La inteligencia artificial ha entrado en nuestro día a día: qué es, cómo funciona y cuáles son las aplicaciones entre el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronal
La inteligencia artificial ya forma parte de la vida de muchos ciudadanos en todo el mundo. En este momento histórico, de hecho, existen varias tecnologías , herramientas y servicios que utilizan una o más ramas de la inteligencia artificial : herramientas y servicios que se basan en el aprendizaje automático , el aprendizaje profundo y/o las redes neuronales.
El resultado es que muchas personas explotan la inteligencia artificial a diario, incluso sin darse cuenta; aunque quizás, ante una petición explícita, no sean capaces de explicar qué es la inteligencia artificial.
Precisamente por eso es importante comenzar a conocer más sobre el funcionamiento y las aplicaciones de uno de los fenómenos científicos más importantes de la actualidad.
De hecho, la Inteligencia Artificial se presta a usos relacionados con los más diversos sectores : desde los del área de Ventas y Marketing hasta los del área de Ciberseguridad.
Qué se entiende y qué es la inteligencia artificial
La inteligencia artificial es una rama particular de la informática que se fija un objetivo muy ambicioso. De hecho, el objetivo último de la inteligencia artificial consiste en el diseño y desarrollo de sistemas, tanto de hardware como de software, capaces de dar un rendimiento aparentemente humano a una computadora electrónica.
Como es fácil de entender, no es nada sencillo catalogar criterios únicos que nos permitan establecer en qué medida el comportamiento de un ordenador puede considerarse similar al de un ser humano.
Desde este punto de vista existen de hecho diferentes enfoques y diferentes clasificaciones específicas , que ayudan a comprender cuándo podemos hablar realmente de IA: siglas que significan inteligencia artificial , o inteligencia artificial.
Por ejemplo, hablamos de IA cuando la computadora es capaz de actuar humanamente , es decir, cuando el resultado de una operación realizada por un sistema inteligente no se puede distinguir del logrado por un ser humano. Y, de nuevo, se puede hablar de inteligencia artificial cuando el ordenador electrónico es capaz de pensar humanamente , o en el caso de que solucione algún problema rastreando el proceso de pensamiento del ser humano.
Lo mismo ocurre con pensar racionalmente : otro término que se refiere al proceso que llevará tanto a la computadora como al ser humano a resolver el problema anterior, referido a la lógica. Por último, pero no menos importante, hablamos de inteligencia artificial cuando la máquina es capaz de actuar de forma racional , es decir, cuando consigue obtener el mejor resultado posible, en base a la información disponible.
Además de entender qué es la inteligencia artificial, también es necesario entender cuáles son (o mejor dicho, cuántas) las posibles aplicaciones de esta disciplina. De hecho, el desarrollo del aprendizaje automático , el aprendizaje profundo y las redes neuronales puede conducir a resultados simplemente extraordinarios.
Al mismo tiempo, sin embargo, la inteligencia artificial genera desde hace años un debate que involucra tanto a científicos como a filósofos y sociólogos. De hecho, varios líderes del pensamiento internacional (uno sobre todo Stephen Hawking) han expresado repetidamente sus dudas sobre la IA, advirtiendo al público sobre toda una serie de peligros más o menos graves que podrían derivar precisamente de su crecimiento descontrolado.
Breve historia de la inteligencia artificial
La historia de la inteligencia artificial es mucho más antigua de lo que uno podría imaginar. De hecho, hay que tener en cuenta que los primeros experimentos que llevaron a la creación de máquinas capaces de realizar cálculos matemáticos datan del siglo XVII . Dicho esto, el primer modelo de calculadora conceptualmente similar a las contemporáneas es el llamado “ motor analítico ”: un instrumento producido por el científico protoinformático Charles Babbage, entre 1834 y 1837.
Si hablamos de los padres fundadores de la inteligencia artificial , es imposible no mencionar a Alan Turing : un matemático, pero también un filósofo que, en 1936, sentó las bases del concepto de "computabilidad" y del concepto de "computabilidad". .
Definiciones que siguen siendo fundamentales hoy en día y que habrían permitido la creación de la famosa máquina de Turing : un modelo abstracto, que definía una máquina capaz de realizar todos los procesamientos que podían llevar a cabo los modelos de cálculo conocidos por el ser humano.
Sin embargo, el nacimiento oficial de una disciplina conocida como “inteligencia artificial” llegaría solo veinte años después: fue precisamente en 1956 cuando el Dartmouth College de New Hamsphire organizó una conferencia de la que surgiría la expresión “inteligencia artificial”.
También en esta ocasión se encargó a un equipo de diez personas la construcción de una máquina capaz de simular los distintos aspectos de la inteligencia humana. Lamentablemente, sin embargo, a lo largo de los años 50 y 60, la historia de la IA se habría caracterizado más por problemas y obstáculos que por éxitos: en primer lugar porque incluso los científicos más experimentados eran todavía inmaduros desde el punto de vista del conocimiento semántico de los dominios. cubierto por un coche.
Pero sobre todo porque el hardware disponible en ese momento aún no era capaz de albergar toda la memoria necesaria para almacenar una cantidad suficiente de datos e información. Chocamos entonces con la imposibilidad de transformar algoritmos que funcionaban a nivel teórico en programas capaces de calcular efectivamente la solución propuesta.
No en vano, los primeros sistemas de inteligencia artificial utilizados en el sector comercial habrían llegado recién en 1982.
También durante la década de 1980 , el algoritmo para el aprendizaje de redes neuronales fue completamente rediseñado: un nuevo modelo conexionista , que reemplazó al anterior modelo "simbólico".
Desde entonces, la inteligencia artificial se ha desarrollado de manera impresionante, generando diversas ramas como el aprendizaje automático o el aprendizaje profundo (un campo de investigación específico del mencionado "aprendizaje automático").
El crecimiento de la inteligencia artificial va de la mano de límites y problemas de carácter social, cultural, ético y hasta militar, incluidos recientemente (en 2017) en un manual promovido por el “Instituto Futuro de la Vida” y firmado por miles de expertos .
Inteligencia artificial débil y fuerte: qué son y en qué se diferencian
Como se ha visto anteriormente, para entender qué es una inteligencia artificial es necesario en primer lugar poder catalogar los diferentes tipos de acción o función propias del ser humano, que un ordenador debería ser capaz de replicar.
Acciones y funciones que históricamente se han organizado en cuatro macro-categorías : actuar humanamente, pensar humanamente, pensar racionalmente y actuar racionalmente. Este conjunto de clasificaciones y consideraciones permitió luego dividir la inteligencia artificial en dos líneas principales de investigación, investigación y desarrollo.
El primero es el de la inteligencia artificial débil , también conocida como IA débil o inteligencia artificial estrecha . Esta definición se refiere a todos aquellos sistemas que son capaces de simular solo algunas funciones cognitivas específicas propias del ser humano, sin que sin embargo puedan alcanzar una capacidad intelectual global comparable a la de los humanos.
Por tanto, podemos hablar de inteligencia artificial débil cuando hablamos de programas matemáticos capaces de resolver problemas . Del mismo modo, podemos hablar de inteligencia artificial débil si la computadora se concentra en una sola tarea limitada. Es el caso, por ejemplo, de muchas herramientas y/o servicios que se utilizan a diario en la actualidad: desde Google Assistant hasta Amazon Alexa, desde Siri hasta Translate.
La segunda tendencia es, en cambio, la de la inteligencia artificial fuerte , también conocida como IA fuerte o inteligencia general artificial . En este caso, se hace referencia a auténticos sistemas cognoscitivos, que, en teoría, son capaces de desarrollar su propia inteligencia : un sistema de análisis y resolución de problemas totalmente autónomo que, por tanto, no contempla la emulación de capacidades cognitivas propias del ser humano.
Según algunos científicos , una IA fuerte podría conducir a la creación de máquinas autoconscientes . Según otros científicos, una implementación exitosa de una inteligencia artificial fuerte podría incluso conducir a la superinteligencia artificial , es decir, el momento en el que las diversas formas de IA superarán la inteligencia de los seres humanos.
Machine Learning y Deep Learning: qué son y diferencias
Precisamente la distinción entre el concepto de inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte ayuda a comprender la diferencia que existe entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo : dos campos de estudio que se enmarcan dentro del campo de la inteligencia artificial y que, sin embargo, suelen confundirse entre sí. otro.
Bueno, el aprendizaje automático (término en inglés, que se puede traducir al italiano como "aprendizaje automático") es una rama de la IA que desarrolla modelos analíticos diseñados para permitir que las máquinas aprendan conceptos e información .
El aprendizaje automático prevé que los datos anteriores lleven al ordenador en cuestión a poder tomar decisiones y hacer predicciones, sin haber sido instruido directamente para ello. Hablamos, por tanto, de un modelo de aprendizaje que pone a la máquina en condiciones de adaptarse de forma independiente a cualquier nuevo conjunto de datos, consiguiendo así resolver un número cada vez mayor (y cada vez más complejo) de problemas.
El aprendizaje profundo (otro término inglés, traducible al italiano con "aprendizaje profundo") es en cambio un campo de investigación específico del mencionado aprendizaje automático : un conjunto de técnicas que se basan en redes neuronales y que permiten un procesamiento de información cada vez más completo.
El aprendizaje profundo se refiere a algoritmos específicos que se inspiran precisamente en la estructura del cerebro y sus diferentes funciones: algoritmos conocidos, precisamente, con el nombre de " redes neuronales artificiales ". El objetivo del aprendizaje profundo es doble: por un lado, pretende permitir que la máquina aprenda de forma autónoma; por otro, pretende permitirle aprender de una forma mucho más profunda, acercándolo cada vez más al régimen de la inteligencia artificial fuerte.
Para más información: Machine Learning y deep learning: inteligencia artificial comparada
Redes neuronales: cómo funciona la inteligencia artificial
En biología, las redes neuronales son circuitos formados por neuronas: grupos de unidades celulares que se ocupan de funciones fisiológicas específicas. Es gracias a las redes neuronales que los seres humanos somos capaces de realizar actividades complejas: desde reconocer sonidos e imágenes hasta aprender nueva información; desde la capacidad de realizar cálculos, hasta la de pensar en las propias acciones.
Como se mencionó anteriormente, los expertos en inteligencia artificial se han fijado como objetivo replicar el funcionamiento del cerebro humano y así han llegado al desarrollo de las llamadas redes neuronales artificiales : modelos matemáticos particulares que se utilizan para resolver diversos problemas en el campo de la inteligencia artificial
Incluso las redes neuronales tienen una historia mucho más larga de lo que uno podría imaginar: de hecho, la primera neurona artificial se propuso incluso en 1943.
Desde entonces, obviamente, la ciencia ha dado grandes pasos y el desarrollo de las redes neuronales ha hecho posible un replanteamiento profundo de los algoritmos que subyacen en las ramas más avanzadas de la inteligencia artificial (aprendizaje automático, aprendizaje profundo , etc. ) .
El modelo conexionista de IA mencionado anteriormente se basa de hecho en la interconexión de neuronas artificiales: más precisamente en el PDP, o en el procesamiento de información en paralelismo distribuido.
Las redes neuronales son capaces de modificar su estructura , es decir, sus nodos y sus interconexiones, en base a datos externos y/o información interna: por lo tanto, reciben estímulos y reaccionan en consecuencia, al igual que las redes neuronales biológicas (al menos desde un punto de vista conceptual). ).
Una red neuronal básica se compone de tres capas principales, cada una de las cuales puede incluir incluso decenas de miles de conexiones: la capa de entrada, también conocida como I - Capas de entrada , que recibe y procesa la señal de entrada; la capa oculta, también conocida como H - Hidden layer , que se encarga del procesamiento; la capa de salida, también conocida como O - Capa de salida , que ajusta el resultado del procesamiento a las solicitudes posteriores.
Ejemplos de inteligencia artificial en varios campos
La inteligencia artificial tiene tal número de posibles aplicaciones que sería simplemente imposible resumirlas todas en unas pocas líneas. Dicho esto, sigue siendo útil indicar, a modo de viñetas , al menos algunos ejemplos del uso contemporáneo de la inteligencia artificial , el aprendizaje automático , el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Ya en este momento histórico, de hecho, existen varios procesos y/o sistemas que utilizan IA y que quizás mucha gente utiliza sin siquiera darse cuenta.
En este sentido, piense en el mundo de Ventas y Marketing y el uso de las diversas aplicaciones de Recomendación .: algoritmos que analizan el comportamiento de los usuarios y luego los guían hacia la finalización de una compra.Alternativamente, piense en las aplicaciones de salud, ciberseguridad y procesamiento inteligente de datos : algoritmos utilizados en el contexto del análisis predictivo, pero también en la detección de cualquier elemento no conforme y/o fraude.
Y, de nuevo, pensemos en la Logística: un sector que rutinariamente hace uso de la inteligencia artificial, tanto para la trazabilidad de los envíos como para la atención al cliente.
De hecho, varios asistentes virtuales y/o chatbots pueden realizar operaciones muy complejas (desde almacenar información hasta comprender el tono de voz del usuario ) gracias a la IA.
Luego está la Seguridad Pública, que hace tiempo que utiliza tecnologías basadas en la inteligencia artificial : es el caso, por ejemplo, de los procesos de Tratamiento de Imágenes y, en general, de los numerosos software utilizados en el campo de la videovigilancia.
Por último, hablar de inteligencia artificial es también hablar de muchas herramientas y muchos servicios que ya forman parte del día a día de millones de personas. Desde este punto de vista, basta pensar en los sistemas de traducción simultánea o los asistentes de voz inteligentes : herramientas y servicios que hoy en día se dan por descontados, pero que en realidad han sido posibles precisamente gracias al desarrollo de la inteligencia artificial .
Para más información: Aplicaciones de Inteligencia Artificial, marketing y ventas: conoce a tu cliente
Inteligencia artificial: escenarios futuros y riesgos
Los analizados hasta ahora son solo algunos de los posibles usos de la inteligencia artificial. Dicho esto, nunca debe olvidarse que esta rama particular de la tecnología de la información está en continuo crecimiento: por lo tanto, es legítimo imaginar que, en el futuro, las aplicaciones de la IA seguirán aumentando exponencialmente.
En este sentido, un primer aspecto a tener en cuenta es la evolución de los modelos de lenguaje y, más precisamente, del número de parámetros que podrán contar. Hasta la fecha, los modelos con mejor desempeño son capaces de contar casi 2 mil millones de parámetros, pero, en un futuro no muy lejano, podríamos llegar a modelos de lenguaje capaces de contar incluso cientos de miles de millones de parámetros . Una revolución tecnológica que permitiría a las máquinas gestionar el lenguaje a un nivel muy alto.
Sin embargo, hablar de la evolución de la inteligencia artificial también significa hablar de los muchos riesgos asociados con el desarrollo del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales.
En este sentido, una amenaza potencial que ya caracteriza el presente es la ligada a la difusión de software capaz de crear los llamados deepfakes : resúmenes de una imagen humana, basados precisamente en inteligencia artificial.
La técnica del deepfake permite superponer imágenes y/o vídeos a modelos preexistentes con una probabilidad impresionante: esto significa, por ejemplo, sustituir el rostro de cualquier ser humano por el de cualquier otro.
Del mismo modo, varias autoridades cuestionan la idoneidad del uso del reconocimiento facial en vivo : una aplicación hija de la IA que, sin embargo, corre el riesgo de interferir con los derechos y libertades individuales en la base de muchas democracias.
Por estas razones y muchas otras, es fundamental que el avance de la inteligencia artificial vaya de la mano de una discusión profunda sobre los pros y los contras de esta tecnología. Una discusión que pone a la ciencia en condiciones de progresar, pero que, al mismo tiempo, pone límites para proteger la serenidad y la seguridad de los ciudadanos del mundo.
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