Guía para entender qué es la Inteligencia Artificial - #spartanhack
 

Guía para entender qué es la Inteligencia Artificial

Guía para entender qué es la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial: Concepto, tipos, principales características y modelos

 

Hoy en día resulta difícil no oír hablar de inteligencia artificial, y no es extraño puesto que de este concepto depende en gran medida el futuro próximo de nuestra sociedad.

 

El mundo tal y como lo conocemos actualmente tendrá poco que ver con el de los próximos 50 años gracias a la transformación digital y a las innovaciones tecnológicas, y así se puede comprobar viendo la evolución que está experimentando la sociedad últimamente: vehículos eléctricos, drones voladores, ingeniería domótica para el smart home control, prótesis biónicas…

 

A menudo se tiende a pensar que muchos de los proyectos que actualmente se encuentran en desarrollo versan sobre invenciones que ya deberían existir según se predecía en los pasados años (recuérdese por ejemplo la predicción que se hizo en la película Regreso al Futuro II donde sus protagonistas, Marty Mcfly y Doc, viajaron en 1989 al futuro, en concreto a finales del año 2015, y se encontraban entre otras cosas con monopatines que volaban, platillos también voladores que pasean perros con correa o zapatillas con cordones automáticos).

Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA), también conocida como inteligencia computacional, combina el área de la informática con otras como la lógica y las ciencias cognitivas, procurando tener como resultado el diseño de máquinas inteligentes.

 

Por lo tanto, si bien es cierto que el desarrollo y la evolución en el campo de la transformación digital avanza rápidamente, la realidad es que ello no implica que sea tarea fácil, sino más bien todo lo contrario y por ello requiere de mucho esfuerzo y dedicación para poder cumplir tan complejos objetivos.

 

En el presente artículo explicamos qué es y en qué consiste la Inteligencia Artificial, cuáles son sus tipos, y analizaremos sus características principales y los modelos de inteligencia artificial que existen actualmente.

 

Qué es la Inteligencia Artificial

 

El concepto de inteligencia artificial (o artificial intelligence) tiene su origen en el verano de 1956 en Dartmouth (Estados Unidos), cuando John McCarthy, un prominente informático estadounidense, acuñó dicho término con motivo de la redacción dada a una propuesta que se presentó durante la Conferencia celebrada en dicha ciudad y en la que participaron los que más tarde han sido los principales investigadores del área, como por ejemplo M. Minsky, N. Rochester o C. E. Shannon. Dos años más tarde, McCarthy fue quien inventó el lenguaje de programación LISP y en 1971 fue galardonado con el premio Turing.

 

Pues bien, en dicha propuesta se recoge lo que podría considerarse como la primera definición de inteligencia artificial y se dice que consiste en la capacidad de construir una máquina capaz de comportarse de igual modo que si ese mismo comportamiento lo realizara un ser humano, esta sería llamada inteligente.

 

Actualmente se considera que la inteligencia artificial es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos.

 

Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para el uso de la información), el razonamiento (usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.

 

De esta forma, se entiende que la inteligencia artificial es un término general que abarca todo, desde la automatización de procesos robóticos hasta la robótica actual.

 

Tipos de Inteligencia Artificial

 

Existe una clasificación de la inteligencia artificial en función de cuáles son los objetivos finales de la investigación en este campo. Así, se diferencia entre la inteligencia artificial débil y la fuerte.

 

Inteligencia Artificial débil (o IA estrecha): se engloban dentro de esta clase aquellas máquinas que únicamente pueden simular que razonan. Podría considerase que una máquina posee una IA débil si consigue superar satisfactoriamente el test de Turing, una prueba según la cual puede juzgarse la inteligencia de una máquina si sus respuestas en dicha prueba son indistinguibles a las de un ser humano.

 

Inteligencia Artificial fuerte (o inteligencia general artificial): aquí se enmarcan todas aquellas máquinas que tienen una mente y unos estados mentales con las mismas capacidades que posee la mente humana, capaz de comprender y de saber si comprende o no comprende.

 

En este último caso, se plantean una serie de cuestiones para las que actualmente no tenemos una respuesta, tal y como son, entre otras, la de saber si la consciencia puede programarse o no y la dualidad de la mente-cuerpo.

 

Como se puede apreciar, la diferencia entre una clase y la otra radica principalmente en la consciencia que pueda tener la máquina en cuestión. De esta forma, y a modo ilustrativo, hacemos referencia a la prueba teórica de la habitación china creada por el filósofo John Searle en 1980 para distinguir entre ambas clases de IA. Así, Searle explicaba dicho experimento diciendo:

 

“Supongamos que disponemos de un programa de ordenador que es capaz de pasar satisfactoriamente la prueba de Turing dialogando con una mujer china. En la conversación, tanto la mujer como el ordenador se expresan en chino; es decir, utilizan caracteres chinos para comunicarse por escrito a través de un teletipo.

 

El ordenador, que está encerrado en una habitación para que la mujer no lo vea, lo hace tan bien que es capaz de engañarla, por lo que la mujer creerá estar dialogando con un ser humano que conoce perfectamente la lengua china.

 

Ahora Searle propone sacar de la habitación al ordenador, y en su lugar se coloca él mismo, que no sabe chino, aunque iría provisto de una descripción comprensible del programa que utilizaba la computadora para dialogar con la mujer.

 

En principio, utilizando ese programa, Searle sería capaz de dialogar con ella en su propia lengua tan bien como lo hacía el ordenador. Cada vez que recibiera un texto escrito en chino, aplicaría las reglas y escribiría los signos correspondientes a la respuesta que habría dado el ordenador.

 

Pero en el caso de Searle tenemos un dato adicional: él sabe que no sabe chino, y, por lo tanto, no se ha enterado de una palabra de la conversación que ha tenido con la mujer, aunque esa conversación haya sido coherente y capaz de engañarla, haciéndola pensar que estuvo dialogando con un ser humano que conoce la lengua china.

 

La cuestión clave, por lo tanto, es la siguiente: ¿entiende el ordenador la conversación que ha mantenido con la mujer? Y si no la entiende, como es de suponer, pues su actuación ha sido idéntica a la de Searle, ¿es consciente de que no la entiende, como Searle sí lo es?”

 

A través de este experimento, Searle trataba de explicar que el hecho de que una máquina consiguiese pasar el test de Turing no suponía que esta sea inteligente.

 

Es decir, que no basta que una máquina sea capaz de pasar dicho test para que pueda ser considerada tan inteligente como los humanos y así enmarcarse dentro de lo que se considera la inteligencia artificial fuerte. Para ello, hacen falta dos cosas más: que el ordenador comprenda lo que escribe, y que sea consciente de la situación.

 

Principales características de la IA

 

 Utiliza símbolos no matemáticos, a diferencia de los métodos numéricos.

 

 Es muy precisa y eficiente a la hora de realizar cálculos y resolver cuestiones relacionadas con la probabilidad y la estadística.

 

 Toma de decisiones rápida. Puede manipular una gran cantidad de información simbólica para dar una solución en poco tiempo.

 

 Tiene la capacidad de aprender de las decisiones tomadas en el pasado y adaptarlas para el futuro. Es decir, puede refinar las respuestas para mejorar sus decisiones.

 

 No es determinista, si no que es flexible y capaz de moldear sus respuestas para cada caso de forma imprevisible.

 

 Es capaz de hacer frente a los problemas que plantean diversas situaciones y explorar soluciones al mismo tiempo.

 

 Tiene la capacidad de interactuar con otras fuentes de conocimiento, como son los humanos, a través de los chatbots, por ejemplo, y asimismo tiene la capacidad de comunicarse y formar un idioma –puede ser semiótico, es decir, no verbal–.

 

 Tiene un gran potencial para procesar millones de datos de forma automática y constante.

 

Estas son algunas de las notas que caracterizan la inteligencia artificial, sin embargo, cada día se avanza un paso más hacia el descubrimiento de esta nueva ciencia y se espera que en unos pocos años ya se empiece a adaptar a la sociedad de una forma cotidiana.

 

Modelos de Inteligencia Artificial

 La automatización: es la capacidad de crear de forma automática un sistema o una función de proceso. Por ejemplo, la automatización robótica de procesos (RPA) puede programarse para que realice tareas de forma repetida y constante que generalmente son realizadas por humanos.

 

El aprendizaje automático (machine learning): es la rama que busca conseguir máquinas que aprendan por sí solas y que sean capaces de autoprogramarse aprendiendo de su propia experiencia combinando datos de entradas y situaciones del mundo real. Dentro de esta rama se encuentra el aprendizaje profundo (deep learning), un subconjunto que desarrolla la idea del aprendizaje automático a través de modelos informáticos que funcionan de forma similar al cerebro humano, un sistema de redes artificiales de neuronas que analiza los datos.

 

 La visión de la máquina: como su propio nombre indica, es la ciencia de hacer que las computadoras sean capaces de ver. Los sistemas de visión para máquinas se programan a través de cámaras y sensores que proporcionan a la máquina información sobre su entorno que le permita guiar sus acciones y tomar sus decisiones de la forma adecuada. Esta visión artificial no debe equipararse a la de un humano, ya que no está vinculada a la biología y puede programarse para ver a través de las paredes o con el modo de visión nocturna, por ejemplo.

 

El procesamiento de lenguaje natural (PNL, o NLP, por sus siglas en inglés): es el campo que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.

 

El reconocimiento de patrones: es la rama que se centra en los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos.

 

La robótica: es un campo de la ingeniería centrado en el diseño, construcción, operación, estructura, manufactura y aplicación de los robots. De forma cada vez más frecuente se emplean robots para el desempeño de determinados trabajos y funciones que son de difícil o peligrosa consecución por parte de los humanos. El estudio e investigación de estos se centra actualmente en la idea de que puedan interactuar en entornos sociales con los humanos.

 

Como puedes ver, el mundo que gira en torno a la ciencia de la inteligencia artificial es muy extenso y complicado, con multitud de ramificaciones y categorías diferentes. Sin embargo, lo que es cierto es que el futuro próximo depende de la IA y en poco tiempo esta ha evolucionado enormemente. ¡Todavía tendremos que esperar un tiempo, aunque no mucho, para que sean unos platillos voladores los que paseen a nuestros perros!

 

¿Crees que la sociedad que conocemos actualmente distará mucho de la que exista dentro de 50 años gracias a la transformación digital y a las innovaciones tecnológicas? Déjanos tu comentario y comparte con nosotros tu visión del futuro.

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