Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial. Fundamentos

Inteligencia Artificial

Personas y máquinas (inteligencia artificial):

Los humanos somos los artefactos vivos más poderosos de esta tierra, somos las máquinas intelectuales más poderosas con nuestra propia inteligencia para tomar decisiones, nuestra inteligencia nos ha dado poder sobre todos los demás seres vivos de este planeta. Hemos aprendido a dominar todas las habilidades necesarias para sobrevivir, pero una vez asegurada nuestra supervivencia, empezamos a descubrir aún más, porque nuestro intelecto ilimitado, que no conoce límites, quería más. Empezamos a crear herramientas que nos ayudaran a ahorrar tiempo y a proporcionar mayor seguridad, y poco a poco fuimos creando máquinas que podían convertirse en una extensión de nuestro cerebro intelectual, almacenando más información y realizando más tareas por nosotros.

La primera máquina de cálculo de Turing fue inventada por Charles Babbage en 1833. Desde entonces, los ordenadores han evolucionado de la era analógica a la digital.

Los orígenes de la inteligencia artificial

El concepto de inteligencia artificial fue introducido por John McCarthy, junto con Marvin Minsky, Alan Newell y Herbert A. Simon. En 1955, McCarthy acuñó el término «inteligencia artificial» y organizó la famosa Conferencia de Dartmouth en el verano de 1956. Esta conferencia impulsó el desarrollo de la inteligencia artificial como campo.

¿Por qué la inteligencia artificial?

Antes de pasar a la definición de inteligencia artificial, debemos aclarar algunas cuestiones clave.
¿Por qué la inteligencia artificial?, cuando los humanos tienen cerebros muy potentes, ¿por qué la inteligencia virtual?, si se requiere incluso en el primer lugar cuando tenemos el intelecto de los nuestros.

Pues bien, todo lo que falta en esa única palabra «toma de decisiones» se debe a que los humanos sentimos que no podemos estar en todas partes y no podemos tomar decisiones a distancia sin estar presentes sobre el terreno, lo que se ha convertido en algo esencial, sobre todo después de la revolución industrial y ahora después de la revolución digital, cuando la información se genera en miles de millones de bytes.

Por eso se fundó la inteligencia artificial como disciplina académica en 1956, y por eso en los años siguientes se produjeron varias oleadas de optimismo, seguidas de decepciones y un descenso de la financiación (el llamado «invierno de la inteligencia artificial»), seguidas de nuevos enfoques, éxitos y nueva financiación. Durante la mayor parte de su historia, la investigación en IA ha estado fragmentada en subcampos que a menudo no interactúan entre sí. Pero a principios del siglo XXI, los enfoques estadísticos del aprendizaje automático han tenido tanto éxito que han superado a todas las demás herramientas.

IA y ordenadores

Un programa de ordenador no es más que una lista de comandos que indican al ordenador lo que debe hacer. «Realiza esta acción, escribe el resultado en la pantalla, reproduce este sonido», etc.

Los programas conllevan consecuencias como «si ocurre esto, haz esto, y si ocurre aquello, haz aquello». También pueden realizar acciones aleatorias con números aleatorios. Y, por supuesto, mucho más.

Sin embargo, la principal característica de un programa es que se trata de un conjunto de instrucciones que cubren todos los posibles escenarios con los que se encuentra un ordenador. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que lo comunica: «si se produce un error, emite el mensaje: se ha producido un error».

Un programa de ordenador no piensa como una máquina. Hace exactamente lo que se supone que debe hacer.

La gran revolución de la inteligencia artificial es que no se necesitan comandos para obtener resultados. Es una máquina que tiene que averiguar cómo obtener resultados en función de determinadas entradas.

La inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es básicamente un disco duro vacío. Tardamos años en aprender lo básico, desde no orinarnos en los pantalones, hasta caminar, hablar, sumar y otras actividades más complejas.

Aprendemos cosas, ponemos en práctica la teoría, fracasamos al principio y luego nos volvemos competentes y acabamos mejorando.

Metodología de la inteligencia artificial.

Inteligencia Artificial qué es

En primer lugar, hay que aprender a realizar la tarea. Si quiere utilizarlo para reconocer imágenes de gatos, necesita procesar miles de imágenes de gatos para aprender a distinguirlas.

A continuación comienza el entrenamiento, que consiste en poner en práctica la teoría: se le dan imágenes de diferentes animales y tiene que identificar a los gatos. Al principio, esto suele fallar y hay que saber qué fotos son buenas y cuáles son malas. De este modo, la inteligencia artificial descubrirá por qué le faltan y su estado mejorará. Cuanto más practique, mejor será.

Con el tiempo, la IA será capaz de trabajar de forma independiente sin recibir órdenes. Si el programa recibe una entrada (imágenes), genera un resultado (imágenes de gatos) sin que haya una lista de comandos (el programa) que le diga qué pasos debe dar.

Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento e inferencia) es típica de las inteligencias artificiales que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas o trabajar con el lenguaje humano, como un asistente virtual.

El aprendizaje automático se presenta en dos formas: supervisado y no supervisado. En el primer caso, un humano le dice lo que está haciendo bien y mal. En el tipo no supervisado, la IA tiene que aprender por sí misma a averiguar qué hace bien y qué hace mal basándose en reglas.

Se utiliza en asistentes virtuales, diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis bursátil, etc.

IA, potencial infinito.

El potencial de la inteligencia artificial parece crecer exponencialmente. 

En los últimos años hemos pasado de simples chatbots a utilizar la IA para apoyar la toma de decisiones clave en los ámbitos médico y militar.
Esta diversidad de aplicaciones hace que los científicos de datos sean necesarios en muchos sectores. Esto es especialmente cierto para los que trabajan en los sectores de la banca y los seguros, que no dudan en prepararse para los empleos del futuro, por ejemplo, mediante escuelas especializadas y cursos de formación en análisis de datos.

Mientras que el mercado de la inteligencia artificial representaba 200 millones de dólares en 2015, debería alcanzar los 90.000 millones de dólares en 2025.

IA, algunos ejemplos de uso.

En el caso de la visión artificial, por ejemplo, una máquina puede reconocer con precisión el contenido de una imagen y clasificarla automáticamente en función de los objetos, colores, caras, etc. que reconoce.

Los algoritmos pueden optimizar sus cálculos durante el procesamiento. Por tanto, los filtros de spam son más eficaces cuanto más spam detecta el usuario o, por el contrario, cuanto más falsos positivos se procesan. El reconocimiento de voz está en auge.

Los asistentes virtuales son capaces de traducir las palabras habladas al lenguaje natural y de procesar y responder a la síntesis de voz, a la traducción directa o a las consultas.

En la fotografía, la inteligencia artificial también interviene para reconocer determinadas escenas, estabilizar el dispositivo u optimizar la precisión del zoom. El reconocimiento facial es otra tecnología que se apoya en la inteligencia artificial. Se utiliza para reconocer a los usuarios de teléfonos móviles, así como para identificar a las personas, por ejemplo en los aeropuertos.

La inteligencia artificial también se utiliza en el ejército (por ejemplo, para tomar decisiones sobre los drones), el sector financiero (para evaluar el riesgo de las transacciones, por ejemplo, para los préstamos hipotecarios), la medicina (para diagnosticar enfermedades oculares), la robótica, los videojuegos (para animar a personajes que no son del juego), el transporte (para controlar el tráfico de los transportes públicos) y la industria (para aplicar sistemas de mantenimiento que resuelvan problemas de producción).

La inteligencia artificial está estrechamente relacionada con la seguridad informática.

Impacto estimado de las tecnologías de inteligencia artificial en el PIB en 2030
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