[Versión 1.0 — Diciembre 2022]

Se han escrito muchos libros e informes sobre la naturaleza y la historia de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático. [1] Esta breve encuesta ofrece algunas definiciones básicas y destaca la promesa de estas tecnologías, así como algunos de los desafíos políticos únicos que crean. Este documento se actualizará periódicamente para reflejar los últimos avances en este campo en rápida evolución. También se puede encontrar un PDF de este documento en SSRN . [2]

Las dificultades de definición complican la gobernanza de la IA

Definir la naturaleza y el alcance de la inteligencia artificial es notoriamente complicado y este es el primero de muchos factores que complican su gobierno. La Enciclopedia de Filosofía de Stanford habla de las preguntas "notablemente difíciles, tal vez incluso eternamente sin respuesta" involucradas en la formulación de una definición de consenso para la IA. [3] “No existe una única definición universalmente aceptada de IA, sino definiciones y taxonomías diferentes”, concluye un informe de la Oficina de Responsabilidad del Gobierno de EE. UU. [4]

Sin embargo, en el nivel más básico, la inteligencia artificial implica la exhibición de inteligencia por parte de una máquina. El aprendizaje automático se refiere a los procesos mediante los cuales una computadora puede entrenar y mejorar un algoritmo o modelo de computadora sin la participación humana paso a paso. Un algoritmo es “similar a la receta de un plato”, señala el informático Ethem Alpaydin, en el sentido de que es “una secuencia de instrucciones que se llevan a cabo para transformar la entrada en salida”. [5] Más simplemente, un algoritmo es un "conjunto de instrucciones que describen la forma de resolver problemas particulares". [6]Cuando las personas hablan de regular la IA o el ML, en realidad están sugiriendo la necesidad de controlar los algoritmos y los procesos algorítmicos porque están en el centro de todo el aprendizaje automático. Además, debido a que AI y ML son ciencias computacionales, regularlas significa que, en algún nivel, estamos regulando las técnicas de computación y modelado matemático. Estas realidades también complican la gobernanza de la IA.

La eficacia de la mayoría de las herramientas de IA/ML depende de la enorme potencia informática (o cómputo para abreviar), grandes conjuntos de datos (los llamados macrodatos ) y potentes herramientas de análisis computacional que potencian los modelos de aprendizaje profundo y otros métodos de aprendizaje de IA. [7] Estos componentes básicos de la IA, especialmente los macrodatos, plantean problemas de política por derecho propio, especialmente por motivos de privacidad y seguridad de los datos. De hecho, muchos de los debates actuales sobre la gobernanza de la IA son simplemente extensiones de los debates sobre políticas que se han llevado a cabo durante muchos años en los círculos de big data. [8]

Finalmente, los llamados modelos fundamentales , que son "modelos entrenados en datos amplios... que pueden adaptarse a una amplia gama de tareas posteriores", [9] están captando una gran atención hoy en día porque pueden ser ampliamente utilizados por el público para diversas tareas. . Los modelos básicos populares como DALL-E, GPT-3 y LaMDA permiten a los usuarios crear arte, guiones y conversaciones con tecnología de inteligencia artificial. Los modelos fundamentales tienen el potencial de ayudar a democratizar el uso de AI/ML, pero en el proceso dan lugar a varios riesgos nuevos de uso indebido, lo que también hace que la gobernanza de AI sea más complicada. [10]

IA fuerte/amplia

Existen formas fuertes y débiles de IA, pero incluso estos términos se cuestionan regularmente. La IA fuerte generalmente se refiere a las capacidades de la máquina de base amplia y, a veces, también se la denomina inteligencia general artificial (AGI) que refleja niveles de comprensión o capacidad casi humanos. AGI, que a veces también se conoce de manera más ominosa como superinteligencia , [11] tiende a captar una atención pública considerable porque "evoca una amplia gama de escenarios cargados de fatalidad". [12] AGI también ocupa un lugar destacado en las tramas de muchas representaciones distópicas de inteligencia artificial que se encuentran en la cultura popular, incluidos muchos libros, películas y programas de televisión de ciencia ficción. [13]

Esto a menudo ha llevado a exagerar el potencial de la IA para lograr capacidades similares a las humanas, [14] con el sensacionalismo y la especulación a menudo dominando las discusiones. [15] No ayuda que tanto los partidarios como los críticos de la poderosa AGI a veces juegan con las predicciones de la superinteligencia de la IA y hablan en términos fatalistas sobre la llegada de una "singularidad" o un momento en el futuro cuando la inteligencia de las máquinas supere a la de los humanos. Por ejemplo, libros con títulos extravagantes de impulsores de la IA como Ray Kurzweil ( La singularidad está cerca ) y detractores como Nick Bostrom ( Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies ) reflejan un aire de inevitabilidad sobre las máquinas que llegan a poseer una inteligencia mayor que los humanos, para bien o para mal. peor.

Sin embargo, la mayoría de los expertos en inteligencia artificial están de acuerdo en que tales predicciones de superinteligencia se exageran enormemente y que no hay posibilidad de que las máquinas obtengan conocimientos equivalentes a los humanos en el corto plazo, o tal vez nunca. [16] "En cualquier ranking de preocupaciones a corto plazo sobre la IA, la superinteligencia debería estar muy abajo en la lista", dice la experta en IA Melanie Mitchell, autora de Inteligencia artificial: una guía para pensar en humanos . [17] "Una inspección minuciosa de la IA revela una brecha vergonzosa entre el progreso real de los científicos informáticos que trabajan en la IA y las visiones futuristas que a ellos y a otros les gusta describir", dice Erik Larson, autor de El mito de la inteligencia artificial: por qué las computadoras pueden No pienses como nosotros . [18]Larson se refiere a este pensamiento extremo sobre la IA superinteligente como "kitsch tecnológico", o sentimentalismo exagerado y melodrama que no está ligado a la realidad. [19] Ya se trate de los defensores de la idea de una "IA apocalíptica o temible" o de una "IA utópica o de ensueño", ambos son culpables de simplificar demasiado las ideas complicadas, dice. [20] Andrew Ng, un destacado científico de IA, ha observado con humor que "preocuparse por la IA asesina es como preocuparse por la superpoblación en Marte". [21]

La especulación extrema sobre la IA superinteligente representa una subestimación de la complejidad de la inteligencia humana real y nuestra capacidad única para navegar en tantas situaciones únicas. [22] Como señaló un importante informe de la Universidad de Stanford, la mayoría de los expertos en IA todavía están luchando por descubrir cómo "imbuir a las máquinas de habilidades de sentido común" y encontrar "métodos [que] puedan escalar a los problemas más diversos y complejos del mundo real". mundo tiene para ofrecer”. [23] Los destacados expertos en IA Gary Marcus y Ernest Davis, autores de Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust , concluyen que, “en gran medida, el debate público sobre la IA se ha desligado de cualquier tipo de comprensión de la realidad. de lo difícil que sería lograr una IA amplia”.[24] Las máquinas “carecen incluso de una comprensión básica de cómo funciona el mundo”, señalan, y “desafortunadamente, adquirir sentido común es mucho más difícil de lo que uno podría pensar”. [25] Se refieren al desafío de imbuir de sentido común a las máquinas como “la montaña que el campo necesita escalar” y argumentan que “tenemos un largo camino por delante”. [26] Una vez más, esta es la opinión de consenso entre los principales expertos en IA. No obstante, un capítulo posterior profundizará en las afirmaciones sobre la IA superinteligente y los sistemas regulatorios globales que algunos recomiendan para abordar el riesgo existencial que plantearía.

IA débil/estrecha

En términos prácticos, es más útil e importante centrarse en los desafíos de IA más pertinentes y realistas de la actualidad, que involucran varios tipos de IA débil . Sin embargo, la IA débil es un nombre un poco inapropiado, porque la IA débil puede ser bastante poderosa, pero es más limitada en su aplicación. Las aplicaciones débiles de IA a menudo pueden sobresalir al hacer una tarea específica extraordinariamente bien, como pagar juegos, ofrecer traducción de idiomas o incluso operar ciertos vehículos o máquinas sin mucha ayuda humana.

Cuando el público vio que los sofisticados programas de IA derrotaban a los mejores jugadores del mundo de juegos como el ajedrez y el Go, suscitó temores acerca de cómo las máquinas ya habían llegado a poseer una inteligencia a nivel humano. Por ejemplo, cuando "Deep Blue" de IBM derrotó al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov en 1997, un titular en Newsweek declaró que era "La última batalla del cerebro", [27] y muchos otros informes de los medios se dedicaron a retorcerse las manos distópicamente sobre el triunfo de las máquinas. sobre la humanidad. Surgieron temores similares cuando AlphaGo de DeepMind venció al campeón de Go Lee Sedol en 2016. [28]

Sin embargo, ninguno de estos programas poseía la capacidad general para hacer mucho más allá de lo que estaban capacitados para hacer. [29] Por ejemplo, no podían aprender a dominar muchos otros juegos, incluidos los simples como las damas o el póquer. Esta es la forma en que casi todos los sistemas de IA funcionan hoy en día: son buenos (y están mejorando) en una tarea, pero son incapaces de un razonamiento similar al humano de alto nivel en muchas actividades simples.

Irónicamente, 20 años después de perder su famoso partido con Deep Blue, Kasparov escribió un libro, Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins , que busca desacreditar el pensamiento distópico sobre el aprendizaje automático y la IA. Señaló que “la condenación siempre ha sido un pasatiempo popular cuando se trata de nuevas tecnologías” y que, “con cada nueva invasión de máquinas, se escuchan las voces del pánico y la duda, y hoy en día solo se hacen más fuertes. ” [30]

Las múltiples dimensiones de la IA también complican su gobernanza

Los debates continúan sobre cómo conceptualizar la IA y cómo mejorar sus capacidades. Un estudio notable de 2014 habló de la necesidad de adoptar la "anarquía de métodos" de la IA cuando se trata de enseñar a las máquinas a pensar porque había muchos subcampos, técnicas y abstracciones de conceptos. [31] Thomas Edison habló una vez de cómo la electricidad era un "campo de campos" que transformaría la vida de muchas maneras. Lo mismo ocurre con la IA, y este es otro factor que complica su gobernanza.

AI/ML se basa en el conocimiento y las capacidades desarrollados a través de muchas otras tecnologías y sectores importantes, que incluyen computación, microprocesadores, Internet, redes de banda ancha de alta velocidad, sistemas de procesamiento/almacenamiento de datos, GPS y geolocalización, sensores y otros. Hal Varian, economista jefe de Google, observa que vivimos en una era de innovación combinatoria vertiginosa en la que las nuevas tecnologías se construyen unas sobre otras de manera simbiótica, acelerando aún más su desarrollo y sofisticación. [32]Esto es precisamente lo que potencia la IA/ML. Muchos otros campos científicos de estudio están estrechamente relacionados con AI/ML. “El aprendizaje automático se encuentra en la intersección de la estadística y la informática, y ocasionalmente también se inspira en la ciencia cognitiva y la neurociencia”, dice Alpaydin. [33] Estos factores también complican la gobernanza de la IA porque los intentos de regular la IA/ML podrían tener profundas implicaciones para muchas otras tecnologías, sectores y campos de la ciencia. Por lo tanto, cuando alguien sugiere alegremente "deberíamos tomar medidas para controlar la IA", está (quizás sin saberlo) recomendando que deberíamos tomar medidas para controlar o influir en muchas otras cosas junto con ella.

Por extensión, AI/ML se convertirá en la " tecnología de propósito general más importante de nuestra era". [34] Las tecnologías de propósito general se entrelazan con casi todos los demás sectores de la economía y se utilizan de forma generalizada en toda la sociedad. [35] Por ejemplo, casi todas las organizaciones utilizarán la IA para ayudar a mejorar el análisis y el marketing, mejorar el servicio al cliente y aumentar las ventas o el rendimiento de varias formas nuevas. Y cambiará por completo la forma en que se realiza la producción y el trabajo en innumerables campos y profesiones.

Esto es lo que hace que la IA sea tan importante para la innovación y el crecimiento futuros, pero este hecho también complica su gobernanza. [36] Al igual que la electrónica, la informática e Internet antes, es más fácil imaginar cómo gobernar componentes o salidas individuales que el concepto más amplio en sí. Esta es una de las razones por las que los marcos de gobernanza para cosas como los automóviles sin conductor, los drones y la robótica se están desarrollando más rápidamente que la regulación general para la IA en general.

Finalmente, la IA también plantea desafíos especiales de gobernanza porque es una tecnología de doble uso (y, a menudo, de código abierto) que, al igual que las tecnologías químicas y nucleares anteriores, tiene usos pacíficos beneficiosos, pero también potencialmente relacionados con aplicaciones militares o policiales. [37] Este hecho es particularmente importante cuando se habla del llamado riesgo existencial, del cual me refiero en otra parte. [38] Mientras tanto, muchos debates normativos actuales se centran en la computación afectiva y las tecnologías biométricas , como el reconocimiento facial, que son tecnologías de doble uso que monitorean los atributos humanos y, cuando se usan de manera inapropiada, plantean serios riesgos de seguridad y privacidad. [39]

La IA promete impulsar el crecimiento en muchos sectores

Durante el último medio siglo, ha habido olas de exageración e histeria sobre las perspectivas de avance de la IA. [40] Gran parte de esto fue impulsado tanto por la exuberancia irracional como por el miedo sobre el AGI de alto nivel que nunca se produjo. Como resultado, los historiadores de la IA a menudo hablan de las muchas "primaveras" e "inviernos" de la IA que han ido y venido durante el último medio siglo. Otros lo describen como "aumentos y caídas" de la IA.

No ayudó que algunos de los primeros pioneros de la IA predijeran con entusiasmo que la poderosa AGI estaría con nosotros muy pronto. A fines de la década de 1960, por ejemplo, destacados investigadores de IA predijeron confidencialmente que “las máquinas serán capaces, dentro de veinte años, de hacer cualquier trabajo que un hombre pueda hacer” (Herbert A. Simon), y que “dentro de una generación… el problema de crear 'inteligencia artificial' se resolverá sustancialmente” (Marvin Minsky). Tal exuberancia fue reemplazada por el pesimismo en la década de 1970 y un período de "invierno" resultante para la investigación y la inversión en IA.

Hoy en día, sin embargo, generalmente se piensa que la IA se encuentra en medio de otro período de "primavera" a medida que crece el entusiasmo en torno a capacidades y aplicaciones específicas. El poder de las tecnologías AI/ML ya está a nuestro alrededor en productos y servicios, como herramientas de reconocimiento de voz e imagen en nuestros teléfonos inteligentes, así como en los sistemas de recomendación que muchos proveedores de medios y otras empresas utilizan para adaptar bienes, servicios y contenido a nuestros clientes. intereses.

Otras veces, AI/ML está operando detrás de escena para ayudar con la detección de fraude y spam, filtrado de virus informáticos, gestión/moderación de contenido, [41] mapeo /navegación, pronóstico del tiempo, [42] automatización de almacenes/gestión de inventario, [43] gestión de la cadena de suministro, [44] y varias otras logísticas de oficina. [45] Por ejemplo, en 2021, McKinsey & Company estimó que “[i]mplementar con éxito la gestión de la cadena de suministro habilitada por IA ha permitido a los primeros usuarios mejorar los costos de logística en un 15 %, los niveles de inventario en un 35 % y los niveles de servicio en un 65 %. por ciento, en comparación con los competidores de movimiento más lento”. [46]Es probable que estas mejoras en la productividad se aceleren a medida que se refinan aún más las técnicas de IA/ML.

Las capacidades de IA y ML también impulsan la mayoría de los dispositivos que componen el llamado Internet de las cosas , o varios dispositivos "inteligentes" conectados, incluidas muchas tecnologías portátiles y otros dispositivos con sensores integrados. [47] Otro término relacionado aquí es computación ambiental [48] o computación ubicua , que esencialmente significa “usar computadoras sin saber que está usando una”, o al menos sin llamarlas explícitamente computadoras cuando uno está usando sistemas inteligentes. [49] Estas tecnologías tienen poderosas aplicaciones médicas y de salud, entre otras cosas.

Mientras tanto, varias tecnologías robóticas impulsadas por IA ya están funcionando en muchos sectores industriales. [50] Las tecnologías de IA, ML y robótica avanzada prometen revolucionar muchos campos, incluidos los servicios financieros, [51] el transporte, [52] el comercio minorista, [53] la agricultura, [54] el entretenimiento, [55] la energía, [ 56] el medio ambiente protección, [57] educación, [58] aviación, [59] industria automotriz, [60] y muchos otros. [61]En el futuro, todos los segmentos de la economía se verán afectados por la IA y la robótica de alguna manera, y debería quedar igualmente claro que la política pública en estos campos se transformará en el proceso. Eventualmente, toda política involucrará una política de IA en algún nivel.

Existe el potencial de que la IA impulse un crecimiento económico explosivo. [62] Según Grand View Research, una empresa de consultoría e investigación de mercado con sede en la India y los EE. UU., el mercado mundial de inteligencia artificial se valoró en 93 500 millones USD en 2021 y se prevé que se expanda a una tasa de crecimiento anual compuesta del 38,1 % desde 2022 a 2030. [63] Muchos otros estudios pronostican que “la IA tendrá un impacto económico significativo” en el crecimiento y la productividad. [64] Un estudio de 2018 realizado por consultores de McKinsey estimó que “la IA tiene el potencial de generar una actividad económica global adicional de alrededor de $13 billones para 2030, o un PIB acumulativo un 16 % más alto en comparación con el actual. Esto equivale a un crecimiento adicional del PIB del 1,2 por ciento por año”, concluyó el informe. [sesenta y cinco]Incluso si el impacto económico de la IA queda muy por debajo de esa estimación, claramente seguiría generando enormes oportunidades de crecimiento en muchos segmentos de la economía.

Pero lo que más importa es lo que la IA significará para cada individuo. La IA tiene la capacidad de ayudar a las personas a mejorar su salud, extender sus vidas, ampliar las opciones de transporte, evitar accidentes, mejorar la seguridad de la comunidad, mejorar las oportunidades educativas, acceder a servicios financieros superiores y mucho más. Las máquinas y los robots impulsados ​​por IA ayudarán con muchos trabajos peligrosos, lo que hará que muchos lugares de trabajo sean más seguros. [66]

Estudio de caso: el potencial de la IA para la medicina y la atención de la salud

Considere lo que la IA ya está logrando en el campo de la atención médica y la práctica de la medicina. [67] Los sistemas algorítmicos cada vez más poderosos, a menudo combinados con nuevas tecnologías portátiles, ya están ayudando a muchas personas a monitorear mejor su salud y estado físico. Las herramientas de IA más sofisticadas permiten a los médicos y científicos crear opciones de atención altamente personalizadas y desarrollar nuevos tratamientos médicos adaptados a las necesidades únicas de cada paciente. [68]Las capacidades de IA de base más amplia podrían tener un impacto profundo en la salud pública. En 2022, por ejemplo, una tecnología de inteligencia artificial llamada AlphaFold de Deep Mind pudo modelar la estructura de casi todas las proteínas conocidas, lo que representó “un avance significativo en biología que acelerará el descubrimiento de fármacos y ayudará a abordar problemas como la sostenibilidad y la inseguridad alimentaria”. ” [69]

AI, ML y la robótica están impulsando muchos otros avances médicos importantes en la actualidad:

• Donación de órganos : En el campo de las donaciones de órganos, “la donación de riñones por pares es una de las grandes historias de éxito de la inteligencia artificial”, ayudando a médicos y pacientes a tomar “un problema increíblemente complejo y resolverlo más rápido y con menos errores que los humanos. puede, y como resultado salva más vidas”. [70]
• Detección y tratamiento de ataques cardíacos : las herramientas de IA y ML están ayudando a detectar y tratar enfermedades cardíacas y ataques cardíacos, que es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. Los científicos de Cedars-Sinai desarrollaron una herramienta algorítmica que puede cuantificar la acumulación de placa coronaria en cinco a seis segundos en comparación con al menos 25 a 30 minutos antes. [71] Esto mejorará en gran medida la capacidad de predecir quién tendrá un ataque al corazón. Otros investigadores han desarrollado herramientas de inteligencia artificial para ayudar a mejorar el tratamiento personalizado para mujeres que han sufrido ataques cardíacos. [72]Las mujeres que sufren un ataque cardíaco tienen una tasa de mortalidad más alta que los hombres, a menudo porque sus síntomas no se entienden o diagnostican correctamente. Mientras tanto, el Servicio Nacional de Salud Británico recientemente comenzó a usar una nueva herramienta de inteligencia artificial que puede detectar enfermedades cardíacas en solo 20 segundos mientras los pacientes están en un escáner de resonancia magnética, en comparación con los 13 minutos o más que generalmente les toma a los médicos analizar manualmente las imágenes después de un escaneo. es interpretado. [73]
• Cánceres : el cáncer es la segunda causa principal de muerte después de las enfermedades cardíacas, y se cobró 602 350 vidas en 2020. [74] Las tecnologías habilitadas para IA y ML están preparadas para ayudar a reducir ese asombroso número de muertes. Los investigadores de Mayo Clinic han demostrado cómo los modelos ML pueden ayudar a diagnosticar y tratar el cáncer de páncreas en una etapa más temprana. [75] El cáncer de páncreas es la tercera causa principal de muerte por cáncer y se cobró 46 774 vidas en 2020. [76] Los científicos británicos también informaron recientemente sobre un nuevo software de IA que puede detectar signos de precáncer durante las endoscopias en el 92 % de los pacientes, lo que podría reducir significativamente las muertes por cáncer de esófago. [77] Las técnicas de IA/ML también están ayudando con la detección temprana y el tratamiento del cáncer de pulmón, [78]cáncer de mama, [79] cáncer de cerebro, [80] y muchos otros tipos de cáncer [81] (incluidos los cánceres no diagnosticables [82] ), con la ayuda de técnicas de detección cada vez más personalizadas. [83]
• Sepsis y superbacterias: Estudios médicos recientes también han documentado cómo los sistemas de monitoreo impulsados ​​por IA están ayudando a detectar "superbacterias" resistentes a los antibióticos [84] y sepsis, [85] y, como resultado, salvarán miles de vidas cada año. Aproximadamente 1,7 millones de adultos desarrollan sepsis cada año en los EE. UU. y más de 250 000 de ellos mueren. [86]
• Salud mental : la IA puede ayudar a identificar y abordar los problemas de salud mental a través del análisis textual, que puede complementar el análisis basado en humanos en un momento en que hay una escasez nacional de trabajadores de la salud en esta área. [87]

Esto solo toca la superficie de lo que significará AI/ML para la atención al paciente. [89] El Dr. Mihaljevic señaló que, cuando comenzó a ejercer la medicina en la década de 1980, el volumen total de información médica se duplicaba aproximadamente cada siete años, mientras que en la actualidad se duplica cada 73 días. [90] Marcus y Davis señalan que cada día se publican siete mil artículos médicos . [91] Mientras tanto, en el campo estrechamente relacionado de la robótica médica, la cantidad de artículos científicos ha crecido exponencialmente de menos de 10 publicados en 1990 a más de 5200 en 2020 según un estudio reciente en Science . [92]Estos números están en línea con las tendencias más amplias en la literatura técnica y científica. “Dado que la literatura científica se duplica aproximadamente cada 12 años, esto significa que de todo el trabajo científico producido, la mitad se ha producido en los últimos 12 años”, informan Dashun Wang y Albert-Laszlo Barabasi en su libro, La ciencia de la ciencia . . [93]

La única forma de aprovechar al máximo esta explosión de conocimiento es con el poder de las tecnologías de aprendizaje y lectura automática. Como resume el Instituto Nacional del Cáncer, “lo que más entusiasma a los científicos es el potencial de la IA para ir más allá de lo que los humanos actualmente pueden hacer por sí mismos. La IA puede 'ver' cosas que nosotros, los humanos, no podemos, y puede encontrar patrones y relaciones complejos entre tipos de datos muy diferentes”. [94]

AI/ML también ayudará a compartir el conocimiento médico entre muchas más instituciones y, como resultado, llegará a más pacientes. El Dr. Mihaljevic estimó que la Clínica Cleveland, que es una de las instalaciones de investigación médica más importantes de la nación, solo puede llegar a aproximadamente el 1,5% de los estadounidenses que utilizan sus medios tradicionales de atención. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden cambiar esa ecuación al expandir en gran medida las oportunidades para que los estadounidenses accedan a los beneficios del conocimiento científico y la atención médica de la Clínica Cleveland y muchas otras instalaciones médicas, laboratorios y universidades de clase mundial de Estados Unidos. El Dr. Mihaljevic destacó específicamente cómo la IA fue la clave para mejorar la atención médica domiciliaria, que se convertirá en una forma esencial de ayudar a una población que envejece rápidamente en el futuro, independientemente de dónde viva.[95] o, mejor aún, evitar por completo la necesidad de procedimientos invasivos. [96]

Por estas razones, los legisladores no deben subestimar la importancia de la tecnología AI/ML, y deben trabajar diligentemente para garantizar que Estados Unidos siga siendo líder en este campo. Si bien algunos expertos predicen que podría venir otro invierno de IA después de algunas decepciones de IA limitadas notables, a menudo no logran identificar cómo las políticas públicas afectan ese resultado. [97] La ​​cantidad total de innovación que podemos esperar que fluya de este espacio está fundamentalmente relacionada con la cuestión de si Estados Unidos crea la cultura de innovación adecuada para la inteligencia artificial. Para lograr todo el potencial que ofrece la IA, Estados Unidos deberá establecer sus políticas predeterminadas de tal manera que fomente la innovación y al mismo tiempo aborde las muchas preocupaciones legítimas sobre las diversas capacidades de la IA.

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Conclusiones clave :

• Definir la naturaleza y el alcance de la inteligencia artificial y sus múltiples componentes y subsectores relacionados es complicado. Este hecho crea muchos desafíos de gobernanza.
• Muchas otras cosas sobre la IA complican su gobernanza, incluido el hecho de que es una tecnología de propósito general y de uso dual. La IA se basa en el conocimiento y las capacidades desarrollados a través de muchas otras tecnologías y sectores importantes de manera combinatoria, lo que significa que las decisiones de gobierno de la IA también los afectarán.
• Existen formas fuertes y débiles de IA, pero la imaginación pública y las políticas públicas se han centrado demasiado en formas hiperpoderosas de IA fuerte que son distantes e improbables. El enfoque más importante hoy debería estar en los desafíos asociados con aplicaciones más específicas de IA débil o limitada.
• AI ha experimentado muchas "primaveras" e "inviernos" durante el último medio siglo, lo que refleja olas de exuberancia irracional y pesimismo sobre su potencial. Hoy el campo está madurando rápidamente.
• Todos los segmentos de la economía se verán afectados por la IA de alguna manera y los desarrollos de la IA probablemente impulsarán el crecimiento económico en el futuro. Por extensión, todos los asuntos de política y de gobernanza eventualmente involucrarán consideraciones de IA de alguna manera.
• Las tecnologías de IA ofrecen a las personas y a la sociedad mejoras significativas en los niveles de vida en múltiples dimensiones. El más profundo de estos probablemente será lo que significa la IA para la práctica de la medicina y la atención médica personalizada.

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[1] Michael Wooldridge, Una breve historia de la inteligencia artificial: qué es, dónde estamos y hacia dónde vamos (Flatiron Books, 2020); Melanie Mitchell, Inteligencia artificial: una guía para pensar en humanos (Farrar, Straus y Giroux, 2019); Pedro Domingos, El algoritmo maestro: cómo la búsqueda de la máquina de aprendizaje definitiva rehará nuestro mundo (Basic Books, 2015).

[2] https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4292207.

[3] “Inteligencia artificial”, Enciclopedia de Filosofía de Stanford , 12 de julio de 2018.https://plato.stanford.edu/entries/artificial-intelligence.

[4] Oficina de Responsabilidad del Gobierno de EE. UU., "Inteligencia artificial: Oportunidades emergentes, desafíos e implicaciones", Evaluación tecnológica , GAO-18–142SP, (28 de marzo de 2018), pág. 15.https://www.gao.gov/products/gao-18-142sp.

[5] Ethem Alpaydin, Machine Learning (The MIT Press, 2021), pág. dieciséis.

[6] Louridas, Algoritmos , p. XIII.

[7] Chris Meserole, "¿Qué es el aprendizaje automático?" Institución Brookings, 4 de octubre de 2018.https://www.brookings.edu/research/what-is-machine-learning.

[8] Adam Thierer, “Big Data, Innovation, Competitive Advantage & Privacy Concerns”, Technology Liberation Front , 27 de abril de 2012.https://techliberation.com/2012/04/27/big-data-innovation-competitive-advantage-privacy-concerns.

[9] Rishi Bommasani y Percy Liang, "Reflexiones sobre modelos fundamentales", Inteligencia artificial centrada en el ser humano de la Universidad de Stanford (2021).https://crfm.stanford.edu/2021/10/18/reflections.html.

[10] Rishi Bommasani, "Sobre las oportunidades y los riesgos de los modelos de cimentación", Centro de investigación sobre modelos de cimentación (julio de 2021).https://arxiv.org/abs/2108.07258.

[11] K. Eric Drexler, "Reestructuración de la superinteligencia: servicios integrales de IA como inteligencia general", Informe técnico n.º 2019–1 (Instituto del Futuro de la Humanidad, Universidad de Oxford, 2019).

[12] Darcy WE Allen, Chris Berg y Sinclair Davidson, The New Technologies of Freedom (Instituto Estadounidense de Investigación Económica, 2020), pág. 95.

[13] Adam Thierer, "Cómo el distopismo de la ciencia ficción da forma al debate sobre la IA y la robótica", Discourse , 26 de julio de 2022,https://www.discoursemagazine.com/culture-and-society/2022/07/26/how-science-fiction-dystopianism-shapes-the-debate-over-ai-robotics/;Jill Lepore, “A Golden Age for Dystopian Fiction”, The New Yorker , 5 y 12 de junio de 2017.https://www.newyorker.com/magazine/2017/06/05/a-golden-age-for-dystopian-fiction.

[14] Kevin Kelly, “The AI ​​Cargo Cult: The Myth of a Superhuman AI”, Wired , 25 de abril de 2017.https://www.wired.com/2017/04/the-myth-of-a-superhuman-ai.

[15] Zohar Atkins, “¿Es la IA consciente?” Lo que se llama pensar , 13 de junio de 2022.https://whatiscalledthinking.substack.com/p/is-ai-sentient.

[16] Oren Etzioni, "No, los expertos no creen que la IA superinteligente sea una amenaza para la humanidad", Technology Review , 20 de septiembre de 2016.https://www.technologyreview.com/2016/09/20/70131/no-the-experts-dont-think-superintelligent-ai-is-a-threat-to-humanity;Gary Marcus, "La inteligencia general artificial no es tan inminente como podría pensar", Scientific American , 6 de junio de 2022.https://www.scientificamerican.com/article/artificial-general-intelligence-is-not-as-imminent-as-you-might-think1.

[17] Melanie Mitchell, Inteligencia artificial: una guía para pensar en humanos (Farrar, Straus y Giroux, 2019), pág. 278 [edición Kindle.]

[18] Erik Larson, El mito de la inteligencia artificial: por qué las computadoras no pueden pensar como nosotros (The Belknap Press de la Universidad de Harvard, 2021), pág. 49.

[19] Erik Larson, "Silicon Valley ha sido tomado por 'Kitsch tecnológico'", Fast Company , 12 de mayo de 2021.https://www.fastcompany.com/90635442/technological-kitsch.

[20] Larson, El mito de la inteligencia artificial , p. 62.

[21] Citado en Clive Thompson, Coders: The Making of a New Tribe and the Remaking of the World (Penguin Press, 2019), pág. 302.

[22] Cade Metz, “La IA no es consciente. ¿Por qué la gente dice que lo es?” New York Times , 5 de agosto de 2022.https://www.nytimes.com/2022/08/05/technology/ai-sentient-google.html.

[23] Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report , (Universidad de Stanford, septiembre de 2021): 32–3,http://ai100.stanford.edu/2021-report.

[24] Gary Marcus y Ernest Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (Pantheon, 2019), pág. 24

[25] Ibíd., pág. 94.

[26] Ibíd., pág. 155.

[27] Steven Levy, “Lo que nos dice Deep Blue sobre la IA en 2017”, Wired , 23 de mayo de 2017.https://www.wired.com/2017/05/what-deep-blue-tells-us-about-ai-in-2017.

[28] “Google AI Derrota a Human Go Champion”, BBC , 25 de mayo de 2017,https://www.bbc.com/news/technology-40042581.

[29] Joshua Sokol, “La IA sigue dominando los juegos, pero ¿puede ganar en el mundo real?” The Atlantic , 27 de febrero de 2018.https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/02/ai-keeps-mastering-games-but-can-it-win-in-the-real-world/554312.

[30] Garry Kasparov, Pensamiento profundo: donde termina la inteligencia artificial y comienza la creatividad humana (Asuntos públicos, 2017), pág. 7; Adam Thierer, “The Growing AI Technopanic”, Medium , 27 de abril de 2017.https://aboveintelligent.com/the-growing-ai-technopanic-5d6658b00fed.

[31] Joel Lehman, Jeff Clune y Sebastian Risi, "Anarchy of Methods: Current Trends in How AI is Abstracted in AI", Intelligent Systems , vol. 29, №6 (2014), pág. 56–62,https://www.cs.utexas.edu/users/ai-lab/?lehman:is14.

[32] Hal R. Varian, “Transacciones mediadas por computadora”, American Economic Review , 100:2 (mayo de 2010).https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.100.2.1.

[33] Alpaydin, Aprendizaje automático , p. 34.

[34] Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee, “El negocio de la inteligencia artificial”, Harvard Business Review , 18 de julio de 2017.https://hbr.org/2017/07/the-business-of-artificial-intelligence.

[35] Timothy F. Bresnahan y M. Trajtenberg, "¿Tecnologías de propósito general 'motores de crecimiento'?" Revista de Econometría , 65:1 (1995), pág. 83–108.

[36] Nicholas Crafts, “La inteligencia artificial como tecnología de uso general: una perspectiva histórica”, Oxford Review of Economic Policy , vol. 37, №3 (otoño de 2021), pág. 521–536.https://academic.oup.com/oxrep/article/37/3/521/6374675.

[37] Comisión de Seguridad Nacional sobre Inteligencia Artificial, Informe Final (2021), pág. 1,https://www.nscai.gov; Jayshree Pandya, "El dilema de doble uso de la inteligencia artificial", Forbes , 7 de enero de 2019,https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/01/07/the-dual-use-dilemma-of-artificial-intelligence.

[38] Adam Thierer, "Riesgos existenciales y problemas de gobernanza global en torno a la IA y la robótica", última revisión el 12 de septiembre de 2022 . https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4174399.

[39] Alpaydin, Aprendizaje automático , p. 83.

[40] Robert D. Atkinson, “'¡Nos va a matar!' and Other Myths about the Future of Artificial Intelligence”, Information Technology & Innovation Foundation, junio de 2016.http://www2.itif.org/2016-myths-machine-learning.pdf.

[41] Alex Feerst, "El uso de la IA en la moderación de contenido en línea", American Enterprise Institute (septiembre de 2022).https://platforms.aei.org/the-use-of-ai-in-online-content-moderation.

[42] Robin Fearon "Las herramientas de inteligencia artificial ayudan a predecir el clima extremo y salvar vidas", Discovery , 2 de agosto de 2022.https://www.discovery.com/science/ai-tools-help-to-predict-extreme-weather.

[43] “Cómo los robots impulsados ​​por IA cumplen sus pedidos en línea”, la semana pasada en IA , 25 de enero de 2022.https://lastweekin.ai/p/robot-picking.

[44] Christopher Mims, "Cómo construir una IA que realmente funcione para su negocio", Wall Street Journal , 23 de julio de 2022.https://www.wsj.com/articles/how-to-build-ai-that-actually-works-for-your-business-11658548830.

[45] Cem Dilmegan, "Los 15 principales casos de uso y aplicaciones de IA en logística en 2022", 9 de julio de 2020, actualizaciones, 29 de mayo de 2022.https://research.aimultiple.com/logistics-ai.

[46] McKinsey & Company, “Succeeding in the AI ​​Supply-chain Revolution”, artículo , 30 de abril de 2021.https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution.

[47] Adam Thierer, "El Internet de las cosas y la tecnología portátil: Abordar los problemas de privacidad y seguridad sin descarrilar la innovación", Richmond Journal of Law and Technology , 21:6 (2015).http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2494382.

[48] ​​Christopher Mims, "Por qué el futuro de la computadora está en todas partes, todo el tiempo", Wall Street Journal , 29 de octubre de 2022.https://www.wsj.com/articles/computer-technology-ambient-computing-11666992784.

[49] Alpaydin, Aprendizaje automático , pág. 9.

[50] Una hoja de ruta para la robótica de EE. UU. de Internet a la robótica: edición de 2020 , 9 de septiembre de 2020.https://www.hichristensen.com/pdf/roadmap-2020.pdf.

[51] Suparna Biswas, Brant Carson, Violet Chung, Shwaitang Singh y Renny Thomas, “AI-Bank of the Future: Can Banks Meet the AI ​​Challenge?” McKinsey & Company, 19 de septiembre de 2020.https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge.

[52] María López Conde e Ian Twinn, “How Artificial Intelligence is Making Transport Safer, Cleaner, More Reliable and Efficient in Emerging Markets”, Corporación Financiera Internacional, Nota 75 (noviembre de 2019).https://www.ifc.org/wps/wcm/connect/7c21eaf5-7d18-43b7-bce1-864e3e42de2b/EMCompass-Note-75-AI-making-transport-safer-in-Emerging-Markets.pdf?MOD=AJPERES&CVID=mV7VCeN.

[53] Ben Forgan, "Lo que los robots pueden hacer por el comercio minorista", Harvard Business Review , 1 de octubre de 2020.https://hbr.org/2020/10/what-robots-can-do-for-retail.

[54] Louis Columbus, "10 maneras en que la IA tiene el potencial para mejorar la agricultura en 2021", Forbes , 17 de febrero de 2021.https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2021/02/17/10-ways-ai-has-the-potential-to-improve-agriculture-in-2021/?sh=454d747a7f3b.

[55] Anne Hobson, "La inteligencia artificial está lista para rehacer las experiencias de eventos", The Hill , 11 de enero de 2017.https://www.rstreet.org/2017/01/11/artificial-intelligence-is-set-to-remake-event-experiences.

[56] Franklin Wolfe, “Cómo la inteligencia artificial revolucionará la industria energética”, Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de Harvard, edición especial sobre inteligencia artificial , 28 de agosto de 2017.https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/artificial-intelligence-will-revolutionize-energy-industry.

[57] Justine Calma, "Cómo el aprendizaje automático podría ayudar a salvar especies amenazadas de la extinción", The Verge , 4 de agosto de 2022.https://www.theverge.com/23290902/machine-learning-conservation-data-deficient-species-iucn-red-list-extinction-threat.

[58] Sara Randazzo, “¿Puede la tecnología impulsar la lectura? Las herramientas de alfabetización llegan a las aulas”, Wall Street Journal , 7 de agosto de 2022.https://www.wsj.com/articles/literacy-technology-offers-new-ways-to-teach-kids-to-read-11659879846.

[59] Kelsey Reichmann, “¿Cómo la industria de la aviación permite la innovación con inteligencia artificial?” Aviation Today , 14 de diciembre de 2020.https://www.aviationtoday.com/2020/12/14/aviation-industry-enabling-innovation-artificial-intelligence.

[60] Movilidad, "La inteligencia artificial remodela la industria automotriz", Future Bridge , 29 de abril de 2020.https://www.futurebridge.com/industry/perspectives-mobility/artificial-intelligence-reshaping-the-automotive-industry.

[61] Dan Castro y Joshua New, The Promise of Artificial Intelligence (Centro para la Innovación de Datos, octubre de 2016).https://datainnovation.org/2016/10/the-promise-of-artificial-intelligence.

[62] Tom Davidson, “¿Podría la IA avanzada impulsar un crecimiento económico explosivo?” Open Philanthropy, Informe de investigación , 25 de junio de 2021.https://www.openphilanthropy.org/research/could-advanced-ai-drive-explosive-economic-growth.

[63] Grand View Research, “Informe del tamaño del mercado de inteligencia artificial, 2022–2030”, GVR-1–68038–955–5, abril de 2022.https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market.

[64] Marcin Szczepański, “Economic Impacts of Artificial Intelligence (AI)”, Servicio de Investigación del Parlamento Europeo, Informe PE 637.967 (julio de 2019), pág. 3.https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/BRIE/2019/637967/EPRS_BRI(2019)637967_EN.pdf.

[65] Jacques Bughin, Jeongmin Seong, James Manyika, Michael Chui y Raoul Joshi, “Notes from the AI ​​Frontier: Modeling the Impact of AI on the World Economy”, McKinsey Global Institute, Documento de debate, 4 de septiembre de 2018 .https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy.

[66] Alex Owen-Hill, "5 trabajos súper peligrosos que los robots pueden hacer de forma segura", ROBOTIQ , 8 de octubre de 2019, última actualización el 27 de julio de 2021.https://blog.robotiq.com/5-super-dangerous-jobs-that-robots-can-do-safely.

[67] J. Hunter Young, Kyle Richardville, Bradley Staats y Brian J. Miller, "Cómo los algoritmos podrían mejorar la atención primaria", Harvard Business Review , 6 de mayo de 2022.https://hbr.org/2022/05/how-algorithms-could-improve-primary-care;PwC, ¿Qué médico? Por qué la IA y la robótica definirán la nueva salud (2017).https://www.pwc.com/gx/en/industries/healthcare/publications/ai-robotics-new-health/transforming-healthcare.html;Jordan Reimschisel, “El robot que me salvó la vida”, Medium , 27 de abril de 2017.https://aboveintelligent.com/that-robot-saved-my-life-6499d9a2f384.

[68] Anna Megdell, "El aprendizaje automático crea oportunidades para nuevas terapias personalizadas", Laboratorio de Salud de la Universidad de Michigan, Notas de laboratorio , 27 de septiembre de 2022.https://labblog.uofmhealth.org/lab-notes/machine-learning-creates-opportunity-for-new-personalized-therapies.

[69] Steven Rosenbush, "DeepMind AI Lab Predicts Structure of Most Proteins", Wall Street Journal , 28 de julio de 2022.https://www.wsj.com/articles/deepmind-ai-lab-predicts-structure-of-most-proteins-11659048143.

[70] Corinne Purtill, "Cómo la IA cambió la donación de órganos en los EE. UU.", Quartz , 10 de septiembre de 2018.https://qz.com/1383083/how-ai-changed-organ-donation-in-the-us.

[71] Cedars-Sinai, "La herramienta de inteligencia artificial puede ayudar a predecir ataques cardíacos", 22 de marzo de 2022,https://www.cedars-sinai.org/newsroom/artificial-intelligence-tool-may-help-predict-heart-attacks.

[72] Universidad de Zurich, "La inteligencia artificial mejora el tratamiento en mujeres con ataques cardíacos", ScienceDaily , 29 de agosto de 2022. www.sciencedaily.com/releases/2022/08/220829112918.htm.

[73] Tammy Lovell, "NHS implementa una herramienta de inteligencia artificial que detecta enfermedades cardíacas en 20 segundos", Health Care IT News , 16 de marzo de 2022.https://www.healthcareitnews.com/news/emea/nhs-rolls-out-ai-tool-which-detects-heart-disease-20-seconds.

[74] Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades, “Una actualización sobre las muertes por cáncer en los Estados Unidos”, 28 de febrero de 2022.https://www.cdc.gov/cancer/dcpc/research/update-on-cancer-deaths.

[75] Shania Kennedy, "Mayo Clinic ML puede predecir el cáncer de páncreas antes que los métodos habituales", Health IT Analytics , 19 de julio de 2022.https://healthitanalytics.com/news/mayo-clinic-ml-can-predict-pancreatic-cancer-earlier-than-usual-methods.

[76] Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades, “Una actualización sobre las muertes por cáncer”.

[77] Cameron Henderson, "Científicos del Reino Unido inventan un ojo artificial que puede detectar el cáncer de esófago temprano", Daily Mail , 23 de julio de 2022.https://www.dailymail.co.uk/health/article-11041985/British-scientists-invent-artificial-eye-pics-deadly-throat-cancer.html.

[78] Elizabeth Svoboda, "La inteligencia artificial está mejorando la detección del cáncer de pulmón", Nature , 18 de noviembre de 2020.https://www.nature.com/articles/d41586-020-03157-9.

[79] Erin McNemar, "La inteligencia artificial avanza en la detección del cáncer de mama", Health IT Analytics , 7 de octubre de 2021.https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-advances-breast-cancer-detection.

[80] Instituto Nacional del Cáncer, "La inteligencia artificial acelera el diagnóstico de tumores cerebrales durante la cirugía", Blog de Cancer Currents , 12 de febrero de 2020,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2020/artificial-intelligence-brain-tumor-diagnosis-surgery.

[81] Benjamin Hunter, Sumeet Hindocha y Richard W. Lee, "El papel de la inteligencia artificial en el diagnóstico temprano del cáncer", Cancers (Basilea), 14:6 (marzo de 2022), pág. 1524.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8946688.

[82] Bendta Schroeder, "Uso del aprendizaje automático para identificar cánceres no diagnosticables", MIT News , 1 de septiembre de 2022.https://news.mit.edu/2022/using-machine-learning-identify-undiagnosable-cancers-0901a.

[83] Rachel Gordon, "Mirando hacia el futuro: detección personalizada del cáncer con inteligencia artificial", MIT News , 21 de enero de 2022.https://news.mit.edu/2022/seeing-future-personalized-cancer-screening-artificial-intelligence-0121.

[84] Peter Ruegg-Eth Zurich, "La IA detecta la resistencia a los antibióticos 24 horas más rápido que los métodos antiguos", Futurity , 18 de enero de 2022.https://www.futurity.org/antibiotic-resistance-artificial-intelligence-2682392-2.

[85] Laura Cech-Jhu, "IA podría prevenir miles de muertes anuales por sepsis", Futurity , 22 de julio de 2022.https://www.futurity.org/sepsis-artificiall-intelligence-hospitals-deaths-2771192-2.

[86] Ibíd.

[87] Shania Kennedy, "La herramienta de IA puede detectar signos de disminución de la salud mental en los mensajes de texto", Health IT Analytics , 13 de octubre de 2022.https://healthitanalytics.com/news/ai-tool-can-detect-signs-of-mental-health-decline-in-text-messages.

[88] Adam Thierer, "Lo que aprendí sobre el poder de la IA en la Clínica Cleveland", Medium , 6 de mayo de 2022.https:///@AdamThierer/what-i-learned-about-the-power-of-ai-at-the-cleveland-clinic-e5b7768d057d.

[89] Cem Dilmegani, "Los 18 principales casos de uso de IA en atención médica en 2022", AI Multiple , 9 de mayo de 2022.https://research.aimultiple.com/healthcare-ai-use-cases.

[90] Thierer, "Lo que aprendí sobre el poder de la IA".

[91] Marcus y Davis, Reinicio de la IA , pág. 67.

[92] Pierre E. Dupont, "Una década retrospectiva de la investigación en robótica médica de 2010 a 2020", Science Robotics , vol. 6, №60, 10 de noviembre de 2021,https://www.science.org/doi/full/10.1126/scirobotics.abi8017.

[93] Dashun Wang y Albert-Laszlo Barabasi, La ciencia de la ciencia (Cambridge University Press, 2021), pág. 163.

[94] Instituto Nacional del Cáncer, “¿Puede la inteligencia artificial ayudar a ver el cáncer de formas nuevas y mejores?” Blog de corrientes del cáncer , 22 de marzo de 2022,https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging.

[95] Jonathan Shaw, “The Medical-Robotics Revolution”, Harvard Magazine , mayo-junio de 2022.https://www.harvardmagazine.com/2022/05/features-medical-robotics-revolution.

[96] Shehmir Javaid, "4 Ways AI is Revolutionizing the Field of Surgery in 2022", AI Multiple , 31 de mayo de 2022.https://research.aimultiple.com/ai-in-surgery.

[97] Filip Piekniewski, "AI Winter está en camino", blog de Piekniewski , 28 de mayo de 2018.https://blog.piekniewski.info/2018/05/28/ai-winter-is-well-on-its-way.