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¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática, basado en algoritmos y modelos matemáticos, con la finalidad de imitar la capacidad de procesar información y resolver problemas del cerebro humano.
Enfoques de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial se ha desarrollado a lo largo del tiempo con diferentes enfoques y técnicas, entre los cuales están:
Enfoque basado en conocimiento
Este enfoque se basa en la manipulación de símbolos y reglas lógicas para representar el conocimiento y realizar inferencias. Se utilizan estructuras como árboles de decisión, redes semánticas y lógica formal para representar y manipular el conocimiento.
Enfoque de aprendizaje automático (Machine Learning)
Es un enfoque que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender patrones y realizar predicciones a partir de datos. Dentro del aprendizaje automático, hay subáreas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Enfoque de redes neuronales
Redes Neuronales Artificiales: Inspiradas en la estructura y función del cerebro humano, las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que consisten en capas de nodos (neuronas) interconectados.
Estas redes pueden aprender y reconocer patrones complejos en los datos, y son utilizadas en muchas aplicaciones de aprendizaje profundo («deep learning«).
Aprendizaje profundo (Deep Learning)
Es una subárea del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con muchas capas (típicamente más de tres) para aprender representaciones de datos de forma jerárquica y abstracta.
El aprendizaje profundo ha demostrado ser especialmente eficaz en tareas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Lógica Difusa (Fuzzy Logic)
Se basa en el manejo de la incertidumbre y la imprecisión en los datos y en los sistemas de decisión. Permite modelar el razonamiento humano en situaciones donde las reglas son vagas o ambiguas.
Computación Evolutiva
Se inspira en la teoría de la evolución biológica y utiliza algoritmos genéticos, programación genética y estrategias evolutivas para resolver problemas de optimización y búsqueda.
Sistemas basados en reglas
Estos sistemas representan el conocimiento en forma de reglas de decisión SI-ENTONCES (IF-THEN) que consiste en una condición (también llamada antecedente) y una predicción. Por ejemplo, Si llueve Entonces debemos utilizar chubasquero.
Generalmente, estos enfoques se combinan en proyectos de inteligencia artificial para aprovechar las fortalezas de cada uno y abordar diferentes tipos de problemas de manera efectiva.
Etapas de desarrollo de la Inteligencia Artificial
Las etapas en el desarrollo de la inteligencia artificial son:
Máquina reactivas
IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997, fue un ejemplo de una máquina reactiva.
Memoria limitada
Se considera que la mayor parte de la Inteligencia Artificial moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento.
El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, se considera inteligencia artificial con memoria limitada.
Teoría de la mente
Actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El término hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano.
Autoconocimiento
Un paso más allá de la IA con teoría de la mente, el concepto de Inteligencia Artificial con autoconocimiento describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano.
Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.
Inteligencia Artificial según lo que puede hacer la máquina
Inteligencia Estrecha
Todo lo que llamamos inteligencia artificial actualmente se considera inteligencia “estrecha” porque solo puede realizar un conjunto reducido de acciones en función de su programación y entrenamiento.
Por ejemplo, un algoritmo de IA que se use para la clasificación de objetos no podrá realizar procesamiento de lenguaje natural. La búsqueda en Google es una forma de IA estrecha, al igual que las estadísticas predictivas o los asistentes virtuales.
Inteligencia Artificial General (AGI)
Es la capacidad de una máquina de «sentir, pensar y actuar» como lo haría una persona. La AGI no existe actualmente.
Superinteligencia Artificial (ASI)
La máquina podría funcionar de manera superior a la humana en todos los aspectos, es decir, sería como una AGI, pero más avanzada. Así como la AGI no existe, la ASI tampoco existe.
Beneficios de la Inteligencia Artificial (IA)
Automatización
La IA puede automatizar flujos de trabajo y procesos, o trabajar de forma independiente y autónoma de un equipo humano.
Por ejemplo, la IA puede ayudar a automatizar aspectos de la seguridad cibernética mediante la supervisión y el análisis continuos del tráfico de red.
De manera similar, una fábrica inteligente puede tener decenas de tipos diferentes de IA en uso, como:
- Robots que usan visión artificial para navegar por las fábricas
- Inspeccionar productos en busca de defectos
- Usar analítica en tiempo real para medir la eficiencia y la producción
Reducción de errores humanos
La Inteligencia Artificial puede eliminar errores manuales en el procesamiento de datos, las estadísticas, el ensamblaje en la fabricación y otras tareas a través de automatización y algoritmos que siguen los mismos procesos cada vez.
Eliminación de las tareas repetitivas
La IA se puede usar para realizar tareas repetitivas, lo que libera al capital humano a fin de que trabaje en los problemas de mayor impacto.
La IA se puede usar para automatizar procesos, como verificar documentos, transcribir llamadas telefónicas o responder preguntas sencillas de los clientes, como “¿A qué hora cierran?”.
Con frecuencia, los robots se usan para realizar tareas “aburridas, sucias o peligrosas” en lugar de que las haga un ser humano.
Sin embargo, es importante destacar que este beneficio plantea la eliminación de puestos de trabajo de baja calificación, generando desempleo y una menor atención humana al cliente, lo que reduce la información que se puede obtener de dichos clientes cuando llaman.
Rapidez y precisión
La IA puede procesar más información de forma más rápida que un ser humano, mediante la búsqueda de patrones y el descubrimiento de relaciones en datos que el humano podría no detectar o que tardaría más tiempo en hacerlo.
Esto es especialmente cierto en tareas repetitivas que generan gran volumen de datos.
Disponibilidad
La IA no tienen limitaciones en términos de horarios, necesidad de descansar ni ningún otro factor que pueda interrumpir el trabajo, que en el caso de un ser humano, sí afectan la productividad y el servicio al cliente.
Cuando la IA y el aprendizaje automático se ejecutan en la nube, pueden estar “siempre activos”, trabajando continuamente en las tareas asignadas, por lo que la productividad de la empresa aumenta y en teoría la atención al cliente, por lo menos en cantidad de tiempo, aunque no necesariamente en calidad.
Investigación y desarrollo
La capacidad de analizar grandes cantidades de datos con rapidez puede acelerar los avances en investigación y desarrollo.
Por ejemplo, la Inteligencia Artificial se usó en el modelado predictivo de nuevos tratamientos farmacéuticos potenciales o para cuantificar el genoma humano, aunque el análisis final de los datos previamente procesados por la IA, debieron ser revisados y validados por seres humanos, quienes desarrollaron dichas investigaciones.
Riesgos de la inteligencia artificial
Artículo de algunos riesgos de la inteligencia artificial
Los países vulnerables y las comunidades quedarán aún más atrás, digitalmente aislados de los avances de la Inteligencia Artificial impactando en:
Productividad
La productividad de los países que utilicen la inteligencia artificial de forma masiva, será mayor que los países que no lo hagan, al reducir costes y aumentar la producción de bienes y servicios, de mayor calidad y mayor eficiencia en el uso de los recursos.
De esta forma la brecha entre países ricos y países pobres se ampliará porque el desarrollo de la inteligencia artificial está liderado por los países ricos que serán los que más se beneficien del uso de la misma.
Finanzas
El uso de la IA permitirá a las empresas aprovecharse de las ineficiencias del mercado, generando unos mayores ingresos financieros, al tiempo que logran unas tasas de interés más bajas para financiarse.
En otras palabras, el impacto de los riesgos financieros se reduce para las empresas que utilicen Inteligencia Artificial y las hace más competitivas frente a las empresas que no la utilicen o lo hagan de forma menos intensiva.
Cambio climático
El impacto personal y patrimonial que tiene el cambio climático puede ser analizado de forma sistemática y cuantitativa mediante inteligencia artificial, además de crear modelos altamente desarrollados y automatizados para mitigar sus efectos.
Sin embargo, tal como se indica en el riesgo de productividad, los países más ricos tendrán más información y mejores modelos predictivos, con lo que obtendrán mejores resultados que los países más pobres. Estos últimos tendrán un mayor impacto del cambio climático, lo que también redundará en su productividad.
Educación
Las herramientas digitales con inteligencia artificial mejorará la educación de los niños y jóvenes en la escuela, así como en la universidad, permitiéndoles analizar mayor volumen de datos en menor tiempo y con herramientas interactivas que harán más fácil el aprendizaje.
Sin embargo, las personas con menos recursos tendrán menos acceso a dichas herramientas, por lo que los gobiernos deberían impulsar políticas públicas para facilitar el acceso a las mismas y con ello desarrollar la sociedad del futuro.
Adicionalmente, la generación que está en edad laboral actualmente, debe aprender a utilizar estas herramientas para no lastrar la productividad de las empresas y del país en general y con ello mejorar el modelo de desarrollo para las nuevas generaciones.
Salud
El diagnóstico de enfermedades mejorará con el uso de la inteligencia artificial debido a que utilizará un mayor volumen de datos para detectar la diferentes causas que pueden generar la dolencia del paciente.
Además del diagnóstico, la IA será utilizada para desarrollar formas de enfrentar / curar / controlar enfermedades mediante el uso de nuevos medicamentos, vacunas o intervenciones quirúrgicas que permitan mejorar la calidad de vida de la persona.
Es importante recordar que muchas enfermedades son propias de ciertas zonas del mundo y no se encuentran en otras, por lo que la investigación y desarrollo de terapias para controlar dichas enfermedades regionales debe ser hecho en esos países, que deben tener inteligencia artificial adaptada a las necesidades de su sector sanitario.
Empleo
En el caso del trabajo, la buena noticia es que se crearán empleos de alto valor agregado que permitirán un mayor desarrollo de los países, mediante el uso de inteligencia artificial y herramientas digitales asociadas. Sin embargo, también desaparecerán empleos de bajo valor agregado y baja calificación requerida, lo que provocará los siguientes riesgos:
- Aumento de la tasa de desempleo en el corto plazo
- Cronificación del desempleo/ subempleo de las personas que no se puedan reciclar mejorando sus habilidades digitales
- Protestas sociales exigiendo mayores derechos y compensaciones por la pérdida de empleo.
- Malestar social
- Pérdida de confianza en el sistema de gobierno
La forma como los diferentes gobiernos enfrenten los riesgos antes mencionados, permitirá a los países seguir avanzando en una senda de desarrollo o perder gran cantidad de las conquistas sociales y el estado de bienestar obtenido hasta ahora.
Si deseas conocer más te sugiero hacer uno o varios cursos gratuitos de Inteligencia Artificial, donde podrás aprender de grandes empresas los fundamentos básicos y las aplicaciones que tienen.