Definimos qué es la Inteligencia Artificial (IA), o Artificial Intelligence (AI) en inglés, como a la simulación de los procesos de la inteligencia humana por medio de máquinas, concretamente gracias a sistemas informáticos. Dichos procesos se producen gracias al aprendizaje (mediante el conocimiento de información, así como las reglas de uso), a la autocorrección y al razonamiento (mediante la utilización de normas con las que sacar conclusiones aproximadas o definitivas). Los diferentes tipos de aplicaciones de IA se producen mediante el uso de sistemas expertos, visión artificial y por supuesto del reconocimiento de voz.
Por lo general se tiende a clasificar la Inteligencia Artificial como débil o fuerte.
IA DEBIL
También se llama IA estrecha y ha sido entrenada para una función o trabajo en concreto. Un ejemplo de la Inteligencia Artificial débil son los asistentes virtuales utilizados con Siri de Apple.
IA FUERTE
También se identifica como Inteligencia General Artificial, se caracteriza por tener capacidades cognitivas humanas generalizadas. Destaca porque al igual que un humano, es capaz de buscar una solución ella sola sin requerir la intervención de terceros
Desarrollar la tecnología requiere una importante inversión económica debido al tiempo que se necesita para entrenar los algoritmos de Inteligencia Artificial. Ese es el motivo porque el que muchas empresas contratan el hardware y el software desarrollados por empresas como Amazon con Alexa, Siri de Apple, Watson de IBM o AlphaGo, la IA desarrollada por Google. Este es el caso del robot Mayordomo Temi, que integra Alexa en su software con conexión a la nube.
Planteamiento ético sobre el uso de herramientas de Inteligencia Artificial avanzadas
El uso de las nuevas funcionalidades de la Inteligencia Artificial avanzada plantea una serie de cuestiones éticas que se deben de afrontar. Si el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo se generan en función de los parámetros con los que se le entrenan, es muy fácil que pueda haber sesgo por género, raza y otros datos que sean susceptibles de riesgo.
Inteligencia Aumentada vs Inteligencia artificial
El nombre de la IA esta generando temores entre la población, a pesar de ser todos ellos infundados. Somos conscientes que va a cambiar nuestra forma de vida, pero ¿hay que tener miedo a la Inteligencia Artificial? Ese es uno de los motivos que existen para que una corriente de experto haya propuesto cambiar su nombre por el de Inteligencia Aumentada. Creen que de hacerlo, ayudaría a evitar que sea vista entre la población con recelo además de dar un nuevo enfoque a esta tecnología avanzada.
Tipos de Inteligencia Artificial
Un profesor de Ingeniería y ciencias de la computación de la Universidad de Michigan llamado Arend Hintze las ha logrado clasificar en cuatro tipos de IA. Para ello se ha basado en estudiar los tipos de Inteligencia Artificial existentes en la actualidad y los sistemas sensibles, que son el futuro inmediato del proceso evolutivo de la IA.
De este modo Arend Hintze unificó la Inteligencia Artificial en las siguientes categorías:
- Máquinas reactivas. Es un sistema inteligente con alta capacidad resolutiva y diseñado para realizar predicciones en función de los datos que analiza. Carece de memoria con la que contrastar datos o aprender de errores cometidos anteriormente. Un ejemplo de esta IA es Deep Blue creado por IBM que finalmente venció en 1997 a Gary Kasparov. Esta IA es muy limitada para ser empleada en distintos usos a la vez.
- Memoria limitada. A diferencia de las máquinas reactivas, esta Inteligencia Artificial analiza las decisiones tomadas en el pasado para mejorar en las futuras. Un ejemplo de este sistema es el que se utiliza en los vehículos de conducción autónoma. Es capaz de predecir movimientos y sus resultados, así como de seleccionar qué datos se deben almacenar y cuáles no.
- Teoría de la mente. Se trata de un término psicológico que hace referencia a una tecnología aún no existente. Se basa en el entendimiento de los deseos e intenciones de las personas y analizar sus posibles decisiones.
- Autoconciencia. La autoconciencia de la Inteligencia Artificial hace referencia a que un sistema sea consciente de sí misma, de su estado actual y de su capacidad. De este modo interactuará en función de lo que sienten los demás. Al igual que la Teoría de la Mente, esta tecnología no se encuentra desarrollada, aunque la tendremos en pocos años.
Ejemplos y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
A continuación enumeramos diversos ejemplos en los que se aplica la IA, incluidos los procesos de aprendizaje de las Redes neuronales.
Automatización de los procesos
Esta tecnología ayuda en la Automatización de los procesos robóticos, lo que se conoce como RPA. Se utilizan principalmente para programar tareas repetitivas que puedan sustituir y mejorar los procesos que realizan los operarios por medio de algoritmos.
Aprendizaje automático o Machine Learning
El aprendizaje Automatico, también llamado en inglés Machine Learning, es la ciencia que entrena algoritmos con el fin de que pueda tomar decisiones sin haber sido programada para ello.
Aprendizaje profundo o Deep Learning
El Deep Learning es la evolución tecnológica del Machine Learning y básicamente se diferencian en que el Aprendizaje profundo se especializa en que la computadora es capaz de predecir lo que va a suceder por medio de una analítica predictiva.
Principalmente podemos destacar tres tipos de Algoritmos:
- Aprendizaje sin supervisión. Los datos con los que se entrenan los algoritmos no se encuentran etiquetados. Únicamente están identificados por diferencias y similitudes.
- Aprendizaje supervisado. Los datos se agrupan de forma etiquetada con el fin de que los patrones puedan ser detectados por los algoritmos. De este modo queda identificado para que posteriormente pueda volver a detectar esos datos.
- Aprendizaje de refuerzo. Los datos no se encuentran etiquetados, pero una vez realizada una acción, quedan identificados en el sistema para posteriores acciones.