Artículos de divulgación científica Un mapa global de la inteligencia artificial

Un mapa global de la inteligencia artificial

¿Dónde se investiga la inteligencia artificial y cuáles son las tendencias más destacadas? Un detallado mapeo realizado por Iván de la Vega (CENTRUM PUCP) revela una fuerte concentración de este conocimiento en algunos países.

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Un mapa global de la inteligencia artificial

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Inteligencia artificial, Machine learning, Deep learning, Big Data, Mapeo bibliométrico, Redes de conocimiento, WoS, Cambios radicales

La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de conocimiento altamente disruptivo que ha impactado en la tecnología de nuestro. Gracias a sus avances, mucho de lo que experimentamos hoy depende de algoritmos y redes neuronales, así como de equipamientos provistos de nanotecnología capaz de realizar tareas cada vez más precisas y resolver problemas de manera instantánea. Un estudio bibliométrico realizado por el investigador de CENTRUM PUCP Iván de la Vega junto a otros dos especialistas logró dibujar un mapa mundial del conocimiento en este revolucionario cambio.

El propósito de este mapeo bibliométrico global fue examinar la evolución teórica y la topografía de la base de conocimiento de IA entre los años 1990 y 2019. Mediante un enfoque macro, se logró un panorama de la evolución de las nuevas disciplinas y especialidades que han surgido a lo largo de aquellos 30 años.

Las grandes áreas de la inteligencia artificial han sido el procesamiento de lenguaje natural, la programación automática, la robótica, la visión artificial y los sistemas de recuperación automática de datos. Este nuevo estudio halló nuevas corrientes de investigación que abordan tanto los aspectos teóricos como prácticos de la IA. En efecto, la evolución de esta rama del conocimiento se está expandiendo rápidamente a otros campos en los que trabajan los agentes autónomos, por ejemplo, en derecho, lógica computacional, gobierno digital o los sistemas multi-agente. Por ello, se observa que esta tecnología está dando forma a una gama cada vez más amplia de sectores y se espera que, tanto a corto como largo plazo, afecte la productividad global, la equidad, la inclusión, los resultados ambientales y varias otras áreas. Este estudio identificó especialidades emergentes que están volviéndose autónomas y que ya pueden considerarse campos independientes, a saber: machine learning, deep learning (que incluye temas como redes neuronales), robótica y procesamiento del lenguaje natural.

Otro aspecto importante de este estudio es el hallazgo de una enorme brecha en el desarrollo de este campo, ya que la producción científica en IA se concentra en diez países del hemisferio norte: Norteamérica, Asia y Europa, siendo EE.UU. y China por amplio margen los dos grandes líderes en la generación de conocimiento científico en esta rama. Se encontró un segundo grupo compuesto por ocho países con capacidades similares que pueden denominarse “seguidores”, que concentran el otro gran porcentaje de la producción de conocimiento en este tema.

El estudio demuestra por un lado que, a pesar de la IA es una herramienta crucial para el desarrollo tecnológico mundial, existen fuertes asimetrías en cuanto a la distribución de la producción mundial de conocimiento. Por otra parte, identifica los campos de estudio más fuertes en nuestros días y que definirán los avances tecnológicos de los próximos años.

REFERENCIAS

De La Vega, I., Serrano, A., & Carayannis, E. (2022). Global bibliometric mapping of the frontier of knowledge in the field of artificial intelligence for the period 1990-2019. Artificial Intelligence Review. https://doi.org/10.1007/s10462-022-10206-4

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Autoría: Luciano Barcellos de Paula

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