¿Qué es Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se encarga del diseño y del desarrollo algoritmos, programas y sistemas que permiten que las máquinas puedan realizar tareas que, hasta hace relativamente poco, solamente las podían hacer los seres humanos.

Son sistemas capaces de aprender, tomar decisiones, realizar predicciones y solucionar problemas de forma autónoma así que se puede utilizar en diferentes sectores y campos.

Según Xataka (una webedia para todos los apasionados de la tecnología), la IA es probablemente la disciplina técnico-científica con más potencial de los últimos años.

Pero la IA no es algo nuevo...

Aunque parezca mentira, la inteligencia artificial se remonta a la década de 1950 cuando los científicos empezaron a explorar la idea de que podían crear máquinas que pudieran pensar y aprender de forma autónoma.

Alan Turing se considera el padre de esta disciplina porque en 1950 publicó un artículo donde se preguntaba si las máquinas podían pensar, pero sin embargo, fue John McCarthy en 1956 quien durante la Conferencia de Dartmouth acuñó este término.

En la siguiente década, las investigaciones se centraron en la creación de sistemas de lógica y razonamiento e incluso en la propia simulación de procesos cognitivos humanos como la percepción y el aprendizaje.

En los 70s, las investigaciones pusieron su foco en la creación de sistemas expertos capaces de resolver problemas complejos mediante reglas y conocimientos almacenados en su memoria.

Pero no todo su crecimiento fue lineal porque en la década de 1980 los sistemas expertos se encontraban limitados por su capacidad de manejar la complejidad del mundo real, de ahí surgió la rama de aprendizaje profundo o deep learning que permitió a las máquinas aprender de forma autónoma a través del análisis de grandes cantidades de datos.

A partir de los años 90, la inteligencia artificial recuperó su impulso y hasta ahora ha ido creciendo de forma exponencial gracias al avance de la tecnología y la disponibilidad de grandes cantidades de datos.

A día de hoy, la IA se utiliza en una amplia variedad de campos que van desde la medicina hasta la industria automotriz, permitiendo cosas como el reconocimiento de voz y de imágenes, el diagnóstico médico, la conducción autónoma, etc.

Cabe destacar que, a pesar de los grandes avances logrados dentro de este campo, dentro de la IA todavía existen desafíos y preocupaciones como el sesgo en los datos de entrenamientos, preocupaciones sobre la ética y privacidad, etc.

Sin embargo, no se puede dudar el gran potencial que tiene la IA de transformar nuestras vidas.

¿Qué es realmente la inteligencia artificial?

Se podría definir como el conjunto de algoritmos y técnicas de aprendizaje automático capaz de procesar y analizar grandes cantidades de datos de forma que el sistema sea capaz de identificar patrones y aprender de ellos.

Su objetivo principal es crear y encontrar sistemas que puedan razonar, aprender, entender, percibir y tomar decisiones de forma autónoma de forma muy similar a la de los seres humanos.

Tipos de inteligencia artificial que existen: 

Existen diferentes tipos de IA cuyas características y áreas de aplicación son muy diferentes, entre los más comunes destacan:

• Aprendizaje automático o machine learning: utiliza algoritmos para permitir a los sistemas aprender de forma autónoma a partir de los datos sin tener que ser programados específicamente para ello.

• Redes neuronales artificiales: Son sistemas de procesamiento de información que imitan el funcionamiento del cerebro humano y de sus propias redes neuronales, permitiendo así reconocer imágenes o voces.

• Sistemas expertos: Son sistemas diseñados para tomar decisiones en base a reglas y conocimientos almacenados en su propia memoria.

• Robótica: utilizan sistemas inteligentes para controlar el comportamiento de los robots y permitirles interactuar con el entorno de forma autónoma.

Por otro lado, podemos encontrar la clasificación de los tipos de IA que Stuart Russell y Peter Norvig hicieron:

• Sistemas que piensan como humanos: en este caso los sistemas intentan imitar el pensamiento y el comportamiento humano basándose en la idea de que la IA debe de reproducir la inteligencia humana. Este es el caso de chatbots, sistemas de reconocimiento de voz, sistemas de traducción de lenguaje, etc.

• Sistemas que actúan como humanos: intentan imitar el comportamiento humano como tal imitando y realizando las tareas que los humanos hacen, por ejemplo: robots industriales, asistentes virtuales, sistemas de simulación, etc.

• Sistemas que piensan racionalmente: estos sistemas intentan imitar el pensamiento racional y lógico de los humanos buscando la forma de razonar y tomar decisiones lógicas y fundamentadas. Es el caso de sistemas de diagnóstico médico, sistemas de análisis financiero, etc.

• Sistemas que actúan racionalmente: este último tipo de sistema se centra en conseguir que la máquina actúe en base a un razonamiento lógico con los datos que tiene disponible como por ejemplo los sistemas de recomendación personalizada, los agentes inteligentes, etc. 

Aplicaciones y usos de la inteligencia artificial: 

Uno de los usos más comunes de la IA está dentro de la industria del entretenimiento. Los sistemas de recomendación de películas, series o música como Netflix o Spotify utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la experiencia del usuario y recomendarle el contenido que pueda resultarle realmente relevante en base a sus gustos e intereses.

Por otro lado, esta disciplina también ha tenido un gran impacto dentro de la medicina ya que los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) utilizan algoritmos de machine learning o aprendizaje automático para detectar e identificar enfermedades y trastornos pudiendo así determinar los tratamientos más adecuados dependiendo de la situación.

Dentro de la medicina también se están desarrollando sistemas de detección temprana de enfermedades a partir del análisis de datos biométricos.

En la industria automotriz, la IA está impulsado el desarrollo de vehículos autónomos que puedan conducirse por sí solos mediante sistemas que utilizan sensores, cámaras y algoritmos de machine learning que permiten reconocer el entorno y tomar decisiones a tiempo real.

No podemos olvidarnos de los asistentes virtuales que permiten responder a instrucciones y nos ayudar a completar algunas tareas sencillas de nuestro día a día.

En el sector de las finanzas también se están utilizando sistemas que permiten detectar el fraude, predecir patrones de compra y comportamientos del mercado para poder aconsejar mejor a sus clientes.

Esto también es aplicable al sector comercial ya que existen sistemas que permiten conocer mejor a los consumidores, predecir sus gustos, ofrecerle los productos o servicios que realmente se ajustan a lo que desean o buscan, ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones en base a los datos, etc.

VENTAJAS Y DESAFÍOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

• VENTAJAS:

La principal ventaja de la inteligencia artificial es que gracias a estas tecnologías se puede mejorar la eficiencia y precisión de los procesos en una infinidad de campos, además de permitir que los humanos se enfoquen en realizar tareas más complejas mientras que estos sistemas se encargan de las tareas repetitivas lo que aumenta la productividad al ser capaces de hacer esas tareas en menos tiempo.

También hay que tener en cuenta que ayudan a reducir los errores porque estos sistemas son más precisos.

Por otro lado, también se emplea en optimizar los procesos de negocio y mejorar la toma de decisiones de los mismos, lo que permite que, en base a los datos y a las predicciones, las empresas puedan tomar mejores decisiones reduciendo además su riesgo aplicándose en prácticamente todos lo sectores.

Otra ventaja que tiene es que, al realizar tareas repetitivas, los humanos pueden dedicar más tiempo a potenciar su creatividad.

• DESAFÍOS: 

Uno de los principales desafíos a los que se enfrenta esta tecnología es la dificultad que supone en muchas ocasiones el acceder a los datos.

Existen muchos conjuntos de datos accesibles pero no todos se encuentran actualizados y son fiables. 

Para que la IA funcione correctamente tiene que ser entrenada previamente mediante datos de calidad, por lo que si esos datos no son lo suficientemente buenos, se encuentran sesgados o no son representativos puede implicar que el modelo no ofrezca los resultados que se esperan.

Por otro lado, en muchos casos no está del todo claro cómo los algoritmos de machine learning toman las decisiones y cómo extrae sus conclusiones, por lo que resulta más difícil corregir sus decisiones erróneas o injustas.

Existe una falta de profesionales cualificados y especializados en estas tecnologías ya que las empresas demandan mucho estos perfiles de profesionales constantemente y no son capaces de satisfacer sus necesidades.

Los perfiles más buscados y demandados por estas empresas suelen ser los profesionales con habilidades de programación, análisis y ciencia de datos, big data, machine learning o deep learning.

También existe un alto coste en el desarrollo e investigación de esta tecnología, por lo que no todas las empresas o sectores pueden permitírselo aunque cada vez son más las que invierten poco a poco en esta tecnología para mejorar sus productos o servicios.

Por último, podríamos destacar las preocupaciones éticas y de privacidad que la IA alberga como por ejemplo ver una violación de la privacidad los sistemas de vigilancia basados en IA que sirven para monitorear de forma constante las cosas o personas. 

También existe por otro lado el riesgo de que estos sistemas sean utilizados para tomar decisiones importantes donde se puede dar lugar a decisiones injustas o discriminatorias que puedan afectar a la vida de las personas como en el ámbito judicial o en la selección de candidatos para un empleo.

En resumen:

La inteligencia artificial es una tecnología que cuenta con un gran potencial transformador que puede cambiar nuestra vida en diferentes ámbitos.

Sin embargo, a pesar de todas las ventajas y facilidades que esta tecnología posee, no hay que olvidar que también cuenta con una serie de desafíos y preocupaciones.

Para maximizar sus beneficios y seguir minimizando sus riesgos, es necesario seguir investigando, desarrollando y aplicando esta tecnología de forma ética y responsable asegurándonos de que se aborden los desafíos que la sociedad plantea para conseguir sacarle el máximo partido.