Para el episodio número 80 tenemos como invitado a Ramón Felipe Brena Pinero profesor emérito del Tecnológico de Monterrey y profesor del Instituto Tecnológico de Sonora. Ramón es un pionero en el campo de la Inteligencia Artificial en México, destacándose en áreas como sistemas expertos, agentes inteligentes, inteligencia ambiental y aprendizaje automático.

En este episodio platicamos sobre su recorrido profesional, cómo fue que inició su carrera en la confluencia de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería de software, particularmente en la generación automática de código. Al respecto, Ramón nos ofrece claridad sobre las diferencias fundamentales entre los sistemas formales y técnicas de Inteligencia Artificial Generativa, que, si bien el propósito es el mismo, contrastan grandemente en las técnicas utilizadas.

También discutimos sobre cómo y por qué los primeros sistemas expertos comenzaron a perder relevancia con el desarrollo de computadoras más potentes, que favorecieron el avance del Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Además, Ramón comparte su perspectiva sobre la obsolescencia de la prueba de Turing en el contexto actual y nos propone alternativas más adecuadas para evaluar la inteligencia artificial hoy en día.

Ramón Felipe Brena Pinero es profesor invitado e investigador en el Instituto Tecnológico de Sonora. y profesor emérito en el Tecnológico de Monterrey. Obtuvo un doctorado del INPG, Grenoble, Francia en 1989. Ha publicado más de 50 artículos o capítulos de libro en las áreas de Agentes Inteligentes, Inteligencia Ambiental, Aprendizaje Automático, Web Semántico, e Inteligencia Artificial aplicada a Realidad Virtual, así como un libro de texto en Autómatas y Lenguajes, y ha editado dos libros de investigación y uno de divulgación. Ramón ha hecho estancias en la Universidad de Texas en Dallas y la Universidad de Montreal, y ha sido integrante de más de 100 comités de programa o revisor en revistas indizadas, y ha dirigido 8 tesis de doctorado y 24 de maestría. Fue director de la Maestría en Sistemas Inteligentes y de la Cátedra de investigación “Inteligencia de Contexto”. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, así como de la Academia Mexicana de Ciencias, de la ACM, de la AAAI, de la Academia Mexicana de Computación (en la que fue coordinador fundador de la Sección académica en Conocimiento y Razonamiento), de la Sociedad Mexicana de Ciencias Computacionales y de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

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En este episodio nos complace presentar a Héctor Simón Vargas Martínez, profesor investigador en la Facultad de Electrónica de la Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla y coordinador del Laboratorio de Control y Robótica de la misma institución.

En esta fascinante conversación, Héctor comparte su trayectoria profesional, desde sus primeros pasos en el campo de la robótica hasta sus investigaciones más recientes sobre los nanosatélites mexicanos AztechSat-1 y Gxiba-1. Retomamos temas discutidos en episodios anteriores, como el proyecto del robot "Don Cuco el Guapo", donde Héctor desempeñó un papel crucial en su programación, marcando el inicio de su incursión en la robótica, un camino que lo ha llevado a explorar diversas áreas como la robótica móvil y a contribuir a la consolidación de la Federación Mexicana de Robótica.

Además, Héctor comparte cómo comenzó su investigación en el monitoreo de volcanes, creando sondas equipadas con una variedad de sensores y utilizando drones, rovers, globos y satélites. En nuestra conversación, nos explica cómo la UPAEP entra en contacto con el astronauta mexicano José Hernández, quien comparte la visión de impulsar la carrera de Ingeniería Espacial en la UPAEP. Este encuentro conduce a la colaboración con Andrés Martínez, otro destacado mexicano que trabaja en la NASA, dando origen al proyecto del nanosatélite AztechSat-1, una iniciativa que Héctor nos detalla en este episodio.

En este episodio recibimos a Manuel Montes y Gómez, Investigador del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica. Manuel destaca como experto en modelos lingüísticos, recuperación de información, clasificación de documentos y diversas áreas relacionadas con el lenguaje y procesamiento de texto.

Durante este episodio, exploramos su trayectoria profesional y su vinculación con los últimos avances en Inteligencia Artificial, como el fascinante Chat GPT. Manuel nos guía a través de la evolución de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, desde enfoques simbólicos hasta el advenimiento del enfoque estadístico respaldado por corpus y, finalmente, la adopción del aprendizaje profundo.

Manuel destaca el éxito del aprendizaje profundo al liberarse del diseño manual humano, permitiendo la extracción automática de características cruciales para el entrenamiento del lenguaje así como su tratamiento. Además, nos sumerge en la capacidad de estos modelos para construir "grandes modelos del lenguaje" versátiles en diversos contextos.

Exploramos también la relevancia de los "prompts" en la generación efectiva de texto al solicitar a sistemas como Chat GPT que produzcan resultados satisfactorios. Manuel nos ofrece una visión esclarecedora de cómo estos elementos clave influyen en la calidad de las respuestas generadas.