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Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial para bibliotecas

 

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Artificial Intelligence (AI) Index: 2019 Annual Report. Stanford’s Human-Centered AI Institute)

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2019

2018

El mundo de hoy se parece cada vez más a la ciencia ficción de ayer. En una época en la que la inteligencia artificial, los robots humanoides y los implantes de tecnología directamente en los humanos ya no son una especulación, sino escenas de nuestra vida cotidiana, nos enfrentamos a un enorme progreso potencial, pero quizás también a un peligro potencial igual de grande. Esto abre las mayores preguntas filosóficas para una nueva consideración, ¿qué es un ser humano?

La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tendencias clave de futuro en todos las disciplinas y áreas de trabajo. Para ayudar a los bibliotecarios a mejorar sus bibliotecas, las Bibliotecas de la Universidad de Stanford y la Biblioteca Nacional de Noruega patrocinaron la segunda conferencia anual de Fantastic Futures. Lo que sigue es una FAQ basada en la conferencia para aquellos que quieran empezar su propio viaje a la IA.

La inteligencia artificial (IA) está reconfigurando el mundo del trabajo: las habilidades del futuro

 

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2020 Workplace Learning Trends Report: The Skills of the Future. Udemy 2020

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Con la interrupción de la tecnología a gran escala, las organizaciones tendrán que responder de manera transformadora. Esto significa repensar la forma en que las organizaciones abordan las habilidades de la fuerza laboral y la gestión del talento. Por ejemplo En el mundo de las finanzas, los fondos de inversión gestionados por AI y los ordenadores representan hoy en día el 35% del mercado de valores de Estados Unidos. Y este número no hace más que crecer.

Este informe destacará las futuras habilidades que cualquier organización necesitará en 2020 y cómo puede preparar a su fuerza laboral para esta nueva década.

Aspectos clave de este informe:

  • Las últimas tendencias de aprendizaje y las habilidades más novedosas basadas en lo que más de 40 millones de personas están aprendiendo en todo el mundo
  • Las 10 mejores habilidades tecnológicas, habilidades sociales y habilidades de negocios
  • Las 10 mejores habilidades de la industria en 2020
  • 5 maneras de reinventar el aprendizaje y el desarrollo para preparar a su fuerza laboral para las habilidades del futuro

 

Inteligencia artificial y aprendizaje automático en bibliotecas

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Griffey, JasonM ed. ‘Artificial Intelligence and Machine Learning in Libraries,”. Library Technology Reports (vol. 55, no. 1), 2019

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En este número de Library Technology Reports se sostiene que el futuro cercano del trabajo en las bibliotecas se verá enormemente afectado y quizás cambie para siempre como resultado de que la inteligencia artificial (IA) y los sistemas de aprendizaje automático se conviertan en algo común. Lo hará a través de ensayos sobre la teoría y las predicciones del futuro de estos sistemas en las bibliotecas y también a través de ensayos sobre los acontecimientos actuales y los sistemas que se están desarrollando actualmente en y para las bibliotecas. Una variedad de bibliotecarios discutirán sus propios proyectos de IA y aprendizaje automático, cómo implementaron la IA y con qué fines, y qué ven como útil para el futuro de las bibliotecas al considerar los sistemas y servicios de IA. Este informe concluye con una discusión sobre las posibilidades y potenciales de usar la IA en las bibliotecas y la biblioteconomía.

 

 

 

La Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas

 

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Bunz, M. and L. Janciute (2018). [e-Book] Artificial Intelligence and the Internet of Things. London, University of Westminster Press, 2018.

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A través de los algoritmos y la inteligencia artificial (IA), los objetos y los servicios digitales demuestran ahora nuevas habilidades que no tenían antes, hasta sustituir la actividad humana a través de la preprogramación o la toma de sus propias decisiones. Como parte de la Internet de las cosas, las aplicaciones de IA ya se utilizan ampliamente hoy en día, por ejemplo en el procesamiento del lenguaje, el reconocimiento de imágenes y el seguimiento y procesamiento de datos.

Este informe de política ilustra los potenciales impactos negativos y positivos de la IA y revisa las estrategias políticas relacionadas adoptadas por el Reino Unido, EE.UU., la UE, así como Canadá y China. Basándose en un enfoque ético que considera el papel de la IA desde una perspectiva democrática y considerando el interés público, los autores hacen recomendaciones de política que ayudan a fortalecer el impacto positivo de la IA y a mitigar sus consecuencias negativa

 

Inteligencia artificial para bibliotecas, archivos y museos

 

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Fantastic Futures 2019: la 2a Conferencia internacional sobre IA para bibliotecas, archivos y museos tuvo lugar en la Universidad de Stanford los días 4 y 6 de diciembre de 2019.

El evento fue una colaboración entre las Bibliotecas de la Universidad de Stanford y la Biblioteca Nacional de Noruega.

El objetivo del evento era construir una comprensión compartida de las posibilidades y aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial inspirada en la biblioteca. Se expresaron inquietudes generales sobre cómo las restricciones de derechos de autor limitarán lo que podemos hacer con el contenido y si las bibliotecas tendrán la capacidad de llevar a cabo el trabajo que debe hacerse para poner en funcionamiento el contenido. Aunque ninguna de esas preocupaciones se abordó directamente en el taller, se acordó fomentar la alfabetización en IA en una organización ayudará a generar ideas y entusiasmo.

Ciencia de Datos, Aprendizaje automático e Inteligencia Artificial en Bibliotecas

 

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Padilla, Thomas.  “Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Libraries”. Ohio: OCLC Research, 2019

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El informe tiene por objeto ayudar a trazar el compromiso de la comunidad bibliotecaria con la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), y fue desarrollado en asociación con un grupo asesor compuesto por más de 70 bibliotecarios y profesionales de universidades, bibliotecas, museos, archivos y otras organizaciones.

Esta agenda de investigación presenta un conjunto interdependiente de desafíos técnicos, organizativos y sociales que deben abordarse en el camino hacia el compromiso de la biblioteca con la gestión de los datos de investigación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Los desafíos se organizan en siete áreas de investigación:

  • Compromiso con las operaciones responsables
  • Descripción y descubrimiento
  • Métodos y datos compartidos
  • Colecciones de Máquinas-Accionables
  • Desarrollo de la Fuerza Laboral
  • Servicios de ciencias de la información
  • Mantener la colaboración interprofesional e interdisciplinaria

Las organizaciones pueden utilizar el informe para argumentar a favor de abordar los desafíos, y las recomendaciones proporcionan un excelente punto de partida para la discusión y la acción.

 

¿Sería posible automatizar la revisión por pares con inteligencia artificial?

 

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Thelwall, Mike. Artificial Intelligence, Automation and
Peer Review. London: JISC, 2019

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El documento resume los desarrollos recientes en la automatización del proceso editorial y de revisión por pares. 

Discute las oportunidades para que la Inteligencia artificial (AI) apoye el trabajo de editores y revisores, así como los desafíos éticos en términos del potencial de causar sesgos en el sistema de publicación.

Se centra principalmente en los desafíos para adoptar una revisión por pares automatizada y su potencial para causar un sesgo no deseado, argumentando que cualquier tipo de inteligencia artificial utilizado para la evaluar calidad general de un artículo o del impacto futuro podría generar sesgos internacionales contra los autores en países que no hablan inglés, incluida la mayoría de los países más pobres. Esencialmente, este sesgo ocurriría porque un sistema de IA aprendería características que se asocian con autores de países de alto impacto, como los EE. UU., Reino Unido y Australia, como marcadores de alta calidad, que penalizan artículos de países de bajo impacto general, independientemente de la calidad de los artículos enviados.

Por lo tanto, muchos  investigadores se verían afectados al publicar desde el mismo país que los investigadores menos buenos, a pesar de la habilidad adicional que se necesita para producir investigación de alta calidad en países con menos recursos. Esto podría abordarse agregando factores de corrección de sesgo para contrarrestar los posibles sesgos, si los desarrolladores pudieran demostrar que dichos factores de corrección eliminan el problema en general.