Aunque algunas personas lo confunden con la
robótica, los grandes avances en inteligencia artificial se han producido en
forma de software, aumentando la eficiencia de los procesos y afectando a las
industrias de formas sin precedentes. Casi todos los días explicamos qué es y
por qué sale en las noticias. Con la inversión, los avances y los servicios de
IA en auge, es posible que no hayas oído hablar de él.
Lo que quizás no sepa es que es casi
imposible para usted pasar cada día sin verse afectado de alguna manera. A
medida que su papel se vuelve más importante en nuestras vidas, vale la pena
detenerse por un tiempo e intentar entender ocultas detrás de las dos
abreviaturas principales en el campo técnico, es decir, la gran abreviatura del
nuevo mundo digital.
AI se deslizó en secreto en nuestra
colección de palabras habitual y la describió más fuerte de lo que parecía. No
solo no existe una definición estándar, sino que evoluciona con la propia
tecnología. Para explicar este subsector de la informática en palabras, el
Centro Común de Investigación de la Comisión Europea (CE) analizó 55
definiciones de términos desarrollados entre 1955 y 2019 y concluyó que la
mejor aproximación es la Inteligencia Artificial EC 2019 del grupo. Un experto
senior inteligente. Se define de la siguiente manera: "Los sistemas de
inteligencia artificial son sistemas de software (y posiblemente hardware)
diseñados por humanos que perciben el entorno con objetivos complejos, extraen
datos, interpretan los datos estructurados o no estructurados recopilados y,
por lo tanto, actúan en función de dimensiones físicas o numéricas.
Los
datos, el conocimiento del razonamiento o la información del proceso se extraen
de estos datos y deciden el mejor curso de acción o acción para lograr un
objetivo dado. Los sistemas de IA pueden usar reglas simbólicas o aprender
números. Un modelo también puede adaptar su comportamiento analizando cómo el
entorno se ve afectado por su comportamiento anterior.
Tras
esta serie de detalles técnicos, los responsables del análisis plantearon
cuatro características comunes en todas las definiciones de inteligencia
artificial.
• Percepción del entorno, incluyendo la
consideración de la complejidad de la realidad.
• Tratamiento de la información: recogida e
interpretación de datos.
• Toma de decisiones (incluido el
razonamiento y el aprendizaje): hay cierta autonomía para realizar acciones y
completar tareas (incluida la adaptación y respuesta a los cambios en el
entorno).
• Consecución de objetivos específicos: Considerada la principal razón de ser de los sistemas de IA.
La IA ya está cambiando el mundo
Partiendo de estos conceptos, un ejemplo
ilustrativo de inteligencia artificial podrían ser los coches autónomos. En lo
que respecta a la conciencia ambiental, el vehículo está equipado con varios
tipos de sensores y cámaras y está conectado a otras fuentes de información,
como el clima o el tráfico, lo que le permite saber dónde está, qué hay
alrededor y qué está pasando.
A la hora de procesar e interpretar la
información, el coche debe ser capaz de distinguir no solo el color del
semáforo, sino también qué significa cada color y qué debe hacer en cada
situación. Las decisiones entonces dependen de lo que está sucediendo en el
entorno en un momento dado. Por ejemplo, aunque el semáforo esté en verde, debe
decidir detenerse si detecta un peatón que no debería estar cruzando la
calzada. Después de todo, su objetivo específico es llegar a su destino
siguiendo las normas de tráfico y evitando cualquier tipo de accidente. Pero la
inteligencia artificial también puede ser un sistema de mantenimiento
predictivo, identificando una serie de datos inusuales en el funcionamiento de
un aerogenerador que predice su inminente avería. O un programa bancario que
reconozca comportamientos atípicos que indiquen robo de identidad o fraude. Y
por supuesto, algoritmos que identifican automáticamente lo que aparece en tus
nuevas fotos de Facebook, el sistema de recomendación de búsqueda de Google, el
programa de IBM que venció al ajedrez a Garry Kasparov, y herramientas de
recomendación de contenido en los productos de Netflix y Amazon, y más.
Todos hacen esencialmente lo mismo: toman
datos, los analizan, notan patrones, sacan conclusiones o toman decisiones
basadas en un objetivo específico, ya sea atascar una máquina, robar o
atropellar, ganar un juego, diagnosticar una enfermedad o publicitar el tiempo
de permanencia del usuario en la Plataforma. Al final del día, se trata de
predecir que algo fallará, que ocurrirá un accidente, cuál es el mejor
movimiento, o qué está buscando el usuario, qué necesita realmente o qué quiere
hacer. Se financiarán capacidades de inteligencia artificial
