La inteligencia artificial ya está en boca de todos, pero poca gente sabe lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones? Vamos a intentar responder a estas preguntas.
Es la revolución más importante de la tecnología desde que se inventó la informática. La inteligencia artificial va a cambiarlo todo (ya lo está haciendo), aunque no tenemos claro cuándo, ni como... ni por qué. Es la gran paradoja de la IA. Todo el mundo habla de ella, pero pocos saben cómo funciona, o lo que realmente hace. En este artículo vamos a intentar explicar qué es de una forma clara y sencilla, para entender los conceptos básicos y descubrir sus posibilidades.
La capacidad de que las máquinas piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos, pero también representa un peligro real para la Humanidad. Porque las ordenadores hoy en día controlan las centrales nucleares, el suministro de luz, los misiles armados... ¿Y si un día una inteligencia artificial decide que los humanos no somos necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que comparten algunas de las mentes más brillantes de nuestro tiempo, desde Bill Gates o Elon Musk al añorado Stephen Hawking.
Uno de los padres de la inteligencia artificial, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la Humanidad. Pero también profetizó en 1970: "Cuando los ordenadores tomen el control, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas". Y eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e Internet... ¿qué tiene que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza?
En apenas unos años, ya está en todos los sitios: los móviles, los ordenadores, la nube, los servicios de atención al cliente, la banca, los videojuegos... Y esto no ha hecho nada más que empezar...
¿Qué es la inteligencia artificial?
No existe un definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana...
En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos, en 2009: 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.
Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.
En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamin Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.
Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interior de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitía ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero. Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, siendo el más famoso un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interior de la mesa y además era un extraordinario jugador de ajedrez.
El Turco no era inteligencia artificial, pero nos muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de nuestro tiempo.
Tuvimos que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificial moderna. Básicamente la inventó Alan Turing, el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes. Su vida ha sido llevada recientemente al cine.
En 1936 Alan Turing publicó su concepto de máquina universal, que básicamente describía lo que era un algoritmo informático, y un ordenador. En 1950 formalizó el inicio de la Inteligencia Artificial con su Test de Turing, una prueba que define si una máquina es o no inteligente. Si un humano y una IA se enfrentan a las preguntas de un interrogador y ese interrogador no puede distinguir si las respuestas provienen del humano o de la IA, entonces la IA es inteligente.
En 2014, por primera vez una IA superó el Test de Turing.
En 1956 expertos como John McCarthy, Newell, Simon o el mencionado Marvin Minsky, usaron por vez primera el término "inteligencia artificial" en una conferencia en Dartmouth (Estados Unidos).
Minsky creó el primer simulador de redes neuronales, un genio que también inventó el microscopio confocal y patentó el primer casco de realidad virtual... ¡en 1963! Además fue el principal asesor de la película 2001: Una Odisea en el Espacio, dando vida al ordenador inteligente HAL 9000.
Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer ordenadores potentes y baratos, capaces de experimentar con la IA a un nivel global y cotidiano.
Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según una reglas, o los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano. El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más real en los primeros años del milenio. Su descendiente más actual es Mitsuku, que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.
Pero el momento en el que la IA entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la gente descubrió que era algo real y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en 1997, cuando el ordenador Deep Blue de IBM venció en una partida de ajedrez al que por aquel entonces era el mejor jugador de ajedrez de la historia, el ruso Gary Kaspárov.
Se inició así una tradición en la que sucesivos ordenadores dotados de inteligencia artificial han vencido a los mejores jugadores en todo tipo de juegos. El más popular de la actualidad es Deep Mind de Google, capaz de vencer en juegos mucho más complejos que el ajedrez (para una máquina), desde Starcraft II al milenario GO.
Existen muchos tipos de IA, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar demasiado vamos a centrarnos en los que se utilizan en informática, los móviles, los servicios de Internet, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie. Conceptos como el machine learning o aprendizaje automático, las redes neuronales, y otras tecnologías que oímos a menudo, pero que no sabemos muy bien cómo funcionan.
Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.
Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer. "Haz esta operación matemática, escribe el resultado en pantalla, reproduce este sonido", etc. Los programas tienen bifurcaciones del tipo "si pasa esto, haz esto y si pasa esto otro, haz esto otro". Y también pueden realizar acciones al azar, usando números aleatorios. Y otras muchas cosas, claro...
Pero la característica principal de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta el ordenador. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que le dice: "si hay un fallo, escribe el mensaje: Ha sucedido un error".
Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen.
La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.
Como hemos visto, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas. Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoria, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo.
Una IA funciona exactamente igual.
En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos.
A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.
Finalmente la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que tiene que 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.
Ahora entendemos noticias como el pago de 5 dólares por parte de Facebook a gente en la calle para que su IA de reconocimiento facial pueda analizar sus selfies (necesita entrenamiento con el mayor número posible de fotos) o el escándalo de las escuchas de voz de los asistentes de Google, Amazon o Apple, porque necesitan que una persona vea dónde se ha equivocado la IA, para decírselo y que aprenda de sus errores.
Diferentes tipo de IAs muy utilizadas
Existen docenas de formas de aplicar esta teoria, en función del tipo de IA o las tareas que se pretende acometer. Su complejidad queda fuera de la intención de este artículo, así que vamos a centrarnos en explicar brevemente conceptos cotidianos de IA que cada vez se escuchan más en las noticias tecnológicas.
Sistema experto
Es una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.
Aprendizaje automático (Machine Learning)
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) se ajusta perfectamente a la explicación teórica que hemos dado. Es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta.
El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la IA: primero hay un aprendizaje, un entrenamiento que genera una experiencia, y una puesta en práctica que nos dice si la tarea se cumple o no con éxito.
Normalmente este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado o no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dice lo que hace bien o mal. En el no supervisado, es la propia IA la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas.
Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.
Redes neuronales
Frente a otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, es decir, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro. Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de Aprendizaje automático.
Una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y un función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear Redes Neuronales Artificiales, o RNA.
Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendada.
Las redes neuronales son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, o asociar ideas. Se usan en cosas tan dispares como el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc.
Aprendizaje profundo (Deep Learning)
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que va un poco más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo.
El aprendizaje profundo usas redes neuronales para aprender usando capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los humanos. Si tiene que buscar manos en una foto por ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de un pie. Pero irá añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿qué es una mano? y ya no se equivocará.
El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos.
Una evolución sin límites
Una vez que conocemos los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano, sus posibilidades son infinitas. En función de cómo entrenes a la IA podrá realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos, o predecir el movimiento del precio de las acciones en la Bolsa. Y dentro de poco, quizá decidir si te ofrece un empleo en una entrevista de trabajo, u operarte a corazón abierto...
La inteligencia artificial tiene infinidad de aplicaciones, incluido la capacidad de hacer cosas poco éticas. Uno de los últimos ejemplos es el Deepfake, la falsificación de vídeos en donde unos rostros se cambian por otros, o se manipulan los labios para hacer decir cosas falsas a un político o un líder opinión. Y es casi imposible de distinguir a simple vista:
Por supuesto, todos los datos ahí expuestos son falsos, pero si distribuyes miles de veces un texto como éste en Internet (y una IA puede estar las 24 horas del día generando textos como éste), en unos meses comenzará a surgir una marea de gente que pide el fin del reciclaje...
La manipulación de la verdad, será uno de los peligros de la IA.
Pero lo que genios de nuestro tiempo o gurús de la tecnología como Stephen Hawking. Bill Gates o Elon Musk temen, no es el mal uso de la IA, sino que la IA se vuelva demasiado lista, y decida prescindir de nosotros porque razone que somos un peligro para la vida en la Tierra, o innecesarios para su propia evolución. Aquello que Marvin Minsky ya auguraba en 1970: "puede que, con suerte, los ordenadores decidan tenernos como sus mascotas".
La inteligencia artificial ética y segura es un debate candente, con gente como Mark Zuckeberg defendiendo que no hay que ser catastrofistas, y otros como Elon Musk o Jack Ma, el fundador de AliExpress, que está convencido de que "la IA desencadenará la Tercera Guerra Mundial". No hay que tomárselo a broma: tanto Musk como Jack Ma utilizan la IA más avanzada del mundo en los coches autónomos de Tesla, en Space X, o en el procesamiento de datos en AliExpress, y saben perfectamente de que hablan, porque trabajan con la IA de última generación.
El propio Elon Musk, junto a otras personalidades y expertos han fundado OpenAI, una iniciativa que tiene como objetivo crear sistemas de IA que beneficien a la Humanidad, y no puedan revelarse contra ella.
Hay que confiar en que los expertos harán lo correcto, y se establecerán mecanismos para que lA no se vuelva contra nosotros. Los beneficios serán innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades, descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho más.
FUENTE: COMPUTERHOY
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