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Los robots inteligentes han sido el motor de tramas tanto cinematográficas como literarias desde hace muchos años. En estas obras, la ciencia ficción se nutría de escenarios futuristas donde las máquinas disponían de una inteligencia equiparable o superior a la de los seres humanos, con consecuencias positivas o negativas dependiendo de la obra en cuestión.

¿Quién nos iba a decir que, en tan pocos años, conseguiríamos que esto dejara de ser ciencia ficción y pasara a ser ciencia a secas? Es increíble cómo el progreso tecnológico ha permitido el desarrollo de máquinas y sistemas informáticos que, si bien no son inteligentes en el sentido estricto de la palabra, tienen unas capacidades cognitivas capaces de imitar a las del ser humano.

Vivimos rodeados de algoritmos capaces de percibir, razonar, aprender y resolver problemas. Nadie sabe hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial, pero lo que sí sabemos es que, pese a que esté todavía en etapas muy prematuras, dará lugar (si es que no ha dado ya) a una revolución igual o más importante que el propio Internet.

Y en el artículo de hoy, pues, despejaremos todas las dudas que puedas tener acerca de la inteligencia artificial. ¿Qué es exactamente la inteligencia artificial? ¿Puede una máquina ser inteligente? ¿Es peligrosa? ¿Qué tipos existen? ¿Qué diferencia unos de otros? Prepárate para sumergirte en este apasionante mundo de robots e inteligencia.

¿Qué es la inteligencia artificial?

"Inteligencia artificial" es un concepto difícil de definir, aunque a grandes rasgos, puede entenderse como la inteligencia llevada a cabo por máquinas. A diferencia de la inteligencia natural, no involucra ni conciencia ni emociones. Pero vayamos más allá.

La inteligencia artificial hace referencia a cualquier dispositivo informático capaz de percibir su propio entorno y responder con acciones determinadas con el objetivo de maximizar la probabilidad de cumplir con sus objetivos. Sean cuales sean. Desde saber qué anuncios mostrarnos cuando navegamos por la red hasta programas clínicos para detectar cánceres en los pacientes, pasando por juegos de estrategia como el ajedrez contra un ordenador o el prometedor futuro de los coches autónomos.

En este sentido, la inteligencia artificial es la consecuencia informática de utilizar algoritmos diseñados con el propósito de crear máquinas con unas capacidades cognitivas equiparables a las del ser humano. Y, aunque parezca algo distante, está día a día en nuestra vida: Google, redes sociales, correos electrónicos, comercio electrónico (Amazon usa inteligencia artificial para recomendarte productos según tu perfil de usuario), servicios online de entretenimiento (como Netflix o Spotify), aplicaciones de GPS, Medicina, reconocimiento facial del móvil, chats con robots...

Vivimos rodeados de máquinas cada vez más inteligentes e inmersos en mundos informáticos que, para bien o para mal, determinan nuestras vidas. La inteligencia artificial es una rama de las ciencias computacionales que estudia cómo los programas informáticos son capaces de dotar a las máquinas de habilidades propias de los seres humanos, con un importante peso en dos propiedades: razonamiento y conducta.

Por lo tanto, la inteligencia artificial busca estrategias programadas en base a algoritmos (o las famosas redes neuronales artificiales) que permiten a las máquinas imitar el funcionamiento de las neuronas humanas, dotando así a estos sistemas de la capacidad de resolver problemas como lo haría un ser humano.

Pero, ¿qué son exactamente estos algoritmos? Básicamente, un algoritmo es un conjunto de instrucciones escritas que la máquina debe seguir para ejecutar determinados comandos. Cualquier sistema computacional se basa en algoritmos. Responde a ciertos comandos, pero de forma lineal. Y esto no le hace inteligente.

Por ello, la inteligencia artificial es posible gracias a los conocidos como algoritmos inteligentes, los cuales permiten a la máquina responder a comandos pero no de forma lineal. Es decir, los propios algoritmos dan al sistema la capacidad de interpretar situaciones y datos, respondiendo de forma diferente en cada caso. Lógica y matemáticas. En esto se basa la fría pero eficiente inteligencia artificial.

Una máquina dispone de inteligencia artificial única y exclusivamente cuando los algoritmos programados en ella le permiten desarrollar cálculos no solo para responder a comandos, sino para aprender de las situaciones a las que se expone, pues cada cálculo que realiza deriva en una información que almacena para futuras situaciones.

¿Cómo se clasifica la inteligencia artificial?

El término de "inteligencia artificial" fue acuñado por primera vez en 1956 por John McCarthy, Claude Shannon y Marvin Minsky, aunque durante más de quince años no se investigó en esta disciplina, pues la comunidad científica creyó que era algo propio de la ciencia ficción.

Mucho ha llovido desde entonces y, a día de hoy, los sistemas que hacen uso de la inteligencia artificial han llegado para quedarse, tanto para bien como para mal. Pero, ¿todos los sistemas artificialmente inteligentes son iguales? No. Ni mucho menos. Existen distintos tipos de inteligencia artificial que analizaremos a continuación.

1. Máquinas reactivas

Las máquinas reactivas son aquellos sistemas dotados de la más primitiva inteligencia artificial. Son máquinas capaces de imitar la habilidad mental humana de responder a estímulos, pero no disponen de la capacidad de aprender. En otras palabras, no pueden utilizar la experiencia previa para desarrollar respuestas más eficaces. Un ejemplo sería la famosa Deep Blue de IBM, una máquina reactiva que, en 1997, fue capaz de ganar en una partida de ajedrez a Garry Kasparov, el Gran Maestro del ajedrez.

2. Teoría de la Mente

La Teoría de la Mente es un concepto que todavía no está implementado pero en el que se está trabajando, pues es el siguiente nivel de la inteligencia artificial. Un sistema con este nivel sería capaz de comprender aquellas entidades con las que interactúa al poder interpretar información tan compleja y subjetiva como las necesidades, las creencias, los pensamientos e incluso las emociones. Serán máquinas capaces de entender a los humanos. En otras palabras, estaremos ante una inteligencia emocional artificial.

3. Máquinas autoconscientes

De acuerdo a los especialistas, este sería el último nivel de la inteligencia artificial. Cuando las máquinas fueran conscientes de su propia existencia, la inteligencia artificial habría llegado a su pico, pues el sistema tendría emociones, necesidades e incluso deseos. Y aquí entran los escenarios apocalípticos. ¿Y si esta máquina tuviera el deseo de aniquilarnos? Sea como sea, estamos a décadas (e incluso cientos de años) de tener la tecnología necesaria para crear sistemas conscientes de ellos mismos. La autoconsciencia artificial es, por ahora, un concepto hipotético.

4. Memoria limitada

Las máquinas de memoria limitada son aquellas que tienen las capacidades de responder a estímulos de las máquinas reactivas, pero añadimos un componente importantísimo: el aprendizaje. Los sistemas con esta inteligencia artificial son capaces de aprender de las acciones para así memorizar formas efectivas de responder a determinadas situaciones. La inteligencia artificial que nos rodea es de este tipo. Desde los algoritmos de Google hasta los coches que se conducen solos.

5. Inteligencia artificial estrecha

Más conocida por su nombre en inglés, Artificial Narrow Intelligence (NAI), la inteligencia artificial estrecha hace referencia a todos aquellos sistemas computacionales que, a pesar de que imitan las capacidades humanas, están diseñados para realizar únicamente una tarea específica. No pueden hacer nada más que aquello para lo que están programados. Tienen un rango muy estrecho de actividad, de ahí su nombre. Por ahora, toda la inteligencia artificial implementada en el mundo es de este tipo.

6. Inteligencia artificial general

Más conocida también por su nombre en inglés, Artificial General Intelligence (AGI), la inteligencia artificial general será (todavía no se ha desarrollado) una forma de inteligencia artificial que permitirá a las máquinas formar conexiones entre distintas actividades. Podrá aprender, comprender, actuar y percibir el medio igual que un ser humano. No estarán limitadas a una sola actividad, sino que podrán imitar nuestras habilidades para aprender de todo. Con entrenamiento, una inteligencia artificial general podrá incrementar cada vez más su rango de acción.

7. Superinteligencia artificial

Otro concepto hipotético. Con la superinteligencia artificial, más conocida como Artificial superintelligence (ASI), las máquinas no solo imitarán la forma de pensar de los seres humanos, sino que se convertirán, de largo, en el sistema más inteligente en la faz de la Tierra. Serán mejores que nosotros en absolutamente todo. Aprenderán de todo a una velocidad inimaginable y se abrirá la puerta a la singularidad; una situación en la que la inteligencia artificial pasará por una explosión intelectual en la que ella misma generará cada vez máquinas más potentes. Y así sucesivamente hasta quién sabe dónde. Un escenario realmente aterrador que, por suerte, está lejos de materializarse.

8. Sistemas que actúan como humanos

Los sistemas que actúan como humanos son todos aquellos sistemas que no imitan nuestra forma de pensar, sino la de comportarnos. No se busca que desarrollen complejas habilidades cognitivas, sino que hagan acciones mecánicas de forma más efectiva que nosotros. Los robots son un claro ejemplo de ello.

9. Sistemas que piensan como humanos

Los sistemas que piensan como humanos son todos aquellos sistemas que sí imitan nuestra forma de pensar. Esta inteligencia artificial está dotada de algoritmos que le permiten aprender, memorizar, tomar decisiones y resolver problemas. Es la forma de inteligencia artificial más frecuente.

10. Sistemas que actúan racionalmente

Los sistemas que actúan racionalmente son todos aquellos sistemas que imitan a los humanos en lo que a comportamiento racional se refiere. Perciben el entorno y, a partir de ahí, realizan acciones lo más efectivas posible para cumplir con su objetivo.

11. Sistemas que piensan racionalmente

Los sistemas que piensan racionalmente son todos aquellos sistemas que imitan a los humanos, pero no en acciones mecánicas o de aprendizaje, sino en lo que a pensamiento racional se refiere. Son máquinas que tienen, en la lógica, el pilar de su funcionamiento. A través de cálculos, razonan y después actúan.

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Los 11 tipos de inteligencia artificial (y sus características)

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La inteligencia artificial es todo aquel sistema que dota a las máquinas de habilidades cognitivas similares a las humanas. Veamos cómo se clasifica.

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1. SAS Insights

2. Analytics Insights

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

Historia de la inteligencia artificial

El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje.

La investigación inicial de la inteligencia artificial en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres comunes.

Este trabajo inicial abrió el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en las computadoras, incluyendo sistemas de soporte a decisiones y sistemas de búsqueda inteligentes que pueden ser diseñados para complementar y aumentar las capacidades humanas.

Aunque las películas de Hollywood y las novelas de ciencia ficción representan la inteligencia artificial como robots semejantes a humanos que se apoderan del mundo, la evolución actual de las tecnologías IA no es tan aterradora – o así de inteligente. En su lugar, la inteligencia artificial ha evolucionado para brindar muchos beneficios específicos a todas las industrias. Siga leyendo para conocer ejemplos modernos de inteligencia artificial en las áreas de atención a la salud, comercio detallista y más.

1950–1970

Redes neuronales

El trabajo inicial con redes neurales despierta emoción por las “máquinas pensantes”.

Día presente

Deep Learning

Los adelantos en deep learning impulsan el auge de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial ha sido parte integral del software SAS por años. Hoy ayudamos a clientes de todas las industrias a capitalizar los adelantos en la inteligencia artificial y continuaremos incorporando tecnologías de IA como el machine learning y el aprendizaje profundo en soluciones del portafolios de SAS. Jim Goodnight CEO SAS

¿Por qué es importante la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificial es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no se venderá como aplicación individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificial, de forma muy similar en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.

La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. La inteligencia artificial encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiere una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor. De este modo, así como el algoritmo puede aprender a jugar ajedrez, puede aprender también que producto recomendar a continuación en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proveen nuevos datos. La retropropagación es una técnica de inteligencia artificial que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos empleando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con increíble poder de cómputo y el Big Data. Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos les pueda proporcionar, más precisos se vuelven.

La inteligencia artificial logra una increíble precisión a través de redes neuronales profundas – lo cual antes era imposible. Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos están todas basadas en el aprendizaje profundo – y se siguen volviendo más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de inteligencia artificial del aprendizaje profundo, clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos se pueden emplear ahora para detectar cáncer en MRIs (imágenes de resonancia magnética) con la misma precisión que radiólogos altamente capacitados.

La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificial para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.

¿Cuáles son los retos de usar la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial habrá de transformar todas las industrias, pero tenemos que entender sus límites.

La limitación principal de la inteligencia artificial es que aprende de los datos. No hay otra forma en que se pueda incorporar el conocimiento. Eso significa que cualquier imprecisión en los datos se verá reflejada en los resultados. Y cualquier capa adicional de predicción o análisis se tiene que agregar por separado.

Los sistemas de IA actuales son entrenados para realizar una tarea claramente definida. El sistema que juega póquer no puede jugar solitario o ajedrez. El sistema que detecta fraude no puede conducir un automóvil o brindarle asesoría legal. De hecho, un sistema de IA que detecta fraude en la atención a la salud no puede detectar con precisión fraude en impuestos o en reclamos de garantías.

En otras palabras, estos sistemas son muy, muy especializados. Se enfocan en una sola tarea y están lejos de comportarse como humanos.

De la misma forma, los sistemas de autoaprendizaje no son sistemas autónomos. Las tecnologías de inteligencia artificial imaginadas que usted ve en las películas y en la televisión siguen siendo ciencia ficción. Pero las computadoras que pueden sondear datos complejos para aprender y perfeccionar tareas específicas se están volviendo bastante comunes.

SAS® Visual Data Mining and Machine Learning

La inteligencia artificial se simplifica cuando puede preparar datos para análisis, desarrollar modelos con algoritmos modernos de machine learning e integrar analítica de texto, todo en un producto. Además, puede codificar proyectos que combinen SAS con otros lenguajes, incluyendo Python, R, Java o Lua.

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Inteligencia Artificial: Qué es y Por Qué Importa

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