La inteligencia artificial es un conglomerado de conceptos y tecnologías que significan cosas diferentes para diferentes personas: autos que se conducen sin ellos, robots que se hacen pasar por humanos, aprendizaje automático y más, y sus aplicaciones están en todas partes.
Los sistemas de inteligencia artificial son fundamentales para las empresas que desean extraer valor de los datos mediante la automatización y optimización de procesos o la producción de información procesable.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)
Los sistemas de inteligencia artificial impulsados por el aprendizaje automático permiten a las empresas aprovechar grandes cantidades de datos disponibles para descubrir conocimientos y patrones que serían imposibles de identificar para una sola persona, lo que les permite brindar comunicaciones más específicas y personalizadas, predecir eventos de atención crítica e identificar posibles fraudulentos, transacciones y más.
Los avances en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático han permitido que los sistemas de inteligencia artificial ingresen a casi todos los sectores de las industrias tecnológicas.
¿Cómo funciona?
La IA es un tema complejo sin una definición singular clara más allá de afirmaciones tan vagas como «máquinas que son inteligentes». Para comprender cómo funciona la IA, es importante comprender cómo se define el término «inteligencia artificial».
Las definiciones se han dividido en cuatro áreas:
- Pensando humanamente
- Pensando racionalmente
- Actuando humanamente
- Actuando racionalmente
Las dos primeras de estas áreas se relacionan con los procesos de pensamiento y el razonamiento, como la capacidad de aprender y resolver problemas de manera similar a la mente humana.
Las dos últimas de estas áreas se relacionan con comportamientos y acciones. Estas definiciones abstractas ayudan a crear un plan para integrar programas de aprendizaje automático y otras áreas del trabajo de inteligencia artificial en las máquinas.
La tecnología de IA puede ser impulsada por el aprendizaje automático continuo, mientras que otras se basan en conjuntos de reglas más mundanas. Los diferentes tipos de IA funcionan de diferentes maneras, lo que significa que es necesario comprender los diferentes tipos de IA para ver cómo funcionan de manera diferente entre sí.
TIPOS DE IA
La IA generalmente se divide en dos categorías amplias: «IA estrecha» (también conocida como IA débil) e «Inteligencia general artificial» (AGI, también conocida como IA fuerte).
IA estrecha
Esta es la forma más limitada de IA, que se centra en realizar bien una sola tarea. A pesar de este enfoque limitado, esta forma de inteligencia artificial ha experimentado una serie de avances en los últimos años e incluye ejemplos como la búsqueda de Google, software de reconocimiento de imágenes, asistentes personales como Siri y Alexa, y coches autónomos.
Todos estos sistemas informáticos realizan tareas específicas y están impulsados por avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
El aprendizaje automático toma datos informáticos y utiliza técnicas estadísticas para permitir que el sistema de inteligencia artificial «aprenda» y mejore en la realización de una tarea.
Este aprendizaje puede tomar la forma de aprendizaje supervisado (a través de conjuntos de datos etiquetados) y aprendizaje no supervisado (a través de conjuntos de datos no etiquetados).
El aprendizaje profundo utiliza una red neuronal de inspiración biológica para procesar datos, lo que permite que el sistema profundice en el proceso de aprendizaje para hacer conexiones y evaluar la información para obtener los mejores resultados.
Inteligencia artificial general (AGI)
Esta forma de IA es del tipo que se ha visto en libros de ciencia ficción, programas de televisión y películas. Es un sistema más inteligente que la IA estrecha y utiliza una inteligencia general, como la de un ser humano, para resolver problemas. Sin embargo, lograr realmente este nivel de inteligencia artificial ha resultado difícil.
Los investigadores de IA han luchado por crear un sistema que pueda aprender y actuar en cualquier entorno, con un conjunto completo de habilidades cognitivas, como lo haría un ser humano.
AGI es el tipo de IA que se ve en películas como Terminator, donde los robots superinteligentes pueden convertirse en un peligro independiente para la humanidad. Sin embargo, los expertos coinciden en que esto no es algo de lo que debamos preocuparnos pronto.
HISTORIA
La noción de seres artificiales inteligentes se remonta a la antigua Grecia con el desarrollo de Aristóteles del concepto de silogismo y razonamiento deductivo; sin embargo, la IA, tal como la entendemos ahora, tiene menos de un siglo.
En 1943, Warren McCullough y Walter Pitts publicaron el artículo «Cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa». Este artículo proponía el primer modelo matemático para construir una red neuronal.
Esta idea se amplió en 1949 con la publicación del libro de Donald Webb, «La organización del comportamiento: una teoría neuropsicológica». Webb propuso que las vías neuronales se crean a partir de la experiencia, volviéndose más fuertes cuanto más frecuentemente se utilizan.
Estas ideas fueron llevadas al reino de las máquinas en 1950 cuando Alan Turing publicó su ‘Computing Machinery and Intelligence’, que estableció lo que ahora se conoce como la Prueba de Turing para determinar si una máquina es realmente inteligente.
Este mismo año, los estudiantes de Harvard Marvin Minsky y Dean Edmonds construyeron SNARC, la primera computadora de red neuronal y Claude Shannon publicó el artículo, ‘Programando una computadora para jugar al ajedrez’.
El autor de ciencia ficción, Isaac Asimov también publicó su ‘Tres leyes de la robótica’. en 1950, estableciendo un plan básico para la interacción de la IA con la humanidad.
En 1952, Arthur Samuel creó un programa informático de autoaprendizaje para reproducir borradores y en 1954 el experimento de traducción automática de Georgetown-IBM tradujo al inglés sesenta oraciones en ruso.
El término inteligencia artificial se acuñó en 1956 en el ‘Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificial’. Esta conferencia, dirigida por John McCarthy, definió el alcance y los objetivos de la IA y este mismo año, Allen Newell y Herbert Simon demostraron el teórico de la lógica, el primer programa de razonamiento.
Unos avances más
John McCarthy continuó su trabajo en IA en 1958 mediante el desarrollo del lenguaje de programación de IA Lisp y la publicación de un artículo titulado «Programas con sentido común», que proponía un hipotético sistema de IA completo que podía aprender de la experiencia con la misma eficacia que los humanos.
Esto se construyó más adelante en 1959 con Allen Newell, Herbert Simon y J.C. Shaw desarrollando el «General Problem Solver», un programa diseñado para imitar la resolución de problemas humanos. 1959 también vio a Herbert Gelernter desarrollar el programa Geometry Theorem Prover, Arthur Samuel acuñó el término «aprendizaje automático» mientras estaba en IBM y John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el Proyecto de Inteligencia Artificial del MIT.
Los últimos años
El nuevo milenio ha visto varios avances en la tecnología de inteligencia artificial, incluido el automóvil autónomo, STANLEY ganó el DARPA Grand Challenge en 2005 y el ejército de EE. UU.
Invirtió en robots autónomos como «Big Dog» de Boston Dynamic y «PackBot» de iRobot el mismo año. Google logró avances en el reconocimiento de voz para su aplicación de iPhone en 2008 y en 2011, Watson de IBM venció a la competencia en el programa de concursos de EE. UU.
Las redes neuronales avanzaron aún más en 2012 cuando una red neuronal reconoció con éxito a un gato sin que se le dijera qué era y, en 2014, el automóvil autónomo de Google fue el primero en aprobar un examen de manejo estatal en los EE. UU. AlphaGo de Google DeepMind venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol.
