INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)

 

🤖¿Qué es la inteligencia artificial?🤖

Aunque varias definiciones de inteligencia artificial (IA) han surgido durante las últimas décadas, John McCarthy ofrece la siguiente definición en este documento del 2004 (enlace externo a ibm.com), "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes. Se relaciona con la tarea similar de usar equipos para comprender la inteligencia humana, pero la IA no tiene que ajustarse a los métodos biológicos observables".

Sin embargo, décadas antes de esta definición, el nacimiento de la conversación sobre inteligencia artificial lo marcó el trabajo fundamental de Alan Turing, "Computing Machinery and Intelligence" (enlace externo a ibm.com), que se publicó en 1950. En este artículo, Turing, a menudo referido como el "padre de la informática", hace la siguiente pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?"  A partir de ahí, ofrece una prueba, ahora conocida como la "Prueba de Turing", en la que un interrogador humano intentaría distinguir entre una respuesta de texto de computadora y humana. Si bien esta prueba ha sido objeto de mucho escrutinio desde su publicación, sigue siendo una parte importante de la historia de la IA, así como un concepto continuo dentro de la filosofía, ya que utiliza ideas en torno a la lingüística.

Stuart Russell y Peter Norvig procedieron a publicar Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno (enlace externo a ibm.com), convirtiéndose en uno de los principales libros de texto en el estudio de IA. En él, profundizan en cuatro posibles objetivos o definiciones de la IA, que diferencia los sistemas informáticos en función de la racionalidad y el pensamiento frente a la actuación:

•       Enfoque humano:

v  Sistemas que piensan como humanos

v  Sistemas que actúan como humanos

•       Enfoque ideal:

v  que piensan racionalmente

v  Sistemas que actúan racionalmente

La definición de Alan Turing habría caído bajo la categoría de "sistemas que actúan como humanos".

 

¿Cómo funciona la IA?

Las Inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos sin ser programada específicamente para hacerlo. De esta manera la IA puede mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo.

 

Tipos de Inteligencia Artificial

Según la definición de Inteligencia Artificial de la Comisión Europea existen dos tipos de IA:

v  Software: asistentes virtuales, software de análisis de imágenes, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento de voz y rostro. Inteligencia artificial integrada: robots, drones, vehículos autónomos o el Internet de las Cosas.

No es la única clasificación posible de los tipos de Inteligencia Artificial que existe. En su libro "Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno", Stuart J. Russell y Peter Norvig establecen cuatro tipos de inteligencia artificial:

 

v  Sistemas que piensan como humanos: se enfocan en la emulación de la inteligencia humana, tanto en términos de comportamiento como de pensamiento. Buscan imitar la forma en que los humanos piensan y resuelven problemas.

v  Sistemas que actúan como humanos: se enfocan en la emulación de la inteligencia humana, pero en términos de comportamiento. Buscan imitar la forma en que los humanos se comportan y actúan en el mundo.

v  Sistemas que piensan racionalmente: se enfocan en la resolución de problemas de manera lógica y racional. Buscan maximizar la eficiencia y la precisión de sus decisiones, sin considerar necesariamente el comportamiento humano.

v  Sistemas que actúan racionalmente: se enfocan en la toma de decisiones y la acción en el mundo, buscando siempre tomar la mejor decisión posible basada en la información disponible.

Otra forma posible de diferenciar a las inteligencias artificiales, según su potencia, es la siguiente:

 

v  IA Débil: también conocida como IA estrecha. Son sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas, como el reconocimiento de voz, la identificación de imágenes o la traducción de idiomas. No tienen capacidad de aprendizaje o adaptación por sí mismos, y requieren ser programados para realizar una tarea determinada. Su alcance es limitado y no pueden realizar tareas fuera de su campo de especialización.

v  IA Fuerte: está diseñada para tener una amplia gama de habilidades cognitivas y capacidad de aprendizaje autónomo. Estos sistemas pueden realizar múltiples tareas y aprenden de forma autónoma a medida que interactúan con el entorno. La IA fuerte tiene que tener la capacidad de razonar, planificar y tomar decisiones complejas en un amplio espectro de situaciones.

v  IA Superinteligente: es un tipo de IA que superaría la inteligencia humana en todos los aspectos. Este nivel de IA sería capaz de comprender el mundo de una manera que está más allá de la capacidad humana, y sería capaz de resolver problemas complejos a una velocidad y eficiencia que los seres humanos no pueden alcanzar. Es una forma teórica de IA que aún no ha sido desarrollada en la práctica.

Historia de la IA

 

La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts. En ese trabajo, los científicos presentaron el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

El primer ordenador de red neuronal, Snarc, fue creado en 1950 por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds. Ese mismo año, Alan Turing publicó el Test de Turing, que todavía se utiliza hoy para valorar las IA.

En 1952,Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma. El término inteligencia artificial fue utilizado por primera vez en la conferencia «Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence» de John McCarthy en 1956.

En ese acto, los investigadores presentaron los objetivos y la visión de la IA. Muchos consideran esta conferencia como el verdadero nacimiento de la inteligencia artificial, tal y como se conoce hoy en día.

En 1959, Arthur Samuel acuñó el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM. Por su parte, John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el MIT Artificial Intelligence Project. En 1963, John McCarthy también creó el «AI Lab» en la Universidad de Stanford.

 

En los siguientes años, se cernieron dudas sobre el campo de la IA. En 1966, el informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación de la traducción automática destinada a traducir simultáneamente la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría. Muchos proyectos financiados por el gobierno estadounidense fueron cancelados.

Del mismo modo, en 1973, el gobierno británico publicó su informe «Lighthill» en el que destacaba las decepciones de la investigación en IA. Una vez más, los proyectos de investigación fueron reducidos por los recortes presupuestarios. Este periodo de duda duró hasta 1980, y ahora se denomina el «primer invierno de la IA«.

Ese invierno terminó con la creación de R1 (XCON) por parte de Digital Equipment Corporations. Este sistema comercial experto está diseñado para configurar los pedidos de nuevos sistemas informáticos, y provocó un auténtico auge de las inversiones que se prolongó durante más de una década.

Japón y Estados Unidos hicieron grandes inversiones en la investigación de la IA. Las empresas se gastaron más de mil millones de dólares al año en sistemas expertos y el sector no paraba de crecer.

Desgraciadamente, el mercado de las máquinas “Lisp” se desplomó en 1987 al surgir alternativas más baratas. Este fue el «segundo invierno de la IA». Las empresas perdieron el interés por los sistemas expertos. Los gobiernos de Estados Unidos y Japón abandonaron sus proyectos de investigación y se gastaron miles de millones de dólares para nada.

Diez años después, en 1997, la historia de la IA estuvo marcada por un acontecimiento importante. La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.

Diez años después, los avances tecnológicos permitieron el resurgimiento de la inteligencia artificial. En 2008, Google hizo grandes avances en el reconocimiento de voz y lanzó esa función en sus aplicaciones para smartphones.

En 2012, Andrew Ng alimentó una red neuronal con 10 millones de vídeos de YouTube como serie de datos de entrenamiento. Gracias al Deep Learning, esta red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le enseñara lo que es un gato. Este fue el inicio de una nueva era para Deep Learning.

En 2016 se produjo otra victoria de la IA sobre el ser humano, con el triunfo del sistema AlphaGo de Google DeepMind sobre Lee Sedol, el campeón de Go. La inteligencia artificial también conquistó el campo de los videojuegos, especialmente con DeepMind AlphaStar en Starcraft u OpenAI Five en Dota 2.

Actualmente, empresas de todos los sectores utilizan el Deep Learning y el Machine Learning para infinidad de aplicaciones. La IA no deja de avanzar y sorprender con su rendimiento. El sueño de la inteligencia artificial general se acerca cada vez más a la realidad.

 

Los peligros de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial ofrece muchas promesas para la humanidad, pero también podría representar una amenaza más peligrosa que la bomba nuclear.

Con su capacidad de aprender y evolucionar de forma autónoma, la IA podría superar algún día la inteligencia humana. Entonces podría decidir volverse contra sus creadores.

Este oscuro presagio puede parecer sacado directamente de una película de ciencia ficción, pero es una posibilidad muy real. Destacados expertos como Stephen Hawking, Elon Musk o Bill Gates ya han dado la voz de alarma sobre la inteligencia artificial.

Según ellos, la IA representa un riesgo inminente e inevitable en los próximos años. Por eso piden a los gobiernos que regulen este campo para que se desarrolle de forma ética y segura. Más de un centenar expertos ha pedido también a Naciones Unidas que prohíba los «robots asesinos» y otras armas militares autónomas.

Sin embargo, otros expertos creen que el futuro de la inteligencia artificial depende únicamente de cómo decidan utilizarla los humanos. Incluso una IA aparentemente inofensiva podría manipularse y utilizarse de forma malintencionada. Ya podemos verlo con el incremento de los «DeepFakes»: vídeos falsos creados mediante Deep Learning para mostrar a una persona en una situación comprometida.

La inteligencia artificial seguirá desarrollándose a gran velocidad en los próximos años. La humanidad es quien debe decidir qué dirección tomará su desarrollo.