–Un sistema de inteligencia artificial conocido como MogIA, que predijo de manera correcta los resultados de las tres últimas elecciones presidenciales de Estados Unidos, indica que el candidato republicano, Donald Trump, será el sucesor de Barack Obama en la Casa Blanca.

Así lo informa CNBC, que subraya que uno de los avales de este pronóstico es que el magnate supera en un 25 % la popularidad máxima que el presidente Obama, alcanzó en 2008 —cuando fue elegido para este cargo—, un dato decisivo en ocasiones anteriores.

En las últimas encuestas, empero, Hillary Clinton supera a Trump, aunque levemente.

No obstante, será este martes 8 de noviembre, cuando se dilucidará el enigma, cuando se cumplirán las elecciones presidenciales número 58 en Estados Unidos.

Pero cómo funciona el sistema de inteligencia artificial, que vaticina el triunfo de Trump.

MogIA–explica CNBS–, acumula y analiza información procedente de 20 millones de lugares, Incluidos tuits y videos de Facebook Live, para realizar sus vaticinios y ya adivinó los resultados de las primarias demócratas y republicanas.

El sistema MogIA, creado por Sanjiv Raien 2004, ha evolucionado con el tiempo y por supuesto, ha aumentado su inteligencia.

Rai dijo que su sistema de inteligencia artificial demuestra que el candidato en cada elección que tenía mayor popularidad o del cual más se hablaba y debatía en las redes sociales, terminó ganando la elección.

“Si Trump pierde, será desafiar la tendencia de los datos por primera vez en los últimos 12 años desde que se inició el sistema con base en Internet”, escribió Rai en un informe enviado a la CNBC.

Actualmente la mayoría de las encuestas nacionales ponen a Clinton y los demócratas por delante por un margen fuerte. Rai dijo que su datos muestran que Clinton no debe bajar la guardia.

No obstante, su creador admite que el ‘sentimiento’ sobre las publicaciones en medios sociales resulta difícil de medir, con lo cual el hecho de que una persona difunda contenido sobre el multimillonario no significa necesariamente que le vaya a votar.

Concretamente señaló que el hecho de que alguien se relaciona en un tweet con Trump, no quiere decir que lo apoya.

Además resaltó que en la actualidad hay más gente en las redes sociales que las que había en las tres elecciones anteriores.

“Si nos fijamos en las primarias, en las primarias, había inmensas cantidades de conversaciones negativas en lo que respecta a Trump. Sin embargo, cuando estas conversaciones comenzaron tomando un ritmo, en los últimos días, significaba que una enorme abertura de juego para Trump y ganó las primarias con un buen margen”, dijo Rai a CNBC en una entrevista telefónica.

El uso de las redes sociales para predecir los resultados de las elecciones se ha convertido cada vez más popular debido a la cantidad de datos disponibles públicamente, destaca el informativo.

En septiembre, Nick Beauchamp, profesor asistente de ciencias políticas en la Universidad del Noreste, publicó un artículo sobre su experimento aplicando AI a más de 100 millones de tweets en las elecciones de 2012. Se encontró que este refleja estrechamente los resultados observados en las encuestas a nivel estatal.

“Estos resultados proporcionan no sólo una herramienta para generar datos surveylike, sino también un método para investigar la forma en lo que la gente dice y piensa refleja, y tal vez incluso afecta, sus intenciones voto”, dijo Beauchamp.

Rai dijo que su sistema podría mejorarse mediante datos más granulares. Dijo que si Google le diera acceso a las direcciones de Internet único asignado a cada dispositivo digital, que luego podría recoger datos sobre exactamente lo que la gente pensaba.

Por ejemplo, Rai dijo que si alguien estaba buscando un vídeo de YouTube sobre cómo votar, entonces buscó un vídeo sobre cómo votar por Trump, esto podría dar a la IA una buena idea de la intención del votante.

Añadió que no habría problemas de privacidad que serían anónimos estas direcciones de Internet.

“La granularidad de los datos determinará progresivamente menor sesgo a pesar del coeficiente de ponderación de las conversaciones negativas o positivas”, reseñó Rai en su informe, que explica cómo mejorar el sistema.

MogIA se basa en Mowgli el niño de la novela de Rudyard Kipling “El libro de la selva”. Rai dijo que esto se debe a que su modelo IA aprende del medio ambiente.

“Mientras que la mayoría de los algoritmos adolezcan de sesgos programadores / desarrolladores de, MoglA tiene como objetivo el aprendizaje de su medio ambiente, el desarrollo de sus propias reglas en el nivel de la política y el desarrollo de sistemas expertos sin descartar cualquier dato”, concluyó Rai en su declaración a CNBS.