Equipo editorial de Getronics
En este artículo:
La Inteligencia Artificial (IA) parece estar apareciendo por todas partes, y eso es porque lo está. Aunque el concepto de IA existe desde mediados del siglo pasado, sólo en los últimos años ha proliferado hasta el punto de influir en diversas facetas de nuestras vidas. Hay tanta información y ruido en torno a la IA y sus aplicaciones que puede resultar difícil mantenerse al día, así que si formas parte de la mayoría que coincide con esto, sigue leyendo para descubrir todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología fundamental y en cierto modo consecuente.
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¿Qué es la inteligencia artificial?
Inteligencia artificial es un término muy amplio. En general, se refiere a cualquier programa informático diseñado para resolver un problema. Esto, por supuesto, está abierto a la interpretación.
En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial se utiliza para referirse a la capacidad de una máquina para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como tomar decisiones, reconocer patrones, resolver problemas y, en algunos casos, aprender de sus experiencias y mejorarse a sí misma.
Muchos subconjuntos como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y otros conforman la inteligencia artificial, que es el superconjunto de diversas técnicas que permiten a las máquinas ser artificialmente inteligentes.
Breve historia
En 1943, un artículo titulado "A Logistical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity" describía las redes neuronales y, en 1950, Alan Turing ideó el juego de imitación (ahora denominado "prueba de Turing"): una prueba de la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente equivalente o indistinguible del de un ser humano. Estos dos acontecimientos sentaron las bases para el establecimiento de la IA como campo de estudio, que tuvo lugar en 1956 en la Conferencia de Dartmouth.
En las décadas siguientes, innovadores e informáticos teorizaron y construyeron programas para demostrar la inteligencia artificial, empezando por la primera red neuronal artificial "Perceptron" en 1957 y "ELIZA" en 1965, un programa que podía simular una conversación. Sin embargo, no fue hasta 1997 cuando el mundo se dio cuenta del verdadero potencial de la IA, cuando "Deep Blue" de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov.
Poco más de 25 años después, la IA, tal y como la conocemos actualmente, está transformando prácticamente todas las industrias y desempeña un papel fundamental en nuestro día a día, aunque no siempre lo veamos o sepamos.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
En pocas palabras, la IA funciona combinando enormes conjuntos de datos inimaginables con algoritmos de procesamiento. La IA aprende de estos algoritmos detectando en ellos patrones de comportamiento. A grandes rasgos, todo el proceso puede dividirse en cinco áreas:
Entrada
No se puede tener IA sin datos de entrada. Estos pueden adoptar diversas formas, como datos procedentes de fuentes de texto, números, imágenes, audio, sensores y muchos, muchos (¡miles!) más.
Tratamiento
Es importante que los datos sean legibles para el algoritmo de IA. Esta es la etapa de procesamiento, en la que dicho algoritmo toma los datos y (generalmente*) los interpreta basándose en los comportamientos que ha aprendido de otros conjuntos de datos.
*Esto depende de la IA en cuestión; algunas aprenden a partir de datos en tiempo real, por ejemplo.
Resultados de los datos
Una vez que el algoritmo de IA ha procesado los datos, predice los resultados. Este paso determina si los datos, y las predicciones que se han hecho, son un éxito o un fracaso.
Ajuste
Si los conjuntos de datos de entrada producen un fallo, el algoritmo de IA puede aprender de los errores y repetir el paso de procesamiento de forma diferente para intentar rectificarlos. Para ello, puede ser necesario ajustar las reglas del algoritmo.
Salida
Cuando la IA ha terminado la tarea que se le ha asignado, el último paso es la evaluación y la salida. Esto permite a la tecnología comprobar los datos y hacer sus predicciones. También puede proporcionar información útil para la próxima vez que se ejecute el algoritmo.
Tipos de inteligencia artificial
La IA puede clasificarse en tres tipos: Inteligencia Artificial Estrecha (IAN), Inteligencia Artificial General (IAG) y Superinteligencia Artificial (SIA).
Inteligencia artificial estrecha
ANI representa toda la IA existente, desde las tecnologías de IA más básicas hasta las más complejas y capaces. Como categoría, ANI se utiliza para referirse a sistemas que solo pueden realizar una tarea específica y nada más, lo que significa que tienen un alcance muy limitado.
Inteligencia general artificial
AGI es la capacidad de la IA para aprender, percibir, comprender y funcionar como lo hace un ser humano. Estos sistemas pueden, en teoría, dominar múltiples competencias y formar conexiones entre distintos dominios, replicando así las capacidades multifuncionales que se observan en los seres humanos.
Superinteligencia artificial
La ASI, además de replicar la inteligencia humana al nivel de la AGI, será muchísimo mejor en todo lo que haga. A menudo denominada la "singularidad", la ASI es un nivel en el que aún no nos encontramos y que algunos esperan que nunca alcancemos.
Tipos de IA y aplicaciones
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático forma parte del superconjunto de la IA y se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar el modo en que aprenden los humanos. A medida que un modelo de aprendizaje automático se alimenta con más datos de entrada, mejora gradualmente su precisión, del mismo modo que los humanos aprenden en la escuela, lo que da lugar a aplicaciones de IA mejores y más potentes.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es otro subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en dotar a los ordenadores de la capacidad de entender texto y palabras habladas y responder a ellas, de forma muy parecida a como lo hacen los humanos. ChatGPT es, por supuesto, uno de los mejores ejemplos de PNL en acción.
IA Generativa
La IA Generativa (GenAI) es un tipo relativamente nuevo de inteligencia artificial que puede crear una amplia variedad de datos sintéticos como imágenes, vídeos, audio, texto y modelos 3D. Para ello, aprende patrones a partir de datos existentes y los utiliza para generar resultados nuevos y únicos. Esta IA puede utilizarse para diversos fines, desde generar logotipos para empresas hasta proporcionar datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático.
IA conversacional
Este tipo de inteligencia artificial puede simular una conversación humana. Es posible gracias a la PNL y utiliza una combinación de ésta, modelos de fundamentos y aprendizaje automático para permitir conversaciones bidireccionales entre humanos y la propia IA. Se utiliza sobre todo en chatbots, asistentes virtuales y software de texto a voz.
Visión por ordenador
La visión por ordenador permite a la IA obtener información significativa a partir de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales. A partir de ahí, la IA puede actuar o hacer recomendaciones basándose en la información obtenida. La visión por ordenador permite aplicaciones como la conducción autónoma de vehículos y la detección de incidentes de tráfico.
Robótica
La robótica ha avanzado mucho con la proliferación de la IA. Hoy en día, no faltan ejemplos de aplicaciones en las que la IA se utiliza para programar robots que realicen tareas muy específicas. Esto se ve mucho en entornos de almacenes y fábricas, donde automatizan flujos de trabajo que antes requerían humanos.
