La inteligencia artificial (IA) es un área de la informática que implica la construcción de máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. Los avances en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático han permitido que los sistemas de inteligencia artificial entren en casi todos los sectores de las industrias tecnológicas.

Historia de la Inteligencia Artificial

La noción de seres artificiales inteligentes se remonta a la antigua Grecia con el desarrollo de Aristóteles del concepto de silogismo y razonamiento deductivo; sin embargo, la IA, tal como la entendemos ahora, tiene menos de un siglo.

Nacimiento de los primeros modelos matemáticos

En 1943, Warren McCullough y Walter Pitts publicaron el artículo «Cálculo lógico de ideas inmanentes en la actividad nerviosa». Este artículo proponía el primer modelo matemático para construir una red neuronal. Esta idea se amplió en 1949 con la publicación del libro de Donald Webb, «La organización del comportamiento: una teoría neuropsicológica». Webb propuso que las vías neuronales se crean a partir de la experiencia, y se vuelven más fuertes cuanto más se usan.

Estas ideas fueron llevadas al ámbito de las máquinas en 1950 cuando Alan Turing publicó su «Maquinaria informática e inteligencia», que establecía lo que ahora se conoce como la Prueba de Turing para determinar si una máquina es realmente inteligente. Este mismo año, los estudiantes de Harvard Marvin Minsky y Dean Edmonds construyeron SNARC, la primera computadora de red neuronal y Claude Shannon publicó el artículo «Programación de una computadora para jugar al ajedrez». El autor de ciencia ficción Isaac Asimov también publicó sus «Tres leyes de la robótica». en 1950, estableciendo un plan básico para la interacción de la IA con la humanidad.

En 1952, Arthur Samuel creó un programa de computadora de autoaprendizaje para jugar damas y en 1954 sesenta oraciones rusas fueron traducidas al inglés por el experimento de traducción automática de Georgetown-IBM.

El término inteligencia artificial se acuñó en 1956 en el «Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificial». Esta conferencia, dirigida por John McCarthy, definió el alcance y los objetivos de la IA y este mismo año vio a Allen Newell y Herbert Simon demostrar la teoría lógica, el primer programa de razonamiento.

Desarrollo del lenguaje natural

John McCarthy continuó su trabajo en IA en 1958 al desarrollar el lenguaje de programación de IA Lisp y publicar un artículo ‘Programs with Common Sense’, que proponía un hipotético sistema de IA completo que podía aprender de la experiencia con la misma eficacia que los humanos. Esto se amplió en 1959 con Allen Newell, Herbert Simon y J.C. Shaw desarrollando el ‘General Problem Solver’, un programa diseñado para imitar la resolución de problemas humanos. 1959 también vio a Herbert Gelernter desarrollar el programa Geometry Theorem Prover, Arthur Samuel acuñó el término «aprendizaje automático» mientras estaba en IBM y John McCarthy y Marvin Minsky fundaron el Proyecto de Inteligencia Artificial del MIT.

John McCarthy fundó el laboratorio de IA de la Universidad de Stanford en 1963, sin embargo, hubo un revés para la IA en 1966 cuando el gobierno de EE. UU. canceló todos los fondos para proyectos de MT. Los reveses continuaron en 1973, cuando el gobierno británico también recortó los fondos para proyectos de IA como resultado del «Informe Lighthill». Estos recortes provocaron una falta de progreso en IA hasta 1980, cuando Digital Equipment Corporations desarrolló R1 (también conocido como XCON), el primer sistema experto comercial exitoso.

Expasión internacional

Japón ingresó a la arena de la IA en 1982 con el proyecto de sistemas informáticos de quinta generación, lo que llevó al gobierno de los EE. UU. a reiniciar la financiación con el lanzamiento de la Iniciativa de Computación Estratégica. En 1985, el desarrollo de la IA estaba aumentando una vez más, ya que se invirtieron más de mil millones de dólares en la industria y surgieron empresas especializadas para construir sistemas basados en el lenguaje de programación Lisp.

Sin embargo, el mercado de Lisp colapsó en 1987 cuando surgieron alternativas más baratas y mejoró la tecnología informática. Para 1993, muchas de las iniciativas de la década de 1980 habían sido canceladas, aunque el ejército de EE. UU. implementó con éxito DART, una herramienta automatizada de planificación y programación de logística, durante la Guerra del Golfo de 1991, y Deep Blue de IBM venció al famoso campeón de ajedrez Gary Kasparov en 1997.

Inteligencia Artificial en el s.XXI

El nuevo milenio ha visto varios avances en la tecnología de inteligencia artificial, incluido el automóvil autónomo, STANLEY ganó el DARPA Grand Challenge en 2005 y el ejército de los EE. UU. invirtió en robots autónomos como el «Big Dog» de Boston Dynamic y el «PackBot» de iRobot el mismo año. Google logró grandes avances en el reconocimiento de voz para su aplicación para iPhone en 2008 y en 2011, Watson de IBM venció a la competencia en el programa de concursos de EE. UU. Jeopardy!

Las redes neuronales avanzaron aún más en 2012 cuando una red neuronal reconoció con éxito a un gato sin que se le dijera qué era y, en 2014, el automóvil autónomo de Google fue el primero en aprobar un examen de manejo estatal en los EE. UU. 2016 vio otro avance en IA como AlphaGo de Google DeepMind venció al campeón mundial de Go Lee Sedol.

Tipos de Inteligencia artificial

La IA generalmente se divide en dos categorías amplias: ‘IA narrow’ (también conocida como IA débil) e ‘Inteligencia artificial general‘ (AGI, también conocida como IA fuerte).

Narrow AI

Esta es la forma más limitada de IA, que se enfoca en realizar bien una sola tarea. A pesar de este enfoque limitado, esta forma de inteligencia artificial ha experimentado una serie de avances en los últimos años e incluye ejemplos como la búsqueda de Google, el software de reconocimiento de imágenes, asistentes personales como Siri y Alexa y automóviles autónomos. Todos estos sistemas informáticos realizan tareas específicas y funcionan con avances en aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

El aprendizaje automático toma datos de la computadora y utiliza técnicas estadísticas para permitir que el sistema de IA «aprenda» y mejore en la realización de una tarea. Este aprendizaje puede tomar la forma de aprendizaje supervisado (a través de conjuntos de datos etiquetados) y aprendizaje no supervisado (a través de conjuntos de datos no etiquetados). El aprendizaje profundo utiliza una red neuronal de inspiración biológica para procesar datos, lo que permite que el sistema profundice en el proceso de aprendizaje para establecer conexiones y evaluar las entradas para obtener los mejores resultados.

Inteligencia artificial general (AGI)

Esta forma de IA es del tipo que se ha visto en libros de ciencia ficción, programas de televisión y películas. Es un sistema más inteligente que la IA estrecha y utiliza una inteligencia general, como un ser humano, para resolver problemas. Sin embargo, lograr verdaderamente este nivel de inteligencia artificial ha resultado difícil.

Los investigadores de IA se han esforzado por crear un sistema que pueda aprender y actuar en cualquier entorno, con un conjunto completo de habilidades cognitivas, como lo haría un ser humano.

AGI es el tipo de IA que se ve en películas como The Terminator, donde los robots superinteligentes pueden convertirse en un peligro independiente para la humanidad. Sin embargo, los expertos están de acuerdo en que esto no es algo de lo que debamos preocuparnos en el corto plazo.

¿Dónde se usa?

La inteligencia artificial se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones que incluyen vehículos autónomos, diagnóstico médico, procesamiento de lenguaje natural, matemáticas, arte, juegos, motores de búsqueda, asistentes digitales (como Siri), reconocimiento de imágenes, filtrado de correo no deseado, predicción de retrasos de vuelos, orientación en línea. publicidad, almacenamiento de energía y más.

La inteligencia artificial ahora es ampliamente utilizada por las plataformas de redes sociales para determinar qué historias deben dirigirse a qué secciones de la audiencia para generar más tráfico. Esto puede, en sí mismo, crear problemas éticos como presentar una visión unilateral o sesgada de los eventos mundiales y también abre la posibilidad de «falsificaciones profundas», que presentan noticias sobre cosas que en realidad no ocurrieron.

¿Como impactara la inteligencia artificial en nuestro futuro?

La inteligencia artificial tendrá un impacto en nuestras vidas de diferentes maneras a medida que la tecnología siga creciendo y avanzando. Ya estamos viendo que muchos de estos cambios comienzan a dar sus frutos y el futuro verá avances en los que quizás ni siquiera hayamos pensado todavía. Sin embargo, estas son algunas de las próximas formas en que la IA cambiará el mundo que nos rodea.

Coches sin conductor y robots: Los avances en inteligencia artificial y robótica han llevado al crecimiento en áreas como los automóviles sin conductor y los drones de reparto. Las soluciones de transporte autónomo podrían revolucionar la forma en que transportamos bienes y personas en todo el mundo.
Noticias falsas: Este aspecto negativo de la IA es uno que ya estamos viendo que tiene un impacto en la sociedad. Ya sea a través de la reproducción de voz o de imágenes, significa que podría volverse cada vez más difícil confiar en lo que vemos o escuchamos en los medios.
Reconocimiento de voz y lenguaje: Los sistemas de aprendizaje automático ahora pueden reconocer lo que dice la gente con casi un 95 % de precisión. Esto abre el camino a los transcriptores robóticos del lenguaje hablado a la palabra escrita, además de ofrecer opciones para la traducción entre idiomas.
Reconocimiento facial y vigilancia: Esta es otra área gris para la IA, ya que hay muchas personas que están en contra de la idea de utilizar el reconocimiento facial con fines de vigilancia. La idea de usar el reconocimiento facial junto con CCTV ya se está promoviendo en China para rastrear a los delincuentes y seguir a las personas que actúan de manera sospechosa. A pesar de las regulaciones de privacidad, existe una buena posibilidad de que la inteligencia artificial se use más ampliamente para rastrear a las personas en el futuro, incluida la tecnología que puede reconocer con precisión las emociones.
Cuidado de la salud La atención médica podría beneficiarse enormemente de la IA, ya sea detectando tumores a partir de rayos X, detectando secuencias genéticas relacionadas con enfermedades o identificando moléculas que podrían conducir a productos farmacéuticos más efectivos. La IA ya se está probando en hospitales para aplicaciones como la detección de cáncer en pacientes y la detección de anomalías oculares.

Formación en Inteligencia Artificial y Empleo

Con le objetivos de abordar estos temas la UCM, Empower Talent y la Catedra Telefónica, lanzan el Programa Experto Inteligencia Artificial en las Ciencias Sociales & Jurídicas donde se profundizara en la aplicación y uso generalizado de algoritmos y sistemas que incorporan Inteligencia Artificial (IA) en la economía, la cultura, la sociedad y la política y su efecto en los derechos personales de los ciudadanos.

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