¿Qué es la Inteligencia Artificial? Cada vez la encontramos en más sitios

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La respuesta corta a “Qué es la Inteligencia Artificial” es que depende de a quién le preguntes.
Un lego en la materia con un entendimiento fugaz de la tecnología la vincularía con los robots. Dirían que la Inteligencia Artificial es una figura similar a un Terminator que puede actuar y pensar por sí misma.
Un investigador de la IA diría que es un conjunto de algoritmos que pueden producir resultados sin tener que ser instruido explícitamente para hacerlo. Y todos ellos estarían en lo cierto.

La inteligencia artificial (IA) es el campo general que cubre todo lo que tiene que ver con imbuir de “inteligencia” a las máquinas, con el objetivo de emular las facultades de razonamiento únicas de un ser humano. El aprendizaje de las máquinas o Machine Learning es una categoría dentro del campo más amplio de la inteligencia artificial que se ocupa de conferir a las máquinas la capacidad de “aprender”. Esto se logra mediante el uso de algoritmos que descubren patrones y generan conocimientos a partir de los datos a los que se exponen, para su aplicación en la toma de decisiones y predicciones futuras, un proceso que evita la necesidad de ser programado específicamente para cada una de las posibles acciones.

Así que para resumir, la Inteligencia Artificial es:

  • Una entidad inteligente creada por los humanos.
  • Capaz de realizar tareas de forma inteligente sin ser instruido explícitamente.
  • Capaz de pensar y actuar racional y humanamente.

Historia de la Inteligencia Artificial

Desde los albores de la informática a mediados del siglo XX, la IA ha sido una de las principales preocupaciones de muchos informáticos; la disciplina fue delineada y formalizada en el Dartmouth College en 1956. Inmediatamente después, la industria vivió una avalancha de fondos y parecía como si la inteligencia artificial a nivel humano estuviera en el horizonte.

A las primeras IA se les asignó la tarea de resolver laberintos, comunicarse en frases sencillas y navegar con robots rudimentarios.

Sin embargo, después de 20 años, la promesa de una inteligencia casi humana no había llegado. La limitada capacidad de progrmación hizo que muchas tareas complejas fueran imposibles y a medida que el apoyo público comenzó a flaquear, también lo hizo la financiación. Y lo que es más importante, los investigadores habían prometido demasiado y no habían cumplido lo suficiente, lo que desanimó a los inversores.

Un segundo auge en los años 80 fue el surgimiento de los ordenadores que podían tomar decisiones basadas en un conjunto de problemas preprogramados. Y aún así, estos IA eran demasiado tontos. Carecían de aplicaciones prácticas, por lo que la industria sufrió otra caída unos años más tarde.

Entonces, una nueva clase de inteligencia artificial comenzó a emerger: Aprendizaje automático, en el que los ordenadores aprenden y mejoran desde la experiencia en lugar de necesitar ser programados específicamente para una tarea. En 1997, como resultado del aprendizaje automático de la inteligencia artificial, una supercomputadora venció a un oponente humano en el ajedrez por primera vez y sólo 14 años después, un ordenador llamada Watson derrotó a dos competidores humanos en Jeopardy.

Desde principios de la década de 2000 hasta hoy ha sido una época en que ha vuelto a despuntar la idea de Inteligencia Artificial y ahora parece que va más en serio. Otros subconjuntos de la inteligencia artificial han surgido, incluyendo la minería de datos, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Con ordenadores cada vez más rápidos capaces de realizar tareas más complejas, la IA ha visto un enorme resurgimiento y se ha convertido en una parte importante de nuestra vida diaria, afectando a todo, desde el ir a trabajar hasta el regalo que te ha hecho tu hija y que acabas de compartir con tus amigos de las redes sociales.

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La Inteligencia Artificial Ahora

Hoy en día, la inteligencia artificial ha encontrado aplicaciones ilimitadas. La investigación se centra en casi cualquier aplicación, pero los robots, los vehículos autónomos e incluso los aviones no tripulados están entre los más conocidos. Y gracias a dispositivos como Arduino o Raspberry Pi están al alcance de cada vez más gente.

Las simulaciones y los entornos simulados son otra de las áreas que se han beneficiado del aumento de la potencia de cálculo. De hecho, algunas simulaciones de videojuegos se han vuelto tan detalladas y realistas que ha llevado a algunos a postular que debemos vivir en una simulación por ordenador, vamos en Matrix.

Por último, el aprendizaje de idiomas es uno de los proyectos de IA más ambiciosos y difíciles en los que se está trabajando en la actualidad. Claro, Siri puede responder a una pregunta con una respuesta preprogramada, pero el tipo de conversaciones que viste en Interstellar entre TARS y el personaje de Matthew McConaughey son todavía una ilusión.

¿Cómo medimos si la Inteligencia Artificial actúa como un humano?

Incluso si llegamos a ese estado en el que una IA puede comportarse como lo hace un humano, ¿cómo podemos estar seguros de que puede seguir comportándose de esa manera? Podemos basar la semejanza humana de una entidad de IA con:

  • Test de Turing
  • El enfoque de modelización cognitiva
  • El enfoque de la ley del pensamiento
  • El enfoque del agente racional

¿Qué es el Test de Turing en Inteligencia Artificial?

La base del Test de Turing es que la entidad de Inteligencia Artificial debe ser capaz de mantener una conversación con un agente humano. El agente humano idealmente no debería ser capaz de concluir que está hablando con una Inteligencia Artificial. Para lograr estos fines, la IA necesita poseer estas cualidades:

  • Procesamiento del Lenguaje Natural para comunicarse con éxito.
  • Representación del Conocimiento para actuar como su memoria.
  • Razonamiento Automatizado para usar la información almacenada para responder preguntas y sacar nuevas conclusiones.
  • Aprendizaje automático para detectar patrones y adaptarse a nuevas circunstancias.

Enfoque de modelado cognitivo

Como su nombre indica, este enfoque trata de construir un modelo de Inteligencia Artificial basado en la Cognición Humana. Para destilar la esencia de la mente humana, hay 3 enfoques:

  • Introspección: observando nuestros pensamientos, y construyendo un modelo basado en eso
  • Experimentos psicológicos: realizar experimentos con humanos y observar su comportamiento
  • Imágenes del cerebro: Usando la resonancia magnética para observar cómo funciona el cerebro en diferentes escenarios y replicando eso a través de un código.

El enfoque de las leyes del pensamiento

Las Leyes del Pensamiento son una larga lista de afirmaciones lógicas que gobiernan el funcionamiento de nuestra mente. Las mismas leyes pueden ser codificadas y aplicadas a los algoritmos de inteligencia artificial. Los problemas con este enfoque, porque resolver un problema en principio (estrictamente de acuerdo con las leyes del pensamiento) y resolverlos en la práctica puede ser bastante diferente, requiriendo matices contextuales para aplicarlos. Además, hay algunas acciones que realizamos sin estar 100% seguros de un resultado que un algoritmo podría no ser capaz de reproducir si hay demasiados parámetros.

El enfoque del agente racional

Un agente racional actúa para lograr el mejor resultado posible en sus circunstancias actuales.
Según el enfoque de las Leyes del Pensamiento, una entidad debe comportarse de acuerdo con las afirmaciones lógicas. Pero hay algunos casos, en los que no hay nada lógico correcto que hacer, con resultados múltiples que implican diferentes resultados y los correspondientes compromisos. El enfoque del agente racional trata de hacer la mejor elección posible en las circunstancias actuales. Significa que es un agente mucho más dinámico y adaptable.

Ahora que entendemos cómo la Inteligencia Artificial puede ser diseñada para actuar como un humano, echemos un vistazo a cómo están construidos estos sistemas.

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial (IA)?

La construcción de un sistema de IA es un cuidadoso proceso de ingeniería inversa de los rasgos y capacidades humanas en una máquina, y el uso de su destreza computacional para superar lo que somos capaces de hacer.

Para entender cómo funciona realmente la Inteligencia Artificial, es necesario profundizar en los diversos sub-dominios de la Inteligencia Artificial y entender cómo esos dominios podrían ser aplicados en los diversos campos de la industria.

  • Machine Learning: El ML enseña a una máquina cómo hacer inferencias y decisiones basadas en experiencias pasadas. Identifica patrones, analiza datos pasados para inferir el significado de estos puntos de datos para llegar a una posible conclusión sin tener que involucrar la experiencia humana. Esta automatización para llegar a conclusiones mediante la evaluación de datos, ahorra un tiempo humano a las empresas y les ayuda a tomar una mejor decisión.
  • Deep Learning: Deep Learning es una técnica de ML. Enseña a una máquina a procesar las entradas a través de capas para clasificar, inferir y predecir el resultado.
  • Redes neuronales: Las redes neuronales trabajan con principios similares a los de las células neuronales humanas. Son una serie de algoritmos que captan la relación entre las diversas variables subyacentes y procesan los datos como lo hace un cerebro humano.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural: La PNL es una ciencia de la lectura, comprensión, interpretación de un lenguaje por una máquina. Una vez que una máquina entiende lo que el usuario intenta comunicar, responde en consecuencia.
  • Visión por ordenador: Los algoritmos de visión por ordenador tratan de entender una imagen descomponiendo una imagen y estudiando diferentes partes de los objetos. Esto ayuda a la máquina a clasificar y aprender de un conjunto de imágenes, para tomar una mejor decisión de salida basada en observaciones previas.
  • Computación cognitiva: Los algoritmos de computación cognitiva tratan de imitar el cerebro humano analizando texto/voz/imágenes/objetos de la manera en que un humano lo hace y trata de dar el resultado deseado.

La Inteligencia Artificial puede construirse sobre un conjunto diverso de componentes y funcionará como una amalgama de:

  • Filosofía
  • Matemáticas
  • Economía
  • Neurociencia
  • Psicología
  • Ingeniería Informática
  • Teoría del Control y Cibernética
  • Lingüística
  • Echemos un vistazo detallado a cada uno de estos componentes.

Filosofía

El propósito de la filosofía para los humanos es ayudarnos a entender nuestras acciones, sus consecuencias y cómo podemos tomar mejores decisiones. Los sistemas inteligentes modernos pueden ser construidos siguiendo los diferentes enfoques de la filosofía que permitirán a estos sistemas tomar las decisiones correctas, reflejando la forma en que un ser humano ideal pensaría y se comportaría. La filosofía ayudaría a estas máquinas a pensar y comprender la naturaleza del conocimiento en sí mismo. También les ayudaría a establecer la conexión entre el conocimiento y la acción mediante un análisis basado en objetivos para lograr los resultados deseados.

Matemáticas

Las matemáticas son el lenguaje del universo y el sistema construido para resolver problemas universales tendría que ser competente en él. Para que las máquinas entiendan la lógica, la programación y la probabilidad son necesarias.

Los primeros algoritmos eran sólo caminos matemáticos para facilitar los cálculos, a los que pronto siguieron teoremas, hipótesis y más, que seguían una lógica predefinida para llegar a una salida computacional. La tercera aplicación matemática, la probabilidad, permite hacer predicciones precisas de los resultados futuros en los que los algoritmos de inteligencia artificial basarían su toma de decisiones.

Economía

La economía es el estudio de cómo las personas toman decisiones de acuerdo a sus resultados preferidos. No se trata sólo de dinero, aunque el dinero es el medio de que las preferencias de las personas se manifiesten en el mundo real. Hay muchos conceptos importantes en la economía, como la teoría del diseño, la investigación de operaciones y los procesos de decisión de Markov. Todos ellos han contribuido a nuestra comprensión de los “agentes racionales” y las leyes de pensamiento, utilizando las matemáticas para mostrar cómo se están tomando estas decisiones a gran escala junto con sus resultados colectivos. Este tipo de técnicas de teoría de la decisión ayudan a construir estos sistemas inteligentes.

Neurociencia

Dado que la neurociencia estudia cómo funciona el cerebro y la Inteligencia Artificial intenta replicar lo mismo, hay una obvia superposición aquí. La mayor diferencia entre el cerebro humano y las máquinas es que las computadoras son millones de veces más rápidas que el cerebro humano, pero el cerebro humano todavía tiene la ventaja en términos de capacidad de almacenamiento e interconexiones. Esta ventaja se está cerrando lentamente con los avances en el hardware de los ordenadores y en el software más sofisticado, pero todavía hay un gran desafío que superar ya que todavía no se sabe cómo utilizar los recursos de los ordenadores para alcanzar el nivel de inteligencia del cerebro.

Psicología

La psicología puede ser vista como el punto medio entre la neurociencia y la filosofía. Trata de entender cómo nuestro cerebro especialmente configurado y desarrollado reacciona a los estímulos y responde a su entorno, ambos son importantes para construir un sistema inteligente. La psicología cognitiva ve al cerebro como un dispositivo de procesamiento de información, operando basado en creencias y objetivos y creencias, de manera similar a como construiríamos una máquina de inteligencia propia.

Muchas teorías cognitivas ya han sido codificadas para construir algoritmos que potencien los chatbots de hoy en día.

La ingeniería informática

La aplicación más obvia aquí, pero hemos puesto este fin para ayudarles a entender en qué se va a basar toda esta ingeniería informática. La ingeniería informática traducirá todas nuestras teorías y conceptos a un lenguaje legible por las máquinas para que pueda hacer sus cálculos para producir una salida que podamos entender. Cada avance en la ingeniería informática ha abierto más posibilidades para construir sistemas de Inteligencia Artificial aún más poderosos, que se basan en sistemas operativos avanzados, lenguajes de programación, sistemas de gestión de la información, herramientas y hardware de última generación.

Teoría de Control y Cibernética

Para ser verdaderamente inteligente, un sistema necesita ser capaz de controlar y modificar sus acciones para producir el resultado deseado. El resultado deseado en cuestión se define como una función objetiva, hacia la cual el sistema tratará de avanzar, modificando continuamente sus acciones en función de los cambios de su entorno, utilizando cálculos matemáticos y lógicos para medir y optimizar sus comportamientos.

Lingüística

Todo pensamiento se basa en algún lenguaje y es la representación más comprensible de los pensamientos. La lingüística ha llevado a la formación del procesamiento del lenguaje natural, que ayuda a las máquinas a entender nuestro lenguaje sintáctico, y también a producir la salida de una manera que es comprensible para casi todo el mundo. Comprender un idioma es más que aprender cómo se estructuran las oraciones, también requiere un conocimiento del tema y el contexto, lo que ha dado lugar a la rama de representación del conocimiento de la lingüística.

¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?

No todos los tipos de IA todos los campos anteriores simultáneamente. Diferentes entidades de Inteligencia Artificial se construyen para diferentes propósitos, y así es como varían. La IA puede clasificarse en base al Tipo 1 y al Tipo 2 (basado en las funcionalidades). Aquí hay una breve introducción del primer tipo.

3 Tipos de Inteligencia Artificial

  • Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)
  • Inteligencia General Artificial (AGI)
  • Super Inteligencia Artificial (ASI)

¿Qué es la Inteligencia Artificial Estrecha (ANI)?

Es la forma más común de IA que se encuentra en el mercado ahora. Estos sistemas de Inteligencia Artificial están diseñados para resolver un solo problema y serían capaces de ejecutar una sola tarea muy bien. Por definición, tienen capacidades estrechas, como recomendar un producto a un usuario de comercio electrónico o predecir el tiempo. Este es el único tipo de Inteligencia Artificial que existe hoy en día. Son capaces de acercarse al funcionamiento humano en contextos muy específicos, e incluso superarlos en muchos casos, pero sólo sobresalen en entornos muy controlados con un conjunto limitado de parámetros.

¿Qué es la Inteligencia General Artificial (AGI)?

La AGI sigue siendo un concepto teórico. Se define como IA que tiene un nivel humano de función cognitiva, a través de una amplia variedad de dominios como el procesamiento del lenguaje, el procesamiento de imágenes, el funcionamiento y el razonamiento computacional y así sucesivamente.

Todavía estamos muy lejos de construir un sistema de AGI. Un sistema AGI necesitaría comprender miles de sistemas de Inteligencia Artificial Estrecha trabajando en tándem, comunicándose entre sí para imitar el razonamiento humano. Incluso con los más avanzados sistemas e infraestructuras de computación, como el K de Fujitsu o el Watson de IBM, les ha llevado 40 minutos simular un solo segundo de actividad neuronal. Esto habla tanto de la inmensa complejidad e interconexión del cerebro humano, como de la magnitud del desafío de construir un AGI con nuestros recursos actuales.

¿Qué es la Super Inteligencia Artificial (ASI)?

Estamos casi entrando en territorio de ciencia-ficción aquí, pero la ASI es vista como la progresión lógica de la AGI. Un sistema de Super Inteligencia Artificial (ASI) sería capaz de superar todas las capacidades humanas. Esto incluiría la toma de decisiones, la toma de decisiones racionales, e incluso incluye cosas como hacer mejor arte y construir relaciones emocionales.

Una vez que logremos la Inteligencia General Artificial, los sistemas de IA serían capaces de mejorar rápidamente sus capacidades y avanzar hacia reinos que tal vez ni siquiera habríamos soñado. Mientras que la brecha entre AGI y ASI sería relativamente estrecha (algunos dicen que tan sólo un nanosegundo, porque así de rápido aprendería la Inteligencia Artificial) el largo viaje que nos espera hacia la propia AGI hace que esto parezca un concepto que está muy lejos en el futuro.

Inteligencia artificial fuerte y débil

La extensa investigación en Inteligencia Artificial también la divide en dos categorías más, a saber, Inteligencia Artificial Fuerte e Inteligencia Artificial Débil. Los términos fueron acuñados por John Searle con el fin de diferenciar los niveles de rendimiento en diferentes tipos de máquinas de IA. Aquí están algunas de las principales diferencias entre ellas.

Débil AI Fuerte AI
Se trata de una aplicación estrecha con un alcance limitado Es una aplicación más amplia con un alcance más vasto.
Esta aplicación es buena para tareas específicas. Esta aplicación tiene una increíble inteligencia a nivel humano.
Utiliza aprendizaje supervisado y no supervisado para procesar datos. Utiliza la agrupación y la asociación para procesar dato
Ejemplo: Siri, Alexa. Ejemplo: Robótica avanzada

Tipo 2 (basado en las funcionalidades)

Máquinas reactivas

Una de las formas más básicas de la IA, no tiene memoria previa y no utiliza la información del pasado para acciones futuras. Es una de las formas más antiguas de la IA pero posee una capacidad limitada. No tiene ninguna funcionalidad basada en la memoria. Tampoco puede aprender y puede responder automáticamente a un conjunto limitado de entradas. No se puede confiar en que este tipo de IA mejore sus operaciones basadas en la memoria. Un ejemplo popular de una máquina de IA reactiva es la Deep Blue de IBM, que es una máquina que venció a Garry Kasparov, un gran maestro de ajedrez en 1997.

Memoria limitada

Los sistemas de IA que pueden hacer uso de la experiencia para influir en las decisiones futuras se conocen como Memoria limitada. Casi todas las aplicaciones de la IA entran en esta categoría. Los sistemas de IA se entrenan con la ayuda de grandes volúmenes de datos que se almacenan en su memoria como forma de referencia para futuros problemas. Tomemos el ejemplo del reconocimiento de imágenes. La IA se entrena con la ayuda de miles de imágenes y sus etiquetas para enseñarla. Ahora, cuando la imagen sea escaneada, utilizará las imágenes de entrenamiento como referencia y entenderá el contenido de la imagen que se le presente en base a la “experiencia de aprendizaje”. Su precisión aumenta con el tiempo.

Teoría de la mente

Este tipo de IA es sólo un concepto o un trabajo en progreso y requeriría cierta cantidad de mejoras antes de que se complete. Se está investigando actualmente y se utilizará para comprender mejor las emociones, necesidades, creencias y pensamientos de las personas. La inteligencia emocional artificial es una industria en ciernes y un área de interés, pero alcanzar este nivel de comprensión requerirá tiempo y esfuerzo. Para comprender verdaderamente las necesidades humanas, la máquina de IA tendría que percibir a los humanos como individuos cuya mente está moldeada por múltiples factores.

Concienciación de sí mismo

Un tipo de IA que tiene su propia conciencia, superinteligente, y es autoconsciente. Este tipo de IA tampoco existe todavía, pero si se logra será uno de los mayores hitos alcanzados en el campo de la Inteligencia Artificial. Puede considerarse como la etapa final del desarrollo y existe sólo hipotéticamente. La IA consciente de sí misma estaría tan evolucionada, que sería capaz de asemejarse al cerebro humano. Puede ser extremadamente peligroso crear un nivel de IA que sea avanzado a este nivel porque puede poseer ideas y pensamientos propios y podría fácilmente superar el intelecto de los seres humanos.

Razonamiento en la IA

El razonamiento se define como el proceso de impulsar conclusiones y predicciones lógicas basadas en el conocimiento, los hechos y las creencias disponibles. Es un proceso general de pensar racionalmente para sacar ideas y conclusiones a partir de los datos disponibles. Es esencial y crucial en la inteligencia artificial para que las máquinas puedan aprender y pensar racionalmente, como el cerebro humano. El desarrollo del razonamiento dentro de la IA conduce a un rendimiento de la máquina similar al de los humanos.

Los diferentes tipos de razonamiento en la IA son:

  • Razonamiento de sentido común
  • Razonamiento deductivo
  • Razonamiento inductivo
  • Razonamiento abductivo
  • Razonamiento no monótono
  • Razonamiento monótono

¿Cuál es el propósito de la inteligencia artificial?

El propósito de la Inteligencia Artificial es ayudar a las capacidades humanas y ayudarnos a tomar decisiones avanzadas con consecuencias de gran alcance. Esa es la respuesta desde un punto de vista técnico. Desde una perspectiva filosófica, la Inteligencia Artificial tiene el potencial de ayudar a los seres humanos a vivir vidas más significativas y sin trabajo duro, y ayudar a gestionar la compleja red de individuos, empresas, estados y naciones interconectados para funcionar de una manera que sea beneficiosa para toda la humanidad.

Actualmente, el propósito de la Inteligencia Artificial es compartido por todas las diferentes herramientas y técnicas que hemos inventado en los últimos mil años – para simplificar el esfuerzo humano, y para ayudarnos a tomar mejores decisiones. La Inteligencia Artificial también ha sido promocionada como nuestro Invento Final, una creación que inventaría herramientas y servicios innovadores que cambiarían exponencialmente la forma en que llevamos nuestras vidas, con la esperanza de eliminar los conflictos, la desigualdad y el sufrimiento humano.

Sin embargo, todo eso está en un futuro lejano, todavía estamos muy lejos de ese tipo de resultados. En la actualidad, la Inteligencia Artificial está siendo utilizada principalmente por empresas para mejorar la eficiencia de sus procesos, automatizar tareas con gran cantidad de recursos y hacer predicciones de negocios basadas en datos fidedignos en lugar de en las corazonadas. Como toda tecnología anterior a ésta, los costos de investigación y desarrollo deben ser subvencionados por las empresas y los organismos gubernamentales antes de que sea accesible a los legos en la materia.

¿Dónde se utiliza la Inteligencia Artificial (IA)?

La IA se utiliza en diferentes sectores para dar una visión del comportamiento de los usuarios y dar recomendaciones basadas en los datos. Por ejemplo, el algoritmo de búsqueda predictiva de Google utiliza datos de usuarios anteriores para predecir lo que un usuario escribirá a continuación en la barra de búsqueda. Netflix utiliza datos de usuarios anteriores para recomendar qué película podría querer ver un usuario a continuación, lo que hace que el usuario se enganche a la plataforma y aumente el tiempo de visualización. Facebook utiliza los datos pasados de los usuarios para dar automáticamente sugerencias para etiquetar a sus amigos, basándose en sus rasgos faciales en sus imágenes. La IA es usada en todas partes por grandes organizaciones para hacer la vida de un usuario final más sencilla. Los usos de la Inteligencia Artificial entrarían en general en la categoría de procesamiento de datos, que incluiría lo siguiente:

  • Buscar dentro de los datos, y optimizar la búsqueda para dar los resultados más relevantes
  • Cadenas lógicas para el razonamiento if-then, que puede ser aplicado para ejecutar una cadena de comandos basados en parámetros
  • Detección de patrones para identificar patrones significativos en un gran conjunto de datos para una comprensión única
  • Modelos probabilísticos aplicados para predecir resultados futuros

¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial?

No hay duda de que la tecnología ha mejorado nuestra vida. Desde recomendaciones musicales, direcciones de mapas, banca móvil hasta la prevención de fraudes, la IA y otras tecnologías han tomado el control. Hay una fina línea entre el avance y la destrucción. Siempre hay dos caras de la moneda, y ese es el caso de la IA también. Echemos un vistazo a algunas ventajas de la Inteligencia Artificial-
Ventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

  • Reducción del error humano
  • Disponible 24×7
  • Ayuda en el trabajo repetitivo
  • Asistencia digital
  • Decisiones más rápidas
  • Tomador de decisiones racionales
  • Aplicaciones médicas
  • Mejora la seguridad
  • Comunicación eficiente

Echemos un vistazo más de cerca.

Reducción del error humano

En un modelo de inteligencia artificial, todas las decisiones se toman a partir de la información previamente reunida después de haber aplicado un cierto conjunto de algoritmos. Por lo tanto, los errores se reducen y las posibilidades de exactitud sólo aumentan con un mayor grado de precisión. En el caso de que los humanos realicen cualquier tarea, siempre hay una posibilidad de error. No estamos impulsados por algoritmos y programas y por lo tanto, la IA puede ser utilizada para evitar tal error humano.

Disponible 24×7

Mientras que un humano medio trabaja 6-8 horas al día, la IA se las arregla para hacer que las máquinas funcionen 24×7 sin descansos ni aburrimiento. Como se puede saber, los humanos no tienen la capacidad de trabajar durante un largo período, nuestro cuerpo requiere descanso. Un sistema alimentado por la IA no requiere de ningún descanso intermedio y se utiliza mejor para tareas que requieren de concentración 24/7.

Ayuda en el trabajo repetitivo

La IA puede automatizar productivamente las tareas humanas mundanas y liberarlas para que sean cada vez más creativas, desde enviar un correo de agradecimiento o verificar documentos hasta declarar o responder a consultas. Una tarea repetitiva como la de hacer comida en un restaurante o en una fábrica puede estropearse porque los humanos están cansados o desinteresados durante mucho tiempo. Tales tareas pueden ser fácilmente realizadas de manera eficiente con la ayuda de la IA.

Asistencia digital

Muchas de las organizaciones más avanzadas utilizan asistentes digitales para interactuar con los usuarios a fin de ahorrar recursos humanos. Esos asistentes digitales también se utilizan en muchos sitios web para responder a las consultas de los usuarios y proporcionar una interfaz que funcione sin problemas. Los “chatbots” son un gran ejemplo de ello. Lea aquí para saber más sobre cómo construir un Chatbot de IA.

Decisiones más rápidas

La IA, junto con otras tecnologías, puede hacer que las máquinas tomen decisiones más rápido que un humano medio para llevar a cabo acciones más rápidamente. Esto se debe a que al tomar una decisión, los humanos tienden a analizar muchos factores tanto emocionales como prácticos, a diferencia de las máquinas impulsadas por la IA que entregan resultados programados rápidamente.

Tomador de decisiones racional

Nosotros, como humanos, podemos haber evolucionado en gran medida tecnológicamente, pero cuando se trata de tomar decisiones, todavía permitimos que nuestras emociones tomen el control. En ciertas situaciones, se vuelve importante tomar decisiones rápidas, eficientes y lógicas sin dejar que nuestras emociones controlen nuestra forma de pensar. La toma de decisiones impulsada por la IA se controlará con la ayuda de algoritmos y, por lo tanto, no hay margen para la toma de decisiones emocionales. Esto asegura que la eficiencia no se verá afectada y aumenta la productividad.

Aplicaciones médicas

Una de las mayores ventajas de la Inteligencia Artificial es su uso en la industria médica. Los médicos pueden ahora evaluar los riesgos para la salud de sus pacientes con la ayuda de aplicaciones médicas construidas para la IA. La radiocirugía se está utilizando para operar tumores de tal manera que no dañe los tejidos circundantes y no cause más daños. Los profesionales médicos han sido entrenados para usar la IA para la cirugía. También pueden ayudar a detectar y controlar eficientemente varios trastornos neurológicos y estimular las funciones cerebrales.

Mejora la seguridad

Con el avance de la tecnología, hay posibilidades de que se utilice por razones equivocadas, como el fraude y el robo de identidad. Pero si se usa de la manera correcta, la IA puede ser muy útil para mantener nuestra seguridad intacta. Está siendo desarrollada para ayudar a proteger nuestra vida y nuestra propiedad. Un área importante donde ya podemos ver la implementación de la IA en la seguridad es la Ciberseguridad. La IA ha transformado completamente la forma en que podemos asegurarnos contra cualquier ciberamenaza.
Lee más para saber más sobre la IA en la Ciberseguridad y cómo ayuda, aquí.

Comunicación Eficaz

Cuando miramos la vida hace un par de años, las personas que no hablaban el mismo idioma no podían comunicarse entre sí sin la ayuda de un traductor humano que pudiera entender y hablar ambos idiomas. Con la ayuda de la IA, tal problema no existe. El Procesamiento del Lenguaje Natural o PNL permite que los sistemas traduzcan palabras de un idioma a otro, eliminando un intermediario. Google translate ha avanzado en gran medida e incluso proporciona un ejemplo de audio de cómo se debe pronunciar una palabra/frase en otro idioma.

¿Cuáles son las desventajas de la Inteligencia Artificial?

Desventajas de la Inteligencia Artificial (IA)

  • Exceso de costes
  • La escasez de talento
  • Falta de productos prácticos
  • Falta de estándares en el desarrollo de software
  • Potencial de mal uso
  • Altamente dependiente de las máquinas
  • Requiere supervisión

Echemos un vistazo más de cerca a cada uno de ellos.

Exceso de costes

Lo que separa a la IA del desarrollo normal de software es la escala a la que operan. Como resultado de esta escala, los recursos informáticos necesarios aumentarían exponencialmente, elevando el coste de la operación, lo que nos lleva al siguiente punto.

La escasez de talento

Como es un campo todavía bastante incipiente, hay una falta de profesionales experimentados, y los mejores son rápidamente captados por las corporaciones e institutos de investigación. Esto aumenta el coste del talento, lo que hace subir aún más los precios de implementación de la Inteligencia Artificial.

La falta de productos prácticos

A pesar de todo el alboroto que ha rodeado a la IA, no parece tener mucho que mostrar. Es cierto que existen aplicaciones como los robots de chat y los motores de recomendación, pero las aplicaciones no parecen ir más allá de eso. Esto hace que sea difícil argumentar la necesidad de invertir más dinero para mejorar las capacidades de la IA.

La falta de estándares en el desarrollo de software

El verdadero valor de la Inteligencia Artificial radica en la colaboración cuando diferentes sistemas de IA se unen para formar una aplicación más grande y valiosa. Pero la falta de estándares en el desarrollo de software de IA significa que es difícil que los diferentes sistemas “hablen” entre sí. El desarrollo de software de Inteligencia Artificial en sí mismo es lento y costoso debido a esto, lo que actúa como un impedimento para el desarrollo de la IA.

Potencial de uso indebido

El poder de la Inteligencia Artificial es masivo, y tiene el potencial de lograr grandes cosas. Desafortunadamente, también tiene el potencial de ser mal utilizada. La Inteligencia Artificial por sí misma es una herramienta neutral que puede ser utilizada para cualquier cosa, pero si cae en las manos equivocadas, tendría serias repercusiones. En esta etapa naciente en la que las ramificaciones de los desarrollos de la IA todavía no se comprenden completamente, el potencial de mal uso podría ser aún mayor.

Altamente dependiente de las máquinas

La mayoría de la gente ya depende en gran medida de aplicaciones como Siri y Alexa. Al recibir ayuda constante de las máquinas y aplicaciones, estamos perdiendo nuestra capacidad de pensar de forma creativa. Al depender completamente de las máquinas, estamos perdiendo el aprendizaje de habilidades simples para la vida, nos volvemos más perezosos y criamos una generación de individuos altamente dependientes.

Requiere supervisión

Los algoritmos funcionan perfectamente, son eficientes y realizarán la tarea como se ha programado. Sin embargo, el inconveniente es que aún tendríamos que supervisar continuamente el funcionamiento. Aunque la tarea es realizada por máquinas, necesitamos asegurarnos de que no se cometen errores. Un ejemplo de por qué se requiere supervisión es el chat-bot de la IA de Microsoft llamado ‘Tay’. El chat-bot fue modelado para hablar como una adolescente aprendiendo a través de conversaciones en línea. El chat-bot pasó de aprender habilidades básicas de conversación a twittear información altamente política e incorrecta debido a los trolls de internet.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en los negocios

La IA tiene realmente el potencial de transformar muchas industrias, con una amplia gama de posibles casos de uso. Lo que todas estas diferentes industrias y casos de uso tienen en común, es que todos ellos están basados en datos. Dado que la Inteligencia Artificial es un eficiente sistema de procesamiento de datos en su núcleo, hay mucho potencial de optimización en todas partes.

Echemos un vistazo a las industrias en las que la IA está brillando actualmente.

La asistencia sanitaria

  • Administración: Los sistemas de IA están ayudando en las tareas administrativas rutinarias del día a día para minimizar los errores humanos y maximizar la eficiencia. Transcripciones de notas médicas a través de PNL y ayuda a estructurar la información del paciente para facilitar su lectura a los médicos.
  • Telemedicina: Para situaciones que no sean de emergencia, los pacientes pueden acudir al sistema de IA de un hospital para analizar sus síntomas, introducir sus signos vitales y evaluar si hay necesidad de atención médica. Esto reduce la carga de trabajo de los profesionales médicos al llevarles sólo los casos cruciales.
  • Diagnóstico asistido: A través de la visión computarizada y las redes neuronales convolucionales, la IA es ahora capaz de leer las resonancias magnéticas para comprobar la existencia de tumores y otros crecimientos malignos, a un ritmo exponencialmente más rápido de lo que pueden hacerlo los radiólogos, con un margen de error considerablemente menor.
  • Cirugía asistida por robot: Las cirugías robóticas tienen un margen de error muy minúsculo y pueden realizar cirugías de forma consistente las 24 horas del día sin agotarse. Como operan con un grado tan alto de precisión, son menos invasivas que los métodos tradicionales, lo que reduce potencialmente el tiempo que los pacientes pasan en el hospital recuperándose.
  • Monitoreo de Estadísticas Vitales: El estado de salud de una persona es un proceso continuo, que depende de los distintos niveles de sus respectivas estadísticas vitales. Dado que los dispositivos portátiles están alcanzando una gran popularidad en el mercado, estos datos no están disponibles en el mercado, sino que sólo esperan a ser analizados para obtener información procesable. Dado que los signos vitales tienen el potencial de predecir las fluctuaciones de la salud incluso antes de que el paciente se dé cuenta, hay muchas aplicaciones para salvar vidas.

Comercio electrónico

  • Mejores recomendaciones: Este suele ser el primer ejemplo que la gente da cuando se le pregunta sobre las aplicaciones comerciales de la IA, y eso es porque es un área en la que la IA ya ha dado grandes resultados. La mayoría de los grandes actores del comercio electrónico han incorporado la Inteligencia Artificial para hacer recomendaciones de productos que podrían interesar a los usuarios, lo que ha dado lugar a un aumento considerable de sus resultados.
  • Chatbots: Otro ejemplo famoso, basado en la proliferación de los robots de chat de Inteligencia Artificial en todas las industrias, y en todos los demás sitios web que parece que visitamos. Estos chatbots están ahora atendiendo a los clientes en horas extrañas y en horas punta también, eliminando el cuello de botella de los limitados recursos humanos.
  • Filtrando el spam y las críticas falsas: Debido al alto volumen de reseñas que sitios como Amazon reciben, sería imposible para los ojos humanos escanear a través de ellos para filtrar el contenido malicioso. A través del poder de la PNL, la Inteligencia Artificial puede escanear estas reseñas en busca de actividades sospechosas y filtrarlas, lo que hace que la experiencia del comprador sea mejor.
  • Optimizando la búsqueda: Todo el comercio electrónico depende de que los usuarios busquen lo que quieren y sean capaces de encontrarlo. La Inteligencia Artificial ha estado optimizando los resultados de las búsquedas en base a miles de parámetros para asegurar que los usuarios encuentren el producto exacto que están buscando.
  • Cadena de suministro: La IA se está utilizando para predecir la demanda de diferentes productos en diferentes marcos temporales para que puedan gestionar sus existencias para satisfacer la demanda.

Recursos Humanos

  • Construyendo la cultura del trabajo: La IA se utiliza para analizar los datos de los empleados y colocarlos en los equipos adecuados, asignar proyectos basados en sus competencias, recoger información sobre el lugar de trabajo e incluso tratar de predecir si están a punto de dejar la empresa.
  • Contratación: Con la PNL, la IA puede revisar miles de CV en cuestión de segundos, y determinar si hay un buen ajuste. Esto es beneficioso porque estaría desprovisto de cualquier error o sesgo humano, y reduciría considerablemente la duración de los ciclos de contratación.

Los robots en la IA

El campo de la robótica ha estado avanzando incluso antes de que la IA se hiciera realidad. En esta etapa, la inteligencia artificial está ayudando a la robótica a innovar más rápido con robots eficientes. Los robots en la IA han encontrado aplicaciones en todos los sectores verticales e industriales, especialmente en las industrias de fabricación y empaquetado. A continuación se presentan algunas aplicaciones de los robots en la IA:

Montaje

  • La IA junto con los sistemas de visión avanzada pueden ayudar en la corrección del curso en tiempo real.
  • También ayuda a los robots a aprender qué camino es el mejor para un determinado proceso mientras está en funcionamiento

Servicio de atención al cliente

  • Los robots habilitados para la IA se están utilizando en una capacidad de servicio al cliente en las industrias de la venta al por menor y la hospitalidad
    Estos robots aprovechan el Procesamiento de Lenguaje Natural para interactuar con los clientes de forma inteligente y como un humano
    Cuanto más interactúan estos sistemas con los humanos, más aprenden con la ayuda de la máquina de aprendizaje

Embalaje

  • La IA permite un empaquetado más rápido, más barato y más preciso
  • Ayuda a salvar ciertos movimientos que un robot hace y los refina constantemente, haciendo que la instalación y el movimiento de los sistemas robóticos sea fácil.

Robótica de código abierto

  • Los sistemas robóticos de hoy en día se venden como sistemas de código abierto con capacidades de IA.
  • De esta manera, los usuarios pueden enseñar a los robots a realizar tareas personalizadas basadas en una aplicación específica. Por ejemplo: la agricultura en pequeña escala

Principales aplicaciones de la inteligencia artificial

  • Las predicciones de Google impulsadas por la IA (por ejemplo: Google Maps)
  • Aplicaciones para compartir viajes (por ejemplo: Uber, Lyft)
  • Piloto automático AI en vuelos comerciales
  • Filtros de spam en los correos electrónicos
  • Comprobadores de plagio y herramientas
  • Reconocimiento facial
  • Recomendaciones de búsqueda
  • Características de voz a texto
  • Asistentes personales inteligentes (por ejemplo: Siri, Alexa)
  • Protección y prevención del fraude.

La IA en nuestra vida diaria

  • Filtros de spam de correo electrónico: Si alguna vez te preguntas por qué ya no ves los correos electrónicos de los príncipes nigerianos, puedes dar las gracias a la inteligencia artificial. Los filtros de spam ahora utilizan la inteligencia artificial para reconocer y aprender qué correos electrónicos son reales y cuáles son spam. Y a medida que estos IAs aprenden, mejoran,  en 2012, Google afirmó que identificó el 99 por ciento del spam de correo electrónico y para 2015, esa cifra se actualizó al 99,9 por ciento.
  • Traducción de escritos a mano. La lectura de la escritura a mano ha sido históricamente un problema para los sistemas de IA, pero ahora se ha convertido en algo común. Ahora incluso puedes ver traducciones de texto en vivo usando la cámara de tu teléfono inteligente con Google Translate.
  • Etiquetado de fotos en Facebook: El reconocimiento facial ha sido durante mucho tiempo un tema común en las películas de espías, pero con el mundo subiendo miles de millones de fotos de rostros a sus redes sociales todos los días, ahora es una realidad. Cada vez que Facebook reconoce y sugiere que etiquetes a un amigo en una foto, eso es inteligencia artificial trabajando tras el telón.

¿Qué veremos de la IA del futuro?

Mientras que películas como The Terminator y The Matrix han convencido a algunas personas de que tal vez no deberíamos enseñar a los ordenadores a pensar, los investigadores están más enfocados en crear C3POs y WALL-Es. La IA es útil, como los coches sin conductor, los teléfonos inteligentes y los hogares que predicen cada una de tus necesidades, e incluso los robots que entregan paquetes, están a la vuelta de la esquina.

Y a medida que nos adentramos más en el espacio, los robots controlados por la IA serán inestimables para explorar mundos demasiado hostiles para los humanos.

Algunos expertos, como Elon Musk, advierten que la IA avanzada presenta riesgos y problemas significativos, como que los robots se harán cargo del trabajo de casi todo el mundo, especialmente en la industria manufacturera, que ya ha sufrido una pérdida masiva de puestos de trabajo debido a la automatización. Aún así, el progreso de la IA sigue adelante, aunque no estemos seguros de hacia dónde se dirige.

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