Fidel Sánchez Alayo
La Inteligencia Artificial
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) viene a ser la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas y sistemas, los cuales poseen la capacidad de mejorar repetitivamente a partir de la información que recopilan. Para ello, la IA se apoya en el “machine learning” (en español aprendizaje automático), cuyas aplicaciones se basan en una red de cálculos algorítmicos que busca imitar la percepción y el proceso de pensamiento del cerebro humano.
Así pues, gracias a la inteligencia artificial, una máquina puede imitar las funciones «cognitivas» de los seres humanos: razonar, aprender, percibir y resolver problemas.
Ejemplos de inteligencia artificial más populares
- Automóviles de conducción autónoma.
- Robots autónomos que saludan a un huésped de un hotel.
- Bots conversacionales que comprenden los problemas de los clientes y proporcionan respuestas efectivas.
- Siri, una aplicación de Apple que funciona como asistente personal que utiliza procesamiento de lenguaje natural.
Cabe destacar, que la IA no pretende reemplazar al ser humano, sino más bien busca mejorar las capacidades y contribuciones humanas; por lo cual, la convierte en un activo comercial valioso, ya que es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data) y formular predicciones de forma automática, que permiten automatizar las tareas excesivamente complejas en las distintas áreas de una empresa.
¿Cuáles son los tipos de inteligencia artificial?
Según Arend Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de la Michigan, ha establecido una clasificación con 4 tipos de inteligencia artificial (IA) que existen hasta el momento:
1.- Máquinas reactivas
Este tipo de máquina es capaz de percibir el mundo directamente y actuar solo a partir de lo que ve. Estas máquinas no cuentan con una concepción de un mundo; tampoco tienen la capacidad de almacenar recuerdos ni utilizar las experiencias pasadas para tomar decisiones, como sí lo hacemos los seres humanos. Es decir, no pueden aprender. Un ejemplo es el famoso “Deep Blue”, la computadora que derrotó al mejor jugador del mundo de ajedrez. Es capaz de identificar las piezas en un tablero de ajedrez y hacer predicciones de los posibles movimientos, pero no puede reconocer las experiencias que ha tenido en juegos anteriores.
2.- Máquinas con memoria limitada
Son máquinas que ya pueden mirar hacia el pasado, pero de forma limitada. Donde es necesario añadir datos en la computadora. Por ejemplo, los automóviles autónomos que pueden dar un vistazo al pasado, ya que tienen la capacidad de monitorear la velocidad y la dirección durante un periodo específico; también, incluyen información sobre el camino, la localización de los semáforos, etc. Pero toda esta información es solo transitoria, no se guardan como parte de la biblioteca de experiencias del coche.
3.- Máquinas con una “teoría de la mente”
En psicología, se llama “teoría de la mente” a los pensamientos y las emociones que afectan el comportamiento de las personas o animales. Esto es fundamental para los seres humanos porque permite la interacción social. En el caso de las máquinas con una “teoría de la mente” también podrán tener una concepción propia del mundo, con emociones e ideas que la rodean.
4.- Máquinas con autoconciencia
Los seres conscientes son capaces de reconocer sus estados internos y predecir los sentimientos de quienes lo rodean. Así pues, este tipo de inteligencia artificial será capaz de construir una representación de sí misma, identificar el dolor o sufrimiento, enfocándose en la comprensión de la memoria, el aprendizaje, así como la capacidad de tomar decisiones en base a experiencias.
¿Cuáles son las ramas de la inteligencia artificial?
Existen diferentes ramas de la inteligencia artificial, entre las principales se encuentran las siguientes:
- Machine Learning (Aprendizaje Automático): Es una rama de la IA que usa técnicas que permiten que las computadoras aprendan a través de algoritmos y heurísticas.
- Natural Language Processing (NLP): El procesamiento del lenguaje natural usa mecanismos eficaces para que las personas y las máquinas puedan comunicarse, con la capacidad de comprender las palabras habladas o impresas de las personas. Esta tecnología es muy usada en los chatbots.
- Natural Language Generation (NLG): La generación de lenguaje natural tiene el objetivo de transformar datos estructurados en narrativa escrita. Es decir, una máquina puede comprender un concepto específico y expresarlo en un texto de lenguaje natural.
- Virtual Digital Assistants: Los asistentes digitales virtuales son capaces de almacenar, organizar y generar información según tu ubicación y contestan consultas en voz o texto. Un ejemplo de esta tecnología son los asistentes Siri de Apple y Alexa de Amazon.
- Recommender Systems: Son sistemas de filtrado de información que pueden predecir de forma automática tus preferencias y responder a consultas enfocadas en tu comportamiento pasado. Un ejemplo es el algoritmo CineMatch de Netflix.
- Predictive Analysis: El análisis predictivo usa técnicas de ciencia de datos y estadísticas que permiten analizar los datos actuales e históricos y descubrir patrones para hacer predicciones acerca del futuro o de acontecimientos no conocidos.
Otras ramas de la inteligencia artificial que también podemos destacar son: Deep Learning, Neural Networks y Computer Vision.
En definitiva, la inteligencia artificial puede beneficiar enormemente a muchas industrias, desde el marketing digital, la medicina y medio ambiente, hasta en disciplinas sociales como la antropología y sociología; incluso, está generando nuevos puestos de trabajo.