Las últimas creaciones tecnológicas nos llevan a reflexionar hacia dónde va el mundo. De hecho, de un tiempo a la actualidad, la disciplina técnico-científica viene planteando una gran revolución mundial: la inteligencia artificial (IA).
Si bien no hay una definición exacta sobre lo que significa, la inteligencia artificial es el nombre que se le asigna a una serie de tecnologías con características o capacidades que antes eran exclusivas del intelecto humano. El término se aplica cuando una máquina imita las funciones cognitivas que los humanos asocian con otras mentes humanas, como aprender o resolver problemas, etc.
¿Qué es la inteligencia artificial? Historia y origen
En 1956, los científicos Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy se reunieron en la conferencia de Dartmouth en un encuentro que marcó la creación de la disciplina de la inteligencia artificial. Ellos coincidieron en que dotar a las máquinas de la capacidad de pensar sería fácil.
Ahora, si nos remontamos a los griegos, las ideas básicas sobre la inteligencia artificial nos llevan hasta Aristóteles, quien fue el primero en describir un conjunto de reglas que detallan una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales. Tiempo después, Ctesibio de Alejandría llegó a construir la primera máquina autocontrolada de manera racional, pero sin razonamiento.
En los últimos años de 1950 y los primeros de 1960 la inteligencia artificial vivió una de las mejores eras, pues las máquinas lograban jugar a las damas mejor que muchos seres humanos, 'aprendían' inglés y resolvían problemas algebraicos y lógicos.
Posteriormente, entre los años 1968-1970, el profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford Terry Winograd, desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
Ya en el nuevo siglo y luego de importantes avances tecnológicos, la multinacional IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, que ganó en tres oportunidades el juego de Jeorpardy (concurso televisivo de conocimiento) a dos de sus máximos campeones.
En la actualidad, la inteligencia artificial no solo ha revolucionado el mundo empresarial, sino también el ámbito social, con aplicaciones que van desde la rápida detección del cáncer hasta la lucha contra la deforestación del Amazonas.
¿Cuáles son las categorías de la inteligencia artificial?
Stuart Russell y Peter Norvig, en su libro Inteligencia ‘Artificial: Un Enfoque Moderno’, diferencian cuatro tipos de inteligencia artificial.
- Sistemas que piensan como humanos: son los sistemas que tratan de emular el pensamiento humano como la toma de decisión, resolución de problemas y aprendizaje.
- Sistemas que actúan como humanos: estos tratan de actuar como humanos. Es decir, imitan el comportamiento humano. Un ejemplo de este sistema es la robótica.
- Sistemas que piensan racionalmente: tratan de imitar el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo el estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
- Sistemas que actúan racionalmente: este sistema trata de emular de forma racional el comportamiento humano. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
¿Qué es la inteligencia artificial convencional y computacional?
La inteligencia artificial convencional, conocida como IA simbólico-deductiva, está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas. Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y requieren de un buen funcionamiento.
Facilita la toma de decisiones complejas y proponiendo una solución a un determinado problema. Esta inteligencia contiene, además, autonomía y puede autorregularse y controlarse para mejorar.
En tanto, la inteligencia artificial computacional, conocida como IA subsimbólica-inductiva, implica desarrollo o aprendizaje interactivo. Este aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se desarrolla a partir de algoritmos. Son capacidades matemáticas de aprendizaje, y de los datos que hacen falta para entrenar dichos algoritmos, estos son datos observables, disponibles públicamente o datos generados en algunas empresas, los mismos que repiten el proceso para aprender a partir de ellos.
¿Para qué sirve la inteligencia artificial? Campo y aplicaciones en el mundo real
La inteligencia artificial ha sido usada en un amplio número de campos como la robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, aprendizaje de palabras, etc.
Los principales campos y más destacados donde podemos encontrar una notoria evolución de la inteligencia artificial son:
- Ciencias de la computación
- Finanzas
- Hospitales y medicina
- Industria pesada
- Servicio de atención al cliente
- Transportación
- Juegos
¿Cuáles son los riesgos que conlleva la inteligencia artificial?
Si bien en algunos aspectos de la vida la presencia de inteligencia artificial tiene muchos beneficios, algunos expertos consideran que puede generar nuevos riesgos.
El mercado de las finanzas es el más vulnerable, pues la capacidad de procesar enormes cantidades de datos por parte de las computadoras puede otorgar poder a quienes los controlan y ello les pueda permitir dominar las finanzas a nivel internacional.
La falta de regulación a nivel mundial es otro de los problemas.
Pero quizá el riesgo que más preocupa y puede generar muchos problemas es la pérdida de trabajos. Un estudio publicado en 2015 en China informaba que casi el 50 % de las ocupaciones existentes en la actualidad serán completamente redundantes en el año 2025 si la inteligencia artificial continúa transformando las empresas del modo que ya lo está haciendo.
Ante ello, los expertos han empezado a visualizar en cada uno de los usos de la inteligencia artificial cuáles son los límites o de qué manera deben abordarse para garantizar que se mantiene la protección del ser humano.
Cursos para aprender sobre inteligencia artificial
- Machine Learning/Coursera (Avanzado)
Este es el curso de Andrew Ng, uno de los padres de las redes neuronales. El curso da una introducción de álgebra lineal y estadística. También explica las diferentes etapas en la creación de un modelo de machine learning.
Además, cuenta con varios cursos sobre inteligencia artificial en los que ayuda a sus estudiantes a entender cómo esta ha influido en campos como la medicina, la educación personalizada y los carros autónomos.
- Intro to Artificial Intelligence/Udacity (Intermedio)
Este curso de nivel intermedio tiene el objetivo de enseñar a los interesados los conceptos básicos de la inteligencia artificial moderna, así como algunas de sus principales aplicaciones en razonamiento probabilístico, robótica y procesamiento natural del lenguaje.
- Deep Learning/Google (Avanzado)
Curso que pretende mostrar cómo optimizar las redes básicas neuronales, redes neuronales convolucionales y redes de la memoria de largo a corto plazo, además de sistemas de aprendizaje completos en TensorFlow.
- Artificial Intelligence/MIT (Básico)
Este curso fue impartido de manera presencial en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en 2010. Está disponible en la plataforma de cursos de la universidad, cuenta con videos, materiales de apoyo y ejercicios de diversos tipos.
- Inteligencia Artificial/Stanford (Diferentes dificultades)
Profesores de ingeniería de Stanford ofrecieron cursos online de sus materias más populares de la escuela de ciencias de la computación. Durante el curso se aplican diversas pruebas y dos exámenes que acreditan a los estudiantes que lo toman vía online con una carta de finalización.