La inteligencia artificial (IA) ha sido el foco de especulación y entusiasmo desde su creación hace décadas. La realidad de la IA finalmente está comenzando a ponerse al día con la ciencia ficción. Esta tecnología está comenzando a impregnar toda nuestra vida en formas de las que quizás ni siquiera nos demos cuenta.
“La IA es cualquier sistema o máquina que puede optimizarse a sí misma mediante el uso de la información que recopila sobre cómo funciona la inteligencia humana. En esencia, la IA es la capacidad de un proceso de aprendizaje más avanzado para computadoras y máquinas. Es el proceso de crear máquinas inteligentes capaces de mejorar y aprender a medida que recopilan datos, los analizan y sacan conclusiones lógicas para su propia evolución”, explica Acer, un líder en el segmento de tecnología.
Algunos ejemplos de IA incluyen chatbots de servicio al cliente y algoritmos de redes sociales. El pináculo de la inteligencia humana, cosas como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones avanzada y la identificación visual de objetos y rostros, ahora se han convertido en acciones que la IA es capaz de ejecutar.
Si bien las películas y los libros a menudo presentan a la IA como una amenaza para la especie humana, muchos están entusiasmados con la realidad de que la IA hace que nuestras vidas sean más fáciles, mejores y más eficientes. Por ahora, las empresas la están utilizando como una solución principal para muchos problemas.
Para comprender verdaderamente la IA, es importante diseccionar la parte de «inteligencia» de la frase general. La inteligencia, en este contexto, se refiere a las habilidades computacionales para lograr objetivos para un sistema. En esencia, si un sistema es capaz de realizar cálculos rápidos y abundantes para lograr su objetivo preconcebido, podríamos llamarlo «inteligente».
Por razones obvias, la inteligencia humana siempre ha marcado el punto de referencia de cómo deseamos que funcionen nuestras máquinas. Cuando muchos imaginan en qué podría convertirse la IA, lo que realmente buscan es el estándar de capacidad del cerebro humano.
“Históricamente, mediante la inteligencia humana, siempre hemos tenido una mayor capacidad para almacenar recuerdos, realizar múltiples tareas, comunicarnos socialmente, tomar decisiones y ser consciente de nosotros mismos. Todavía hay muchos aspectos de la toma de decisiones y los procesos de pensamiento que la inteligencia artificial no puede lograr. La forma en que funciona el cerebro humano sigue siendo un misterio para nosotros, por lo que es natural que sea difícil programar eso en una máquina”, asegura.
¿Cuándo se convirtió la IA en algo?
Si bien no todos los investigadores o desarrolladores tienen ambiciones que rivalicen con las películas de ciencia ficción, los objetivos de desarrollo de IA de permitir que las computadoras hagan todo lo que la mente humana puede hacer son estándares. Alan Turning, un matemático inglés, es considerado por muchos como el primer defensor del potencial de la IA. Su conferencia en 1947 se centró en la IA y fue el comienzo de un cambio cultural hacia las posibilidades de cómo podrían evolucionar las computadoras. La prueba de Turing era esencialmente un test que proclamaba que si una computadora podía igualar la inteligencia humana y convencer a un observador externo de una inteligencia similar a la humana, entonces debía considerarse «inteligente».
Aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA
Más de 70 años después, muchos creen que hemos superado el punto de referencia de Turing para la inteligencia informática. El término «inteligencia artificial» se menciona a menudo junto con el aprendizaje automático. La IA y el aprendizaje automático no son cosas separadas, sino que el aprendizaje automático es una herramienta utilizada dentro del desarrollo de la IA. La inteligencia artificial funciona tomando una gran cantidad de datos y ejecutándolos a través de algoritmos y aprendiendo de los patrones en el camino.
El aprendizaje automático, por otro lado, procura conclusiones a partir de los datos mediante el uso de redes neuronales. Este comportamiento de búsqueda de patrones permite que una computadora aprenda. Anteriormente, esto no había sido un sello distintivo de las computadoras, ya que siempre completaban las funciones para las que habían sido programadas y nada más. El concepto de aprendizaje profundo acompaña al aprendizaje automático en las conversaciones sobre IA. El aprendizaje profundo es esencialmente aprendizaje automático dentro de capas y capas de grandes conjuntos de datos.
¿Por qué es importante la IA?
Más allá de una sensación de logro por lo lejos que ha llegado la inteligencia informática, la IA ofrece varios beneficios tangibles. IA ofrece una mayor automatización para ciertas tareas. Debido a que una computadora no puede agotarse o quedarse sin energía mental, puede realizar tareas repetitivas que un humano necesitaría hacer manualmente. IA también puede trabajar un día de 24 horas todos los días de la semana, mientras que un ser humano no puede. Puede proporcionar un análisis de mayor calidad. Con un fuerte enfoque en una sola tarea o función, la IA puede analizar conjuntos de datos o problemas difíciles a velocidades más altas que un cerebro humano. Puede mejorar la eficacia de nuestros procesos y funciones. Puede reducir los errores causados por el juicio humano.
Todo esto se suma a la mejora de los productos y servicios entregados a los usuarios finales. Además, estas capacidades de IA significan un costo general reducido para muchas empresas. Sin la necesidad de miembros del personal o equipos compuestos por varias personas, la IA puede funcionar a plena capacidad haciendo lo que tiene que hacer y, al mismo tiempo, ofrece un ROI más alto para su rendimiento.
Con estos beneficios centrales de la IA, es posible que veamos los trabajos aburridos (o peligrosos) como algo del pasado, al menos para los humanos. Es posible que veamos una producción enormemente mejorada de departamentos y empresas con un crecimiento radical en velocidad y eficiencia.
