La IA, presente en nuestras vidas

La IA está presente en nuestras vidas, pero ¿qué significa exactamente? Oímos hablar de inteligencia artificial en la televisión, las redes sociales o el periódico. Es fácil imaginar máquinas que piensan como nosotros, aunque esa imagen no explica cómo funcionan los sistemas reales. Empecemos por aclarar algunos conceptos.

La inteligencia artificial está presente en nuestras vidas y va a ser clave en los próximos años en el progreso económico, político y social. Por ello, aquí vamos a ver una definición y caracterización sencilla y entendible de la Inteligencia Artificial, también llamada IA y sus diferentes tipologías.

Breve conceptualización

No todas las definiciones de IA ponen el acento en lo mismo. En general, hablamos de sistemas capaces de realizar tareas que asociamos con la inteligencia, como reconocer patrones, resolver problemas o tomar decisiones. Algunos utilizan reglas explícitas; otros aprenden a partir de datos, que pueden proceder de fuentes públicas o privadas. Esto no implica que reproduzcan el funcionamiento del cerebro humano.

Una referencia histórica es la definición propuesta en 2018 por la Unión Europea (UE) “«inteligencia artificial» (IA) se aplica a los sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, pues son capaces de analizar su entorno y pasar a la acción –con cierto grado de autonomía– con el fin de alcanzar objetivos específicos” (COM/2018/237 final, Bruselas, 25.4.2018). Esta definición ofrece un punto de partida, aunque, como vimos en otro artículo, el concepto admite distintos enfoques y merece explicarse con ejemplos.

El taller de Dartmouth de 1956 fue un hito en la formación de la IA como disciplina. Entre las figuras de aquella etapa se encuentran John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon y Arthur Samuel. Después llegaron proyectos muy distintos: sistemas para jugar al ajedrez, programas de lenguaje natural como SHRDLU, desarrollado por Terry Winograd para interactuar con un mundo virtual de bloques, y avances en aprendizaje automático. En la época de publicación de este artículo, los trabajos de IBM y OpenAI eran ejemplos conocidos de esa evolución.

También podemos encontrar antecedentes más antiguos en la lógica y la automatización. Aristóteles estudió reglas para llegar a conclusiones mediante el razonamiento, mientras que Ctesibio de Alejandría desarrolló mecanismos de regulación automática. Son antecedentes conceptuales y técnicos, no sistemas de IA en el sentido actual.

Diferentes categorías de la IA

En otros artículos ya hemos mencionado algunas cuestiones acerca de la categorización de la IA y sus diferentes niveles de riesgo. Pero aquí, para comprender mejor qué es la inteligencia artificial, hemos de tener en cuenta las siguientes categorías en las que se puede clasificar la IA, según Stuart Russell y Peter Norvig:

1. Sistemas que piensan como humanos. Intentan emular nuestro pensamiento y sus procesos.
2. Sistemas que actúan como humanos. Intentan reproducir comportamientos humanos observables, como mantener una conversación.
3. Sistemas que piensan racionalmente. Buscan llegar a conclusiones mediante reglas de razonamiento lógico.
4. Sistemas que actúan racionalmente.  Buscan elegir acciones que permitan alcanzar sus objetivos según la información disponible.

Otra distinción útil es la que separa los enfoques simbólicos de los subsimbólicos. No es una división absoluta: pueden combinarse en un mismo sistema. La IA simbólica deductiva representa conocimiento mediante símbolos y reglas explícitas para extraer conclusiones. Por su parte, la IA subsimbólica puede aprender patrones a partir de datos, como ocurre con las redes neuronales.

Para reflexionar

Conviene recordar que la IA es un campo amplio. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son parte de él, no sustitutos de su nombre. Otra línea de investigación estudia el razonamiento automático: cómo relacionar información y extraer conclusiones para resolver problemas. Estas capacidades no implican necesariamente que una máquina razone como una persona. ¿Curioso, verdad?

La IA tiene aplicaciones en videojuegos, medicina, transporte, atención al cliente, finanzas e industria. También puede aparecer en entornos cotidianos, desde una tienda hasta una oficina municipal. Comprender sus capacidades y sus límites nos ayuda a valorar cuándo resulta útil.

Por ello, si quieres saber más sobre IA y conocer qué es el Machine Learning, echa un vistazo a nuestra web para comenzar a formarte en Inteligencia Artificial.

Referencias

Gestión (11/11/2018) ¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve? Recuperado de: https://gestion.pe/tecnologia/inteligencia-artificial-historia-origen-funciona-aplicaciones-categorias-tipos-riesgos-nnda-nnlt-249002-noticia/

López Takeyas, B. (2007) Introducción a la Inteligencia artificial. Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo. Consultado en: http://itnuevolaredo.edu.mx/takeyas/Articulos/Inteligencia%20Artificial/ARTICULO%20Introduccion%20a%20la%20Inteligencia%20Artificial.pdf

Singh, A. (08/09/2021) Razonamiento profundo: ¿Es esta la próxima era de la IA? Recuperado de: https://medium.com/@reachtoanamikasingh19/deep-reasoning-is-this-the-next-era-of-ai-4b61b076db27

UE ( 19/02/2020) Informe sobre las repercusiones en materia de seguridad y responsabilidad civil de la inteligencia artificial, el internet de las cosas y la robótica Documento. Consultado en: Informe sobre las Repercusiones en Materia de Seguridad y Responsabilidad Civil de la Inteligencia Artificial, el Internet de las Cosas y la Robótica

Written by

Elena del Castillo

Saturdays.AI

Saturdays.AI es una organización centrada en el impacto con la misión de capacitar a diversas personas para que aprendan Inteligencia Artificial de una manera colaborativa y basada en proyectos, más allá del camino convencional de la educación tradicional.