Es un tema apasionante el de la Inteligencia Artificial, aunque para ser sincero, me genera muchas dudas acerca del uso futuro que pueda darse a algo con tanto potencial, en lo bueno, pero también en lo malo.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que implica la construcción de máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. Los avances en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático han permitido que los sistemas de inteligencia artificial entren en casi todos los sectores de las industrias tecnológicas.

¿Como funciona?

La IA es un tema complejo sin una definición singular clara más allá de afirmaciones tan vagas como "máquinas que son inteligentes". Para comprender cómo funciona la Inteligencia Artificial, es importante entender cómo se define el término "Inteligencia Artificial".

Las definiciones se han dividido en cuatro áreas:

• Pensamiento humano
• Pensamiento racional
• Actuación humana
• Actuación racional

Las dos primeras de estas áreas se relacionan con los procesos de pensamiento y el razonamiento, como la capacidad de aprender y resolver problemas de manera similar a como lo haría la mente humana. Las dos últimas de estas áreas se relacionan con comportamientos y acciones. Estas definiciones abstractas ayudan a crear un plan para integrar programas de aprendizaje automático y otras áreas de trabajo de inteligencia artificial en las máquinas.

 Los diferentes tipos de IA (Inteligencia Artificial) funcionan de diferentes maneras, lo que significa que es necesario comprender los diferentes tipos de IA para ver cómo funcionan de manera diferente entre sí.

Tipos de IA

La IA generalmente se divide en dos categorías amplias: 'IA estrecha' (también conocida como IA débil) e 'Inteligencia general artificial' (AGI, también conocida como IA fuerte).

1. IA estrecha

Esta es la forma más limitada de IA, que se enfoca en realizar bien una sola tarea. A pesar de este enfoque limitado, esta forma de inteligencia artificial ha experimentado una serie de avances en los últimos años e incluye ejemplos como la búsqueda de Google, el software de reconocimiento de imágenes, asistentes personales como Siri y Alexa y automóviles autónomos. Todos estos sistemas informáticos realizan tareas específicas y funcionan con avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático toma datos de la computadora y utiliza técnicas estadísticas para permitir que el sistema de IA "aprenda" y mejore en la realización de una tarea. Este aprendizaje puede tomar la forma de aprendizaje supervisado (a través de conjuntos de datos etiquetados) y aprendizaje no supervisado (a través de conjuntos de datos no etiquetados).El aprendizaje profundo utiliza una red neuronal de inspiración biológica para procesar datos, lo que permite que el sistema profundice en el proceso de aprendizaje para establecer conexiones y evaluar las entradas para obtener los mejores resultados.

2. Inteligencia Artificial General (AGI)

Esta forma de IA es del tipo que se ha visto en libros de ciencia ficción, programas de televisión y películas. Es un sistema más inteligente que la IA estrecha y utiliza una inteligencia general, como un ser humano, para resolver problemas. Sin embargo, lograr verdaderamente este nivel de inteligencia artificial es verdaderamente difícil.

Los investigadores de IA se han esforzado por crear un sistema que pueda aprender y actuar en cualquier entorno, con un conjunto completo de habilidades cognitivas, como lo haría un ser humano.

AGI es el tipo de IA que se ve en películas como The Terminator, donde los robots superinteligentes pueden convertirse en un peligro real para la humanidad. Sin embargo, los expertos están de acuerdo en que esto no es algo de lo que debamos preocuparnos al menos en el corto plazo (eso de "al menos en el corto plazo" no es que tranquilice mucho).

¿Cuándo comenzó la IA?

La IA ha visto una gran cantidad de avances a lo largo de las sucesivas décadas desde 1950, pero se acepta ampliamente que la inteligencia artificial moderna comenzó cuando Alan Turing preguntó si las máquinas pueden pensar con su artículo, 'Computing Machinery and Intelligence'. Test de Turing, que estableció los objetivos fundamentales de la IA.

¿Quién inventó la IA?

Si bien muchas personas han ayudado a promover la IA, basándose en las investigaciones y los avances de los demás, se cree comúnmente que el matemático británico y "padre de la informática", Alan Turing, ideó los primeros conceptos para la inteligencia artificial.

Ventajas de la IA

Tasas de error bajas en comparación con los humanos (siempre que la codificación se realice correctamente)

La IA no se ve afectada por entornos hostiles o agresivos, lo que significa que estas máquinas pueden realizar tareas peligrosas y trabajar en entornos y con sustancias que podrían dañar o matar a las personas.

La IA no se aburre con tareas tediosas o repetitivas

Capaz de predecir lo que las personas preguntarán, buscarán o escribirán, lo que les permite actuar como asistentes para recomendar acciones, como con teléfonos inteligentes o asistentes personales como Alexa.

Capaz de detectar fraudes en sistemas basados ​​en tarjetas

Capaz de organizar y administrar registros de manera rápida y eficiente

Puede ayudar con la soledad a través de máquinas como mascotas robóticas

La IA puede tomar decisiones lógicas e imparciales con menos errores

Capaz de simular procedimientos médicos y lograr un nivel de precisión que es difícil para los humanos.

La ausencia de necesidad de descanso significa que los sistemas de IA pueden seguir funcionando más tiempo que los humanos

 Por supuesto, a pesar de todas estas ventajas, también hay algunas desventajas asociadas con la IA...

Desventajas/Peligros de la IA

Sistemas costosos de construir, reparar y desarrollar

Las cuestiones éticas deben abordarse con respecto a algunas aplicaciones y, en algunos casos, la noción completa de robots similares a los humanos.

Todavía hay preguntas sobre qué tan efectiva es la IA en comparación con los humanos, incluida la capacidad de evaluar situaciones con empatía.

Incapaz de trabajar fuera de los límites de su programación.

Falta de creatividad y sentido común.

El uso de IA para reemplazar a los trabajadores humanos podría conducir al desempleo

Los peligros de que las personas se vuelvan demasiado dependientes de la IA y la noción de que la inteligencia artificial AGI podría reemplazar a las personas (aunque esto todavía no es probable en el corto plazo)

¿Dónde se usa la IA?

La inteligencia artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones que incluyen vehículos autónomos, diagnóstico médico, procesamiento de lenguaje natural, matemáticas, arte, juegos, motores de búsqueda, asistentes digitales (como Siri), reconocimiento de imágenes, filtrado de correo no deseado, predicción de retrasos de vuelos, orientación en línea. publicidad, almacenamiento de energía y más.

La inteligencia artificial ahora es ampliamente utilizada por las plataformas de redes sociales para determinar qué historias deben dirigirse a qué secciones de la audiencia para generar más tráfico. Esto puede, en sí mismo, crear problemas como presentar una visión unilateral o sesgada de los eventos mundiales y también abre la posibilidad de "falsificaciones profundas", que presentan noticias sobre cosas que en realidad no ocurrieron.

Ejemplos

Ejemplos de uso de inteligencia artificial incluyen:

1. Bots 'conversacionales' para marketing o atención al cliente
2. Mapeo y predicción de enfermedades
3. Recomendaciones de entretenimiento de lugares como Spotify y Netflix
4. Fabricación conjunta, como la que se promueve a través de la Industria 4.0
5. Recomendaciones sanitarias personalizadas
6. Asesores robóticos para el comercio de acciones
7. Asistentes inteligentes (como Siri y Alexa)
8. Monitoreo de redes sociales
9. Filtros de spam en el correo electrónico

Cómo la inteligencia artificial puede afectar el futuro de la humanidad

La inteligencia artificial tendrá un impacto en nuestras vidas de diferentes maneras a medida que la tecnología siga creciendo y avanzando. Ya estamos viendo que muchos de estos cambios comienzan a dar sus frutos y el futuro verá avances en los que quizás ni siquiera hayamos pensado todavía, lo que puede ser bueno, pero también no tan bueno.

Transporte

Los avances en inteligencia artificial y robótica han llevado al crecimiento en áreas como los automóviles sin conductor y los drones de reparto. Las soluciones de transporte autónomo podrían revolucionar la forma en que transportamos bienes y personas en todo el mundo.

Noticias falsas

Este aspecto negativo de la IA es uno que ya estamos viendo que tiene un impacto en la sociedad. Ya sea a través de la reproducción de voz o de imágenes, significa que podría volverse cada vez más difícil confiar en lo que vemos o escuchamos en los medios.

Reconocimiento de voz y lenguaje

Los sistemas de aprendizaje automático ahora pueden reconocer lo que dice la gente con casi un 95 % de precisión. Esto abre el camino a los transcriptores robóticos del lenguaje hablado a la palabra escrita, además de ofrecer opciones para la traducción entre idiomas.

Reconocimiento facial y vigilancia

Esta es otra área gris para la IA, ya que hay muchas personas que están en contra de la idea de utilizar el reconocimiento facial con fines de vigilancia. La idea de usar el reconocimiento facial junto con CCTV ya se está promoviendo en China para rastrear a los delincuentes y seguir a las personas que actúan de manera sospechosa. A pesar de las regulaciones de privacidad, existe una buena posibilidad de que la inteligencia artificial se use más ampliamente para rastrear a las personas en el futuro, incluida la tecnología que puede reconocer con precisión las emociones.

Cuidado de la salud

La atención médica podría beneficiarse enormemente de la IA, ya sea detectando tumores a partir de rayos X, detectando secuencias genéticas relacionadas con enfermedades o identificando moléculas que podrían conducir a productos farmacéuticos más efectivos.La IA ya se está probando en hospitales para aplicaciones como la detección de cáncer en pacientes y la detección de anomalías oculares.

¿Por qué necesitamos inteligencia artificial y qué puede hacer?

La inteligencia artificial parece preparada para proporcionar una serie de beneficios en el futuro para una gran variedad de aplicaciones. Estos incluyen permitir que las máquinas asuman tareas repetitivas o serviles, ayudarnos en nuestra vida cotidiana y revolucionar la fabricación, el transporte, los viajes y la atención médica.

¿Puede la inteligencia artificial reemplazar a la inteligencia humana?

Es poco probable que la IA reemplace a los seres humanos, aunque lo más probable es que cambie los roles que desempeñamos en la sociedad. Actualmente, la IA se considera un asistente en lugar de un reemplazo de la inteligencia humana en la mayoría de las áreas.

¿Qué es el aprendizaje automático? ¿Es lo mismo que la IA?

El aprendizaje automático es un aspecto de la inteligencia artificial, basado en la idea de permitir que las máquinas accedan a la información que luego pueden usar para desarrollar y aprender por sí mismas.

¿Qué son las Redes Neuronales?

Las redes neuronales son sistemas informáticos inspirados en las redes neuronales biológicas de nuestro cerebro. Están compuestos por unidades o nodos llamados neuronas artificiales que permiten el aprendizaje automático y otras aplicaciones de inteligencia artificial.

Como pueden ver, es un tema apasionante pero también controvertido, y a mi me preocupa especialmente por las implicaciones que tiene en el control poblacional que puede permitir esta tecnología por parte de gobiernos y grandes corporaciones...es algo a lo que yo me opongo totalmente, no así a las grandes ventajas que puede suponer para la sociedad bien utilizada.

Historia

La noción de seres artificiales inteligentes se remonta a la antigua Grecia con el desarrollo de Aristóteles del concepto de silogismo y razonamiento deductivo; sin embargo, la IA, tal como la entendemos ahora, tiene menos de un siglo.

En 1943, Warren McCullough y Walter Pitts publicaron el artículo "Cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa". Este artículo proponía el primer modelo matemático para construir una red neuronal. Esta idea se amplió en 1949 con la publicación del libro de Donald Webb, "La organización del comportamiento: una teoría neuropsicológica". Webb propuso que las vías neuronales se crean a partir de la experiencia, y se vuelven más fuertes cuanto más se usan.

Estas ideas fueron llevadas al ámbito de las máquinas en 1950 cuando Alan Turing publicó su "Maquinaria informática e inteligencia", que establecía lo que ahora se conoce como la Prueba de Turing para determinar si una máquina es realmente inteligente.

Ese mismo año, los estudiantes de Harvard Marvin Minsky y Dean Edmonds construyeron SNARC, la primera computadora de red neuronal y Claude Shannon publicó el artículo "Programación de una computadora para jugar al ajedrez". El autor de ciencia ficción Isaac Asimov también publicó sus "Tres leyes de la robótica". en 1950, estableciendo un modelo básico para la interacción de la IA con la humanidad.

En 1952, Arthur Samuel creó un programa de computadora de autoaprendizaje para jugar damas y en 1954 sesenta oraciones rusas fueron traducidas al inglés por el experimento de traducción automática de Georgetown-IBM.

El término inteligencia artificial fue acuñado en 1956 en el "Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial". Esta conferencia, dirigida por John McCarthy, definió el alcance y los objetivos de la IA y este mismo año vio a Allen Newell y Herbert Simon demostrar la Teoría Lógica, el primer programa de razonamiento.John McCarthy continuó su trabajo en IA en 1958 al desarrollar el lenguaje de programación de IA Lisp y publicar un artículo 'Programs with Common Sense', que proponía un hipotético sistema de IA completo que podía aprender de la experiencia con la misma eficacia que los humanos.

Esto se amplió en 1959 con Allen Newell, Herbert Simon y J.C. Shaw desarrollando el 'General Problem Solver', un programa diseñado para imitar la resolución de problemas humanos. 1959 también vio a Herbert Gelernter desarrollar el programa Geometry Theorem Prover, Arthur Samuel acuñó el término "aprendizaje automático" mientras estaba en IBM y John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el Proyecto de Inteligencia Artificial del MIT.

John McCarthy fundó el laboratorio de IA de la Universidad de Stanford en 1963, sin embargo, hubo un revés para la IA en 1966 cuando el Gobierno de EEUU canceló todos los fondos para proyectos de MT. Los reveses continuaron en 1973, cuando el gobierno británico también recortó los fondos para proyectos de IA como resultado del "Informe Lighthill". Estos recortes provocaron una falta de progreso en IA hasta 1980, cuando Digital Equipment Corporations desarrolló R1 (también conocido como XCON), el primer sistema experto comercial exitoso.

Japón ingresó a la arena de la IA en 1982 con el proyecto de sistemas informáticos de quinta generación, lo que llevó al gobierno de los EEUU a reiniciar la financiación con el lanzamiento de la Iniciativa de Computación Estratégica. En 1985, el desarrollo de la IA estaba aumentando una vez más, ya que se invirtieron más de mil millones de dólares en la industria y surgieron empresas especializadas para construir sistemas basados ​​en el lenguaje de programación Lisp.

Sin embargo, el mercado de Lisp colapsó en 1987 cuando surgieron alternativas más baratas y mejoró la tecnología informática. Para 1993, muchas de las iniciativas de la década de 1980 habían sido canceladas, aunque el ejército de EEUU. implementó con éxito DART, una herramienta automatizada de planificación y programación de logística, durante la Guerra del Golfo de 1991, y Deep Blue de IBM venció al famoso campeón de ajedrez Gary Kasparov en 1997.

El nuevo milenio ha visto varios avances en la tecnología de inteligencia artificial, incluido el automóvil autónomo, STANLEY ganó el DARPA Grand Challenge en 2005 y el ejército de los EEUU invirtió en robots autónomos como el "Big Dog" de Boston Dynamic y el "PackBot" de iRobot el mismo año. Google logró grandes avances en el reconocimiento de voz para su aplicación para iPhone en 2008 y en 2011, Watson de IBM venció a la competencia en el programa de concursos de EEUU Jeopardy!

Las redes neuronales avanzaron aún más en 2012 cuando una red neuronal reconoció con éxito a un gato sin que se le dijera qué era y, en 2014, el automóvil autónomo de Google fue el primero en aprobar un examen de conducción estatal en los EEUU.

2016 vio otro avance en IA como AlphaGo de Google DeepMind venció al campeón mundial de Go Lee Sedol.