“Es probable que la IA sea lo mejor o lo peor que le pueda pasar a la humanidad”.
– Stephen Hawking
Con la llegada de ChatGPT, los coches autónomos, el reconocimiento facial y los filtros de Snapchat, por nombrar solo algunos ejemplos, parece que la inteligencia artificial (IA) está ahora en todas partes. De hecho, la IA se ha vuelto tan central en nuestra forma de vida, que se declaró la IA del año 2023. “palabra del año” por Collins Dictionary. Aunque la IA parece ser relativamente nueva, la frase en realidad se creó en 1956 en una conferencia que se acepta ampliamente como el lugar de nacimiento de la IA: la Proyecto de investigación de verano de Dartmouth sobre inteligencia artificialDado que muchas personas solo tienen una comprensión limitada de lo que la IA puede hacer por ellas en un sentido general, las complejidades de cómo opera la IA son enormes y las posibilidades de lo que la IA podría lograr en el futuro parecen infinitas. Continúe leyendo para descubrir: qué es la IA; cómo funciona la IA; los diferentes tipos de IA; los beneficios y aplicaciones de la IA; las limitaciones de la IA; las preocupaciones éticas y de seguridad de la IA; y qué le depara el futuro a la IA.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
La inteligencia artificial (IA) es en realidad una rama de la informática que tiene como objetivo permitir que una computadora o un robot (controlado por una computadora) realice tareas que normalmente requerirían inteligencia humana (por ejemplo, aprender de la experiencia, adaptarse a nuevas situaciones, resolver problemas, razonar, comprender, emitir juicios y mucho más). Si bien puede parecer que la IA permite que las computadoras "piensen" de forma independiente como los humanos, este no es el caso. Muchas personas asumen que los sistemas de IA, como Alexa o Siri, pueden comprender texto o habla de la misma manera que lo hacen los humanos; en última instancia, la IA es solo una serie de algoritmos que pueden reconocer patrones a partir de entradas de información. Los sistemas de IA, a diferencia de los humanos, también carecen de comprensión.
Como forma de determinar si un modelo de IA ha alcanzado la capacidad de imitar los procesos de pensamiento humanos, a menudo se los evalúa en función de 'Prueba de Turing'. Hasta el momento, no ha habido ningún modelo de IA que haya oficialmente pasó la prueba de Turing: los creadores de ChatGPT afirmaron que su modelo pasó la prueba de Turing, aunque esto aún no se ha verificado de forma independiente.
Dado que el concepto de "inteligencia" en sí es difícil de definir con referencia a la IA, puede resumirse en tres aspectos generales: inteligencia artificial estrecha, inteligencia artificial general y superinteligencia artificial.
Inteligencia artificial estrecha (ANI), a veces llamada IA débil, tiene una aplicación limitada y logra realizar tareas individuales muy bien. La IA limitada opera dentro de un contexto limitado y es una imitación de la inteligencia humana aplicada a un problema diseñado específicamente (por ejemplo, cambiar la voz a texto). Los modelos de IA específicos incluyen: Siri y Alexa; Grammarly; filtros de redes sociales; automóviles autónomos (hasta ahora, solo fabricados por Tesla y Mercedes Benz); búsquedas web; bots conversacionales (chats de servicio al cliente en sitios web); filtros de correo electrónico; y recomendaciones de servicios de transmisión, por nombrar solo algunos. En la actualidad, ANI es el único tipo de IA que existe.
Inteligencia artificial general (AGI), o IA fuerte, es una máquina que se considera "a la par" de la inteligencia humana, simulando comportamientos con la capacidad de aprender y aplicar su inteligencia para resolver cualquier problema. La IA se comportaría de una manera casi idéntica a la de un humano en cualquier situación dada; incluso tendría la capacidad de tener y comprender emociones. Sin embargo, este tipo de IA sigue siendo teórico y no todavía existen, pero tenga la seguridad de que hay muchas empresas que están acelerando sus esfuerzos para alcanzar esos niveles avanzados de IA.
Superinteligencia artificial (ASI) Superaría con creces a sus predecesores, con la capacidad de tomar conciencia y superar La inteligencia de los humanos. Si bien estas capacidades podrían parecer la trama de una novela futurista y distópica, la ASI es actualmente hipotética y no un nivel de avance que probablemente encontremos en nuestra vida.
¿Cómo funciona la IA?
El funcionamiento de los sistemas de IA es increíblemente complejo y tiene muchas facetas diferentes. En esencia, estos sistemas funcionan combinando grandes conjuntos de datos con algoritmos de procesamiento bien programados. Estos sistemas luego ejecutan numerosas tareas a alta velocidad. ¿En resumen? Los sistemas de IA son todos Desarrollado por algoritmos.
La mayoría de los sistemas de IA actuales "aprenden" a través de Aprendizaje automático; un tipo de aprendizaje que requiere la introducción de datos, que el sistema procesará con algoritmos intuitivos (algoritmos diseñados para imitar los procesos de pensamiento humano). Una vez introducidos y procesados los datos, la IA puede reconocer patrones de comportamiento y errores, ajustando sus funciones y algoritmos según sea necesario. Por ejemplo, los servicios de streaming (Netflix, Prime, Spotify, etc.) utilizan el aprendizaje automático para generar recomendaciones para sus usuarios.
Otros modelos de IA más sofisticados utilizan Aprendizaje profundo, que es una forma más compleja de aprendizaje automático que utiliza grandes redes neuronales (que imitan las vías neuronales del cerebro humano) para aprender patrones multifacéticos y hacer predicciones de resultados sin participación humana. Por ejemplo, ChatGPT utiliza una red neuronal profunda con miles de millones de criterios para analizar y generar texto. Estos sistemas de IA permiten una experiencia de usuario más personalizada.
Los algoritmos utilizados para programar y ayudar a los sistemas de IA a "aprender" están escritos por programadores informáticos altamente cualificados (codificadores).
¿Cuáles son las diferentes formas de IA?
Hay cuatro formas de IA: máquina reactiva, memoria limitada, teoría de la mente y autoconsciente.
Máquina reactiva
Los sistemas de IA que no tienen memoria, no pueden almacenar datos e imitan la capacidad de la mente humana para procesar estímulos inesperados sin conocimiento previo (es decir, no programados en el algoritmo) se denominan máquinas reactivas.
El ejemplo más conocido de una máquina reactiva es la de IBM. Azul profundoEsta máquina está programada para comprender las reglas del ajedrez, incluido el reconocimiento de todas las piezas en el tablero y cómo se puede mover cada una de ellas. Deep Blue calcula el siguiente movimiento más efectivo para sí misma, al tiempo que predice el curso de acción más probable del oponente, a través de un análisis de la actual situación en el tablero. Sin embargo, como no tiene memoria, Deep Blue no puede "aprender" de partidas de ajedrez anteriores. Las decisiones de esta máquina reactiva se basan únicamente en la situación actual y sus opciones disponibles.
Las recomendaciones de servicios de streaming son un ejemplo más contemporáneo de un sistema de IA de máquina reactiva. Este tipo de IA procesa enormes cantidades de datos de clientes para recomendar películas y programas de televisión específicos que sean relevantes para su historial de visualización anterior.
Memoria limitada
Los sistemas de IA de memoria limitada son el tipo de IA más utilizado en el mundo en la actualidad. A diferencia de los sistemas de IA de máquina reactiva, los sistemas de IA de memoria limitada pueden hacer referencia a experiencias pasadas a lo largo del tiempo, de forma muy similar a la forma en que las neuronas del cerebro humano crean vías. Estas interpretaciones se utilizan luego para mejorar el algoritmo programando el sistema de IA para permitir que sus acciones se basen en datos pasados y presentes. Si bien puede parecer que esta es la misma forma en que un humano puede recopilar información de éxitos y fracasos (recuerdos), el sistema de IA solo almacena temporalmente experiencias pasadas. Luego, el sistema de IA aprovecha la información para "entrenarse" a sí mismo y mejorar sus capacidades con el tiempo, con más datos que interpreta.
Uno de los ejemplos actuales más impresionantes de un sistema de IA con memoria limitada son los coches autónomos. Estos coches funcionan en función de los datos (de los algoritmos con los que fueron programados), además de interpretar la información recopilada por sus sensores, ajustándose al entorno según sea necesario. La información que estos coches interpretan incluye, entre otras cosas, las condiciones dinámicas de la carretera, otros coches y objetos estáticos.
Teoría de la mente
Los sistemas de IA basados en la teoría de la mente son la próxima frontera para los programadores informáticos. Cuando estos sistemas de IA sean capaces de tomar decisiones iguales a las de un ser humano, habremos alcanzado la teoría de la mente; este tipo de sistema de IA se prevé para el futuro cercano. En el corazón del sistema de IA basado en la teoría de la mente se encuentra la capacidad propuesta para reconocer y recordar emociones, lo que permitirá entonces el ajuste de conductas basadas en esta información, de forma similar a cómo reaccionan los humanos en situaciones sociales.
Si bien la teoría de la mente de la IA aún no se ha logrado, los robots como Sofía (creado por Hanson Robotics) se ha acercado bastante; Sophia es un robot humanoide capaz de “ver” emociones y responder en consecuencia.
Consciente de sí mismo
Un paso más allá de la IA basada en la teoría de la mente se encuentra la IA autoconsciente, que será un sistema de IA que mantendrá la conciencia y la comprensión de su propia existencia. Este tipo de sistema de IA poseería una conciencia e inteligencia de nivel humano, con el potencial de superar ambas.
La IA consciente de sí misma está muy lejos de convertirse en realidad, ya que la investigación continúa tratando de comprender cómo funciona la mente humana y cómo funcionan la memoria, el aprendizaje y la capacidad de tomar decisiones. Además, los algoritmos y el hardware que existen actualmente no serían capaces de soportar un sistema de IA tan sofisticado y complejo.
¿Cuáles son los beneficios y aplicaciones de la IA?
Si bien estamos continuamente desarrollando y adaptando los sistemas de IA que existen actualmente, las aplicaciones de la IA son enormes. Desde la atención médica hasta la agricultura y todo lo demás, los sistemas de IA han encontrado utilidad en casi todos los sectores.
Una de las formas más importantes en que los sistemas de IA beneficiarán a la persona promedio es a través de sus aplicaciones en la industria de la salud. Desde el diagnóstico hasta el tratamiento y la atención posmédica, los sistemas de IA pueden agilizar y hacer que ciertos procesos sean más eficientes. Por ejemplo, las personas con diabetes pueden usar bombas de insulina automáticas que están programadas con algoritmos que reaccionan a las mediciones de sus niveles de glucosa e inyectan automáticamente la dosis correcta de insulina cuando es necesario. Puede leer más sobre las aplicaciones de los sistemas de IA para la atención médica en Imperial College London aquí.
En cuanto a la agricultura, los agricultores utilizan sistemas de IA para realizar una serie de tareas que antes habrían sido difíciles o que habrían llevado mucho tiempo. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden predecir cuánto tiempo tardará en crecer un determinado cultivo o detectar plagas. Los sistemas de IA pueden incluso plantar, fumigar y cosechar cultivos mediante maquinaria automatizada, lo que evitará que los agricultores contraten trabajadores agrícolas o hagan el trabajo ellos mismos. Lea más en Noticias de Agfunder sobre cómo el uso de sistemas de IA en la agricultura está beneficiando a los agricultores de todo el mundo.
Los ejemplos anteriores son solo dos de las muchas formas en que se utilizan los sistemas de IA en nuestra vida cotidiana.
¿Cuáles son los desafíos y limitaciones de la IA?
Si bien los sistemas de IA parecen poder hacerlo todo (de hecho, algunas computadoras ya han cruzado el umbral de la exaescala, lo que significa que pueden realizar tantos cálculos en un solo segundo como un individuo podría realizar en más de 1000 millones de dólares), 31 mil millones de años – todavía existen muchas limitaciones y desafíos a los que se enfrentan quienes los crean. Como se mencionó anteriormente, los sistemas de IA, sin importar cuán avanzados sean, todavía solo "saben" lo que el programador (a través de los algoritmos) les ha permitido "saber". La principal limitación de los sistemas de IA es su falta de empatía y emociones verdaderas. Sin embargo, como demuestran robots como Sophia, la inteligencia emocional de los sistemas de IA está progresando rápidamente. Existen muchas otras limitaciones de la IA, como: análisis de datos potencialmente inexacto, sesgo potencial y costo.
¿Cuáles son algunas de las preocupaciones éticas y de seguridad de la IA?
Muchas personas temen que los sistemas de IA se vuelvan demasiado inteligentes, y algunos llegan a decir que algún día los robots podrían “apoderarse del mundo”. En respuesta a esta cuestión, muchos gobiernos e industrias ya están tomando medidas para abordar las preocupaciones éticas y de seguridad de los sistemas de IA. Algunas de las preocupaciones éticas y de seguridad de la IA son: falta de transparencia; falta de neutralidad; potencial de vigilancia; mayor división entre privilegiados y no privilegiados; preocupaciones por los derechos humanos; desempleo; y la sustitución del pensamiento independiente.
A pesar de que los sistemas de IA son relativamente nuevos, el autor de ciencia ficción de renombre mundial Isaac Asimov escribió a menudo sobre robots, tecnología y sistemas de IA. Curiosamente, debido a la inclusión de robots en algunas de sus obras (Yo, robot 1950), desarrolló Tres leyes de la robótica, a los que todavía hoy se hace referencia cuando se debate la ética de la creación y el uso de sistemas de IA.
Tres leyes para la robótica:
1. Un robot no puede dañar a un ser humano ni permitir que un ser humano sufra daño por su inacción.
2. Un robot debe obedecer las órdenes que le da un humano a menos que estén en oposición directa a la primera ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia a menos que esa protección entre en conflicto con las dos primeras leyes.
*Más tarde, Asimov añadió una cuarta ley: un robot no puede dañar a la humanidad ni permitir que la humanidad sufra daño por su inacción.
Este mes, noviembre de 2023, se abordaron las preocupaciones de seguridad con respecto a la creación y el uso de sistemas de IA en la reunión mundial Cumbre de seguridad de la IA La cumbre se celebró en las afueras de Londres (Reino Unido). En un gesto simbólico por sus contribuciones históricas a la criptografía, se celebró en Bletchley Park (famoso por el desarrollo de muchos códigos y cifras que llevaron a la victoria de los Aliados en la Segunda Guerra Mundial) y asistieron delegados que representaban a 27 países, así como a muchos titanes de la industria, incluido Elon Musk. El rey Carlos también grabó un mensaje para los asistentes, en el que afirmaba que los riesgos de la IA deben abordarse con un "sentido de urgencia, unidad y fuerza colectiva".
Los asistentes a esta importante cumbre no intentaron llegar a un acuerdo sobre un conjunto compartido de reglas para la aplicación de la IA. Sin embargo, las empresas de IA acordaron proporcionar a los gobiernos un acceso temprano a los sistemas de IA para evaluar su seguridad. El Reino Unido también ha lanzado la iniciativa Instituto de Seguridad de la IA.
¿Qué le depara el futuro a la IA?
Saca tus gafas de sol: el futuro de la IA está aquí brillanteCon tanto potencial para mejorar los sistemas existentes y crear otros nuevos, las posibilidades de la IA son infinitas. Además, dado que solo se ha alcanzado un nivel superficial de lo que podría ser posible, habrá (y ya hay) una enorme demanda de programadores informáticos altamente capacitados para escribir algoritmos para sistemas de IA. Estos programadores no solo serán buscados por las empresas de robótica, sino que prácticamente todas las industrias buscarán contratar a estos codificadores expertos.
Con una perspectiva tan prometedora para las carreras en IA, los niños de tan solo cuatro años pueden (y deben) ser... aprendiendo a codificar para aprovechar oportunidades profesionales tan gratificantes y de amplio alcance en el futuro.
Como puede ver, la IA es una tecnología compleja y multifacética que ocupa un lugar destacado en nuestra vida cotidiana. Los sistemas de IA que existen ya son avanzados, pero las posibilidades de innovación futura de los sistemas de IA parecen infinitas. Un sistema de IA es tan "inteligente" como el algoritmo con el que ha sido programado; los programadores altamente capacitados en muchas industrias serán muy buscados, y es probable que se utilicen salarios lucrativos para atraer a los mejores de los mejores. Dado que las cuestiones éticas y de seguridad de la IA preocupan cada vez más a muchos gobiernos y líderes de la industria, está claro que la IA llegó para quedarse y está preparada para marcar una diferencia en el mundo en el que vivimos, esperemos que para mejor.
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