La planificación de la Asociación de Planificación Americana con el informe de inteligencia artificial define la IA como «el uso de computadoras para imitar o mejorar los procesos de inteligencia humana, como la inferencia y el aprendizaje empírico». En esencia, un programa de IA toma la entrada (generalmente un gran conjunto de datos), la analiza de acuerdo con un conjunto de reglas y genera salida que incluye la toma de decisiones y la ejecución de tareas.
Las ideas detrás de IA se remontan a los antiguos conceptos de estatuas y autómatas. Según la era del Renacimiento, la gente estaba construyendo robots rudimentarios que podían reproducir música, escribir poesía y dibujar y realizar otras tareas. Distinciones importantes: estos autómatas llevaron a cabo acciones humanas físicas, pero no intentaron replicar los pensamientos humanos. En la década de 1950, los investigadores habían estado planeando «máquinas de pensamiento», pero las empresas de alta tecnología tardaron otras décadas en financiar y aceptar la IA. Hoy, el campo de la IA cubre una amplia gama de métodos analíticos que tocan muchos aspectos de la vida moderna.
«AI débil» o inteligencia estrecha artificial (ANI) mecaniza patrones limitados de pensamiento o comportamiento humano, y generalmente carece de la capacidad de almacenar la memoria y los datos. Un ejemplo es una computadora que reproduce el ajedrez. «AI fuerte» o información general artificial (AGI) está entrenada para aprender sobre el comportamiento humano y realizar la autoevaluación y la corrección de errores de forma natural. Un ejemplo es un vehículo autónomo de nivel 5 que puede manejar todos los escenarios de conducción. La mayoría de los expertos dicen que verdadero AGI todavía está décadas de distancia. Los usos actuales comunes de la IA incluyen chatbots y asistentes virtuales controlados por voz, y programas de IA del generador que crean imágenes o iluminación en función de la información existente. Esta es un área que es calentada por escritores, artistas y personas de otros campos creativos.
AI contiene cuatro subcampos importantes:
El aprendizaje automático (ML) se define por las computadoras que detectan y «aprenden» los patrones como parte de un proceso de toma de decisiones (por ejemplo, análisis de texto que detecta el tono de un mensaje) (ANN). Computadoras que interpretan la información visual (por ejemplo, procesamiento de imágenes en bruto que convierte las imágenes satelitales en mapas)
Aplicación de planificación
Al apoyar el análisis y la investigación intensivos en mano de obra, la IA puede proporcionar herramientas útiles para mejorar las prácticas de planificación, lo que permite a los planificadores centrarse en los «elementos humanos» de su trabajo. La IA puede procesar y organizar grandes cantidades de datos, identificar tendencias y patrones y tomar decisiones más informadas. La IA también se puede utilizar para mejorar o automatizar servicios urbanos como la gestión del tráfico, la gestión de la red eléctrica y la salud pública. El llamado Internet de las cosas (IoT) permite a las ciudades recopilar más datos que nunca, utilizando una variedad de sensores y dispositivos. Esta información a menudo se puede utilizar para optimizar la infraestructura urbana en tiempo real, como las redes de energía y los parpadeo.
Las ciudades utilizan el aprendizaje automático para mapear y catalogar recursos, como árboles, infraestructura de agua, acceso a parques y distritos de zonificación para comprender mejor los patrones espaciales y revelar áreas con discriminación y servicio desatendido. El procesamiento del lenguaje natural se puede utilizar para analizar los comentarios públicos y comprender el sentimiento de la comunidad. Por ejemplo, las ciudades pueden recopilar grandes cantidades de retroalimentación a través de encuestas públicas y usar IA para escanear respuestas para indicadores de lenguaje positivos, negativos o neutrales.
Los planes de transporte pueden beneficiarse más de la IA, principalmente porque el campo genera muchos datos concretos, como números de vehículos y pasajeros de tránsito. Los planificadores de transporte utilizan tecnología de red neuronal para combinar información sobre el uso del suelo, topografía y otros datos para evaluar las mejores rutas y diseñar alineaciones de calles. La misma tecnología se aplica a la planificación de rutas de desastres y evacuación, impactos ambientales y seguridad vial. Sin embargo, los planificadores de transporte también deben abordar la introducción de vehículos de autocontrol y entrega que requieren nuevos niveles de regulaciones e infraestructura.
asignación
La IA puede ser una herramienta poderosa, pero las ciudades deben ser estratégicas en la adopción de IA en planificación y operación. Al igual que los humanos que obtienen experiencia, la IA no solo desconoce el sesgo, el error y el mal uso, sino que los sesgos presentes en los sistemas humanos se queman en la tecnología misma. Debido a su naturaleza para confiar en los datos existentes para tomar decisiones, la IA puede replicar no solo los riesgos, sino también patrones históricos de desigualdad, discriminación y exclusión, y perpetuar consecuencias dañinas. Los planificadores deben prestar especial atención a cómo se curan los insumos y las condiciones y usar un conocimiento más amplio para contextualizar la información.
AI también presenta preocupaciones de privacidad sobre los datos personales, que presenta transparencia sobre cómo y por qué las instituciones urbanas utilizan la IA y cómo la información sobre las salvaguardas de protección de datos es clave para la aceptación general de la tecnología. Además, la naturaleza compleja de los algoritmos de IA nos impide comprender cómo llegamos a las decisiones, y los desafíos de responsabilidad se cuestionan en la toma de decisiones.
Es importante que los planificadores tengan una sólida comprensión de las capacidades de IA y sus objetivos únicos para usarla. Para poner un asiento en la mesa en una discusión sobre cómo se implementa la IA, los planificadores deben comprender cómo puede ayudar a sus necesidades y cómo usarla. Los planificadores también deben ser conscientes de la gran cantidad de datos necesarios para involucrar efectivamente la IA. Esto puede no ser ciudades particularmente pequeñas con bajos recursos. Las aplicaciones de IA a menudo requieren grandes cantidades de energía y ancho de banda, lo que puede aumentar las barreras de costos significativas.
Utilizando herramientas de IA, los planificadores pueden generar rápidamente múltiples opciones de diseño para sus proyectos para mejorar la participación pública, o imaginar escenarios potenciales para ayudarlos a tomar decisiones más informadas. Sin embargo, tenga en cuenta que los expertos confían en imágenes producidas rápidamente que creen en la compleja realidad del proyecto.
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