La inteligencia artificial es la capacidad de un programa informático, o una máquina, para pensar, aprender y tomar decisiones

¿Cómo definen los expertos la inteligencia artificial ¿La inteligencia artificial supone una amenaza para la humanidad? Veamos que es la inteligencia artificial.

Inteligencia artificial en nuestra vida diaria

Sin darnos cuenta, utilizamos inteligencia artificial (IA) todos los días. La IA se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Los siguientes ejemplos son todos algún tipo de inteligencia artificial:

  • La etiqueta o tag de amigos a través del reconocimiento facial en las redes sociales.
  • Comunicarse con chatbots en un sitio web.
  • El sistema de navegación del coche.
  • La conversación que se tiene con el Asistente de Google sobre un paquete que llega con retraso.
  • La sugerencia que Netflix hace, en función de las preferencias y las series de televisión y películas vistas anteriormente.
  • El automóvil autónomo.
  • Robots que ayudan a los cirujanos a encontrar tumores.

La inteligencia artificial (IA) está diseñada para simplificar nuestras vidas de tal manera que, en muchos casos, ni siquiera nos damos cuenta de que estamos tratando con IA. El ejemplo más conocido, y citado con mayor frecuencia de IA, es el automóvil autónomo. Como el vídeo a continuación de Tesla, que muestra cómo un automóvil controlado por ordenador funciona de manera completamente independiente.

Un ejemplo: los chatbots como nueva forma de comunicación

Un chatbot es un muy buen ejemplo de solución basada en inteligencia artificial. Los chatbots tienen una variedad de usos. El más conocido es el chatbot de servicio al cliente. Responde preguntas de forma independiente a través del chat en vivo en un sitio web, o a través de WhatsApp o Facebook.

Los programas chatbots deben poder comprender lo que el usuario está tratando de decir con su informe para poder actuar en consecuencia. Para ello, los chatbots utilizan IA, especialmente el aprendizaje automático. Además, se debe planificar el diálogo del chatbot. Esta es también una forma de IA.

Que es la inteligencia artificial:historia de la Inteligencia Artificial (IA) en pocas palabras

Para comprender realmente bien la IA, miremos atrás algunas décadas en la historia. La ciencia de la inteligencia artificial comenzó en 1930, cuando el científico británico Alan Turing inventó una máquina. La máquina de Turing fue una precursora del ordenador tal como lo conocemos hoy. Sin embargo, no fue hasta 1955 cuando el científico John McCarthy definió la inteligencia artificial:

La inteligencia artificial es la capacidad de un programa informático para pensar, aprender y tomar decisiones.

John McCarthy

Según McCarthy, la inteligencia artificial es la capacidad de un programa informático, o una máquina, para pensar, aprender y tomar decisiones.

Ha habido varios puntos altos notables en la historia desde McCarthy, como la introducción del programa informático Eliza en 1964. Un chatbot que pudo mantener una “conversación” con una persona por primera vez utilizando procesamiento del lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing). Hizo esto repitiendo las declaraciones de alguien, de una manera tan inteligente, que parecía que había entendido el texto correctamente. Eliza fue el precursor de los sofisticados chatbots que conocemos y usamos hoy.

Fue necesario esperar hasta 1997 para llegar al siguiente avance. Ese año, el ordenador de ajedrez Deep Blue, desarrollado por IBM, derrotó por primera vez a la leyenda del ajedrez Garri Kasparov en una partida de ajedrez. Nadia había pensado antes que eso fuera posible.

Técnicas basadas en reglas vs aprendizaje automático

Existen diferentes tipos de inteligencia artificial. Cada programa informático que toma decisiones, es una forma de inteligencia artificial.

Esto solía hacerse mediante la construcción de muchas reglas como, por ejemplo, en el reconocimiento facial sobre muchos píxeles. Esta forma “anticuada” de inteligencia artificial se basa en técnicas basadas en reglas.

Hoy en día, la IA se centra mucho más en los datos, lo que significa que un ordenador aprende a reconocer patrones por sí misma. A esto se le llama aprendizaje automático (Machine Learning). Estos patrones se utilizan sobre la base de algoritmos de clasificación y proyección.

Aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales

¿Cuál es exactamente la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? El aprendizaje automático es la rama de la IA en la que se obtienen conocimientos a partir de una gran cantidad de datos. El aprendizaje profundo (Deep Learning), por otro lado, es un método que se basa en el modelado de redes neuronales artificiales.

Deep Learning es una categoría del aprendizaje automático. Deep Learning requiere una gran cantidad de datos. El aprendizaje profundo se denomina así porque las redes neuronales artificiales (los componentes básicos de un cerebro artificial) constan de muchas capas, y cada capa tiene una tarea diferente. Al reconocer imágenes, las capas superiores son responsables de capturar líneas y bordes, mientras que las capas más profundas reconocen cosas más complejas, como ojos y nariz.

Por lo tanto, el aprendizaje profundo registra muchas más cosas que las que son visibles en la superficie. la diferencia entre los distintos métodos de análisis se ilustra con el siguiente gráfico:

Fuente: Visiopharm.com

¿Y las redes neuronales artificiales?

Las redes neuronales artificiales son colecciones modeladas de algoritmos y conjuntos de datos, que permiten a las máquinas llegar a resultados basados en una gran cantidad de información recopilada, clasificarlos y realizar pronósticos.

Además, las redes neuronales artificiales se construyen como la estructura analógica del cerebro, que consta de nodos (células cerebrales), conexiones y masas. Las redes neuronales suelen ser muy complicadas (al igual que nuestro cerebro), y su entrenamiento requiere una gran capacidad informática.

Aprendizaje por refuerzo: AlphaGo de Google

Otra disciplina importante dentro de la IA es el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning). El aprendizaje por refuerzo es una forma de aprendizaje automático, en la que los algoritmos aprenden mediante ensayo y error en un entorno interactivo.

Los algoritmos prueban continuamente una y otra vez. Con la ayuda de conclusiones de las propias acciones y experiencias, se elaboran hipótesis. Por tanto, se puede comparar con la conducta de aprendizaje de un niño.

El grupo de investigación de inteligencia artificial, Deep Mind, fundado por Google, enseño a un ordenador a jugar contra sí mismo, y a reconocer patrones jugando el juego de mesa GO. En esta complicada variante del juego de ajedrez, puedes realizar más movimientos diferentes que partículas en el Universo. Se asumió que el gran maestro de GO, Lee Sedol, seguiría siendo invencible. Pero AlphaGo demostró lo contrario.

Este pico en la evolución de la inteligencia artificial también contribuyó al hecho de que la IA centrada en dato haya crecido tanto.

Que es la inteligencia artificial: ¿oportunidad o amenaza?

¿Los robots dominarán el mundo en pocos años? ¿Está justificado el miedo a perder el empleo? ¿Y qué hay de preservar nuestra privacidad?

Los expertos en inteligencia artificial suelen ser más partidarios de la oportunidad que representa la inteligencia artificial, y no tanto de que pueda suponer una amenaza. Si hay una pregunta específica, y hay suficientes datos disponibles, se puede formular un problema. A continuación, el problema puede vincularse a una solución inteligente que funcione bien. Las posibilidades de la IA son infinitas.

Que es la inteligencia artificial