Que si la inteligencia artificial de google, que si la inteligencia artificial de los coches, que si Siri, que si Alexa, que si los robots nos van a dominar, todo el mundo habla de la de este tema y no es para menos, pues desde hace muchos, muchos años la tecnología la utiliza, pero ¿qué es, en realidad, la inteligencia artificial y cómo se clasifica? Y más aún, ¿pueden las máquinas dominarnos?
Vamos por partes. En su concepto más simple, la inteligencia artificial, es la inteligencia llevada a cabo por máquinas, ajá, pero si profundizamos un poquito podríamos decir que la IA se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para pensar como nosotros e imitar nuestras acciones. Así, la característica ideal de la inteligencia artificial “es su capacidad de racionalizar y tomar acciones que tengan la mejor oportunidad de lograr un objetivo específico”, tal como explican en investopedia.
Digamos que las calculadoras electrónicas son una muestra de inteligencia artificial muy primaria, pero en realidad la construcción de máquinas autosuficientes se remonta a los griegos y Ctesibio de Alejandría (250 a.C), quien construyó una máquina autocontrolada que era capaz de regular el agua, sólo que estaba máquina era racional, pero no generaba una lógica de pensamiento.
No fue sino hasta 1956 que gracias John McCarthy se acuñó el término de “Inteligencia Artificial” para referirse a la capacidad de las máquinas programables a través de una computadora.
McCarthy la definió así:
“La ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”.
Asociar máquina e inteligencia ha permitido al cine y a la ciencia ficción crear mundos maravillosos utópicos y distópicos en torno a máquinas superdotadas que son capaces, incluso, de terminar con la humanidad, sin embargo, a pesar de que ya existen robots inteligentes como los de Boston Dynamics, las máquinas no van a conquistarnos, al menos no en los próximos 100 años.
Clasificación general de la inteligencia artificial
(Foto: Pixabay)
La inteligencia artificial se basa en el principio de que la inteligencia humana se puede definir de manera que una máquina pueda imitarla fácilmente y ejecutar tareas, desde las más simples hasta las más complejas. Los objetivos de la inteligencia artificial incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
Por eso, como la propia evolución de la humanidad, a medida que los avances tecnológicos se van haciendo latentes, las referencias anteriores de lo que entendíamos por inteligencia artificial van quedando obsoletos. Así, la bomba de agua de Ctesibio, las calculadoras y cualquier maquina que sea capaz de reconocer texto ya no es considerada como inteligencia artificial.
Actualmente, la inteligencia artificial se ha complejizado y utiliza un enfoque interdisciplinario para “nutrir” a las máquinas que está basado en matemáticas, ciencias de la computación, lingüística y psicología, sólo por poner algunos ejemplos.
De ahí que podamos hablar del machine learning y el deep learning para referirnos a las dos formas más conocidas en las que una computadora puede generar su propio patrón de pensamiento. Pero, por lo general, la ciencia divide a la inteligencia artificial en dos grandes categorías:
- Inteligencia artificial débil. Este tipo de IA incorpora un sistema diseñado para llevar a cabo un trabajo en particular. Los sistemas de IA débiles incluyen videojuegos como Alexa y Siri.
- Inteligencia artificial fuerte. Este tipo de IA lleva a cabo las tareas consideradas como humanas. Se trata de sistemas más complejos y sofisticados; están programados para manejar situaciones en las que se les puede requerir que resuelvan problemas sin que una persona intervenga. Este tipo de sistemas se pueden encontrar en aplicaciones como automóviles sin conductor, en quirófanos de hospitales o en los robots de Boston Dynamics o incluso, en computadoras que aprenden solas a ganarle a un campeón de ajedrez. En esta clasificación entran el machine learning y el deep learning.
Diferencia entre machine learning y deep learning
(Foto: Boston Dynamics)
En los años 80 la inteligencia artificial evolucionó una vez más cuando se descubrió la manera en la que las máquinas podían aprender; así aparecieron el machine learning y el deep learning.
A las computadoras se les empezaron a programar ramificaciones de algoritmos para que pudieran concatenarlas y cumplir acciones, eso es el maching learning, posteriormente, con esas concatenaciones sólo se busco que las máquinas pudieran hacer sus propias relaciones de aprendizaje a través de redes neuronales tratando de imitar el razonamiento humano (deep learning).
Así el explica el blog bismart:
“tanto el machine learning como el deep learning imitan la forma de aprender del cerebro humano. Su principal diferencia es, pues, el tipo de algoritmos que se usan en cada caso, aunque el deep learning se parece más al aprendizaje humano por su funcionamiento como neuronas. El machine learning acostumbra a usar árboles de decisión y el deep learning redes neuronales, que están más evolucionadas. Además, ambos pueden aprender de forma supervisada o no supervisada”.
Por lo tanto, podríamos pensar que la inteligencia artificial es la base de la pirámide, seguida del machine learning y del deep learning. Ahora, eso no significa que no se utilicen en diferentes tareas. Todo depende de las necesidades que se tienen que cubrir.
Inteligencia artificial: Una polémica
Desde su inicio, la inteligencia artificial ha sido objeto de escrutinio por parte de los científicos y del público en general. Y no es para menos, pues su uso indiscriminado puede llevar a considerar que en algún punto los humanos dejaran de ser necesarios pues las máquinas podrán realizar las tareas que antes cumplíamos nosotros.
Otro temor asociado a la IA es que las máquinas sean capaz de hackear la privacidad de las personas o que se automatice la vida a tal grado que nos volvamos unos inútiles.
Por eso magnates de la tecnología como Bill Gates o Elon Musk y científicos especializados abogan por una regulación mundial del uso de la inteligencia artificial, lo cual no es nada descabellado, pero no podemos olvidar que al final quien está detrás de las máquinas es la mente humana y ya sabemos que no siempre pensamos en beneficio de los demás.
En otras palabras, la tecnología no tiene ética per se, pero sí el ser humano, y somos nosotros los responsables del uso que le damos, de ahí que es importante pensar cuál será el futuro de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana.
