Sun, 01 Dec 2024 19:42:50 GMT

El Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (RIA), aprobado el 13 de junio de 2024, en su considerando 12 define qué es un "sistema de Inteligencia Artificial". Y la definición es sumamente interesante. Vamos con ello. #IA #RIA #ReglamentoIA

Dice el reglamento: "Debe definirse con claridad el concepto de «sistema de IA» en el presente Reglamento. La definición debe basarse en las principales características de los sistemas de IA"

De la extensa definición que da nos vamos a concentrar en lo que el RIA llama "una característica principal de los Sistemas de IA" y por medio de qué técnicas se consigue esa característica.

"Una característica principal de los sistemas de IA es su capacidad de inferencia."

¿Que es la "capacidad de inferencia"? El reglamento la define: "Esta capacidad de inferencia se refiere al proceso de obtención de resultados de salida, como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones, que puede influir en entornos físicos y virtuales, ...

... y a la capacidad de los sistemas de IA para deducir modelos o algoritmos, o ambos, a partir de información de entrada o datos."

¿Por medio de qué técnicas se consigue la capacidad de inferencia?

Dice el RIA: "Las técnicas que permiten la inferencia al construir un sistema de IA incluyen estrategias de aprendizaje automático que aprenden de los datos cómo alcanzar determinados objetivos ...

... y estrategias basadas en la lógica y el conocimiento que infieren a partir de conocimientos codificados o de una representación simbólica de la tarea que debe resolverse."

Lorenzo Cotino, Catedrático de Derecho Constitucional, en el capítulo titulado "¿Qué es “inteligencia artificial” para el Reglamento?" del recientemente publicado Tratado sobre el reglamento que él mismo ha coordinado, comenta esto sobre la definición del reglamento:

"Un elemento central del concepto de IA son las técnicas utilizadas, que como recuerda la OCDE son variadas y en rápido desarrollo. Bajo “IA” se incluyen categorías de técnicas “como el aprendizaje automático y los enfoques ...

... basados en el conocimiento, y áreas de aplicación como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisiones, sistemas robóticos inteligentes, ...

... así como la novedosa aplicación de estas herramientas a diversos dominios. Las tecnologías de IA se están desarrollando a un ritmo rápido y es probable que surjan técnicas y aplicaciones adicionales en el futuro”.

Tras comentar acerca de las técnicas de aprendizaje, dice Cotino: "Además del aprendizaje, no deben excluirse las técnicas de razonamiento o modelado, a las que se hacía expresa referencia en las versiones iniciales del RIA."

"La modelización predictiva está estrechamente relacionada con el aprendizaje automático. Se incluyen técnicas estadísticas de aprendizaje e inferencia (incluida la estimación bayesiana) y métodos de búsqueda y optimización."

En este punto, Cotino hace una nota al pie para definir "modelo" y así aclarar el concepto del que está hablando, la modelización predictiva, y dice:

"Siguiendo a la OCDE un modelo se define como una “representación física, matemática o lógica de otro modo de un sistema, entidad, fenómeno, proceso o datos” en la norma ISO/IEC 22989."

"Y se indica que se incluirían entre otros, modelos estadísticos y diversos tipos de funciones de entrada y salida (como árboles de decisión y redes neuronales)."

"Los modelos de IA pueden ser construidos manualmente por programadores humanos o automáticamente mediante, por ejemplo, métodos no supervisados, supervisados o Técnicas de aprendizaje automático de refuerzo."

Fin de la nota. Continúa Cotino: "Respecto de las técnicas de representación y razonamiento, se pueden citar los sistemas expertos que diagnostican enfermedades basándose en los síntomas y el historial médico del paciente."

De la definición que da el reglamento y de los comentarios de Lorenzo Cotino quiero destacar lo siguiente a modo de resumen:

Para el reglamento europeo, "IA" incluye no solo el aprendizaje automático, sino también razonamiento, representación y modelización. El enfoque es amplio para abarcar las técnicas actuales y las que vendrán.

¿Cómo se logra construir un sistema que tenga capacidad de inferencia? Según el reglamento, esta capacidad se consigue mediante dos enfoques principales:

1. Aprendizaje automático, que aprende de datos para cumplir objetivos.

2. Lógica y conocimiento, que utiliza reglas codificadas o representaciones simbólicas de tareas.

¿Qué técnicas pueden usar los sistemas de Inteligencia Artificial? La definición del reglamento incluye técnicas como:

1. Modelización predictiva (incluye métodos estadísticos y bayesianos).

2. Representación y razonamiento simbólico (como sistemas expertos que diagnostican enfermedades).

¿A qué podemos llamar un "modelo" de Inteligencia Artificial? El reglamento incluye diversos tipos de modelos, definidos como representaciones matemáticas, físicas o lógicas de sistemas o datos (ISO/IEC 22989). Entre ellos:

1. Modelos estadísticos.

2. Árboles de decisión.

3. Redes neuronales.

Todo esto tendrá mucho más sentido cuando analicemos qué se debe exigir a un sistema de Inteligencia Artificial según el RIA. Eso vendrá en otro hilo próximamente.

REGLAMENTO (UE) 2024/1689 DEL PARLAMENTO EUROPEO Y DEL CONSEJO de 13 de junio de 2024

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/HTML/?uri=OJ:L\_202401689

Ya dispones del mejor «Tratado del Reglamento de IA de la UE», la obra sistemática de referencia en inteligencia artificial

https://www.cotino.es/tratadoria/

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