Definición de Inteligencia Artificial

DICCIONARIO TECNOLÓGICO

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de Big Data e Inteligencia Artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

El concepto de inteligencia artificial fue creado en 50, cuando Alan Turing creó un test para determinar si un ordenador posee inteligencia real. Poco después, en 1956 tuvo lugar en Dartmouth la primera Conferencia de Inteligencia Artificial, que supuso el pistoletazo de salida oficial para este nuevo campo de la ciencia. En esta conferencia se planteó la conjetura de que tanto el aprendizaje, como la inteligencia humana, en todos sus aspectos, podían ser descritos con el detalle suficiente para poder ser reproducidos por una computadora.

La idea fundamental en que se basa la inteligencia artificial es en conseguir que una computadora resuelva un problema complejo como lo haría un humano. En ocasiones, esos problemas “complejos” para una persona no lo son tanto. Por ejemplo, para una persona, resulta muy sencillo como:

  • Identificar un gato en una foto.
  • Descifrar un texto borroso, o en el que falta alguna letra.
  • Identificar un sonido.
  • Priorizar tareas.
  • Conducir un coche.
  • Jugar a un juego y ganar (incluso ganar al campeón mundial de ajedrez, aunque no sea un buen ejemplo del algo “muy sencillo” para cualquier persona).
  • O hacer algo creativo como escribir un poema o resumir una idea con un dibujo.

Para poder emular el proceso, una computadora debe sumar a sus capacidades en cuanto a potencia de cálculo, velocidad de procesamiento y capacidad de almacenamiento de datos, otras nuevas que permitan imitar el razonamiento de la mente humana de forma funcional. Así, necesita poder:

  • Captar información del entorno: Percepción. Los humanos, nos comunicamos con nuestro entorno por medio de nuestros sentidos. Hoy día existen multitud de sensores de todo tipo que pueden realizar esta función, recogiendo información del entorno y enviándola para su procesamiento en la computadora. Incluso pueden superar a los “sentidos humanos”, ya que no están sometidos a los límites de nuestra biología.
  • Comprender el lenguaje natural (Natural Language Processing). Interpretar el lenguaje hablado y escrito. Comprender el significado de una frase, entender distintos acentos. Ésta es una tarea difícil, ya que el significado de una frase puede variar mucho según su contexto.
  • Representar el conocimiento. Esta IA capaz de percibir personas, objetos, conceptos, palabras, símbolos matemáticos etc., necesita ser capaz de representar ese conocimiento en su “cerebro artificial”.
  • También necesita la capacidad de razonar. Ser capaz de conectar todo ese conocimiento, datos y conceptos, para poder resolver problemas usando la lógica. Por ejemplo, una máquina de ajedrez detecta los movimientos de las fichas sobre el tablero, y aplicando las reglas del ajedrez a los datos que ha recogido, decide la mejor jugada.
  • Ser capaz de planificar y desplazarse. Para parecerse realmente a un humano, no basta con pensar como un humano. Nuestra IA debe ser capaz de moverse en un mundo tridimensional, eligiendo la ruta óptima. Esto es lo que hacen ya lo vehículos autónomos, pero deben hacerlo bien, porque en este caso, los errores cuestan vidas.

¿QUÉ FACTORES HAN AYUDADO A IMPULSAR EL DESARROLLO DE LA IA?

Uno de los factores que más ha contribuido al avance de la IA, además de la inversión de las grandes tecnológicas en I+D, ha sido la ley de Moore. En 1965 Gordon Moore predijo el incremento continuado de la complejidad de los circuitos integrados, (medida por el número de transistores contenidos en un chip de computador), al tiempo que se reducía su coste. Esto permitió a la entonces naciente la industria de semiconductores crear el microprocesador (en 1971) y otros circuitos integrados que en principio de aplicaban a las computadoras, pero hoy en día podemos encontrar en cualquier dispositivo (móviles, televisores, vehículos) o incluso en seres vivos (como los chips de identificación implantados en animales). Gracias a esto, las aplicaciones de inteligencia artificial forman hoy en día parte de nuestra vida cotidiana.

Otro de los factores que ha impulsado en gran medida el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) han sido las tecnologías Big Data. En 2012 Google demostró ser capaz de identificar la imagen de un gato en una foto con un 75% de precisión. Para lograrlo, utilizó redes neuronales a las que entrenó con un corpus de 10 millones de vídeos de Youtube. Esto no hubiera sido posible sin recurrir al Big Data.

¿QUÉ TIPOS DE IA HAY?

Básicamente, hay dos tipos de inteligencia artificial. La conocida como “débil o estrecha” (narrow/weak AI) se caracteriza por estar “especializada” en una tarea concreta. Por ejemplo, ganar a un juego. Deep Blue, creada por IBM ganó a en 1996 al gran maestro de ajedrez Gary Kasparov. En 2016, DeepMind’s AlphaGo, creada por Google, venció al el jugador profesional de Go surcoreano Lee Sedol. Los asistentes digitales como Siri Cortana también son ejemplos de este tipo de IA. Pueden darnos la predicción meteorológica, o recomendarnos una ruta alternativa para ir al trabajo, pero no leer nuestros mensajes y borrar los que no son importantes. No pueden ir más allá de aquello para lo que originalmente fueron programados.

La inteligencia artificial “fuerte” (strong AI) sí nos lleva al mundo de la ciencia ficción. Un excelente ejemplo sería Samatha, asistente personal del protagonista Theodore Twombly en la película Her. Samantha es la asistente personal perfecta, porque puede aprender cosas nuevas y modificar su código base. Puede organizar tu correo, tus reuniones, ganarte al ajedrez y escribir la lista de la compra. Es inteligente, empática, adaptativa…

Hemos visto que el concepto de IA es muy amplio y abarca áreas distintas. En realidad, podríamos definirlo como un ecosistema, donde podemos encontrar desde tecnologías de minería de textos o procesamiento de lenguaje natural (text mining-NLP), Deep Learning, Analíticas Predictivas y Prescriptivas, sistemas de Machine Learning, los sistemas de recomendación etc hasta el área completa de la robótica.

Todas estas tecnologías se caracterizan por tener algo en común: generan datos en cuya interpretación reside el valor y el conocimiento. Por eso se dice que la inteligencia artificial está en el centro de todas estas soluciones, en el punto donde todo converge.