IA – Inteligencia Artificial e Intuición

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El algoritmo intuitivo

Roger Penrose lo consideró imposible. Pensar nunca podría imitar un proceso informático. Lo dijo en su libro, «La nueva mente del emperador». Pero, un nuevo libro, El algoritmo intuitivo (IA), sugirió que la intuición era un proceso de reconocimiento de patrones.

La intuición impulsó la información a través de muchas regiones neuronales como un rayo. Los datos se movieron de entrada a salida en 20 milisegundos reportados. La mente vio, reconoció, interpretó y actuó. En un parpadeo. La miríada procesa la luz, el sonido, el tacto y el olfato convertidos instantáneamente en los impulsos nerviosos. Una región dedicada reconoció esos impulsos como objetos y eventos. El sistema límbico, otra región, interpretó esos eventos para generar emociones. Una cuarta región respondió a esas emociones con acciones. La mente percibida, identificada, evaluada y actuada. La intuición te sacó de la estufa caliente en una fracción de segundo. Y podría estar usando un algoritmo simple.

¿Es imposible la evaluación holística instantánea?

El sistema, con más de cien mil millones de neuronas, procesó la información de entrada a salida en solo medio segundo. Todo su conocimiento fue evaluado.

Walter Freeman, el famoso neurobiólogo, definió esta increíble habilidad. «Los chicos cognitivos piensan que es imposible seguir arrojando todo lo que tienes en la computación cada vez. Pero, eso es exactamente lo que hace el cerebro. La conciencia se trata de llevar toda tu historia al siguiente paso, tu próximo aliento, tu próximo momento ”.

La mente era holística. Evaluó todo su conocimiento para la próxima actividad. ¿Cómo podría procesarse tanta información tan rápidamente? ¿Dónde podría almacenarse ese conocimiento?

Crecimiento exponencial de la ruta de búsqueda.

Desafortunadamente, el reconocimiento de patrones sutiles planteó problemas formidables para las computadoras. La dificultad fue un crecimiento exponencial de la ruta de búsqueda de reconocimiento.

Los problemas en el diagnóstico de enfermedades eran típicos. Normalmente, muchos síntomas compartidos fueron presentados por una multitud de enfermedades. Por ejemplo, el dolor o la fiebre podrían estar indicados para muchas enfermedades.

Cada síntoma apuntaba a varias enfermedades. El problema era reconocer un patrón único entre muchos patrones superpuestos. Al buscar la enfermedad objetivo, la primera dolencia seleccionada con el primer síntoma presentado podría carecer del segundo síntoma.

Esto significó búsquedas de ida y vuelta, que se expandieron exponencialmente a medida que la base de datos de enfermedades aumentó de tamaño. Eso hizo que el proceso fuera absurdamente largo, teóricamente, incluso años de búsqueda, para bases de datos extensas. Entonces, a pesar de su increíble velocidad, el reconocimiento rápido de patrones en las computadoras nunca podría ser imaginado.

El algoritmo intuitivo

Pero, el reconocimiento del patrón de fortaleza de la industria era factible. IA introdujo un algoritmo, que podría reconocer instantáneamente patrones en bases de datos extendidas. La relación de cada miembro de toda la base de datos fue codificada para cada pregunta.

Ejemplo de la determinación por eventos sobre los resultados con la IA

¿Es el dolor un síntoma de la enfermedad?

Si se hacen muestreos de «n» enfermedades podremos obtener patrones definidos sobre respuestas de Si y No, o Incierta, como ejemplo de los comparativos pueden ser:

enfermedad 1 si, enfermedad 2 no, enfermedad 3 si, enfermedad 4 si, enfermedad 5 incierta, así hasta obtener un muestreo considerable de varios miles de resultados (con bases de datos relacionales) para obtener un buen análisis comparativo para que sea una muestra de resultados objetiva, entonces se obtiene el resultado si o no o incierta al final.

La clave era utilizar la eliminación para evaluar la base de datos, no la selección. Cada miembro de la base de datos fue codificado individualmente para su eliminación en el contexto de cada respuesta.

Entonces si se realiza un análisis relacional en las bases de datos de cualquier tema específico, podremos obtener los resultados en base a la eliminación, en este caso se pude trabajar con el número de si, no o de incierta, al final se comparan las mayorías en los resultados y para una máquina pensante con IA lo podrá hacer en fracción de segundos.

Este caso de la ayuda de la IA para la determinación de eventos es muy útil en la vida actual, como buen ejemplo tomando lo escrito en este artículo, para los diagnósticos por computadora, ya que se determinan las bases de datos correlacionales para los pacientes en base a resultados ya obtenidos y específicos de cada enfermedad.

Reconocimiento instantáneo de patrones

IA fue probado en la práctica. Había impulsado a los sistemas expertos que actuaban con la velocidad de un simple proceso en hojas de cálculo, para reconocer una enfermedad, identificar una jurisprudencia o diagnosticar los problemas de una máquina compleja.

En este caso fue instantáneo, holístico y lógico. Si se pudieran presentar varias respuestas paralelas, como en los múltiples parámetros de una central eléctrica, el reconocimiento es instantáneo. Para la mente, donde se presentaron millones de parámetros simultáneamente, el reconocimiento de patrones en tiempo real fue práctico. Y la eliminación fue la clave.

Pero para la mente el determinar un análisis entre varios eventos a veces podrá resultar confuso o muy difícil de determinar, entonces las herramientas computacionales con ayuda de la IA se implementan de forma práctica en aparatología clínica.

En los procesos de reconocimientos mediante la IA puede ser tan complejo como podremos ver a continuación, digamos que necesitamos obtener patrones sobre los gustos, olores sabores o colores, aquí es donde todo se convierte más complejo en una determinación cognitiva mediante el uso de la IA, pero no imposible, ni alejada de la vida real en el ser humano.

Este reto de reconocimientos podrá funcionar mucho para poder elegir la cocina en un restaurante de calidad con los mejores platillos y con los mejores sabores, olores, colores para construir este lugar, esto será preciado para obtener un alto reconocimiento en el sabor, olor y color del establecimiento.

La tarea ahora parece ser más compleja pero se va convirtiendo cada día en realidad poder tener la comparativa por medio de la IA, el mejor ejemplo que les puedo mencionar es mediante los reviews dentro de los sitios web o en la base de datos más gigante de todos los tiempos “Google”.

Se harán reconocimientos de patrones en los gustos de las personas para determinar que es lo que más le agrada a las personas de acuerdo a preguntas y respuestas, para esto funcionamos los Local Guides en Google y las opiniones cuando visitas algún lugar, establecimiento, restaurante y todo lo que ahora te puedas imaginar.

Esperamos que este artículo sea de tu entero gusto y te pedimos que recomiendes este sitio web en las redes sociales, ya que es nuestro mejor elemento para poder llegar a la mayoría de las personas y logren conocer y de comprender como funcionan los avances en la ciencia mediante la Inteligencia Artificial.

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