La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias de la computación que quiere modelar el comportamiento humano en computadoras para resolver problemas con mayor rapidez y precisión.
La IA ya se está aplicando con éxito en industrias como la médica para aumentar la precisión de las operaciones o en profesiones liberales como la abogacía para apoyar con la búsqueda de documentos legales en enormes bases de datos.
La tecnología no es buena o mala intrínsecamente, si no que refleja los deseos y miedos de aquellas personas que la crean. Por ello, el mayor problema con la IA no es la posibilidad de que se utilice para llevar a cabo escenarios apocalípticos, si no que se construya con un enfoque parcial debido a la falta de diversidad entre las personas que la están creando y aplicando desde la academia ala industria.
Existe un reto en IA que tiene que ver con la manera en que aprenden los computadores conocido como “basura dentro, basura fuera”. Los algoritmos aprenden con los datos que les damos. Si la persona alimentando a la máquina tiene sesgos — por ejemplo, que las mujeres de más de treinta años son un riesgo para la empresa por la elevada probabilidad que hay de que se queden embarazadas — el algoritmo los reproducirá, creando monstruos como un software de recursos humanos que discrimina a dicho grupo a la hora de ofrecerles una entrevista de trabajo.
La única manera que tenemos de afrontar este reto es formar y contratar a personas diversas que hagan inteligencia artificial: mujeres, personas transgénero, no-binarias, de género fluido, de diferentes razas, niveles socioeconómicos, ideologías y campos de conocimiento, entre otras geniales cualidades.
Nuestro equipo en Hipatias ha querido buscar a diez mujeres haciendo IA hoy día para que nos sirvan a otras mujeres de inspiración, y de las que podemos aprender recomendaciones para mejorar la diversidad en esta nueva y apasionante disciplina.
Jessica Marquez
Ingeniera de robótica en el AMES Research Center de la NASA. Su foco está en comprender qué necesitan los astronautas y los controladores de misión para realizar una exploración científica del espacio de manera autónoma.
Hilary Mason
Vicepresidenta de Cloudera y Chief Science Officer de Bitly. También está detrás de HackNY, una organización que integra a estudiantes de ingeniería en la comunidad de startups de Nueva York.
Daphne Koller
Una de las fundadoras de la plataforma Coursera. Su principal objeto de estudio es la inteligencia artificial y sus aplicaciones en la biomedicina.
Simi Awokoya
Simi Awokoya es evangelista de Microsoft. Trabaja con empresas de tecnología para hacer software de IA. También es la fundadora de Witty Careers, una organización que impulsa a mujeres de minorías a hacer carreras de tecnología.
Fei-Fei Li
Es la Codirectora del Human-Centered AI Institute de la Universidad de Stanford y del Stanford Vision and Learning Lab. Es una de las investigadoras más prolíficas en IA con más de 180 papers publicados.
Kate Crawford
Investiga el impacto social de la IA. Es una de las personas en la industria más vocales sobre los sesgos en machine learning. Además de investigadora principal en Microsoft Research, Kate es una escritora, compositora y productora prolífica.
Raia Hadsell
Dirige un equipo de diez investigadores en Google DeepMind que está interesado en construir sistemas utilizando “deep learning” que demuestren la utilización de varias habilidades cognitivas inspiradas en la biología de loa mamíferos y la neurociencia.
Marina Sarda Gou
Viene de la lingüística en la Universidad de Barcelona pero cuando la sintaxis cognitiva se cruzó en su vida la cautivó la investigación de las interacciones entre robots y humanos.
Ilona Budapesti
Una científica que aplica machine learning a textos budistas para combatir el sexismo en los derechos de ordenación. Es fundadora de 1 Million Women to Tech, un programa educacional online para que las mujeres entren en carreras de tecnología.
Inés Huertas
Es cofundadora, CEO & Data Scientist de la startup Datatons, miembro del proyecto NASA Datanautsy coordinadora de RLadies Madrid.
De estas mujeres hablamos durante la capacitación de Hipatias en Data Science el 8 de marzo. Puedes verla aquí de nuevo y apuntarte a la próxima capacitación.
