Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que estudia el diseño de agentes inteligentes. Un agente es un sistema que percibe su entorno y realiza acciones que maximizan sus posibilidades de éxito en algún objetivo.
La investigación de IA se ha utilizado para desarrollar sistemas que pueden hacer cosas como:
- Jugar juegos como el ajedrez mejor que cualquier ser humano;
- Reconocer voz, imágenes y texto;
- Conducir autos;
¡Estas aplicaciones son solo el comienzo!
Historia de la IA
Primeras investigaciones de IA.
La primera generación de IA se centró en la construcción de máquinas inteligentes. El primer paso hacia este objetivo lo dio Alan Turing, quien propuso que si una máquina pudiera pasar por humano en una conversación, entonces sería considerada inteligente. Este concepto se conoció como la prueba de Turing y se ha utilizado desde entonces como una herramienta de evaluación para medir qué tan cerca estamos de crear máquinas verdaderamente inteligentes.
En las décadas de 1950 y 1960, los investigadores comenzaron a trabajar en tareas específicas, como jugar al ajedrez o resolver problemas matemáticos con computadoras. ¡Un logro notable de esta era fue cuando el programa de damas de Arthur Samuel venció al campeón mundial Marion Tinsley en 1952 después de haber sido programado solo con las reglas del juego en lugar de cualquier estrategia de antemano! En 1966, el profesor de la Universidad de Stanford, John McCarthy, organizó lo que se conocería como la Primera Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial (ICAI). Aquí acuñó el término "inteligencia artificial" en sí mismo: "Inteligencia artificial (IA): un campo que estudia formas de dotar a las computadoras de inteligencia como los humanos".
Usos actuales de la IA
- IA en el cuidado de la salud: la IA se ha utilizado para predecir los resultados del tratamiento del cáncer de mama, identificar los tratamientos más efectivos para pacientes con cáncer de pulmón metastásico y predecir qué niños corren el riesgo de desarrollar diabetes.
- IA en finanzas: en la industria financiera, la IA se utiliza para detectar fraudes y prevenir el lavado de dinero. También puede ayudar a las empresas a encontrar nuevos clientes mediante el análisis de datos de plataformas de redes sociales como Twitter o Facebook.
IA en el transporte: los autos sin conductor ya están en nuestras carreteras hoy en día gracias a los algoritmos de inteligencia artificial que les permiten navegar de manera segura sin intervención humana.
Consideraciones éticas
La inteligencia artificial no es un concepto nuevo, pero solo recientemente comenzamos a verla implementada en nuestra vida cotidiana. La IA tiene el potencial de cambiar muchas cosas, y no solo para mejorarlas. Si bien existen muchas consideraciones éticas al usar inteligencia artificial, estas son algunas de las cuestiones más apremiantes que debe tener en cuenta al decidir si un sistema de IA es adecuado o no para su empresa u organización:
- Privacidad de datos: los sistemas de IA se basan en conjuntos de datos (o "conjuntos de entrenamiento") que han sido recopilados de usuarios humanos antes de que las máquinas puedan usarlos de manera efectiva. Esto significa que cualquier información recopilada se almacenará en algún lugar, y si alguien más tiene acceso a esta base de datos de información, podría usarla en su contra accediendo a detalles confidenciales sobre la vida personal de sus empleados o incluso robando su identidad. Es importante que los datos recopilados por un sistema de IA permanezcan seguros en todo momento para que nadie más pueda acceder a ellos sin el permiso de quienes poseen dicha información.* Impacto social:
Futuro de la IA
El futuro de la IA es brillante y lleno de posibilidades. Hay muchos desarrollos emocionantes en el campo, como la robótica y la automatización. La robótica es un subcampo dentro de la IA que se enfoca en construir robots que puedan realizar tareas por sí mismos, con una mínima intervención humana. En otras palabras, se trata de crear máquinas que sean capaces de hacer cosas como caminar con sus propios pies o recoger objetos sin la ayuda de humanos. La automatización es otra área importante dentro de la robótica; se refiere al uso de computadoras en lugar de mano de obra humana para ciertas tareas (por ejemplo, conducir automóviles).
La automatización ha existido desde antes de que se inventaran las computadoras. ¡Piense en cuántas personas trabajaban en granjas en ese entonces! Pero ahora estamos viendo formas de automatización más sofisticadas: las IA ahora pueden conducir automóviles de manera segura sin chocar contra otros vehículos o peatones; pueden escribir artículos de noticias basados en datos recopilados de sitios de redes sociales como Twitter; ¡incluso juegan al ajedrez uno contra el otro!
IA y aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial. En el aprendizaje automático, las computadoras pueden aprender de la experiencia sin ser programadas explícitamente. En lugar de seguir un conjunto de instrucciones que les dice cómo comportarse en cada situación, pueden ajustar su comportamiento en función de lo que han aprendido de encuentros anteriores con el mundo que los rodea.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones en nuestra vida diaria: los motores de búsqueda lo utilizan para mejorar sus sugerencias a medida que escribe; Netflix lo usa para recomendar películas según su historial de visualización; Amazon lo usa para recomendaciones de productos y anuncios dirigidos; Siri lo usa para que Apple pueda entender mejor tus comandos de voz con el tiempo; Los autos autónomos lo usan para reconocer a los peatones que cruzan la calle u otros obstáculos a su alrededor mientras conducen de manera segura a altas velocidades por las concurridas calles de la ciudad por la noche sin que los faros brillen directamente en los ojos de los conductores (o los cieguen).
Pero también hay desafíos asociados con los sistemas de aprendizaje automático:
IA y aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que tiene como objetivo imitar la forma en que aprenden los humanos. Los modelos de aprendizaje profundo se basan en varias capas, y cada capa contiene millones de neuronas que aprenden de las capas anteriores.
Cuando entrena un modelo de aprendizaje profundo, le proporciona muchos ejemplos y le dice al modelo cuáles son correctos o incorrectos para que pueda descubrir cómo clasificar nuevos puntos de datos por sí mismo. Este proceso implica alimentar grandes cantidades de datos en un algoritmo llamado retropropagación (BP), que ajusta los pesos para mejorar la precisión con el tiempo, ¡muy parecido a lo que hacemos los humanos cuando aprendemos algo nuevo!
IA y procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el estudio y la ingeniería de las computadoras para comprender el habla humana. Es un subcampo de la inteligencia artificial y la lingüística computacional, que se centra en el diseño de aplicaciones informáticas que pueden procesar grandes cantidades de datos de lenguaje natural.
El principal beneficio de NLP es que le permite interactuar con su computadora utilizando un lenguaje sencillo en lugar de tener que aprender comandos específicos o lenguajes de programación, como C++ o Java. Por ejemplo, si desea que su computadora haga algo por usted, en lugar de escribir "abrir archivo 'informe de mi libro'", todo lo que necesita es decir "abrir informe de mi libro".
Conclusión
Las posibilidades de la IA son infinitas y emocionantes. Es importante tener en cuenta que, si bien la IA puede ser una herramienta increíble para las empresas, también conlleva riesgos. Si una empresa no cuenta con las medidas de seguridad adecuadas o no comprende cómo un sistema de IA utiliza sus datos, podría correr el riesgo de sufrir un ciberataque o una filtración de datos.
A medida que haya leído este artículo, es posible que haya notado que hay muchos tipos diferentes de sistemas de inteligencia artificial disponibles en la actualidad, algunos más avanzados que otros. Ya sea que esté considerando implementar una tecnología existente o crear su propia solución personalizada desde cero (¡o ambas cosas!), es importante tener en cuenta todos los aspectos de lo que constituye una solución de IA efectiva: ¡precisión, eficiencia y escalabilidad entre ellos!
