La Inteligencia Artificial (IA)

¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

¿Somos conscientes de los retos y principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial?

Hace tiempo que la inteligencia artificial abandonó el espectro de la ciencia ficción para colarse en nuestras vidas y, aunque todavía en una fase muy inicial, está llamada a protagonizar una revolución equiparable a la que generó Internet. Sus aplicaciones en múltiples sectores —como salud, finanzas, transporte o educación, entre otros— han provocado que la Unión Europea desarrolle sus propias Leyes de la Robótica.

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

¿PARA QUÉ SIRVE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La inteligencia artificial se ha utilizado en distintos campos como la robótica, las ciencias de la computación, las finanzas, la salud, los sistemas de transporte autónomos, el mundo de los videojuegos y las comunicaciones. En estos entornos, las máquinas son capaces de manejar grandes cantidades de datos que les permiten desde identificar y comprender comandos verbales e imágenes, hasta realizar cálculos y acciones complejas con una gran rapidez. 

Estos sistemas, en consecuencia, sirven para percibir su entorno y relacionarse con él, así como también para que actúen con un objetivo específico, después de una recopilación y procesamiento de datos muy exhaustiva. Es decir, se trata de tecnología aplicada para la solución de tareas en el mercado. 

Algunos ejemplos de cómo se aplica la inteligencia artificial en diferentes sectores: 

Personal: asistencia a través de smartphones, tabletas y ordenadores.

Informático: garantías de ciberseguridad.

Productivo: ensamblaje y automatización en fábricas y laboratorios

Financiero: detección de fraudes.

Climático: reducción de la deforestación y el consumo energético.

Sanitario: identificación de factores genéticos que anticipen la detección de enfermedades.

De transporte: fabricación de vehículos autónomos e inteligentes.

Agrícola: anticipación de impacto ambiental y mejora del rendimiento agrícola.

Comercial: pronóstico de ventas.

TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los expertos en ciencias de la computación Stuart Russell y Peter Norvig diferencian varios tipos de inteligencia artificial:

+ Sistemas que piensan como humanos

Automatizan actividades como la toma de decisiones, la resolución de problemas y el aprendizaje. Un ejemplo son las redes neuronales artificiales.

+ Sistemas que actúan como humanos

Se trata de computadoras que realizan tareas de forma similar a como lo hacen las personas. Es el caso de los robots.

+ Sistemas que piensan racionalmente

Intentan emular el pensamiento lógico racional de los humanos, es decir, se investiga cómo lograr que las máquinas puedan percibir, razonar y actuar en consecuencia. Los sistemas expertos se engloban en este grupo.

+ Sistemas que actúan racionalmente

idealmente, son aquellos que tratan de imitar de manera racional el comportamiento humano, como los agentes inteligentes.

APLICACIONES PRÁCTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA está presente en la detección facial de los móviles, en los asistentes virtuales de voz como Siri de Apple, Alexa de Amazon o Cortana de Microsoft y está integrada en nuestros dispositivos cotidianos a través de bots (abreviatura de robots) o aplicaciones para móvil, tales como: LyliEnlace externo, se abre en ventana nueva., un personal shopper en versión digital; ParlaEnlace externo, se abre en ventana nueva., concebida para ayudarnos con el aprendizaje de idiomas; EmsEnlace externo, se abre en ventana nueva., diseñada para hacernos un poco más llevadera la ardua tarea de encontrar nuevo piso; o GyantEnlace externo, se abre en ventana nueva., un asistente virtual de Facebook que emite 'diagnósticos' médicos. El objetivo de todas ellas: hacer más fácil la vida de las personas.

Los avances en IA ya están impulsando el uso del big data debido a su habilidad para procesar ingentes cantidades de datos y proporcionar ventajas comunicacionales, comerciales y empresariales que la han llevado a posicionarse como la tecnología esencial de las próximas décadas. Transporte, educación, sanidad, cultura... ningún sector se resistirá a sus encantos.

PRINCIPALES APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

ASISTENTES PERSONALES VIRTUALES 

Conviviremos con chatbots interactivos que podrán sugerirnos productos, restaurantes, hoteles, servicios, espectáculos, según nuestro historial de búsquedas.

FINANZAS

Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a los bancos a detectar el fraude, predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes

EDUCACIÓN 

Permite saber si un estudiante está a punto de cancelar su registro, sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje.

COMERCIAL 

Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendárselo al cliente. Empresas como Amazon utilizan robots para identificar si un libro tendrá o no éxito, incluso antes de su lanzamiento.

SANIDAD

Ya existen chatbots que nos preguntan por nuestros síntomas para realizar un diagnóstico. La recolección de datos genera patrones que ayudan a identificar factores genéticos susceptibles de desarrollar una enfermedad.

LOGÍSTICA Y TRANSPORTE

Será útil a la hora de evitar colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico. Tesla ha desarrollado un sistema gracias al cual, cuando uno de sus coches transita una ruta por primera vez, comparte la información con el resto.

AGRÍCOLAS

Plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos.

CLIMÁTICAS

Flotas de drones capaces de plantar mil millones de árboles al año para combatir la deforestación, vehículos submarinos no tripulados para detectar fugas en oleoductos, edificios inteligentes diseñados para reducir el consumo energético, etc.

LAS SEIS LEYES DE LA ROBÓTICA PROPUESTAS POR EL PARLAMENTO EUROPEO

Esta vertiginosa irrupción de la IA y de la robótica en nuestra sociedad ha llevado a los organismos internacionales a plantearse la necesidad de crear una normativa para regular su uso y empleo y evitar, de este modo, posibles problemáticas que puedan surgir en el futuro.

1.- Los robots deberán contar con un interruptor de emergencia para evitar cualquier situación de peligro.

2.- No podrán hacer daño a los seres humanos. La robótica está expresamente concebida para ayudar y proteger a las personas.

3.- No podrán generarse relaciones emocionales.

4.- Será obligatoria la contratación de un seguro destinado a las máquinas de mayor envergadura. Ante cualquier daño material, serán los dueños quienes asuman los costes.

5.- Sus derechos y obligaciones serán clasificados legalmente.

6.- Las máquinas tributarán a la seguridad social. Su entrada en el mercado laboral impactará sobre la mano de obra de muchas empresas. Los robots deberán pagar impuestos para subvencionar las ayudas de los desempleados.

Ambas tecnologías ya están cambiando el mundo y las cifras son la mejor muestra de ello: la consultora estadounidense Gartner estima que el mercado de la IA pueda llegar a representar 127.000 millones de dólares en 2025, cifra muy superior a los 2.000 millones de 2015. Estados Unidos y China se situarán a la cabeza en inversiones. La consecuencia es que, según el Fondo Monetario Internacional (FMI), la IA acabará con 85 millones de puestos de trabajo en cinco años, pero a cambio creará 97 millones.

Y aunque haya voces como la del filósofo sueco de la Universidad de Oxford, Nick Bostrom, que anticipa que "existe un 90% de posibilidades de que entre 2075 y 2090 haya máquinas tan inteligentes como los humanos", o la de Stephen Hawking, que aventura que las máquinas superarán completamente a los humanos en menos de 100 años, lo cierto es que lejos de convertirnos en obsoletos, la IA nos hará más eficientes y nos permitirá ejecutar acciones que nunca hubiéramos podido realizar debido a su complejidad. ¿Te imaginas explorar partes del universo totalmente hostiles para el ser humano? Gracias a ella, un día será posible.

ASPECTOS CURIOSOS SOBRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Según un estudio realizado por el Parlamento Europeo: 

En Norteamérica se ha realizado una inversión en IA que supera los 18 mil millones de euros, en Asia más de 9 mil millones de euros y en Europa más de 3 mil millones de euros. 

En la última década, ha habido un incremento de 400% en la solicitud de patentes para la implementación de inteligencia artificial.

Para el 2025 podrían generarse 60 millones de nuevos puestos de trabajo como resultado del desarrollo de la IA y la robótica.

En abril de 2021 se presentó una propuesta en la que se plantea convertir a Europa en el centro mundial de desarrollo de una inteligencia artificial confiable.

HISTORIA

La expresión «inteligencia artificial» fue acuñada formalmente en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, pero para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más recientes junto con la genética moderna.

Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

En 1840 Ada Lovelace previó la capacidad de las máquinas para ir más allá de los simples cálculos y aportó una primera idea de lo que sería el software.

En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.

En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y Joseph Carl Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.

En 1956 fue ideada la expresión «inteligencia artificial» por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.

En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.

En 1959 Rosenblatt introduce el «perceptrón».

A finales de la década de 1950 y comienzos de la de 1960 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.

En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.

En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.

A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo, DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.

Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.

En 1968 Marvin Minsky publica Semantic Information Processing.

En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación LOGO.

En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.

En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.

En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en inteligencia artificial y la informática en general.

En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.

En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.

En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.

En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).

En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.

En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma Deep Blue.

En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.

En 2009 ya había en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.

En 2011 IBM desarrolló un superordenador llamado Watson, el cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.

En 2016, un programa informático ganó cinco a cero al triple campeón de Europa de Go.

En 2016, el entonces presidente Obama habla sobre el futuro de la inteligencia artificial y la tecnología.

Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá inteligencia srtificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa informático en una conversación a ciegas».

En 2017 AlphaGo desarrollado por DeepMind derrota 4-1 en una competencia de Go al campeón mundial Lee Sedol. Este suceso fue muy mediático y marcó un hito en la historia de este juego.  A finales de ese mismo año, Stockfish, el motor de ajedrez considerado el mejor del mundo con 3 400 puntos ELO, fue abrumadoramente derrotado por AlphaZero con solo conocer las reglas del juego y tras solo 4 horas de entrenamiento jugando contra sí mismo.

Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».

En 2018, se lanza el primer televisor con inteligencia artificial por parte de LG Electronics con una plataforma denominada ThinQ.

En 2019, Google presentó su Doodle en que, con ayuda de la inteligencia artificial, hace un homenaje a Johann Sebastian Bach, en el que, añadiendo una simple melodía de dos compases la IA crea el resto.

En 2020, la OECD (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico) publica el documento de trabajo intitulado Hola, mundo: La inteligencia artificial y su uso en el sector público, dirigido a funcionarios de gobierno con el afán de resaltar la importancia de la IA y de sus aplicaciones prácticas en el ámbito gubernamental.

¿CÓMO FUNCIONA EL AUTOAPRENDIZAJE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Normalmente, cuando un experto está dotando de inteligencia artificial a una máquina, lo único que hace es darle ciertas instrucciones básicas que servirán como fundamento para que después el equipo pueda ir aprendiendo solo a partir de la experiencia.

El conocimiento que las máquinas obtienen puede dividirse en tres: conocimiento sin supervisión, conocimiento supervisado y conocimiento por reforzamiento.

El conocimiento sin supervisión es el que se obtiene cada vez que una máquina con inteligencia artificial realiza funciones de recolección y de análisis de datos, por ejemplo. Este tipo de labores son bastante automáticas para los equipos, por lo que se trata de una función que puede hacerse sin supervisión.

Por otro lado, el conocimiento supervisado requiere de cierto apoyo por parte de algún humano para aprovechar la inteligencia artificial en la interpretación de datos, siguiendo con el mismo ejemplo. Aquí se pueden crear algoritmos, pero sí se necesita de una persona para determinar el uso de la información obtenida.

Por último, el conocimiento por reforzamiento ocurre una vez que ya se han obtenido suficientes resultados positivos o negativos con base en el conocimiento sin supervisión y el conocimiento supervisado como para poder dictarle a la inteligencia artificial cuáles son los patrones de comportamiento e interpretación más apropiados para una meta en particular.

Ninguna de estas formas de obtener conocimiento de la inteligencia artificial es mejor que otra o más lista que otra. Más bien, en la unión de las tres es que las máquinas pueden funcionar casi de manera automática y con mínima intervención del humano, creando esa sensación que eventualmente podrían incluso destruirnos, aunque ya existen robots que afirman que esa no es su intención.

Hasta ahora, de todas las formas de crear conocimiento en máquinas, las más exitosas han sido las que asemejan el funcionamiento del cerebro de los seres humanos. Es decir, máquinas que tienen una especie de cerebro que también funciona mediante conexiones neuronales, solo que de manera artificial.

Actualmente, la inteligencia artificial es capaz de ejecutar funciones realmente complejas como son el reconocimiento facial (tema que incluso ha generado controversia por los riesgos en la seguridad y privacidad de las personas que conlleva), la traducción de un idioma y el reconocimiento de la voz, entre otras funciones bastante impresionantes. Y sospechamos que este es solo el inicio, así que vale la pena mantenerse atentos al futuro de esta tecnología y a sus métodos de aprendizaje. Sobre todo porque conforme más avanza el autoconocimiento de la inteligencia artificial, más difícil resulta para los expertos el poder explicar exactamente qué está pasando en las máquinas.