Matemáticas para "que la población confíe más en la inteligencia artificial"

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Paula Gordaliza, galardonada con uno de los Premios Vicent Caselles de la RSME y la Fundación BBVA, utiliza la teoría estadística para mejorar los algoritmos corrigiendo posibles sesgos y discriminaciones en la IA

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Matemáticas para "que la población confíe más en la inteligencia artificial"Versión en línea Paula Gordaliza, galardonada con uno de los Premios Vicent Caselles de la RSME y la Fundación BBVA, utiliza la teoría estadística para mejorar los algoritmos corrigiendo posibles sesgos y discriminaciones en la IA por COORTIS 🐦 1 Para confiar más en la inteligencia artificial Cuando Paula Gordaliza comenzó a trabajar en la aplicación de teorías estadísticas para crear algoritmos más justos, en 2017, aún se hablaba de la inteligencia artificial (IA) en tiempo futuro. Hoy, los artículos científicos en torno al tema se acumulan cada semana y los debates sobre el papel cada vez más central que los algoritmos ocupan en la sociedad están omnipresentes. Su línea de investigación está en el corazón de una de las conversaciones más importantes: su trabajo tiene por objetivo diseñar y analizar métodos de aprendizaje automático que detecten, controlen y corrijan los posibles sesgos en los resultados, lo que contribuirá a crear algoritmos más justos, eliminar discriminaciones en los resultados y, en definitiva, a "que la población confíe más en la inteligencia artificial", según sus propias palabras. Formada en las universidades de Valladolid (UVa) y de Toulouse III-Paul Sabatier, es investigadora posdoctoral en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), en Bilbao, y profesora asociada en la Universidad Pública de Navarra, puestos desde donde reivindica el papel fundamental de las matemáticas. "En la inteligencia artificial intervienen muchos profesionales, pero la base que dan las matemáticas es la que permite resolver los problemas", asegura. Su trabajo le ha valido este año el reconocimiento de los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles que concede la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA. Tendemos a pensar en los resultados de las máquinas como algo neutro, objetivo. ¿Qué significa hablar de sesgos en la inteligencia artificial?En realidad, la inteligencia artificial hace lo que le dicen que tiene que hacer, nada más. Pero para funcionar necesita datos y algunos de los principales sesgos que se manifiestan en los resultados en realidad vienen de las bases de datos con las que trabaja, que son las que muchas veces están sesgadas, por diferentes motivos. En las últimas décadas se está haciendo un esfuerzo para cuidar el proceso de recogida de datos, pero muchas veces nos encontramos con ciertos grupos que están más representados que otros y eso condiciona resultados 2 Las Matemáticas en las inteligencias artificiales ¿Y qué falta para que se aumenten esas sinergias?Creo que se juntan diferentes cuestiones: por un lado las empresas son muy protectoras con sus propios datos o de sus clientes, lo que puede generar problemas con la confidencialidad. También está el hecho de que las empresas tienen sus propios métodos y procesos, por los que en algunos casos pagan mucho dinero y de los que les cuesta separarse.Las matemáticas en particular son una disciplina que cuesta visibilizar, pese a la importancia que tienen.Las matemáticas tienen mala fama desde el colegio, desde que somos pequeños, porque se consideran difíciles. Pero lo cierto es que sirven para resolver problemas y hoy en día encontramos problemas cada vez más complicados. Hay que intentar que cale el mensaje de que las matemáticas no sólo son necesarias, sino que sirven para todo. Son una constante que está detrás de cualquier avance y de cualquier ciencia. Por eso creo que muchas veces los jóvenes que están planteándose qué profesión elegir, en qué formarse, se sienten atraídos por otras disciplinas más aplicadas que por las matemáticas de base. Bajo mi punto de vista se obliga a la especialización demasiado pronto. Se debería profundizar en aptitudes y en conocimientos básicos. Para que chicos y chicas jóvenes que se ven atraídos por la inteligencia artificial, por ejemplo, tengan una base en matemáticas, estadística y otras áreas. Y cuando estén preparados, con una maleta de herramientas de esos conceptos básicos, puedan dar el salto a conceptos más específicos.PREMIOS AL TALENTO JOVENLos Premios Vicent Caselles de la Fundación BBVA y la Real Sociedad Matemática Española (RSME) nacieron en 2015 para reconocer e incentivar el talento de jóvenes investigadores en matemáticas menores de 30 años y dar más visibilidad de este campo. Además de Paula Gordaliza, este año han resultado premiados Robert Cardona, Claudia García, Roberto Giménez, Óscar Rivero y María Soria. Cada uno de ellos recibirá 2.000 euros. Además, el investigador Xavier Fernández-Real fue reconocido con el Premio José Luis Rubio de Francia, dirigido a jóvenes matemáticos de hasta 32 años y dotado con 35.000 euros, mientras que Francisco José Marcellán, María del Carmen Romero y Luis Vega recibieron las Medallas que concede la RSME a profesionales destacados por aportaciones al campo de las matemáticas.

Matemáticas para "que la población confíe más en la inteligencia artificial"Versión en línea

por COORTIS 🐦

Para confiar más en la inteligencia artificial

Cuando Paula Gordaliza comenzó a trabajar en la aplicación de teorías estadísticas para crear algoritmos más justos, en 2017, aún se hablaba de la inteligencia artificial (IA) en tiempo futuro. Hoy, los artículos científicos en torno al tema se acumulan cada semana y los debates sobre el papel cada vez más central que los algoritmos ocupan en la sociedad están omnipresentes.

Su línea de investigación está en el corazón de una de las conversaciones más importantes: su trabajo tiene por objetivo diseñar y analizar métodos de aprendizaje automático que detecten, controlen y corrijan los posibles sesgos en los resultados, lo que contribuirá a crear algoritmos más justos, eliminar discriminaciones en los resultados y, en definitiva, a "que la población confíe más en la inteligencia artificial", según sus propias palabras.

Formada en las universidades de Valladolid (UVa) y de Toulouse III-Paul Sabatier, es investigadora posdoctoral en el Basque Center for Applied Mathematics (BCAM), en Bilbao, y profesora asociada en la Universidad Pública de Navarra, puestos desde donde reivindica el papel fundamental de las matemáticas. "En la inteligencia artificial intervienen muchos profesionales, pero la base que dan las matemáticas es la que permite resolver los problemas", asegura. Su trabajo le ha valido este año el reconocimiento de los Premios de Investigación Matemática Vicent Caselles que concede la Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA.

Tendemos a pensar en los resultados de las máquinas como algo neutro, objetivo. ¿Qué significa hablar de sesgos en la inteligencia artificial?En realidad, la inteligencia artificial hace lo que le dicen que tiene que hacer, nada más. Pero para funcionar necesita datos y algunos de los principales sesgos que se manifiestan en los resultados en realidad vienen de las bases de datos con las que trabaja, que son las que muchas veces están sesgadas, por diferentes motivos. En las últimas décadas se está haciendo un esfuerzo para cuidar el proceso de recogida de datos, pero muchas veces nos encontramos con ciertos grupos que están más representados que otros y eso condiciona resultados

Las Matemáticas en las inteligencias artificiales

¿Y qué falta para que se aumenten esas sinergias?Creo que se juntan diferentes cuestiones: por un lado las empresas son muy protectoras con sus propios datos o de sus clientes, lo que puede generar problemas con la confidencialidad. También está el hecho de que las empresas tienen sus propios métodos y procesos, por los que en algunos casos pagan mucho dinero y de los que les cuesta separarse.Las matemáticas en particular son una disciplina que cuesta visibilizar, pese a la importancia que tienen.Las matemáticas tienen mala fama desde el colegio, desde que somos pequeños, porque se consideran difíciles. Pero lo cierto es que sirven para resolver problemas y hoy en día encontramos problemas cada vez más complicados. Hay que intentar que cale el mensaje de que las matemáticas no sólo son necesarias, sino que sirven para todo. Son una constante que está detrás de cualquier avance y de cualquier ciencia. Por eso creo que muchas veces los jóvenes que están planteándose qué profesión elegir, en qué formarse, se sienten atraídos por otras disciplinas más aplicadas que por las matemáticas de base. Bajo mi punto de vista se obliga a la especialización demasiado pronto. Se debería profundizar en aptitudes y en conocimientos básicos. Para que chicos y chicas jóvenes que se ven atraídos por la inteligencia artificial, por ejemplo, tengan una base en matemáticas, estadística y otras áreas. Y cuando estén preparados, con una maleta de herramientas de esos conceptos básicos, puedan dar el salto a conceptos más específicos.PREMIOS AL TALENTO JOVENLos Premios Vicent Caselles de la Fundación BBVA y la Real Sociedad Matemática Española (RSME) nacieron en 2015 para reconocer e incentivar el talento de jóvenes investigadores en matemáticas menores de 30 años y dar más visibilidad de este campo. Además de Paula Gordaliza, este año han resultado premiados Robert Cardona, Claudia García, Roberto Giménez, Óscar Rivero y María Soria. Cada uno de ellos recibirá 2.000 euros. Además, el investigador Xavier Fernández-Real fue reconocido con el Premio José Luis Rubio de Francia, dirigido a jóvenes matemáticos de hasta 32 años y dotado con 35.000 euros, mientras que Francisco José Marcellán, María del Carmen Romero y Luis Vega recibieron las Medallas que concede la RSME a profesionales destacados por aportaciones al campo de las matemáticas.

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