fbpx

Qué es la inteligencia artificial: ventajas y peligros de la IA

Tags: , ,

Aunque el término inteligencia artificial pueda parecer el futuro que imaginaban las películas de ciencia ficción de los 80, lo cierto es que ya está aquí. La inteligencia artificial o IA, en sus siglas, es la propia de las máquinas. Es decir, las acciones que son capaces de hacer sistemas o robots sin intermediación de un ser humano.

Esta inteligencia computacional ha dado un gran salto en los últimos años gracias a los avances técnicos en dispositivos móviles y al auge del big data.

Qué es la inteligencia artificial

A través del cine o de la literatura nos hemos imaginado todo tipo de androides y máquinas inteligentes. Pero tradicionalmente asignamos el término inteligencia artificial a todas las máquinas que imitan las funciones ‘cognitivas’ del ser hermano, como por ejemplo el hecho de aprender algo o resolver un problema.

Fue en el año 1956 cuando John McCarthy, uno de los informáticos más reconocidos de la historia, utilizó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como: «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».

El avance de estas máquinas y de las propias tecnologías ha ido también modificando la identificación de las acciones que son tipificadas como propias de la inteligencia artificial. Por ejemplo, hace décadas el mero hecho de que un ordenador fuera capaz de procesar los caracteres de un teclado podría haber sido tildado como tal, pero en la actualidad se asimila que es un proceso común.

A través de la inteligencia artificial se han desarrollado diferentes sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia. Con ese estudio de la información, el sistema puede hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidos que los del ser humano. En ciertos campos de la ciencia, como la medicina, este avance de la computación tiene gran utilidad al acertar el 85% de los casos de diagnóstico.

Qué es el machine learning o aprendizaje automático

El machine learning o proceso de aprendizaje automático es similar al que se relaciona con la minería de datos, ya que ambos sistemas analizar miles de datos para encontrar un patrón. Sin embargo, el aprendizaje automático utiliza esos datos para detectar patrones en los datos y ajustar las acciones del programa en consecuencia.

Estos algoritmos del aprendizaje automático se clasifican normalmente en dos subgrupos: supervisados ​​o no supervisados:

  • Los algoritmos supervisados ​​pueden aplicar lo que se ha aprendido en el pasado a nuevos datos.
  • Los algoritmos no supervisados ​​pueden extraer inferencias de conjuntos de datos.

Por ejemplo, el archifamoso feed de noticias de Facebook utiliza el aprendizaje automático para personalizar el feed de cada miembro. Si un miembro detiene frecuentemente su desplazamiento para leer o darle me gusta a unas publicaciones en concreto, el feed de noticias empezará a mostrar más actividad y contenidos vinculados a esos gustos antes en el feed que otros contenidos. Para llegar a esta conclusión, el software utiliza análisis estadístico y análisis predictivo para identificar patrones en los datos del usuario, y utilizar patrones para rellenar ese feed de noticias.

Si esa misma persona deja de interactuar con unos contenidos en concreto o deja de seguir a un amigo y de darle like a todas sus publicaciones, ese mismo algoritmo evitará añadir esos contenidos en el feed de noticias.

De hecho, la aparición de estos avances del machine learning ha traído consigo numerosas ventajas para la estrategia de negocio y la transformación digital de las empresas y la aparición de tecnologías transversales que facilitan la vida de los usuarios, como el aprovechamiento efectivo del Big Data. De esta forma, podemos decir que el machine learning implica poner la innovación al servicio de cada nicho de negocio, de manera que descubrimos nuevos patrones o tendencias a partir del análisis sistemático.

Incluso muchos expertos señalan que los robots podrán acabar con algunos puestos de trabajo que existen actualmente al establecer métodos automatizados que sustituyan al ser humano.

Las aplicaciones del machine learning en las empresas

La implantación del machine learning en los procesos de negocio puede hacerse de diversa forma y, de igual modo, se podrán obtener diferentes beneficios. Estas son algunas de las aplicaciones de este aprendizaje automático:

  • Buscadores de productos: gracias al cruce de los datos, se pueden mostrar al usuario los productos que realmente está buscando y teniendo en cuenta todos sus intereses. Al ‘afinar’ estas búsquedas, se conseguirán mejorar las ventas de los productos al mejorar la satisfacción de los usuarios.
  • Chatbots personalizados: Los chatbots inteligentes reducen costes y mejoran el servicio de atención al cliente. Los avances han conseguido que estos robots conversacionales sean cada vez más naturales y comprendan el lenguaje humano.
  • Logística: gracias a los sistemas de predicción que pueden crear estos sistemas inteligentes, podrán también organizar de cara al futuro la organización interna de una compañía. Por ejemplo, atendiendo a la evolución de las reservas de un hotel, se podrán obtener predicciones del personal que será necesario en una fecha concreta y las cantidades que habrá que pedir a los proveedores.
  • Seguridad: además de reconocer determinados comportamientos que puedan entrañar peligros en cuanto a la ciberseguridad, también se podrán llevar a cabo avances biométricos para agilizar los procedimientos, como el reconocimiento facial.
  • Predicciones: con la minería de datos, y estudiando el comportamiento de los usuarios, los sistemas serán capaces de establecer predicciones en función del cruce de datos y de los historiales.

Ante el auge de los sistemas automatizados y el machine learning, una de las opciones de futuro es estudiar cursos de robótica para saber cómo crear este tipo de autómatas que interactúen y ejecuten acciones.

El big data y su influencia en la IA

La innovación ha llegado a muchas empresas por necesidad, ya que la evolución técnica eI Internet han transformado la economía. En esta tesitura, donde la explosión de datos es exponencialmente elevada, y cada vez más, muchas empresas se encuentran en la encrucijada de poder aprovechar toda esa información y estructurarla. Los expertos insisten en que la introducción de sistemas basados en Inteligencia Artificial y el aprovechamiento de técnicas de análisis de Big Data son ya fundamentales para la subsistencia y la competitividad.

Las necesidades cada vez más cambiantes y veloces de los usuarios hacen transformar los modelos de negocio a la misma velocidad. Cada vez más empresas tienen sistemas de ‘escucha social’ para poder analizar todo lo que se escribe sobre una empresa en las redes sociales e internet o de un tipo de negocio. Por ejemplo, las grandes consultas monitorizan todos los comentarios que existen en las redes para poder realizar informes de mercado y detectar tendencias o incluso la evolución de un voto político.

El 40% de las organizaciones europeas creará nuevos servicios y nuevas líneas de ingresos para monetizar los datos en 2019, según asegura un estudio de la consultora IDC.  El mismo informe destaca que en 2020, el 40% de las iniciativas de transformación digital y el 100% de las iniciativas del Internet de las Cosas en Europa estarán apoyadas en capacidades cognitivas, propias de la Inteligencia Artificial y la robótica.

Es decir, el viaje de la inteligencia artificial y del big data es de ida y vuelta, ya que se retroalimentan: cada vez hay más aparatos y sistemas comunicándose entre sí y cada vez será más esencial estudiar todos esos datos que se intercambian para crear modelos de negocio escalables y competitivos.

La inteligencia artificial de Google: el deep learning

Si hay alguien que está haciendo avances muy importantes en el campo de la inteligencia artificial, ese es Google. La compañía, a través de Google Brain, está llevando a cabo importantes avances en el conocido como deep learning, un acercamiento al sistema nervioso humano a través de los sistemas de inteligencia artificial.

Esta se está convirtiendo en una tecnología clave para procesar las ingentes cantidades de datos servidas por el Big Data y su evolución está incluso creando procedimientos sorprendentes. Un equipo de Google Brain ha sido capaz de enseñar a sus sistemas a crear su propio cifrado sin necesidad de intervención humana. Es decir, que los mismos sistemas son capaces de encriptar su información sin que un humano pueda descifrarlo.

Otros de los avances que están llevando a cabo en Google en su proyecto Google Brain tiene que ver con la salud. Según han relatado recientemente en su blog, gracias al deep learning, los sistemas podrán detectar cáncer en un paciente antes que un médico. El aprendizaje profundo de Google analiza miles de células cancerosas. Gracias a este tipo de aprendizaje, los ordenadores consiguen reconocer patrones en enormes conjuntos de datos.

Todos los avances en los que trabaja Google con estos sistemas podrán tener su aplicación en diversos campos de la ciencia y la robótica: medicina, ingeniería, marketing…

La inteligencia artificial robótica: ¿qué peligros entraña?

Puede que suene a fantasía o a alguna película tan reconocida como AI Inteligencia Artificial o Passengers, donde la tecnología parece dominar al propio ser humano, pero la capacidad de procesar enormes cantidades de datos por parte de los ordenadores puede otorgar a quienes los controlan y analizan toda esa información un poder a nivel global.

En el año 2015, un grupo de 700 investigadores de diversas organizaciones y universidades firmaron una carta abierta en la que ponían sobre la mesa los problemas y peligros que pueden surgir una inteligencia artificial mal gestionada. Del mismo modo que existe el Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA), muchos científicos sostienen que debería existir un organismo similar pero para la robótica y la inteligencia artificial. Fue en el año 1942 cuando el bioquímico y escritor de ciencia ficción Isaac Asimov propuso las famosas tres leyes de la robótica, que asumen que los robots tienen conocimientos suficientes como para tomar decisiones de orden moral y pretenden así evitar una posible rebelión.

Test de Turing

El hecho de determinar si una máquina es inteligente y puede llegar a pensar viene determinado por el método del test de Turing, un método basado en un juego de imitación. La idea original es enfrentar a tres personas: un inte

rrogador, un hombre y una mujer. El objetivo del interrogador en este método es descubrir quién de los otros dos interlocutores es la mujer a través de las preguntas y respuestas que recibe.

La variante introducida por Turing consiste en sustituir a uno de los interrogados por un ordenador. Se pueden dar dos casos, que se sustituya al hombre, con lo cuál sólo el ordenador tendría que aparentar ser una mujer, o que se sustituya a la mujer, con lo cuál tanto el hombre como el ordenador estarían imitando.

La finalidad de estos cambios es hacer el juego lo más justo posible. Lo primero, es que no tiene que consistir en un concurso de engaños, por lo que uno de los implicados no tendría por qué aparentar ser otra cosa. Otro detalle es que a Turing poco le importa si el ordenador emplea trucos preestablecidos para eludir o manipular las respuestas (por ejemplo, equivocándose en preguntas aritméticas o tardando más tiempo del necesario en responderlas).

Drones, coches autónomos…

Dos de las tecnologías que más han avanzado gracias a las aplicaciones de inteligencia artificial son los drones y los coches autónomos. Precisamente, Google ha hecho grandes avances con su coche automático, el cual ha recorrido ya miles de kilómetros en fase experimental.

De igual modo, los drones, que han tenido un origen militar, cada vez se están utilizando más con fines de investigación o civiles. Incluso la empresa Amazon ha planteado un sistema de reparto a través de estos aparatos para zonas mal comunicadas. Aún así, la legislación de muchos países, como en España, impiden la libre utilización de drones sin un permiso o una licencia específica.

Artículos relacionados

Sobre el autor Rubén Folgado

Periodista especializado en economía. He trabajado en El Mundo y Expansión. Experto en SEO y Social Media.

sígueme en:

Deja un comentario: