¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es un área de la informática que permite a los ordenadores interpretar datos externos y mejorarlos, imitando la inteligencia humana a la hora de realizar tareas específicas.
Hace unos años, determinadas tareas realizadas por la I.A. como: control de stock de productos en empresas, aplicaciones de rutas, reconocimiento facial, análisis del comportamiento del consumidor, publicidad en vallas digitales, entre otras, no habrían sido posibles. Parecía algo muy alejado de la realidad o de la ciencia ficción.
Comprenda cómo funcionan estos fascinantes algoritmos. ¿Vamos?
Historia de la inteligencia artificial
Para entender la Inteligencia Artificial, hay que saber que este concepto no se originó hace poco. De hecho, desde los años 40 se ha intentado crear funcionalidades para la llegada del ordenador. Coincidimos con la Segunda Guerra Mundial, que impulsó la investigación tecnológica y bélica.
En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron un artículo que hablaba por primera vez de las redes neuronales. Estructuras artificiales de razonamiento en forma de modelos matemáticos que imitan nuestro sistema nervioso.
1950 el término I.A. podría atribuirse a John Mccarthy del MIT – donde podemos definirla como la construcción de programas informáticos que se dedican a tareas que realizan más satisfactoriamente los seres humanos, debido a procesos mentales de alto nivel como: el aprendizaje perceptivo, la organización de la memoria y el razonamiento crítico.
Esta tecnología tuvo su definición conceptual en 1950 en la Universidad Carnegie Mellon. Herbert Simon y Allen Newell fueron los padres de esta ciencia, creando el primer laboratorio dedicado a la Inteligencia Artificial en el mundo académico.
Muchos científicos ya estudiaban el tema en aquella época, pero hacia los años 60, la investigación sobre I.A. se enfrió debido a las limitaciones técnicas de la época, como la falta de memoria de los ordenadores.
Este «invierno de la Inteligencia Artificial» duró hasta principios de la década de 1980, y en los años siguientes esta realidad cambiaría gracias a las innovaciones en algoritmos, la expansión de las técnicas de aprendizaje profundo y el aumento de la financiación para la investigación en este campo.
En 1997, el proyecto Deep Blue de IBM logró vencer al prácticamente invencible Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez. En 2011, Watson, también de IBM, ganó Jeopardy, un concurso de la televisión estadounidense. Watson, el ordenador, busca información en 200 millones de páginas de libros, increíble ¿no?
Ya en los años 60, los sistemas electrónicos necesitaban tratar con cierto grado de incertidumbre en sus variables, y para ello se utilizaba la lógica difusa. Evalúa y calcula la pertenencia de una variable de entrada a una o varias variables de salida.
Todavía hoy se utiliza ampliamente en sistemas de apoyo a la toma de decisiones, controladores y cualquier tipo de aplicación de análisis multivaluado. Puede utilizarse para imitar el proceso humano de toma de decisiones, que fue la primera fórmula de Inteligencia Artificial aplicada en dispositivos electrónicos. Muchos sistemas de aire acondicionado utilizan controladores difusos, que se consideran dispositivos inteligentes.
Tras otros acontecimientos, el término inteligencia artificial se popularizó, pero lo que tenemos hoy es muy superior a lo que vimos en aquellas décadas. Entendamos cómo funciona la estructura de una inteligencia artificial:
Cuando hablamos de inteligencia artificial, hablamos también de una tecnología que forma parte de la Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning, pero no son obligatorias.
Aprendizaje automático: es la tecnología en la que los ordenadores tienen la capacidad de aprender según las respuestas esperadas a través de asociaciones de diferentes datos. No importa si son imágenes, números o cualquier tipo de información identificable. En Brasil, este término se conoce como aprendizaje automático.
Aprendizaje profundo: se trata de un área centrada en algoritmos y estructuras y funciones cerebrales, denominadas redes neuronales y predictivas. Se utiliza para enseñar al ordenador a aprender, para que luego pueda predecir ciertos patrones.
Eso no es todo, no es obligatorio, pero algunos sistemas de aprendizaje automático necesitan utilizar ciertos conjuntos de datos muy grandes, y para ello surge otro término: big data.
Para trabajar con un sistema de aprendizaje automático, es necesario utilizar un determinado conjunto de datos. Big Data permite virtualizar los datos para almacenarlos de forma más eficiente y económica.
Los macrodatos también ayudan a mejorar la velocidad y fiabilidad de la red, eliminando otras limitaciones físicas asociadas a la gestión de grandes cantidades de datos.
La inteligencia artificial es como un universo completo de toda la tecnología informática que muestra algo parecido a la inteligencia humana. Puede ser una aplicación para resolver problemas tomando decisiones basadas en una lista de reglas complejas o lógica (IF / THEN).
El aprendizaje automático es un subconjunto del uso de la inteligencia artificial que aprende por sí sola a medida que recibe más datos para poder realizar tareas específicas con una precisión cada vez mayor.
Deep Learning que aprende a realizar tareas específicas con precisión, por sí solo, y evoluciona sin necesidad de intervención humana.
Aunque todo el aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial, no toda la inteligencia artificial hace uso del aprendizaje automático.
Los algoritmos de Inteligencia Artificial son capaces de razonar, planificar y procesar basándose en métodos computacionales lógicos y estadísticos, pero estas capacidades están limitadas a los recursos específicos de los propios algoritmos.
Ex:
Si creas un algoritmo para identificar cuántas personas hay en una foto y si están sonriendo, no funcionará para identificar otra cosa, como si el cielo de la foto es azul o está nublado, en cuyo caso necesitarás crear otro algoritmo para identificarlo.
Podemos definir la inteligencia artificial en dos categorías: fuerte y débil.
Inteligencia Artificial General (I.A.) fuerte: es la I.A. que más se asemeja a la autonomía del cerebro humano, resolviendo muchos tipos de problemas, incluida la selección de los problemas que elige resolver. Todavía es teórica y no tenemos ejemplos prácticos de su uso, aunque Elon Musk cree que podríamos estar ya en un peligroso camino sin retorno con la inteligencia artificial.
I.A. débil – I.A. estrecha: es la I.A. que más conocemos y utilizamos en nuestra vida cotidiana. Está enfocada y entrenada para realizar una tarea específica. La llamamos «débil», pero en cierto modo es un error llamarla así, porque este tipo de Inteligencia Artificial es la que habita en ciertas tecnologías que utilizamos en nuestra vida cotidiana, como google fotos, algunas cámaras de smartphones y muchas otras.
Por ejemplo, Siri de Apple o Alexa de Amazon.
Ya se trate de hacer una foto a la comida y que la cámara ajuste automáticamente la iluminación y la configuración, o de intentar predecir las acciones de las empresas en el futuro, o incluso de generar códigos por sí sola, la Inteligencia Artificial está literalmente presente en nuestra vida cotidiana de una forma que será imposible eliminar, ya que la tendencia es cada vez más ayudar a los seres humanos a realizar diversas tareas y hacernos la vida más fácil.
¿Tiene miedo o está a favor de la inteligencia artificial?
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