¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial qué es, que tipos existen, cómo funciona:

Inteligencia Artificial qué es

Si queremos saber qué es la inteligencia artificial, podríamos definirla como la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la traducción de un idioma a otro.

Queremos hacer que nuestras máquinas piensen como los humanos y dotarlas de inteligencia propia alimentándolas con grandes cantidades de información que imiten un entorno similar a nuestro mundo real, porque pueden procesar grandes cantidades de información por segundo.

Todos estos ordenadores de inteligencia artificial están diseñados para facilitar a las personas la realización de tareas de forma más eficiente, a la vez que les da tranquilidad y confianza en que la máquina tomará decisiones en su nombre.

Aplicación de la Inteligencia Arficial:

El objetivo principal de la IA es desarrollar programas inteligentes que puedan simular la inteligencia humana en un campo específico:
1. Razonamiento
2. Aprendizaje
3. Resolución de problemas
4. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
5. Percepción
6. Aprender a mover y manipular objetos.

Tipos de Inteligencia Artificial:

Una vez sabemos qué es la inteligencia artificial,podemos decir que existen cuatro tipos básicos de inteligencia artificial

  1. IA estrecha: inteligencia no inteligente en las máquinas, normalmente centrada en una tarea estrecha (IA estrecha).
  2. IA fuerte: máquinas inteligentes (hipotéticas) (con conciencia e inteligencia).
  3. Inteligencia artificial (AGI): una máquina (hipotética) que puede utilizar su inteligencia para resolver cualquier problema, no sólo un problema específico. Suele significar «al menos tan inteligente como un humano normal».
  4. Superinteligencia – Inteligencia artificial (hipotética) que supera con creces a las mentes humanas más inteligentes y talentosas.


Las herramientas típicas para crear inteligencia artificial son:

La mayoría de las herramientas de software de código abierto creadas por la entusiasta comunidad del código abierto, y algunas de las herramientas de código abierto más populares utilizadas para la inteligencia artificial, por la que nuestras máquinas tienen cerebro propio.

  • OpenAir: OpenAIR es un protocolo de comunicación y enrutamiento de mensajes para sistemas de inteligencia artificial que se ha hecho popular en los últimos años (2006).
  • OpenCog: proyecto para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial de código abierto; OpenCog Prime es una arquitectura para la robótica y la cognición encarnada virtual, un conjunto de componentes que interactúan entre sí y que están diseñados para crear una inteligencia artificial similar a la humana como fenómeno sistémico.
  • OpenIRIS : OpenIRIS es una versión abierta de la semántica IRIS que permite la creación de «mapas personales» utilizando objetos de información de oficina El nombre IRIS es un acrónimo de Integrar, Relacionar, Compartir e Inferir Es un acrónimo de Integrar, Relacionar, Compartir e Inferir. Se desarrolló en el marco del proyecto CALO, un proyecto de inteligencia artificial a gran escala financiado por la DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) como parte del Programa de Aprendizaje de Asistentes Personales.
  • RapidMiner : una plataforma de ciencia de datos creada en 2006, principalmente para aplicaciones empresariales y comerciales, pero también para la investigación, la educación, la formación, la creación rápida de prototipos y el desarrollo de aplicaciones, apoyando todas las etapas del proceso. Proceso de aprendizaje automático que incluye la preparación de datos, la visualización de resultados, la validación de modelos y la optimización.

Los humanos tenemos la mayor responsabilidad de crear máquinas inteligentes que no nos sustituyan ni nos quiten el trabajo, sino que nos ayuden a ser más jóvenes e inteligentes. No hay que temer a las máquinas, sólo son hardware y sólo pueden llegar a ser inteligentes si las ayudamos y trabajamos con ellas de forma responsable.

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La IA es importante porque puede dar a las empresas información sobre su negocio que quizá no conocían antes, y también porque en algunos casos puede realizar tareas mejor que los humanos. Especialmente en el caso de tareas repetitivas y detalladas, como el análisis de grandes volúmenes de documentos legales para garantizar que se han rellenado correctamente los campos adecuados, las herramientas de IA suelen hacer el trabajo rápidamente y con relativamente pocos errores.

Esto ha ayudado a mejorar la productividad y ha abierto oportunidades de negocio totalmente nuevas para algunas grandes empresas. Antes de la actual ola de IA, era difícil imaginar que los programas informáticos pudieran conectar a pasajeros y taxistas, pero hoy ha convertido a Uber en una de las mayores empresas del mundo. La empresa utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para predecir cuándo la gente puede necesitar un viaje en determinadas zonas, y envía activamente a los conductores antes de que los necesiten. Otro ejemplo es el de Google, que se ha convertido en uno de los principales actores de muchos servicios en línea y utiliza el aprendizaje automático para comprender cómo utilizan sus servicios los usuarios y mejorarlos. En 2017, el CEO Sundar Pichai anunció que Google se convertiría en una empresa de IA.

En la actualidad, las empresas más grandes y exitosas están utilizando la IA para mejorar su negocio y obtener una ventaja competitiva.

Inteligencia Artificial qué es

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la inteligencia artificial?

Las redes neuronales artificiales y las tecnologías de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje profundo están creciendo rápidamente, principalmente porque la inteligencia artificial puede procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido y hacer predicciones con más precisión que los humanos.

Mientras que la cantidad de datos que se generan a diario puede sepultar a un científico humano, las aplicaciones de IA de aprendizaje automático pueden recoger estos datos y convertirlos rápidamente en información procesable. Actualmente, la principal desventaja del uso de la IA es que resulta caro procesar las grandes cantidades de datos necesarias para programar la IA.

Ventajas:

  • Ideal para el trabajo orientado al detalle.
  • Reduce el tiempo dedicado a las tareas. que requieren muchos datos.
  • Resultados consistentes.
  • Los agentes virtuales que utilizan la IA están siempre disponibles.

Desventajas:

  • Costoso.
  • Requiere conocimientos técnicos detallados.
  • Disponibilidad limitada de mano de obra cualificada para desarrollar herramientas de IA.
  • Sólo conoce lo que se muestra.
  • Falta de capacidad para generalizar los datos a otros.

IA fuerte frente a IA débil

La inteligencia artificial puede dividirse en dos categorías: débil y fuerte.

  • La IA débil, también conocida como IA estrecha, es un sistema de IA que ha sido desarrollado y entrenado para realizar una tarea específica. Los robots industriales y los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, utilizan una IA débil.
  • La inteligencia artificial fuerte, también conocida como inteligencia artificial general (GAI), se refiere a la programación que puede imitar las capacidades cognitivas del cerebro humano. Cuando se enfrenta a una tarea desconocida, un sistema de inteligencia artificial fuerte puede utilizar la lógica distribuida para aplicar el conocimiento de un dominio a otro y encontrar una solución por sí mismo. En teoría, un potente programa de inteligencia artificial debería ser capaz de superar tanto el test de Turing como la prueba espacial china.

¿Cuáles son ejemplos de tecnología de IA y cómo se usa hoy en día?

La inteligencia artificial se utiliza en muchos campos técnicos. Se presentan seis casos prácticos.

  • Automatización: En combinación con las tecnologías de IA, las herramientas de automatización pueden aumentar el número y la variedad de tareas que realizan. La automatización de procesos robóticos (RPA), por ejemplo, es un tipo de software que automatiza las tareas de procesamiento de datos repetitivas y basadas en reglas que suelen realizar los humanos. En combinación con el aprendizaje automático y las nuevas herramientas de IA, la RPA puede automatizar múltiples tareas empresariales, lo que permite a los robots tácticos de RPA transmitir la inteligencia de la IA y responder a los cambios de los procesos.
  • Aprendizaje automático: Es la ciencia de hacer que los ordenadores funcionen sin necesidad de programar. El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que, en términos sencillos, es la automatización del análisis predictivo. Existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático.
    Aprendizaje supervisado . Etiquetado de un conjunto de datos para detectar patrones que luego pueden utilizarse para etiquetar nuevos conjuntos de datos.
    Aprendizaje supervisado. Los registros no están etiquetados y se ordenan por similitud o diferencia.
    Aprendizaje por refuerzo. El conjunto de datos no está etiquetado, pero el sistema de IA recibe información después de realizar una o varias acciones.
  • Visión artificial: Esta tecnología permite la visión artificial. La visión artificial capta y analiza la información visual mediante cámaras, conversión analógica a digital y procesamiento de señales digitales. La visión artificial, que a menudo se compara con la visión humana, no tiene limitaciones biológicas y puede programarse para ver a través de las paredes, por ejemplo. Hay muchas aplicaciones, como el reconocimiento de firmas y el análisis de imágenes médicas. La visión artificial, que implica el procesamiento de imágenes por parte de máquinas, se combina a menudo con la visión por ordenador.
  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): es el procesamiento del lenguaje humano por programas informáticos; uno de los primeros y más conocidos ejemplos de PLN es la detección de spam, que analiza el asunto y el contenido de los correos electrónicos para determinar si son spam. Los enfoques actuales del procesamiento del lenguaje natural se basan en el aprendizaje automático. El procesamiento del lenguaje natural incluye tareas como la traducción de textos, el análisis de emociones y el reconocimiento del habla.
  • Robótica: Este campo de la ingeniería implica el diseño y la construcción de robots. Los robots se utilizan a menudo para tareas que son difíciles o continuas para los humanos. Por ejemplo, los robots se utilizan en las cadenas de montaje de la industria del automóvil y en la NASA para mover grandes objetos en el espacio. Los investigadores también están utilizando el aprendizaje automático para crear robots que puedan interactuar en entornos sociales.
  • Vehículos autónomos. Los vehículos autónomos utilizan una combinación de visión por ordenador, reconocimiento de imágenes y aprendizaje profundo para desarrollar una conducción automatizada que permita a los vehículos circular por un carril específico y evitar obstáculos inesperados como los peatones.
Inteligencia Artificial qué es

¿Cuáles son las aplicaciones de la IA?

La inteligencia artificial ha entrado en muchos mercados. He aquí nueve ejemplos.

-La inteligencia artificial en la sanidad. La mayoría apuesta por mejores resultados médicos y menores costes. Las empresas están utilizando el aprendizaje automático para hacer diagnósticos mejores y más rápidos que los humanos. Una de las tecnologías más conocidas en el ámbito sanitario es IBM Watson. Entiende el lenguaje natural y puede responder a preguntas. El sistema recoge datos de los pacientes y de otras fuentes de datos disponibles y, a continuación, formula una hipótesis, que se presenta mediante un sistema de puntuación de confianza. Otras aplicaciones de la inteligencia artificial son los asistentes médicos virtuales en línea y los chatbots que ayudan a los pacientes y clientes de la sanidad a encontrar información sobre la salud, reservar citas, entender el proceso de facturación y realizar otros trámites administrativos. También se están utilizando diversas tecnologías de inteligencia artificial para predecir, gestionar y comprender las pandemias, como la de COVID-19.

-La inteligencia artificial en la empresa. Los algoritmos de aprendizaje automático se están incorporando a las plataformas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) y de análisis para proporcionar información sobre cómo servir mejor a los clientes. Los chatbots se están integrando en los sitios web para ofrecer un servicio de atención al cliente instantáneo. Los investigadores y analistas informáticos también hablan de la automatización del puesto de trabajo.

La inteligencia artificial en la educación. La inteligencia artificial puede automatizar la evaluación y dar más tiempo a los profesores. Puede evaluar a los estudiantes y adaptarse a sus necesidades, permitiéndoles trabajar a su propio ritmo. Los profesores equipados con IA pueden ofrecer apoyo adicional a los alumnos y asegurarse de que están a la altura de las circunstancias. También puede cambiar dónde y cómo aprenden los alumnos, e incluso puede sustituir a algunos profesores.

La inteligencia artificial en las finanzas. La inteligencia artificial en las aplicaciones de finanzas personales, como Intuit Mint y TurboTax, está revolucionando las instituciones financieras. Estas aplicaciones recogen datos personales y ofrecen asesoramiento financiero. Otros programas informáticos, como IBM Watson, ya se han utilizado para comprar casas. En Wall Street, la mayor parte de las transacciones se realizan ahora mediante programas informáticos basados en la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial en el derecho. El proceso de divulgación (obtención de documentos) en derecho suele ser abrumador para los seres humanos. El uso de la inteligencia artificial para automatizar los procesos que requieren mucho trabajo en el sector jurídico ahorra tiempo y mejora el servicio al cliente. Los bufetes de abogados utilizan el aprendizaje automático para describir datos y predecir resultados, la visión por ordenador para clasificar y extraer información de los documentos y el procesamiento del lenguaje natural para interpretar las solicitudes de información.

La inteligencia artificial en la fabricación. La industria está liderando la integración de los robots en el proceso de fabricación. Por ejemplo, los robots industriales que antes se programaban para realizar tareas únicas y estaban separados de los trabajadores están surgiendo cada vez más como cobots: robots más pequeños y multifuncionales que trabajan junto a los humanos y se encargan de muchas partes del trabajo en almacenes, líneas de producción y otros lugares de trabajo.

La inteligencia artificial en la banca. Los bancos están utilizando con éxito los chatbots para informar a los clientes sobre servicios y ofertas y para procesar transacciones que no requieren la intervención humana. Los asistentes virtuales impulsados por la inteligencia artificial se están utilizando para mejorar el cumplimiento de los bancos y reducir sus costes. Los bancos también están utilizando la IA para agilizar las decisiones de préstamo, establecer los límites de crédito e identificar las oportunidades de inversión.

La inteligencia artificial en el transporte. Además de su papel clave en la conducción de vehículos autónomos, las tecnologías de inteligencia artificial también se están utilizando en el transporte para gestionar el tráfico, predecir los retrasos de los vuelos y mejorar la seguridad y la eficiencia del transporte.

La seguridad. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático encabezan la lista de palabras de moda con las que los proveedores de soluciones de seguridad diferencian sus ofertas. Estos términos también denotan tecnologías que son realmente viables. Las empresas están utilizando software de aprendizaje automático en la gestión de la información y los eventos de seguridad (SIEM) y campos relacionados para detectar anomalías e identificar actividades sospechosas que indiquen amenazas. Al analizar los datos y utilizar la lógica para detectar similitudes con códigos maliciosos conocidos, la IA puede alertar sobre ataques nuevos y emergentes mucho antes que los empleados y las versiones anteriores de la tecnología.

Inteligencia aumentada vs inteligencia artificial

Algunos expertos en la materia creen que el concepto de IA está demasiado asociado a la cultura pop, lo que lleva a que el público tenga expectativas poco realistas sobre cómo la IA cambiará el lugar de trabajo y la vida en general.

  • Inteligencia aumentada. Algunos investigadores y comercializadores esperan que el término «inteligencia aumentada», que tiene una connotación más neutra, ayude a la gente a entender que la mayoría de las aplicaciones de IA son débiles y sólo mejoran los productos y servicios. Por ejemplo, mostrando automáticamente la información importante en los informes de inteligencia empresarial o destacando la información importante en los documentos legales.
  • Inteligencia Artificial. La verdadera inteligencia artificial, es decir, la inteligencia artificial general, está estrechamente vinculada al concepto de singularidad tecnológica: un futuro dominado por una superinteligencia artificial que supera con creces la capacidad del cerebro humano para entender o comprender cómo configura nuestra realidad. Sigue siendo ciencia ficción, aunque algunos creadores están trabajando en ello. Muchos creen que tecnologías como la computación cuántica pueden desempeñar un papel importante para hacer realidad la inteligencia artificial, y que deberíamos reservar el término «inteligencia artificial» para esa inteligencia general.
Inteligencia Artificial qué es

Uso ético de la inteligencia artificial

Aunque las herramientas de IA ofrecen muchas nuevas oportunidades para las empresas, su uso también plantea cuestiones éticas, ya que un sistema de IA conservará lo que ya ha aprendido, para bien o para mal.

Esto puede ser problemático porque los algoritmos de aprendizaje automático en los que se basan muchas de las herramientas de IA más avanzadas son tan inteligentes como los datos que reciben en el proceso de aprendizaje. Dado que los datos utilizados para entrenar un programa de IA son elegidos por humanos, el potencial de sesgo en el aprendizaje automático es inevitable y debe controlarse cuidadosamente.

Cualquiera que desee utilizar el aprendizaje automático en sistemas de producción reales debe respetar las normas éticas en el proceso de formación de la IA y tratar de evitar los sesgos. Esto es especialmente importante cuando se utilizan algoritmos de IA, que son inherentemente inexplicables en aplicaciones de aprendizaje profundo y redes generativas adversariales (GAN).

La explicabilidad es una barrera potencial para el uso de la IA en áreas sujetas a requisitos normativos estrictos. Por ejemplo, las instituciones financieras de Estados Unidos están sujetas a una normativa que les obliga a explicar sus decisiones de préstamo. Cuando el software de IA decide rechazar un préstamo, es difícil explicar cómo se tomó la decisión, ya que las herramientas de IA utilizadas para tomar tales decisiones reconocen vínculos sutiles entre miles de variables. Si no se puede explicar el proceso de toma de decisiones, el programa se denomina caja negra de la IA.

A pesar de los riesgos potenciales, el uso de herramientas de IA no está regulado en gran medida y, cuando existen leyes, suelen aplicarse a la IA sólo de forma indirecta. Por ejemplo, como ya se ha mencionado, en EE.UU. la normativa sobre préstamos justos exige a las instituciones financieras que expliquen sus decisiones de préstamo a los clientes potenciales. Esto limita la medida en que las entidades de crédito pueden utilizar algoritmos de aprendizaje profundo, que son intrínsecamente opacos e inexplicables.

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE restringe severamente la forma en que las empresas pueden utilizar los datos de los consumidores, lo que dificulta la integración y el funcionamiento de muchas aplicaciones de inteligencia artificial orientadas al consumidor.

El Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología publicó un informe en octubre de 2016 que consideraba el papel potencial de la regulación gubernamental en el desarrollo de la IA, pero no recomendaba la consideración de una legislación específica.

Regular la IA no será fácil, ya que la IA implica muchas tecnologías utilizadas por las empresas para diferentes fines, y la regulación puede obstaculizar el progreso y el desarrollo de la IA. El rápido desarrollo de las tecnologías de IA es otro obstáculo para una regulación significativa de la IA. Los avances tecnológicos y las nuevas aplicaciones pueden hacer que las leyes existentes queden obsoletas de la noche a la mañana. Por ejemplo, las leyes existentes que protegen la privacidad de las conversaciones y chats grabados no abordan la cuestión de los asistentes de voz como Amazon Alexa y Apple Siri, que recogen las conversaciones pero no las transmiten, salvo para los equipos de las empresas tecnológicas que las utilizan para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático. Las leyes que los gobiernos están elaborando para regular la IA no son claras.

Inteligencia Artificial qué es

¿Cuál es la historia de la IA?

El concepto de objetos inanimados con inteligencia existe desde la antigüedad. El dios griego Hefesto es descrito en los mitos como un herrero que forjaba sirvientes en forma de robots de oro. Los ingenieros del antiguo Egipto construyeron estatuas de los dioses a las que los sacerdotes daban vida. A lo largo de los siglos, pensadores que van desde Aristóteles hasta el teólogo español del siglo XIII Ramon Llull, pasando por René Descartes y Thomas Bayes, han utilizado las herramientas y la lógica de su tiempo para describir los procesos del pensamiento humano mediante símbolos, sentando las bases de conceptos de la inteligencia artificial como la representación del conocimiento común.

A finales del siglo XIX y en la primera mitad del siglo XX se sentaron las bases para el desarrollo del ordenador moderno. En 1836, Charles Babbage, matemático de la Universidad de Cambridge, y Augusta Ada Byron, condesa de Lovelace, inventaron el primer plano de una máquina programable.

En 1940, el matemático de Princeton John Von Neumann desarrolló la arquitectura del ordenador programable en memoria: la idea de que un programa informático y los datos que procesa pueden almacenarse en la memoria del ordenador. Warren McCulloch y Walter Pitts sentaron las bases de las redes neuronales.

1950 Con los ordenadores modernos, los científicos pudieron probar sus ideas sobre la inteligencia artificial. El método para determinar la inteligencia de un ordenador fue desarrollado por el matemático británico Alan Turing, que descifró códigos en la Segunda Guerra Mundial. El test de Turing se centraba en la capacidad de un ordenador para engañar a los interrogadores haciéndoles creer que las respuestas a sus preguntas habían sido ideadas por humanos.

1956: Este año se lanzó el campo moderno de la inteligencia artificial en una conferencia de verano en el Dartmouth College. La conferencia, patrocinada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), reunió a diez líderes en este campo, entre ellos Marvin Minsky, Oliver Selfridge y John McCarthy, a quienes se atribuye la acuñación del término «inteligencia artificial». El informático Allen Newell y el economista, politólogo y psicólogo cognitivo Herbert A. Simon, que introdujo Logic Theorist, un programa informático para demostrar ciertos enunciados matemáticos, que se considera el primer programa de inteligencia artificial.

1950 y 1960. Tras una conferencia en el Dartmouth College, los líderes del emergente campo de la inteligencia artificial anuncian que la inteligencia artificial, el equivalente al cerebro humano, está al alcance de la mano y cuenta con un fuerte apoyo del gobierno y la industria. Casi 20 años de investigación básica bien financiada han dado lugar a importantes avances en inteligencia artificial: por ejemplo, Newell y Simon publicaron a finales de los años 50 el algoritmo General Problem Solver (GPS), que, aunque no resolvía problemas complejos, sentaba las bases para el desarrollo de arquitecturas cognitivas más sofisticadas, y McCarthy desarrolló el lenguaje de programación Lisp, que todavía se utiliza hoy en día para la programación de inteligencia artificial. A mediados de los años 60, Joseph Weizenbaum, profesor del MIT, desarrolló ELIZA, uno de los primeros programas de procesamiento del lenguaje natural, que constituye la base de los actuales chatbots.

1970 y 1980. Sin embargo, la inteligencia artificial general resultó ser más esquiva que inevitable, obstaculizada por las limitaciones de procesamiento y memoria de los ordenadores y la complejidad del problema. El apoyo gubernamental y empresarial a la investigación en inteligencia artificial se estancó, lo que provocó una recesión entre 1974 y 1980, conocida como el primer «invierno de la inteligencia artificial». En la década de 1980, la investigación sobre técnicas de aprendizaje profundo y el uso por parte de la industria de los sistemas expertos de Edward Feigenbaum desencadenaron una nueva ola de entusiasmo por la inteligencia artificial, a la que siguió un nuevo descenso de la financiación gubernamental y del apoyo de la industria. El segundo invierno de la IA duró hasta mediados de los años noventa.

1990 hasta hoy. El aumento de la potencia de cálculo y la explosión de datos de finales de la década de 1990 provocaron un renacimiento de la inteligencia artificial que continúa en la actualidad. El reciente enfoque en la inteligencia artificial ha dado lugar a avances en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, la robótica, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, entre otros. Además, la inteligencia artificial está ganando terreno a medida que las máquinas se ponen a trabajar, diagnosticando enfermedades y reforzando su papel en la cultura popular.En 1997, Deep Blue de IBM venció al campeón de ajedrez ruso Garry Kasparov y se convirtió en el primer programa informático en vencer a un campeón mundial de ajedrez. ¡Catorce años después, Watson, de IBM, sorprendió al público cuando venció a dos campeones anteriores en el programa de televisión Jeopardy! La derrota de DeepMind AlphaGo, de Google, ante el 18 veces campeón mundial de Go, Lee Sedol, conmocionó a la comunidad de Go y marcó un hito en el desarrollo de las máquinas inteligentes.

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