# Introducción a la inteligencia artificial La inteligencia artificial (IA) se refiere a sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Puedes pensar en la IA como un software que aprende patrones a partir de ejemplos y toma decisiones o hace predicciones basándose en lo que ha aprendido. Existen dos categorías principales de IA que encontrarás: ### IA analítica La **IA analítica** examina datos para encontrar patrones, hacer predicciones y extraer información útil. Puede realizar tareas repetitivas de manera automática y consistente, lo cual resulta especialmente útil para proyectos de ciencia participativa que pueden tener miles de fotografías. *Ejemplos:* identificar especies en fotografías, predecir patrones meteorológicos y detectar enfermedades en imágenes médicas. ### IA generativa La **IA generativa** crea contenido nuevo, como texto e imágenes. Probablemente hayas visto muchos ejemplos en ChatGPT, pero este tipo de IA también se utiliza para generar descripciones de imágenes, analizar sentimientos y realizar muchas otras tareas. **Esta lección se centra en la IA analítica y sus aplicaciones en la ciencia participativa.** --- ## Comprender el mundo a través de los datos La IA analítica es especialmente valiosa para la ciencia participativa, también llamada ciencia ciudadana, porque ayuda a voluntarios e investigadores a procesar y comprender grandes cantidades de datos recopilados en el mundo real. ### 1. Clasificación: organizar elementos en categorías La clasificación examina algo y determina a qué categoría pertenece. La IA aprende a partir de miles de ejemplos etiquetados. Si le muestras 10,000 fotografías de aves junto con los nombres de sus especies, aprende a reconocer las características que distinguen a un cardenal de un arrendajo azul. **Aplicaciones:** - Subir una fotografía de un ave, una planta o un insecto para que la IA identifique su especie - Clasificar muestras de agua como "seguras" o "requieren atención" según su color y claridad - Identificar si una galaxia en una imagen de telescopio es espiral, elíptica o irregular - Identificar especies de ranas por sus llamados o detectar cantos de ballenas en grabaciones del océano --- ### 2. Regresión: predecir valores continuos La regresión predice un número o una medida en lugar de una categoría. La IA aprende las relaciones entre distintas mediciones. Si le muestras datos históricos de temperatura, humedad y luz solar junto con mediciones del crecimiento de plantas, puede aprender a predecir cuánto crecerá una planta bajo condiciones específicas. **Aplicaciones:** - Predecir niveles de contaminación, por ejemplo, "concentración de PM2.5: 45 μg/m³", a partir de lecturas de sensores - Estimar la cantidad de animales presentes en un hábitat a partir de observaciones parciales - Predecir cuándo florecerán las plantas utilizando datos de temperatura y precipitación recopilados por voluntarios - Asignar puntuaciones numéricas sobre el estado de salud de los arrecifes de coral a partir de fotografías --- ### 3. Segmentación: delinear y separar La segmentación dibuja límites precisos alrededor de objetos o regiones de interés dentro de una imagen. La IA aprende a reconocer dónde comienza y termina cada objeto, píxel por píxel. **Aplicaciones:** - Delinear automáticamente distintos tipos de terreno, como bosques, humedales y zonas urbanas, en imágenes satelitales - Trazar los límites de diferentes tipos de coral y de la cobertura de algas en fotografías submarinas - Delinear y medir la extensión de residuos plásticos durante actividades de limpieza del océano - Calcular el área exacta de cobertura arbórea en vecindarios urbanos --- ### 4. Detección de objetos: encontrar y localizar La detección de objetos encuentra todos los casos de objetos específicos dentro de una imagen y dibuja recuadros a su alrededor. La IA reconoce qué objetos están presentes y dónde se encuentran. También puede identificar varios objetos de distintos tipos dentro de una misma imagen. **Aplicaciones:** - Detectar y contar animales automáticamente en miles de fotografías tomadas con cámaras trampa - Encontrar y rastrear nidos de aves en grabaciones de cámaras instaladas en senderos - Detectar y contar pequeñas partículas de plástico en fotografías ampliadas de muestras de agua - Contar y localizar diferentes especies de abejas que visitan flores en videos de lapso de tiempo --- ### 5. Modelos de visión y lenguaje: conectar imágenes y palabras La IA de visión y lenguaje comprende tanto imágenes como texto. Esto le permite responder preguntas sobre fotografías, generar descripciones o buscar imágenes mediante lenguaje natural. Estos modelos aprenden las relaciones entre las características visuales y el lenguaje, por lo que pueden "comprender" lo que ocurre en una imagen y comunicarlo con palabras. **Aplicaciones:** - Encontrar observaciones específicas mediante una descripción, como "Muéstrame todas las fotografías con flores moradas cerca del agua" - Generar automáticamente descripciones detalladas de observaciones de campo - Identificar y describir al mismo animal en varias fotografías - Evaluar si las observaciones cumplen con los requisitos de una investigación, por ejemplo, "¿Esta fotografía es lo suficientemente clara para identificar la especie?" --- ## Uso responsable de la IA Es importante recordar que la **IA analítica funciona mejor cuando trabaja en colaboración con las personas**. En la ciencia participativa: - **Las personas recopilan** datos diversos del mundo real en lugares y condiciones a los que la IA no podría acceder por sí sola - **La IA procesa** rápidamente grandes volúmenes de datos para encontrar patrones - **Las personas verifican** los resultados de la IA, detectan errores y se encargan de casos inusuales o ambiguos - **La IA aprende** de las correcciones realizadas por las personas y mejora continuamente Esta colaboración permite que quienes participan en proyectos de ciencia participativa contribuyan a investigaciones a escalas que antes no eran posibles, desde el seguimiento de migraciones mundiales de aves hasta el monitoreo de la salud de los océanos y el mapeo de la biodiversidad. --- ## Primeros pasos Muchos proyectos de ciencia participativa ya incorporan IA analítica. Puedes encontrar proyectos en plataformas como: - [iNaturalist](https://www.inaturalist.org/) - [SciStarter](https://scistarter.org/) - [CitSci.org](https://citsci.org/) Tus observaciones y clasificaciones ayudan a entrenar y mejorar estos sistemas de IA, al mismo tiempo que contribuyen a investigaciones importantes.