México necesita hacer ciencia aplicada para resolver muchos problemas y la inteligencia artificial es una vía para encontrar soluciones que permitan avanzar como sociedad, dijo el doctor Hiram Ponce, coordinador general del proyecto en la ceremonia de clausura de los trabajos de la 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, llevada a cabo del 12 al 16 de octubre y organizada por la	, siete tutoriales, dos paneles de discusión, un concurso de tesis de maestría y doctorado en el área de IA. Su transmisión online alcanzó 90,000 interacciones en redes sociales de la UP y 62,255 personas alcanzadas en las redes sociales de la SMIA. Del 14 al 16 de octubre se llevaron a cabo las siguientes conferencias magistrales.	En la conferencia, el experto introdujo la inspiración de la inteligencia artificial en el sistema nervioso de los seres humanos. En particular, hizo uso de una técnica denominada redes Bayesianas que asume la probabilidad de conexiones entre neuronas en el cerebro. Su mayor interés es utilizar estas técnicas de inteligencia artificial para el diagnóstico y prevención de enfermedades de la salud mental. Hizo un recorrido por dos proyectos en los que ha participado en Europa con éxito.	Durante la charla se presentó el uso reciente de las redes bayesianas en desafiantes aplicaciones del mundo real desarrolladas dentro del cerebro humano. Al respecto el autor señaló que “estas aplicaciones de la neurociencia cubrirán problemas a diferentes escalas: desde cuestiones de neuroanatomía, como la clasificación de las interneuronas y la agrupación de la columna vertebral, hasta el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas como Parkinson y Alzheimer”.	En la presentación, el profesor planteó el potencial de transformación que la inteligencia artificial trae al sector, pero también los desafíos que esta transformación representa en torno a algunos ejemplos de la aplicación del aprendizaje automático en la banca y los mercados de capitales. Desarrolló la evolución del concepto de inteligencia artificial hacia un concepto que ha capturado el imaginario colectivo con sus promesas de transformación.	e incluso cuando un usuario tiene una queja, esto se reporta como audios de voz o textos, por lo que no se puede acceder a los datos. Esto representa una oportunidad importante para las aplicaciones de inteligencia artificial. Una de las cosas que observé mientras trabajaba en el sector bancario es que los que toman decisiones no entendían cómo la tecnología podía ayudarles. Este constante miedo a la nueva tecnología y lo que representa, lo hemos visto en cada etapa de la humanidad y lo vemos ahora en este mundo los científicos de datos”, afirmó.	En su disertación Mario Köppen, hizo un breve relato del desarrollo histórico de la disciplina, ilustró por qué una sola técnica no es suficiente para resolver una serie de tareas y por qué es necesaria su integración. A la pregunta de si existe una "forma humana" de computación, diferente de lo que hace una computadora típica en estos días, planteó una respuesta positiva e intuitiva.	“La Computación Centrada en el Humano es una ciencia transdisciplinaria que une las tecnologías inteligentes recientemente populares (Inteligencia Artificial, Inteligencia Computacional, Computación Suave, Aprendizaje Automático, Reconocimiento de Patrones, Minería de Datos) con todas las sensaciones de una realización humana”. El académico de Kyuhsu Institute of Technology, manifestó que, a través del cómputo centrado en el humano se puede extender la percepción y los sentidos, al usar los sensores que tenemos con otra perspectiva.	Para la investigadora, el internet, las redes sociales, las redes eléctricas, las redes reguladoras de genes, los sistemas neuronales, las redes tróficas, los sistemas sociales y las redes que emanan de plataformas de realidad virtual y aumentada son ejemplos de redes complejas. La recopilación y el análisis de datos de estas redes, es fundamental para su comprensión.	Dijo que las técnicas de aprendizaje automático han demostrado ser valiosas para predecir el comportamiento del tráfico anómalo y para clasificar anomalías e intrusiones en las redes de comunicación. “A diferencia de técnicas de aprendizaje profundo, las redes neuronales de transmisión permiten expandir la arquitectura del modelo a conveniencia; lo que ayuda a que nueva información sea sumada al modelo de predicción, como sucede normalmente cuando se busca detectar anomalías en sistemas complejos”, resaltó.	El investigador cuantificó el papel del contexto para diferentes aspectos de un diálogo, a saber, la emoción, la intención y la identificación del acto de diálogo, utilizando métodos de comprensión del diálogo de vanguardia como líneas de base. Discutió varias perturbaciones para distorsionar el contexto de una expresión dada y estudió su impacto en las diferentes tareas y líneas de base, al respecto, refirió que “esto nos proporciona información sobre los factores de control contextuales fundamentales de los diferentes aspectos de un diálogo. Estos conocimientos pueden inspirar modelos de comprensión del diálogo más efectivos y proporcionar apoyo para enfoques futuros de generación de texto”.	Habló de la reciente abundancia de datos conversacionales en la web y en otros lugares, lo que exige sistemas efectivos de procesamiento natural del lenguaje para la comprensión del diálogo. “En los últimos años, se han propuesto varios enfoques para diversas tareas de comprensión del diálogo a nivel de enunciados. La mayoría de estos enfoques tienen en cuenta el contexto para una comprensión eficaz”, dijo.	En su charla, el investigador, abordó algunos intentos que se han realizado para crear modelos computacionales de la mente, sus implicaciones psicológicas y algunas cuestiones filosóficas. Informó que las conexiones entre la Inteligencia Artificial y otras ciencias van y vienen. Por un lado, la IA ha intentado replicar las capacidades y el comportamiento humanos haciendo uso de estudios en neurociencias, lingüística y cognición; por otro lado, estos a su vez se han beneficiado de los modelos computacionales creados con base en sus teorías, como en la Lingüística Computacional, por ejemplo.	“Nosotros estamos formados por las interacciones sociales, las cuales están fuertemente influenciadas por algoritmos de inteligencia artificial. Nosotros como ingenieros e investigadores tenemos la responsabilidad de moldear nuestra sociedad. No sólo debe importar el mejor puntaje en los métodos que creamos, sino también en su propósito, su impacto y su potencialidad”, dijo el investigador del IPN.	El 15 de octubre se llevó a cabo la ceremonia de premiación y videos culturales. Se abrió la ceremonia con un video inédito realizado por estudiantes y profesores de la Escuela de Bellas Artes de la Universidad Panamericana. En el video se interpretó la canción popular de la región de Oaxaca llamada “Ti Feu”. Liga al video:	Tesis de doctorado: Primer lugar: Navonil Majumder. Latent Memory-Based Neural Models for Sentiment Analysis of Multimodal Multi-Party Conversations. Instituto Politécnico Nacional (CIC). Asesores de tesis: Dr. Alexander Gelbukh, Dr. Soujanya Poria. Segundo lugar: Claudia Nallely Sánchez Gómez. Selection Heuristics on Semantic Genetic Programming for Classification Problems. INFOTEC, Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación. Asesor de tesis: Dr. Mario Graff Guerrero. Tercer lugar: José Ortiz Bejar. A Family of Classifiers based on Feature Space Transformations and Model Selection. INFOTEC, Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación. Asesores de tesis: Dr. Eric Sadit Téllez Avila, Dr. Mario Graff Guerrero.	Mejores tesis de maestría: Primer lugar: Leticia Oyuki Rojas Pérez. A CNN Pilot for Autonomous Drone Racing. Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Asesor de tesis: Dr. José Martínez Carranza. Segundo lugar: Ricardo Abel Espinosa Loera. Un enfoque basado en la visión para la detección de caídas utilizando múltiples cámaras y Redes Neuronales Convolucionales: Un caso de estudio en UP-Fall Detection Data-set. Universidad Panamericana. Asesor de tesis: Dr. Hiram Eredín Ponce Espinosa. Tercer lugar: Muhammad Hammad Fahim Siddiqui. Social Media Emotion Detection. Instituto Politécnico Nacional (CIC). Asesor de tesis: Dr. Alexander Gelbukh. Tercer lugar: Jonathan Rojas Simón. Evaluation of text summaries based on linear optimization of automatic metrics. Universidad Autónoma del Estado de México. Asesora de tesis: Dra. Yulia Nikolaevna Ledeneva.	
Expertos de 26 países presentan investigaciones sobre Inteligencia Artificial en la UP