En los últimos meses las redes sociales se han inundado de noticias relativas a la Inteligencia Artificial. En la actualidad existe un fuerte debate alrededor del mundo respecto de la forma en cómo esta tecnología debe regularse. Y aunque existen voces críticas que auguran un futuro catastrófico para la humanidad por el uso de la Inteligencia Artificial, también hay quienes se han pronunciado en su defensa.
En IP Consultores valoramos altamente el pensamiento crítico, ya que permite cuestionar el estado actual de las cosas, para así proponer soluciones a los desafíos que tenemos frente a nosotros. Por este motivo, antes de tomar alguna posición respecto de las ventajas o desventajas de esta tecnología, primero debemos saber ¿de qué hablamos cuando hablamos de … Inteligencia Artificial?
La IA no son robots ni humanoides
Lo primero que necesitamos comprender es que la Inteligencia Artificial no son ni robots ni humanoides, básicamente son programas computacionales que -de acuerdo con Sharon Goldman– combinan segmentos de big data con algoritmos inteligentes.[i]
Si bien, desde el ámbito de la Ciencia Ficción se ha propagado la idea de que los humanoides o robots podrían llegar a adquirir capacidades cognitivas y sensoriales similares a las humanas. Al menos, por ahora, el desarrollo actual de la Inteligencia Artificial no ha alcanzado este estadio.
Definición de IA
De acuerdo con el curso de Elementos sobre IA de MinnaLearn y la Universidad de Helsinki, en la actualidad no existe una definición convencional del término Inteligencia Artificial. Sin embargo, para conocer el significado de dicho concepto, puede considerarse dos términos claves para su entendimiento: la autonomía y la adaptabilidad.
Por autonomía se entiende “la habilidad para realizar tareas en ambientes complejos sin la guía permanente de un usuario.” Mientras que por adaptabilidad “la habilidad de mejorar [el propio] desempeño mediante el aprendizaje de experiencias.”[ii]
Aplicaciones prácticas de la IA
Según Karen Hao, cuando se habla de Inteligencia Artificial es importante diferenciar las distintas aplicaciones que puede tener. Entre las principales se encuentran: los procesadores de lenguaje natural, los modelos de lenguaje y la visión computacional.[iii]
Carros automáticos
En el caso de los carros automáticos requieren diversas aplicaciones de Inteligencia Artificial, tales como la búsqueda y definición de rutas, o la visión computarizada a fin de identificar obstáculos; e incluso la toma de decisiones en ambientes complejos y dinámicos.
Recomendaciones de contenidos
En la actualidad la mayor parte de la información que cualquier persona puede encontrar en internet es personalizada. Desde los contenidos de redes sociales como Facebook, Twitter o Instagram, hasta las recomendaciones de servicios de streaming como Netflix o HBO.
Un ejemplo bastante sofisticado de la personalización de los contenidos es el de la portada de los grandes periódicos como The New York Times o China Daily. Mientras que en la versión impresa se conserva la misma portada, en la versión online la portada varía según cada usuario. Esto se logra a través de algoritmos que determinan los contenidos a partir de modelos de Inteligencia Artificial.
Procesamiento de imágenes o videos
Quizá uno de los usos más populares de la Inteligencia Artificial en nuestros días sea la creación o modificación de contenido visual. Por ejemplo, cuando una fotografía puede modificarse de tal forma que parezca una pintura de Vicent van Gogh o los personajes creados por computadora para películas animadas tales como Avatar o El Señor de los Anillos.
Campos del conocimiento relacionados
Si bien, el significado de la Inteligencia Artificial se ha desarrollado paulatinamente en los últimos años, en la actualidad puede comprenderse en relación con otros ámbitos que se encuentra estrechamente vinculada. Entre los más importantes destacan: el Aprendizaje automático, la Ciencia de datos, el Aprendizaje profundo y la Robótica.
Aprendizaje automático
Básicamente se trata de un subcampo de la Inteligencia Artificial que permite que “los sistemas mejoren su desempeño sobre una tarea determinada a partir de [la acumulación de] más experiencias o datos.”
Ciencia de datos
Por Ciencia de datos se entiende un “término paraguas” que abarca múltiples subdisciplinas, tales como Aprendizaje automático, Estadística y algunos temas de Ciencia de computación tales como algoritmos, almacenamiento de datos y desarrollo de aplicaciones web.
Aprendizaje profundo
Se considera como un subcampo del Aprendizaje automático que se enfoca en la complejidad de modelos matemáticos junto con el creciente potencial de las computadoras modernas.
Robótica
El objetivo de esta disciplina es construir y programar robots que puedan desenvolverse en escenarios reales y complejos. En el caso de la Robótica quizá sea la disciplina que requiere una más compleja combinación de diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial, tales como la visión computarizada, el procesamiento de lenguaje natural y el modelado cognitivo.
En IP Consultores estamos convencidos de que el público de habla castellana debe conocer los más recientes desarrollos tecnológicos con miras al fortalecimiento de los ecosistemas de emprendimiento e innovación en América Latina, el Caribe y España. Por este motivo mantenemos firme nuestro compromiso de difundir entre el público de lengua castellana los principales temas que se discuten en materia de innovación y tecnología alrededor del mundo.
[i] HEIKKILÄ, Melissa, How to talk about AI (even if you don’t know much about AI), MIT Technology Review, May 30, 2023. https://cutt.ly/TwwpwKxn (página Web consultada el 01 de junio de 2023).
[ii] MinnaLearn & University of Helsinki, Elements of AI, https://course.elementsofai.com/ (página Web consultada el 01 de junio de 2023).
[iii] HEIKKILÄ, Melissa, op. cit., nota 1.
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