Universidad Veracruzana inauguró el Segundo Encuentro Internacional de Inteligencia Artificial

Redacción Hora Cero

La Universidad Veracruzana (UV) inauguró el Segundo Encuentro Internacional de Inteligencia Artificial, organizado por el Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial (IIIA), espacio académico que reúne en Xalapa a especialistas nacionales e internacionales para discutir el desarrollo de esta disciplina y su impacto en la investigación, la educación, la salud, la robótica, la industria y otros sectores de la sociedad. 

En el evento inaugural, el director general de Investigaciones (DGI) de la UV, Roberto Zenteno Cuevas, señaló que la inteligencia artificial representa uno de los mayores desafíos para las universidades, tanto por las posibilidades que ofrece para la docencia y la investigación como por las implicaciones éticas y sociales que acompañan su uso. 

Explicó que la máxima casa de estudio de Veracruz trabaja en la incorporación de herramientas de inteligencia artificial en distintos ámbitos institucionales, desde los procesos de enseñanza y la creación de recursos educativos hasta el análisis de grandes volúmenes de información y el procesamiento de datos para la investigación científica. 

Sin embargo, advirtió que este proceso debe realizarse con criterios de rigor académico y responsabilidad: “No basta con conocer la aplicación; es necesario comprender sus alcances, limitaciones y posibles consecuencias”, expresó al referirse a la necesidad de formar estudiantes, docentes y profesionales capaces de utilizar estas tecnologías de manera crítica, transparente y segura. 

Zenteno Cuevas añadió que la inteligencia artificial también plantea retos relacionados con la desinformación, la privacidad, la desigualdad en el acceso y las transformaciones del mercado laboral, por lo que consideró indispensable que las universidades participen activamente en la construcción de criterios para su uso responsable. 

Por su parte, al dar la bienvenida a los presentes, Efrén Mezura Montes, director del IIIA, afirmó que la inteligencia artificial atraviesa una etapa de transformación comparable con el impacto que tuvo la electricidad sobre la sociedad hace un siglo, al modificar de manera transversal prácticamente todos los sectores de la vida cotidiana. 

“La inteligencia artificial no es una sola tecnología ni una sola disciplina; es un campo extraordinariamente amplio y en permanente evolución que requiere matemáticas, computación, ingeniería, ciencias naturales, ciencias sociales y humanidades”, señaló. 

Indicó que el programa del encuentro refleja esa diversidad mediante conferencias y actividades dedicadas al aprendizaje automático, aprendizaje por refuerzo, robótica, visión artificial, optimización, sistemas autónomos y nuevas formas de interacción entre personas y sistemas inteligentes. 

A ello se suman espacios para analizar temas como ética, sostenibilidad, datos y desarrollo responsable de tecnologías. 

Mezura Montes subrayó que el objetivo del encuentro no es únicamente presentar resultados de investigación, sino fortalecer redes de colaboración entre instituciones y generar comunidad científica alrededor de la inteligencia artificial. 

Al dirigirse a los estudiantes que inician la maestría del instituto, los invitó a comprender los fundamentos científicos de la disciplina y a asumir la responsabilidad que implica desarrollar tecnologías con impacto social. 

“Ser investigador en inteligencia artificial hoy significa aprender a formular preguntas relevantes, diseñar experimentos rigurosos, evaluar resultados y reconocer las limitaciones de los modelos”, afirmó. 

Antonio Marín Hernández, investigador e integrante del comité organizador recordó que la primera edición del encuentro reunió ocho conferencias, 16 proyectos de investigación y alrededor de 80 asistentes, además de incorporar interpretación en Lengua de Señas Mexicana como parte de una estrategia de inclusión científica. 

En esta segunda edición, detalló, el programa creció a tres días de actividades e incluye nueve conferencias, dos de ellas impartidas por especialistas de la Universidad de New South Wales y del Centro Nacional para la Investigación Científica (CNRS) de Francia, además de 26 presentaciones en formato póster y demostraciones de investigación provenientes de distintas instituciones. 

También informó que previamente se realizó una jornada de certificación dirigida a estudiantes de diferentes regiones de la UV, como parte de las actividades académicas vinculadas con el encuentro. 

Como invitada especial, la presidenta del Consejo Veracruzano de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico (Coveicydet), María Graciela Hernández y Orduña, destacó la evolución del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial desde sus primeros años como programa de posgrado hasta consolidarse como un instituto de investigación con maestría, doctorado e infraestructura propia. 

La funcionaria señaló que uno de los retos es acercar la inteligencia artificial a las nuevas generaciones, particularmente a niñas y niños interesados en áreas como la robótica y la computación. 

Consideró que el encuentro debe servir también para despertar vocaciones científicas en niñas, niños y jóvenes interesados en áreas como la robótica y la inteligencia artificial. 

“Que este instituto también sirva de semillero para desarrollar nuevas mentes y nuevos talentos”, expresó Hernández y Orduña. 

La funcionaria señaló que las nuevas generaciones enfrentarán transformaciones tecnológicas cada vez más aceleradas y llamó a fortalecer la formación científica desde edades tempranas para ampliar el acceso a estas áreas del conocimiento. 

Luego de la inauguración, Eduardo Morales Manzanares, presidente de la Academia Mexicana de Computación y académico del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), dio la conferencia “Combinando aprendizaje causal con aprendizaje por refuerzo”. 

Explicó que el aprendizaje por refuerzo permite a un sistema aprender qué acción tomar en cada estado para alcanzar una meta, mientras que el aprendizaje causal busca comprender las relaciones entre variables. 

La combinación de ambos enfoques abre una vía para desarrollar sistemas capaces no sólo de decidir, sino de considerar las causas y consecuencias de sus acciones en entornos cambiantes. 

Morales Manzanares señaló que uno de los retos consiste en que, a diferencia de los modelos convencionales, en el aprendizaje por refuerzo los datos cambian conforme el sistema interactúa con su entorno y pueden presentar dependencias entre sí. Incorporar razonamiento causal permitiría abordar estas condiciones y avanzar hacia modelos que comprendan mejor la dinámica de los sistemas sobre los que toman decisiones.

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