Nuevas tecnologías como factor de cambio ante los retos de la inteligencia artificial y la sociedad del conocimiento
New technologies as a factor of change in the face of the challenges of artificial intelligence and the knowledge society
ACOSTA, Adán 1; AGUILAR-ESTEVA, Verónica 2; CARREÑO, Ricardo 3; PATIÑO, Miguel 4; PATIÑO, Julián 5 y MARTÍNEZ, Miguel A. 6
Recibido: 07/11/2019 • Aprobado: 28/01/2020 • Publicado 20/02/2020
Contenido 1. Introducción 2. Metodología 3. Desarrollo 4. Resultados 5. Conclusiones Referencias bibliográficas
RESUMEN: La inteligencia artificial tiene múltiples aplicaciones en la sociedad logrando grandes avances en las nuevas tecnologías como la cadena de bloques. Hasta ahora son las estrategias más innovadores y potentes para el diseño de arquitecturas que proporcionan al entorno de internet seguridad y confiabilidad en el procesamiento masivo de datos. El objetivo de este artículo es proporcionar una visión general de las arquitecturas utilizadas en sistemas tradicionales y descentralizados empleando herramientas de la inteligencia artificial aplicando la metodología del mapeo sistemático. Palabras clave: inteligencia artificial; internet de las cosas; redes neuronales artificiales; sistema descentralizado.
ABSTRACT: Artificial intelligence has multiple applications in society achieving great advances in new technologies such as blockchain. So far they are the most innovative and powerful strategies for the design of architectures that provide the internet environment with security and reliability in the massive data processing. The objective of this article is to provide an overview of the architectures used in traditional and decentralized systems using artificial intelligence tools applying the methodology of systematic mapping. Keywords: artificial intelligence; artificial neural networks; decentralized system internet of things.
1. Introducción
El rápido desarrollo de Internet y con ello, el impulso de tecnologías ha llevado a un crecimiento impresionante de los datos que se procesan en casi todas las áreas de la industria, desencadenando un acelerado cambio en temas relacionados con la inteligencia artificial procesando grandes volúmenes de datos (Jin, Wah, Cheng, y Wang, 2015). Las tecnologías son una solución óptima para resolver problemas que el ser humano no sería capaz de hacer debido a las limitaciones en la capacidad de retención de información y procesamiento de la misma, por ello es importante explorar y seleccionar las opciones más capaces que se tienen al alcance para la resolución de problemas.
La cadena de bloques es una tecnología que se introdujera inicialmente para el pago entre pares, pero desde entonces ha quedado claro que ésta nueva tecnología se puede usar para múltiples aplicaciones. Uno de estos nuevos usos es la ejecución de los llamados contratos inteligentes que está cambiando drásticamente la forma en que la tecnología y el conocimiento se producen en la sociedad (Dattakumar y Sharma, 2016; Weingart, 2011) teniendo un impacto de magnitud trascendental, no solo en este campo, sino también en la reestructuración de la forma en que las sociedades se organizan para producir bienes y/o servicios.
Es necesario reconocer la importancia y los retos del proceso en el que el conocimiento y la transferencia de tecnología están reestructurando radicalmente a un entorno en el que el conocimiento, siendo cada vez más accesible de manera masiva, abierta y de bajo costo, puede ser una solución. Las tecnologías de comunicación e información (TIC), dan lugar a una transferencia de tecnología que impregna fácilmente cualquier punto geofísico de una manera muy accesible, sin grandes obstáculos, como las barreras conocidas para la centralización del conocimiento. El nuevo paradigma de la descentralización del conocimiento es el soporte de la nueva revolución industrial, no menos trascendente que la ocurrida después de la invención de Internet.
Un aspecto fundamental que deben de integrarse en los retos de la inteligencia artificial y la sociedad del conocimiento (Krüger, 2006; Montero y Gewerc, 2018; Valdés y Gutiérrez-Esteban, 2018) son: la necesidad de procesar una gran cantidad de información disponible en los medios masivos y tecnológicos que permiten el acercamiento al conocimiento; la dificultad para la selección adecuada de fuentes confiables; el uso adecuado del conocimiento difundido en los medios masivos; el efecto de la saturación de información y datos con la capacidad de retención y análisis de información para generar nuevo conocimiento. En este sentido, el propósito de esta investigación sistemática es ofrecer una visión general respecto a tecnologías, técnicas y métodos documentadas sobre la inteligencia artificial y los retos que conlleva en la sociedad para la resolución de problemas en entornos centralizados y descentralizados sirviendo como punto de partida para la investigación de estas nuevas arquitecturas y de futuras investigaciones.
2. Metodología
2.1. Mapeo sistemático
La técnica metodológica del mapeo sistemático se define como un proceso y una estructura de informe que permite categorizar los resultados que han sido publicados por expertos hasta el momento en un área del conocimiento determinada. El objetivo de un mapeo sistemático está orientado a la clasificación de un tema en particular, está por tanto dirigido al análisis e identificación de los principales hallazgos publicados. Permite responder preguntas genéricas como ¿Qué es lo que se ha hecho hasta el momento en el campo disciplinario del tema en particular?, ¿hasta dónde se ha trabajado en la frontera del conocimiento?. El proceso de mapeo sistemático consista de las siguientes etapas: a) definir las preguntas de investigación; b) cual es el ámbito de la revisión; c) ejecución de la búsqueda; d) selección de documentos; e) filtrado de estudios; f) clasificación; g) extracción de datos y; h) mapa sistemático (Petersen, Feldt, Mujtaba, y Mattsson, 2008).
3. Desarrollo
3.1. Definición de las preguntas de investigación
Las preguntas de investigación (Tabla 1) se definieron con base a los objetivos que fueron planteadas en la revisión sistemática recomendado por Kitchenham y Charters (2007) con respecto a las nuevas tecnologías empleadas como factor de cambio ante los retos de la inteligencia artificial y la sociedad del conocimiento.
Tabla 1 Preguntas de investigación
No. Preguntas
1 ¿Qué son los sistemas descentralizados y cuáles son sus características?
2 ¿Qué es un contrato inteligente?
3 ¿Qué es y cuáles son las características de los sistemas centralizados?
4 ¿Qué son las redes neuronales y cuáles son sus principales modelos?
5 ¿Cuáles son las principales técnicas de segmentación relacionados con la inteligencia artificial?
6 ¿Qué arquitecturas y componentes con respecto al procesamiento masivo de datos se han diseñado para solucionar problemas?
7 ¿Cuáles son las herramientas más utilizadas en el procesamiento de gran cantidad de datos?
3.2. Ámbito de la revisión
El alcance del ámbito de la revisión se definió de acuerdo a lo recomendado por Kitchenham y Charters (2007), de acuerdo a la población de investigadores en la frontera del conocimiento con respecto a sistemas centralizados y descentralizados; de acuerdo a la intervención de cualquier estudio que contenga la descripción de arquitecturas de redes neuronales, inteligencia artificial, gran cantidad de datos (big data) utilizados en internet y el resultado, así como las características principales de las arquitecturas encontradas.
3.3. Ejecución de la búsqueda
La estrategia de búsqueda consistió en palabras y expresiones formadas por las siguientes palabras claves, tanto en español como en inglés: redes neuronales (neural networks), inteligencia artificial (artificial intelligence), sociedad del conocimiento (knowledge society), datos grandes (big data), sistemas descentralizados (decentralized systems), sistemas centralizados (centralized systems), contatos inteligentes (smart contract) arquitectura EOSIO (EOSIO architecture), arquitectura Ethereum (Ethereum architecture), internet de las cosas (internet of things), las cuales se generaron a partir de las preguntas de investigación planteadas, es así que la cadena de búsqueda básica se construye a partir de las palabras claves mencionadas. Se utilizó una búsqueda avanzada para encontrar los títulos y las palabras claves, debido a que interesa investigar los trabajos que declaran haber evidencia teórica al respecto de los temas de interés.
El criterio utilizado para la selección de documentos analizados en esta investigación consistió en la utilización de las siguientes bases de datos: Google Académico, WoS, Science Direct, Scielo, Redalyc y Latindex con el fin de seleccionar artículos de revistas indexadas y arbitradas. Durante el proceso de búsqueda se encontraron un número considerable de investigaciones pertinentes, sin embargo, se procedió a seleccionar 3865 trabajos, con el fin de estructurarlos y obtener una base de conocimiento de calidad (Berners-Lee, Hendler, y Lassila, 2001), los cuales fueron clasificados en tres tipos: artículos teóricos, artículos empíricos y libros.
3.4. Selección de documentos
La selección de los documentos se ha formulado con base a los siguientes criterios de inclusión/exclusión: a) inclusión, trabajos de investigación que provienen de revistas arbitradas e indexadas y de libros, relacionados directamente y otros que ayudan a contextualizar las preguntas de investigación (Tabla 2); b) exclusión, documentos y trabajos técnicos como tesis, noticias, reportajes o investigaciones con otro tipo de tecnologías. Para seleccionar los trabajos de investigación, en primera instancia utilizamos el criterio de inclusión para hacer análisis sobre el título, resumen y palabras claves, obteniendo de esta manera el mayor número de trabajos que aportan contribuciones significativas y de contextualización sobre las preguntas de investigación. En segunda instancia utilizamos el criterio de exclusión donde nos centramos principalmente en el resumen, introducción y conclusiones, analizando un poco más aquellos trabajos que lo requerían para asegurar que realmente eran irrelevantes para el campo de estudio.
Tabla 2
Documentos analizados en el estudio
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Tipo Relacionados directamente con el tema De contextualización o complemento
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Artículos teóricos 1257 741
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Artículos empíricos 986 564
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Libros 230 87 3.5.
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Filtrado de estudios
El proceso de selección consta de tres etapas realizadas secuencialmente por cuatro revisores. En la primera etapa, cada revisor aplicó los criterios de inclusión y exclusión para el título, resumen y palabras clave seleccionadas de forma aleatoria para los documentos seleccionados. Como medio de validación de concordancia entre los revisores se aplicó el índice Kappa de Fleiss (Gwet, 2002), obteniendo una fiabilidad del 85%. En la siguiente etapa, cada revisor aplicó los mismos criterios a un conjunto de artículos incluyendo la introducción y la conclusión, obteniendo un conjunto de trabajos candidatos. En la tercera etapa, fueron analizados los trabajos candidatos, de esta manera se determinó un total de 250 investigaciones pertinentes para el mapeo sistemático.
3.6. Esquema de clasificación
Una vez seleccionadas las publicaciones relevantes que se definieron en base a los objetivos del estudio que se plantearon con las siete preguntas de investigación, la clasificación fue de la siguiente manera; a) tipo artículo, si el trabajo fue publicado en una revista, en una conferencia o en un libro; b)Tipo de Problema: se refiere al tipo de problema que se resuelve con las arquitecturas relacionadas con el procesamiento de los datos (Big Data); c) aplicación: el área donde se desarrolla la investigación o donde registran los autores su contexto de aplicación, para esta investigación se definieron dos grandes segmentos; la academia, clasificada como aquellas publicaciones que dirigen sus esfuerzos en realizar investigaciones para el desarrollo de nuevas ideas; y la industria, en este estudio la clasificación corresponde a los trabajos que aplican su investigación en alguna organización y sirven para solucionar problemas específicos en la industria como sector productivo; d) Tipo de Arquitectura: se han definido tipos de arquitecturas de acuerdo al uso que se encontró: i) simplificación, se refiere a las arquitecturas que simplifican las cuestiones de desarrollo; ii) configuración e implementación, para sistemas centralizados que permiten la generalización de las redes inalámbricas, logrando una fácil interconexión con otras redes, una base de datos accesible para los gestores (dueños) de las plataformas, para el caso de los sistemas descentralizados se tiene una seguridad y confiabilidad en los datos ya que se ejecutan por medio de contratos inteligentes donde además la información de los datos esta encriptada; iii) reconfiguración, se refiere a que el sistema diseñado debe ser capaz de volver a configurarse de forma remota; e) componentes de la arquitectura: son todos los bloques que se han definido en los distintos niveles de la arquitectura. Los principales bloques que describen los estudios son: el de almacenamiento, procesamiento de datos, análisis de los datos, de sensores, de visualización de la información, y el de interconexión de sistemas; f) tipo de investigación: se encontraron los siguientes tipos de investigación, caso de estudios y experimentos; g) tecnología: Son todas las herramientas tecnológicas mencionadas en los trabajos analizados, para sistemas centralizados se encontraron las siguientes: Hadoop, Hbase, Linux, MongoDB, Plataforma HPC, RFID, GPS, Cosmos, Cluster, Mapreduce, Spark, VoltDB, CloudView, M2M, Exalead, Mysql, Mahout, Jaspersoft, Cloudera, Pentaho, Eclipse, ArcGis, Cloud, Radoop, Matlab, Rabbit MQ. Para el caso de sistemas descentralizados son: las cadenas de bloques.
3.7. Extracción de datos y mapeo sistemático
Una vez definido el esquema de clasificación se detalla el mapeo sistemático, consistiendo en la extracción de datos y el proceso de mapeo de las distintas dimensiones. El resultado sintetizado del presente estudio se puede observar de manera gráfica en el diagrama de burbuja (Figura 1), donde se ilustra mediante un diagrama de dispersión XY con burbujas en las intersecciones de categoría, que permite tener en cuenta varias categorías al mismo tiempo y da una visión general rápida del campo de estudio, proporcionando un mapa visual. En esta visualización de los resultados, el tamaño de una burbuja es proporcional al número de artículos que están en el par de categorías que correspondan a la burbuja de las coordenadas.
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