsable.
BGR. Google Lens has a brilliant new feature that lets you search the web with a video [Internet]. BGR; 2023 [citado 2024 Oct 2]. Disponible en: https://bgr.com/tech/google-lens-has-a-brilliant-new-feature-that-lets-you-search-the-web-with-a-video/
Google Lens, una herramienta excelente para buscar en la web, ha incorporado una nueva función que permite a los usuarios cargar videos para realizar búsquedas basadas en su contenido. Esta característica fue presentada en Google I/O 2024, donde también se mostró Project Astra, una mejora importante para el sistema Gemini, que permite a la IA responder en tiempo real usando la cámara del teléfono.
La nueva función de búsqueda con video de Google Lens ya se está implementando. Los usuarios podrán grabar videos de su entorno y solicitar información relacionada. Al utilizar la aplicación, los usuarios pueden mantener presionado el botón de obturación para grabar un breve video y hacer preguntas por voz sobre lo que están grabando.
Aunque los resultados pueden no ser perfectos, como en el caso de un smartwatch que no fue identificado con precisión, la herramienta sigue siendo útil y se espera que mejore con el tiempo. Actualmente, esta función parece estar disponible primero para usuarios de Android, aunque es probable que también llegue a usuarios de iPhone pronto. Apple ha desarrollado una función similar llamada Visual Intelligence para el iPhone 16, que permite a la IA interactuar visualmente con el entorno del usuario.
IFLA Releases 2024-2029 Strategy. IFLA 2024
La Federación Internacional de Asociaciones e Instituciones Bibliotecarias (IFLA) ha lanzado su Estrategia 2024-2029, proporcionando una estructura y referencia para su labor, incluidas las actividades de sus 60 grupos de voluntarios. Esta estrategia, basada en encuestas y consultas con miembros y voluntarios, también puede servir de inspiración para que los miembros de IFLA desarrollen sus propios planes.
Trabajar juntos a nivel internacional es fundamental para la IFLA, ya que se basa en la creencia de que la colaboración global permite a asociaciones bibliotecarias, bibliotecas y profesionales de la información lograr más unidos que de manera individual. Esta unión aprovecha la diversidad para innovar y responder a las necesidades del campo bibliotecario. Esta estrategia permite a la IFLA aprovechar este potencial en beneficio de sus miembros, del campo bibliotecario en general y de las comunidades a las que sirven las bibliotecas.
Esta estrategia de la IFLA está diseñada para que todas las partes de la organización contribuyan a las áreas de impacto, las cuales se apoyan mutuamente, de modo que ninguna puede lograrse sin las demás. La intención es que los comités de la IFLA utilicen esta estrategia para desarrollar planes que maximicen su contribución al mundo que se desea construir.
En esta entrega, la estrategia presenta una nueva visión clara que resalta el papel crucial de las bibliotecas en el mundo: «Futuros sostenibles para todos a través del conocimiento y la información»
Además, se centra en tres áreas clave de impacto:
Esta estrategia subraya el compromiso de IFLA con un futuro en el que las bibliotecas desempeñen un papel esencial en el desarrollo sostenible global.
Área de Impacto 01. Conexión y dinamización de las bibliotecas
El Área de Impacto 01 de la IFLA se centra en la conexión y dinamización de las bibliotecas a través de comunidades profesionales globales vibrantes. El éxito de generar cambios radica en la comunidad de miembros y voluntarios de la IFLA, quienes aportan ideas, experiencias y habilidades diversas. La IFLA, como organización global para bibliotecas, ofrece un espacio para el intercambio, el aprendizaje y la creación de estándares y guías relevantes.
Esto permite que la fuerza laboral bibliotecaria colabore y mejore su capacidad para contribuir al desarrollo individual y comunitario. Al estar conectadas, las bibliotecas pueden innovar y avanzar en el acceso inclusivo a la información, respetando los valores éticos.
Las acciones clave incluyen:
El éxito se mide cuando los grupos de voluntarios implementan acciones que benefician a las comunidades, la membresía crece en áreas poco representadas y se utilizan estándares globales para impulsar la innovación y mejorar los servicios.
Área de Impacto 02. Reconocimiento y valorización de las bibliotecas como socios estratégicos.
El Área de Impacto 02 de la IFLA se enfoca en que las bibliotecas sean reconocidas, representadas y valoradas como socios clave. Para que las bibliotecas puedan cambiar la sociedad, es esencial asegurar las leyes y los recursos necesarios mediante una defensa efectiva y la creación de alianzas. Esto requiere un trabajo coordinado en todos los niveles, demostrando las contribuciones de las bibliotecas, generando apoyo y definiendo rutas de acción desde los espacios globales hasta las comunidades locales.
Es fundamental que las bibliotecas sean socios receptivos, confiables y efectivos, capaces de hablar el lenguaje de otros actores y servir como una plataforma para reflexionar sobre la defensa de los valores bibliotecarios en un mundo en constante cambio.
El objetivo es que las bibliotecas se involucren de manera efectiva con los responsables de la toma de decisiones, las partes interesadas y las comunidades, y que sean reconocidas y valoradas como socios. Además, las bibliotecas deben poder utilizar los logros a nivel global en sus propias actividades de defensa y creación de alianzas, así como defender y promover sus valores de manera activa.
Las acciones en esta área incluyen:
El éxito se medirá cuando las prioridades de las bibliotecas sean reconocidas en textos clave a nivel global, como la agenda posterior a 2030 de la ONU, y en políticas regionales, nacionales y locales. Además, se evidenciará cuando la comunidad bibliotecaria utilice regularmente los recursos y oportunidades creadas por la IFLA para fortalecer la defensa y las alianzas, y los valores bibliotecarios, como la libertad intelectual y la ciencia abierta, se reflejen en leyes y políticas.
Área de Impacto 03. Capacitación de las bibliotecas para generar cambios significativos a todos los niveles.
El Área de Impacto 03 de la IFLA se centra en habilitar a las bibliotecas para que generen cambios significativos a todos los niveles. Aunque cada biblioteca responde a las necesidades locales de sus comunidades, colectivamente, las bibliotecas tienen el potencial de impulsar cambios sistémicos en sus áreas de influencia. Para lograrlo, es crucial que, en todas partes del mundo, las bibliotecas cuenten con la capacidad de apoyar el aprendizaje continuo, diseñar, implementar y evaluar proyectos y programas que generen un impacto positivo.
La IFLA, con su red global y experiencia, está en una posición única para fomentar el desarrollo de capacidades, lo que permitirá que las bibliotecas sean resilientes frente a los cambios y capaces de colaborar en la creación de cambios significativos en sus sociedades. Las bibliotecas podrán evaluar el éxito, aprender de sus experiencias e innovar para el futuro, formando nuevos líderes.
Este trabajo incluye:
El éxito se medirá cuando las estructuras regionales tengan un historial de proyectos impactantes, se ofrezcan actividades de capacitación que generen cambios observables en la práctica, y se fortalezca la capacidad de las asociaciones y el campo bibliotecario en la entrega de resultados.
Portal de Producción Científica de la Universidad de Salamanca con Almudena Mangas Vega.
Planeta Biblioteca 2024/10/01
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Hemos conversado con Almudena Mangas Vega, responsable del Portal de Investigación de la Universidad de Salamanca (USAL), quien nos explicó la misión de este servicio, enfocado en gestionar y difundir la producción científica de los investigadores, incrementando su visibilidad y accesibilidad tanto en la comunidad académica como en la sociedad. El portal ofrece perfiles detallados de los investigadores, así como acceso a sus publicaciones y proyectos, además de herramientas que simplifican la publicación de trabajos, el seguimiento de su impacto y la colaboración científica. También garantiza la calidad y originalidad de las investigaciones mediante procesos de revisión y control, y maximiza su impacto utilizando redes académicas y estrategias de optimización en motores de búsqueda. Asimismo, proporciona acceso abierto a una gran cantidad de publicaciones y promueve la comunicación entre los investigadores y otros actores sociales, fortaleciendo la visibilidad de la investigación de la USAL.
Jenay Robert et al., «2024 EDUCAUSE Horizon Report: Cybersecurity and Privacy Edition», 2024
El Informe Cybersecurity and Privacy Edition is Now Available Online, disponible desde el 30 de septiembre de 2024, analiza las tendencias, tecnologías clave y prácticas que moldean el futuro de la ciberseguridad y privacidad en la educación superior. Elaborado a partir de la experiencia de un panel global de líderes, el informe aborda los desafíos que surgen en un contexto global de incertidumbre política, conflictos bélicos y avances tecnológicos impulsados por la inteligencia artificial (IA).
El informe destaca seis tecnologías y prácticas clave:
El informe también examina cómo los profesionales deben adaptarse a estos cambios para garantizar la seguridad de las instituciones y los estudiantes en el futuro.
Delta Think. “Total Value of Scholarly Journals Market.” Delta Think. Última modificación en 2024. https://deltathink.com/news-views-total-value-of-scholarly-journals-market/.
El mercado de revistas académicas está valorado en alrededor de 11.000 millones de dólares, con un crecimiento aproximado del 2.3% anual. Estas cifras son aproximadas, dada la falta de datos consistentes sobre el mercado. La proyección para 2024 es preliminar, y se actualizará una vez que se recopilen nuevos datos de los editores.
Delta Think realiza una encuesta anual entre editores para estimar los ingresos totales de las revistas académicas. Se toman decisiones pragmáticas sobre la definición y disponibilidad de información para crear una lista de revistas académicas reconocidas. Se utilizan diversas fuentes, como el Registro Noruego de Revistas Científicas y el Sello DOAJ, para depurar los datos.
Tras analizar los efectos de la inflación y los tipos de cambio, surgieron preguntas sobre el valor total del mercado de revistas académicas. El artículo responde a estas dudas con cifras actualizadas. Aunque originalmente el análisis se centraba en datos de acceso abierto (OA), también cubre todo el mercado de revistas académicas para entender mejor la proporción de OA frente a las publicaciones por suscripción.
El «mercado de revistas académicas» incluye todo el dinero gastado en revistas académicas, tanto por suscripción como en acceso abierto, excluyendo revistas comunitarias gestionadas por instituciones.
Se estima que el mercado tenía un valor de 10.700 millones de dólares en 2022, subiendo a 10.800 millones en 2023, con un crecimiento anual promedio de 2.3%. Después del crecimiento acelerado tras la pandemia, el 2023 representó una corrección. El valor proyectado para 2024 es de aproximadamente 11.000 millones de dólares.
Roohi Ghosh, «Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats: A Comprehensive SWOT Analysis of AI and Human Expertise in Peer Review», The Scholarly Kitchen, 12 de septiembre de 2024, https://scholarlykistg.wpenginepowered.com/2024/09/12/strengths-weaknesses-opportunities-and-threats-a-comprehensive-swot-analysis-of-ai-and-human-expertise-in-peer-review/.
Roohi Ghosh aborda el papel de la revisión por pares en la era digital, especialmente a medida que se aproxima la Semana de la Revisión por Pares.
El auge del contenido generado por IA en revistas científicas plantea preguntas sobre la responsabilidad del proceso de revisión. La carga de trabajo de los revisores es abrumadora, con millones de artículos publicados cada año y un número limitado de revisores disponibles, quienes realizan este trabajo de manera voluntaria, a menudo en su tiempo libre.
Ghosh señala que la revisión por pares debe centrarse en fortalecer la ciencia, no en detectar contenido de IA. La expectativa de que los revisores busquen texto generado por IA desvía su atención de su verdadero objetivo, lo que diluye su experiencia. En lugar de añadir presión, la IA debería ser una herramienta que facilite el trabajo de los revisores.
Se plantean preguntas sobre cómo integrar herramientas de IA que puedan identificar contenido generado por IA antes de que los artículos lleguen a los revisores, permitiéndoles concentrarse en el contenido. También se sugiere que se debe ofrecer capacitación específica sobre el uso efectivo de estas herramientas y desarrollar un enfoque colaborativo entre revisores.
El análisis SWOT propone examinar las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas tanto de la IA como de la experiencia humana en la revisión por pares. En lugar de culpar, se debe fomentar un diálogo sobre cómo utilizar la IA como un aliado en la preservación de la integridad de la investigación y replantear los roles dentro del proceso de revisión. La conversación debe cambiar de la culpa a la colaboración, reimaginando el futuro de la revisión por pares.
Dylan Matthews, «How AI Could Explode the Economy», Vox, 26 de marzo de 2024, https://www.vox.com/future-perfect/24108787/ai-economic-growth-explosive-automation.
El artículo examina el posible impacto de la inteligencia artificial (IA) en la economía global y si podría desencadenar un crecimiento económico sin precedentes o, por el contrario, quedarse como una tecnología más que mejora ciertos aspectos de la productividad sin cambiar fundamentalmente el panorama económico.
Actualmente, la IA está generando riqueza significativa para algunas empresas y figuras en la industria tecnológica. Un ejemplo claro es Jensen Huang, el cofundador y CEO de Nvidia, cuya empresa controla el 80% del mercado de chips para centros de datos que utilizan IA. En los últimos cinco años, su fortuna ha pasado de 4 mil millones a 83.1 mil millones de dólares debido a la creciente demanda de su tecnología. Además, compañías como OpenAI, Anthropic e Inflection han sido valuadas en miles de millones de dólares, lo que subraya el inmenso interés en las capacidades de la IA.
Algunos investigadores argumentan que la IA no solo enriquecerá a un pequeño grupo de empresarios tecnológicos, sino que podría transformar la economía a una escala nunca antes vista. Ajeya Cotra, investigadora de Open Philanthropy, estima que la IA podría llevar a tasas de crecimiento del 20-30% anual antes de 2100. Tom Davidson, en un informe más detallado, también argumenta que este tipo de crecimiento acelerado es plausible, lo que implicaría que la economía podría duplicarse en tamaño cada 2,5 años, un nivel de crecimiento sin precedentes en la historia económica mundial.
Para poner esto en perspectiva, las tasas actuales de crecimiento en países desarrollados como Estados Unidos son de alrededor de 2-3% anual, y el país no duplicará su economía hasta dentro de unos 35 años, a este ritmo. Un crecimiento del 30% anual significaría que en 25 años, seríamos mil veces más ricos que hoy. Este tipo de salto económico superaría incluso las revoluciones industriales anteriores, que llevaron a avances como la agricultura mecanizada, la electricidad o el internet.
Sin embargo, a pesar de las proyecciones optimistas, muchos economistas dudan que la IA pueda generar un crecimiento tan espectacular. Un ejemplo citado es la «paradoja de la productividad», en la que tecnologías como las computadoras han mejorado la eficiencia en muchas áreas, pero no han causado un aumento significativo en las tasas de crecimiento económico general. A pesar de los avances tecnológicos, la productividad en algunos sectores ha crecido muy poco.
Además, la «enfermedad de los costos» de Baumol señala que los sectores menos automatizables (como la educación, la salud y la construcción) continúan siendo grandes partes de la economía. Incluso si la IA automatiza completamente algunos sectores, como la agricultura o la manufactura, estos sectores se vuelven menos importantes en el panorama económico total, limitando el crecimiento general.
David Autor, economista del MIT, argumenta que la IA, aunque avanzada, no es capaz de sustituir todo el trabajo humano, especialmente en áreas que requieren razonamiento o pensamiento creativo. Esto sugiere que el crecimiento masivo impulsado por la IA está fuera de nuestro alcance en el futuro cercano. La tecnología podría mejorar la productividad en ciertos sectores, pero no necesariamente conducir a un crecimiento explosivo en todos los ámbitos.
El debate entre optimistas y escépticos sobre el crecimiento explosivo impulsado por la IA se centra en si es posible desarrollar IA que realice cualquier tarea económica útil, incluidas aquellas relacionadas con la innovación. Los creyentes en el crecimiento explosivo argumentan que si la IA puede automatizar completamente la investigación y el desarrollo, eso aceleraría las innovaciones y mejoraría la productividad de manera radical. Sin embargo, los escépticos, como David Autor, creen que la IA aún tiene limitaciones significativas, y que las mejoras en la productividad no llevarán necesariamente a una desaparición completa de la necesidad de trabajo humano.
El artículo explica que el crecimiento podría acelerarse debido a la capacidad de la IA para reemplazar trabajos humanos y aumentar la productividad. Sin embargo, esto también podría generar una más alta desigualdad, con la mayoría de la riqueza concentrada en pocas manos, mientras la demanda de trabajo humano disminuye drásticamente.
En conclusión, se puede decir, que aunque la IA tiene el potencial de transformar la economía y mejorar la productividad en muchos sectores, la cuestión de si puede provocar un crecimiento explosivo o simplemente mejorar algunos aspectos de la economía sigue abierta. De cualquier manera, incluso un crecimiento más moderado impulsado por la IA podría tener un impacto profundo en nuestras vidas.
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