La inteligencia artificial (IA) ya convive con nosotros hace buen tiempo: asistentes de voz como Google home o Amazon, así como smartphones o smartwash que analizan nuestros hábitos, estado de salud, optimizan nuestras rutas, entre otros servicios que logran al procesar gran cantidad de información y data.
Cabe destacar que esta tecnología involucra transversalmente a profesionales de Ingeniería industrial, Sistemas, Electrónica, entre otras, quienes con su inventiva y creatividad, permiten el crecimiento y desarrollo de la Inteligencia Artificial.
¿Pero qué es la IA?
Existen varios conceptos, como aquel que lo describe como un intento de imitar la inteligencia humana usando un robot o un software.
Sin embargo, esto puede ser muy básico dado que existen diversas ramificaciones: sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.
Cabe destacar que la IA se desarrolla con mucha más fuerza cuando aparecieron ordenadores de gran potencia y a precios más económicos, lo que permitió que muchos investigadores puedan realizar pruebas y experimentar con la IA a un nivel global y mayor frecuencia.
Con este auge, aparecieron primero los agentes inteligentes, que tras analizar datos según unas reglas, podían dar respuestas a consultas. Algo que actualmente experimentamos con los chatbots, herramientas digitales capacitadas para mantener una conversación como si de un humano se tratara.
En dicho contexto es importante recordar a A.L.I.C.E. el chatbot más destacado de los primeros años del siglo XXI. Con el paso de los años apareció la galardonada Mitsuku, que ganó el premio al mejor chatbot del mundo en los años 2013, 2016, 2017 y 2018.
Diferencias entre un software de IA con un programa de computadora
Hace más de medio siglo atrás, las computadoras, robots y otras máquinas han funcionado por medio de programas o aplicaciones informáticas, con una estructura que hasta estos tiempos sigue vigente y no ha cambiado mucho desde entonces.
Cabe destacar que un programa informático es solo una lista de órdenes que le indican a la computadora qué debe hacer, como es el caso de realizar una operación matemática, escribir dicho resultado en pantalla, o simplemente reproducir un sonido, entre otras órdenes.
Por lo tanto, la principal característica de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que abarcan todas las posibles opciones que enfrentará la computadora. Todo está indicado al detalle, tanto así que incluso en caso suceda un error, el programa le indicará a la computadora: “si hay un fallo, muestra en pantalla: ha sucedido un error”.
Entonces, con un programa informático, una máquina no piensa. Solo cumple exactamente lo que le indican hacer.
La gran diferencia con la IA es que esta no recibe órdenes para lograr un resultado. La IA con unos datos iniciales debe arreglárselas para obtener resultados.
De esta manera, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Es algo analógico a cuando nacemos: nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde aprender a caminar, a hablar, a sumar, y así con otras actividades cada vez más complejas.
Al inicio debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de “personas sonriendo” la IA debe procesar miles de fotos de personas sonriendo para que aprenda a distinguirlos.
Luego empieza el entrenamiento, aplicando la teoría: recibe fotos de diferentes personas con diferentes gestos, y debe separar los aquellos donde estén sonriendo. Al inicio es muy probable que falle en muchas ocasiones, y habrá que indicarle las fotos donde acertó y falló. De esta manera la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Cuanto más entrene, mejor realizará dicha tarea.
Tras este proceso, la IA será capaz de trabajar sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) luego generará un resultado (fotos de personas sonrientes) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le indique los pasos que debe realizar.
Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.
Definiendo conceptos
Debido al avance tecnológico y a las necesidades, se han desarrollado nuevas formas de trabajar los procesos y acciones para los cuales fueron creados, como es el caso del Deep Learning, el cual es un concepto que se desprende del Machine Learning, y este a su vez de la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial es la tecnología en general que posee características humanas cognitivas, como aprender o resolver problemas a través de la programación de algoritmos que representan algunos datos y que les permite aprender en base a ellos, para resolver problemas similares.
Por su parte, el machine learning, es una rama de la inteligencia artificial que representa al reconocimiento de patrones en sí mismo, es decir convierte una muestra de datos obtenidos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente, un claro ejemplo son las plataformas de streaming como Netflix, Spotify o los asistentes inteligentes como SIRI y ALEXA.
Y el deep learning, es llevar a cabo el proceso del machine learning usando una red neuronal artificial que se compone de un número de niveles jerárquicos. En el nivel inicial de la jerarquía la red aprende algo simple y luego envía esta información al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información sencilla, la combina, compone una información algo un poco más compleja, y se lo pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.
El futuro de la IA
Según Digital Media Group, el gasto global en sistemas de Inteligencia Artificial superara los 204,000 millones en el 2025, esta información es importante porque las organizaciones en todas las industrias incrementarán su inversión para diferenciarse en sus procesos automatizados. Este punto genera una importante pregunta: ¿los colaboradores estaremos a la altura del cambio o disrupción en IA?
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