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carrera: Ing. de sistemas e informática

Correo: 60762283@contiental.edu.pe

Descripción: Provengo del cusco y e estado toda mi vida en dicho lugar junto a mis padres.

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Sacsayhuamán es un centro arqueológico muy visitado , ya tiene unan interesan historia por contar , además de las inexplicables muros construidos por el antiguo imperio inca en la región de cusco .

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The Sacsayhuaman (also Saksaywaman or Saqsawaman, meaning 'Royal Eagle') fortress- temple complex lies at the northern edge of the former Inca capital Cuzco. Constructed during the reign of Pachacuti (1438-1471 CE) and his successors, its massive, well-built walls remain today as a testimony not only to Inca power but also the skills of Inca architects and their approach of blending their monumental structures harmoniously into the natural landscape. The Sacsayhuaman is still used today for reenactments of Inca-inspired ceremonies.

Construction

The fortress was the largest structure built by the Incas. It was constructed on an elevated rocky promontory facing the northern marshy ground outside the Inca capital of Cuzco. Pottery finds indicate that the site had previously been occupied by Inca residents. Begun in the reign of the great Inca empire builder Pachacuti Inca Yupanqui, or perhaps his son Thupa Inca Yupanqui in the mid-15th century CE, the design was credited to four architects: Huallpa Rimachi, Maricanchi, Acahuana, and Calla Cunchui. The first structures were made using only mud and clay. Subsequent rulers then replaced these with magnificent stonework which employed huge finely-cut polygonal blocks, many over 4 metres in height and weighing over 100 tons. To complete such a massive project 20,000 labourers were drafted in under the well-established Inca system of extracting both goods and labour from peoples they conquered. Working in a system of rotation 6,000 were given quarrying duties while the other 4,000 dug trenches and laid the foundations. The walls of the fortress were built in vertical sections, probably, each section being the responsibility of one ethnic labour group.

The Incas were master stonemasons. Huge blocks were quarried and shaped using nothing more than harder stones and bronze tools. Marks on the stone blocks indicate that they were mostly pounded into shape rather than cut. Blocks were moved using ropes, logs, poles, levers, and earthen ramps (telltale marks can still be seen on some blocks), and some stones still have nodes protruding from them or indentations which were used to help workers grip the stone. That rocks were roughly hewn in the quarries and then worked on again at their final destination is clearly indicated by unfinished examples left at quarries and on various routes to building sites. The fine cutting and setting of the blocks on site was so precise that mortar was not necessary. Finally, a finished surface was provided using grinding stones and sand.

The Fortress complex included temples, notably one to the sun god Inti, & was used as a location for Inca ceremonies.

Experimental archaeology has demonstrated that it was much quicker than scholars had previously thought to prepare and dress the stones used by the Incas. Even so, it would have taken many months to produce a single wall. The Incas also ensured that their blocks interlocked and the walls were sloped to maximise their resistance to earthquake damage. Time has proved their efficiency as 500 years of earthquakes have done remarkably little damage to Inca structures left in their complete state and the Sacsayhuaman is no exception.

Design

If the theory that all of Cuzco was laid out to form a puma shape when seen from above is correct, then Sacsayhuaman was its head. The fortress has three distinct terraces which recede backwards on each other. The walls, each reaching a height of 18 metres, are laid out in a zigzag fashion stretching over 540 metres so that each wall has up to 40 segments, which allowed the defenders to catch attackers in a crossfire; a result helped also by the general curvature of the entire fortress facade. In addition, Inca architects very often sought to harmoniously blend their structures into the surrounding natural landscape and the outline of the Sacsayhuaman was similarly built to mimic the contours of the mountain range which towers behind it. This is particularly evident when the sun creates deep triangular shadows between the zigzag terraces in exactly the same way that it does on the mountain range with its peaks and valleys.

In another defensive consideration, there is only one small doorway on each terrace which gave access to the interior buildings and towers on the hillside behind. Eyewitness Spanish accounts describe a large circular four or five-storey tower centrally placed within the fortress and its foundations (along with those for two others) can be seen today. To the rear of the complex, in an area known as the Suchuna (slide), there were more terraces, patios, outbuildings, and a system of water supply including cisterns and aqueducts. Finally, there is an area of stepped terracing cut into the side of the Rodadero Hill, which is thought to have been a religious shrine, perhaps dedicated to the earth goddess Pachamama, or a viewing platform for the Inca ruler to watch ceremonies from or a place for astronomical observations.

Function

On completion, the fortress was said to have had a capacity for at least 1,000 warriors, but it was rarely needed as the Incas did not suffer invasions from enemy states. Probably, for this reason, Sacsayhuaman was designed as much more than a fortress. The complex included temples, notably one to the sun god Inti, and was used as a location for Inca ceremonies. The Sacsayhuaman was also a major Inca storage depot where arms, armour, foodstuffs, valuable textiles, ceramics, metal tools, and precious metals were kept.

The Sacsayhuaman did operate as a fortress during the Spanish conquest of Peru from 1532 CE. The Spaniards, led by Francisco Pizarro, conquered Cuzco shortly after killing the Inca ruler Atahualpa in 1533 CE but then faced an organised and sustained siege from a large Inca army. Pizarro sent his brother Juan to attack the Sacsayhuaman using cavalry and then climb the walls with ladders. The offensive was successful, even if Juan died in the process, and the occupation of the fortress allowed the Spanish to resist the siege.

Later Use

Following the collapse of the empire after the European invasion, most of the stones of the Sacsayhuaman were reused elsewhere in the colonial buildings of Cuzco. The ruins were covered in earth by the Spanish to prevent their use by rebel Inca forces and the site was not rediscovered until its excavation in 1934 CE. Today the ruins of the fortress are the location for the annual Inca reenactment festival the Inti Raymi, held on the winter solstice.

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The Sacsayhuaman (also Saksaywaman or Saqsawaman, meaning 'Royal Eagle') fortress-temple complex lies at the northern edge of the former Inca capital Cuzco. Constructed during the reign of Pachacuti...

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Definición: Capaz de realizar tareas específicas de manera inteligente, pero limitada a un dominio particular

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Característica:

Funcionalidad Limitada:

ANI puede realizar una tarea específica basada en un conjunto de datos particular.

Ejemplos de ANI incluyen el reconocimiento facial, jugar ajedrez y coches autónomos 1.

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El interés por la inteligencia artificial (IA) ha aumentado con la aparición de herramientas tan mediáticas como ChatGPT. Sin embargo, esta y la gran cantidad de otros proyectos innovadores relacionados que hemos presenciado en la IA aún toman la forma de lo que se puede llamar inteligencia "limitada".

Y es que, siendo claros, solo se ha arañado la superficie de lo que puede llegar a ser esta nueva tecnología. Pese a que todos hemos quedado asombrados con ChatGPT, este chatbot tiene la esencia de la inteligencia artificial limitada (ANI).

Para que te hagas una idea inicial, ANI contrasta con la inteligencia artificial general (AGI), de la que ya hemos hablado en otro vídeo y del esfuerzo de varias décadas para llevar la inteligencia humana generalizada a las máquinas.

Con esto como base, es necesario adentrarse en el mundo de la ANI, que, a diferencia de la AGI, sí que se puede decir que ya está ampliamente entre todos nosotros.

¿Qué es ANI o Inteligencia Artificial Limitada?

La ANI es un tipo de IA diseñada para realizar una sola o un conjunto muy limitado de tareas relacionadas con un alto nivel de competencia. También se conoce como IA débil, IA estrecha, IA limitada o incluso IA especializada. Los sistemas ANI generalmente se entrenan en un gran conjunto de datos y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en este entrenamiento.

A diferencia de los humanos, los sistemas ANI requieren una reprogramación o reconfiguración por parte de los humanos cuando el contexto o la especificación de lo que se quiere que haga cambia, aunque sea levemente.

Esto se debe a que carecen de la capacidad de adaptarse a nuevos objetivos o circunstancias y generalizar el conocimiento de un contexto a otro, lo que los humanos hacen a través del aprendizaje por transferencia.

Los sistemas ANI se pueden clasificar en dos categorías: sistemas de aprendizaje supervisado y sistemas de aprendizaje no supervisado. Los sistemas de aprendizaje supervisado se entrenan en conjuntos de datos etiquetados que permiten que el sistema aprenda la relación entre los datos de entrada y la salida deseada.

Por otro lado, los sistemas de aprendizaje no supervisados se entrenan en conjuntos de datos no etiquetados y pueden identificar los patrones y las relaciones en los datos sin orientación.

La ANI está presente en muchas aspectos de la vida aunque no te lo imagines, como Google Translate y Siri. Para algunos, estas aplicaciones no son débiles porque son capaces de interacciones sofisticadas.

Estas aplicaciones, sin embargo, se consideran débiles o limitadas porque no pueden igualar la inteligencia humana, ya que la ANI no es sensible ni consciente y como en los casos antes mencionados su uso se destina a una sola función como asistente o traductor.

Sin embargo y pese a que puede parecer lo contrario, sus ventajas son mayoría ya que realizan bien tareas individuales, a menudo mejor que los humanos. Un sistema de inteligencia artificial débil diseñado para identificar el cáncer a partir de imágenes de rayos X o ultrasonido, por ejemplo, podría detectar un cáncer en imágenes más rápido y con mayor precisión que un radiólogo con grandes capacidades.

Aún así, los sistemas de IA débiles solo pueden hacer aquello para lo que están diseñados y solo pueden tomar decisiones basadas en sus datos de entrenamiento. Esa es su gran y única desventaja.

¿Cuáles son los beneficios de usar ANI?

La ANI que comúnmente entra en juego en nuestra vida diaria se divide en dos categorías: IA simbólica y aprendizaje automático ( Machine Learning).

1. Inteligencia artificial simbólica

También conocida como IA buena y anticuada (GOFAI), la IA simbólica solía ser el foco principal de investigación en el área. Este tipo de ANI requiere que los programadores definan explícitamente las reglas que esperan que siga el sistema inteligente.

Como tales, se utilizan mejor en aplicaciones que tienen pasos claros a seguir y resultados predecibles. Si bien la IA simbólica ya no se usa mucho en la actualidad, allanó el camino para la mayoría de los sistemas basados en reglas.

2. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o Machine Learning, por otro lado, es un tipo de ANI que crea sistemas inteligentes a través de ejemplos. Los desarrolladores primero construyen un modelo y lo entrenan presentando muchas instancias diferentes.

El algoritmo utiliza procesos del aprendizaje automático para derivar representaciones matemáticas mediante la predicción de resultados y la clasificación de tareas en función de los ejemplos.

Por ejemplo, los desarrolladores pueden entrenar un programa para analizar millones de transacciones con tarjetas de crédito y determinar transacciones legítimas y fraudulentas. Con el tiempo, el modelo puede predecir si una transacción en particular debe aprobarse o no.

Ejemplos de IA limitada
Todas las formas de sistemas modernos de IA pueden clasificarse como IA limitada. Son los siguientes:
1. Sistemas de imagen y reconocimiento facial. Estos sistemas, incluidos los que utilizan las empresas de redes sociales como Facebook y Google para identificar automáticamente a las personas en las fotografías, son formas de IA débil.

2. Chatbots y asistentes conversacionales. Esto incluye a los populares asistentes virtuales como Google Assistant, Siri, Alexa y el reciente ChatGPT. También se incluyen chatbots de servicio al cliente más simples, como un bot que ayuda a los clientes a devolver un artículo a una tienda minorista.

3. Vehículos autónomos. Los automóviles autónomos o semiautónomos, como algunos modelos de Tesla y los drones, barcos y robots de las fábrica autónomos, son todas aplicaciones de la IA limitada.

4. Modelos de mantenimiento predictivo. Estos modelos se basan en datos de máquinas, a menudo recopilados a través de sensores, para ayudar a predecir cuándo una pieza de la máquina puede fallar y alertar a los usuarios con anticipación.

5. Motores de recomendación. Estos sistemas predicen el contenido que a un usuario le puede gustar o buscar. Aquí también se podría incluir los filtros de spam en correos electrónicos que funcionan con ANI.

IA limitada frente a IA general (IA débil frente a IA fuerte)

La inteligencia artificial estrecha (ANI o IA limitada) se refiere a la capacidad de un sistema para realizar una sola tarea extremadamente bien, como rastrear una página web o jugar al ajedrez

La inteligencia artificial general (AGI o IA fuerte) es cuando un programa de ordenador puede realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano podría

La superinteligencia artificial (ASI) es una IA que supera el intelecto humano

La AGI implica un sistema con un conocimiento integral y capacidades cognitivas tales que su rendimiento es indistinguible del de un humano, aunque su velocidad y capacidad para procesar datos es mucho mayor. Tal sistema aún no se ha desarrollado, y las opiniones de los expertos difieren de si siquiera serán capaces de crearlo.

Algunos expertos creen que un sistema de inteligencia artificial general necesitaría poseer cualidades humanas, como conciencia, emociones y pensamiento crítico y esto es algo que difícilmente se puede atribuir a una máquina por muy eficiente e inteligente que sea.

Los sistemas basados en IA limitada no tienen ninguna de estas cualidades, aunque a menudo pueden superar a los humanos cuando se les indica hacer una tarea en particular.

Estos sistemas no están destinados a simular la inteligencia humana por completo, sino a automatizar tareas humanas específicas mediante el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).

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¿Qué es ANI y por qué se le conoce como inteligencia artificial débil o limitada?

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El boom de la IA no pasa desapercibido para nadie. Sin embargo, todas las novedades que van saliendo se incluyen en la categoría de Inteligencia artificial limitada.

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Definición: Imita la inteligencia humana y puede aprender y razonar en múltiples dominios.

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Características:

Capacidad de Razonamiento y Comprensión:

AGI puede entender y resolver una amplia gama de problemas, similar a cómo lo haría un ser humano.

Puede adaptarse a diferentes situaciones y aprender nuevas habilidades sin estar programada específicamente para cada tarea.

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El 31 de agosto de 1955 cuatro investigadores firmaban una propuesta singular. Querían organizar un seminario en el verano de 1956 para hablar de una nueva disciplina. Aquellos investigadores eran Jon McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Lo interesante, por supuesto, era cuál sería el tema central del seminario, una disciplina con un nuevo nombre que precisamente McCarthy había acuñado pocos meses antes.

Inteligencia artificial.

Aquel seminario, que duró entre seis y ocho semanas, fue considerado como gran detonante del nacimiento de ese nuevo campo de investigación. Durante las siguientes décadas el campo se desarrolló de forma notable, pero se vivieron varios "inviernos de la IA" -fracaso de la traducción automática en 1966, recortes a la investigación en los años 70, debacle de los sistemas expertos en los 90-.

A pesar de todo ello, el campo acabó resurgiendo con fuerza, primero en la década de 2010, y recientemente con el lanzamiento de ChatGPT y DALL-E en 2022. Los modelos de inteligencia artificial generativa han sido un verdadero fenómeno, pero estos sistemas tienen limitaciones, y hace años que empresas e investigadores trabajan en un campo aún más ambicioso: el de la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés). Veamos qué es y en qué se diferencia del concepto que manejamos tradicionalmente.

Qué es la inteligencia artificial general (AGI)

La inteligencia artificial general es un tipo de sistema automático que puede realizar con éxito cualquier tarea intelectual que los seres humanos realicen. No solo eso: la inteligencia artificial general o AGI sería capaz de realizar juicios y razonar ante una situación de incertidumbre -a partir del aprendizaje y el entrenamiento-, además de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.

Otra potencial definición - utilizada por OpenAI - es la de que la inteligencia artificial general es la de un sistema autónomo que supera la capacidad humana a la hora de realizar la mayor parte de tareas con valor económico.

Aunque algunos utilizan también el término " inteligencia artificial fuerte" para designar a estos sistemas, otros expertos reservan el calificativo "fuerte" para sistemas automáticos que van incluso más allá y son conscientes de sí mismos. Dichas máquinas podrían por tanto desarrollar sus propios sentimientos y contar con una experiencia subjetiva propia, una capacidad que abre un gran debate ético y que ha sido explorada ampliamente en las novelas, las series o el cine de ciencia ficción.

También hay otro concepto que se maneja en este ámbito: se trata de la llamada "superinteligencia". Lo desarrolló Ray Kurzweil, director de ingeniería de Google, impulsor del término " singularidad" y conocida personalidad de este ámbito. Según su opinión, las máquinas superarán el test de Turing en 2029, pero sus predicciones van más allá. Explica que una vez que creemos una AGI, dicho sistema se mejorará a sí mismo a un ritmo exponencial hasta llegar a un punto en el que su inteligencia opere a un nivel incomprensible para la comprensiónhumana. En ese punto se alcanzará la singularidad, y tiene fecha para la llegada de esa hipotética superinteligencia: 2045.

Como explican en MIT Technology Review, el término AGI fue acuñado hace unos años por Shane Legg, que ahora es Chief Scientist en DeepMind. A Thore Graepel, colega suyo en esa empresa, le gusta citar un párrafo de la novela de ciencia ficción 'Tiempo para amar' de Robert A. Heinlein de 1973. En ese párrafo se describe de forma premonitoria lo que perseguiría un ser humano inmortal, y quizás también lo que lograría una AGI:

"El ser humano debe ser capaz de cambiar pañales, planear una invasión, sacrificar un cerdo, gobernar un barco, diseñar un edificio, escribir un soneto, reducir una fractura, consolar a los moribundos, recibir órdenes, dar órdenes, resolver ecuaciones, abonar la tierra con estiércol, programar una computadora, cocinar una comida sabrosa, combatir con eficacia, morir con gallardía. La especialización es para los insectos".

Esa última frase de hecho serviría para describir los modelos de inteligencia artificial ("débil") con los que contamos ahora mismo: según dicha descripción, serían algo así como insectos.

En cualquier caso, una inteligencia artificial general sería capaz de realizar todas las tareas que realizan los seres humanos e incluso otras de las que no son capaces. Con el tiempo se estima que este tipo de sistemas AGI podrían reemplazar al ser humano en virtualmente cualquier ámbito y podrían hacer que la mano de obra humana quedara obsoleta, algo que tendría unas implicaciones sociales y económicas gigantescas.

Diferencias con la IA "débil" (o "estrecha")

A diferencia de la AGI, los sistemas de inteligencia artificial con los que contamos en la actualidad entran dentro de la categoría de inteligencia artificial sin más apelativos, aunque cuando se desea especificar también solemos referirnos a ella como " inteligencia artificial débil" o "inteligencia artificial estrecha".

Estos sistemas de IA débil son por ejemplo los que se centran en resolver problemas específicos gracias al uso de disciplinas como el aprendizaje máquina (machine learning) o el aprendizaje profundo (deep learning).

Gracias al uso de esas y otras técnicas, estos sistemas han sido capaces de superar a los seres humanos en ciertas tareas específicas: Deep Blue en ajedrez o AlphaGo en Go son dos ejemplos de modelos de IA con una aplicación práctica y visible: en ambos casos se ha superado la capacidad de los seres humanos, pero hay muchos más ejemplos.

Entre ellos destacan en los últimos meses tanto ChatGPT como DALL-E, que entran dentro de la categoría de los modelos de IA generativa. Este tos sistemas son capaces de aprender los patrones y estructuras de los datos de entrada con los que son entrenados, y a partir de ellos generar nuevos datos que tienen características similares.

Los resultados en este caso no superan necesariamente al logrado por los seres humanos -pueden cometer errores, indiscreciones e incluso "alucinar", lo que hace muy recomendable la supervisión de sus salidas -, pero su capacidad para realizar las tareas de forma sobresaliente y en tiempos mínimos ha convertido a estos modelos en una verdadera revolución en todo tipo de entornos industriales y creativos.

Posibles beneficios de la AGI

La capacidad de la inteligencia artificial general de superar a los seres humanos en la resolución de cualquier tarea posibilitaría avances asombrosos en todas las disciplinas del conocimiento.

Por ejemplo, en el ámbito de la salud y la atención médica: la AGI podría usarse para desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos médicos, diagnosticar enfermedades de manera más precisa y proporcionar atención personalizada a los pacientes.

Los avances en ciencia y tecnología también se podrían ver acelerados y la AGI podría contribuir de forma dramática a la resolución de problemas muy complejos como el cambio climático o el desarrollo definitivo de fuentes de energía renovables.

Los sistemas AGI tienen además aplicaciones evidentes en muchos otros campos como el de la educación, pudiendo ayudar a los estudiantes a aprender a su propio ritmo y de forma absolutamente personalizada en las disciplinas que cada uno considerasen necesarias y más interesantes.

Las implicaciones para resolver también otros muchos problemas en escenarios industriales, pero la aplicación de estos sistemas en el ámbito social y económico podría tener resultados igualmente espectaculares. La AGI permitiría teóricamente ayudar a resolver de forma definitiva tanto el hambre como la pobreza.

Desafíos éticos y de seguridad

A pesar de las ventajas que plantea la aparición de una inteligencia artificial general, hay también evidentes riesgos y desafíos éticos y existenciales a la hora de trabajar en este campo y lograr éxito en el objetivo de crear una AGI.

Los propios responsables de OpenAI destacaban hace meses cómo la AGI es "quizás el proyecto más importante de la historia de la humanidad". En un artículo en el blog oficial de la empresa sus responsables reflexionaban sobre cómo desarrollar sistemas que son "generalmente más inteligentes que los humanos" pero hacerlo de una forma segura.

El desarrollo de modelos de inteligencia artificial se ha convertido para muchos en un riesgo existencial para la humanidad. Personalidades dentro y fuera de este campo advierten del peligro - una AGI "nos matará a todos", explicaba un experto en IA en abril de 2023- y a principios de 2023 varios expertos y personalidades con Elon Musk a la cabeza firmaron una carta abierta para solicitar "pausar" el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA para debatir cómo continuar ese trabajo de la forma más segura posible.

Tanto empresas como expertos y organismos oficiales han reconocido a lo largo de todo 2023 la necesidad de regular el desarrollo de la inteligencia artificial para evitar tanto malos usos como amenazas derivadas de la creación de nuevos modelos. Las posturas de los distintos gobiernos son aquí muy distintas y el consenso parece difícil de alcanzar, y mientras que unos defienden un control estricto de estos desarrollos, otros prefieren una regulación permisiva y que no ponga trabas al desarrollo de esta tecnología disruptiva.

Hay otros muchos problemas y desafíos. Entre ellos están el de la transparencia de estos modelos que desarrollan las empresas y que por ejemplo no dejan claro cómo han sido entrenados -con potenciales violaciones del copyright- ni cómo funcionan por dentro, algo que ni sus propios creadores saben.

Precisamente ese desconocimiento introduce riesgos sobre sesgos algorítmicos -los modelos pueden discriminar-, pero también existe una amenaza a la privacidad si estos sistemas acaban revelando datos que fueron recolectados pero deberían mantener su confidencialidad tanto en el ámbito personal como en el industrial, económico o gubernamental.

Si una AGI acaba con la mayor parte del trabajo humano, el impacto social puede ser enorme, algo que ha hecho que se reactive el debate sobre una potencial renta básica universal (UBI por sus siglas en inglés). Algunos experimentos en este sentido han resultado ser un fracaso, y propuestas como la de Worldcoin -un proyecto liderado por Sam Altman, CEO de OpenAI- tampoco parecen ser la solución. Quizás sea esa hipotética AGI la que precisamente resuelva ese enorme conflicto.

Cuándo llegará la AGI

Andrew Ng, exdirectivo de Google Brain y cofundador de Coursera, ya destacó que la IA "es la nueva electricidad", pero su opinión sobre la AGI es muy distinta. En 2018 indicó que deberíamos " atajar el sinsentido de la AGI e invertir más tiempo en los problemas urgentes: pérdida de trabajo, sueldos que no suben, debilitamiento de la democracias, discriminación, prejuicios, desigualdad de la riqueza". Yann LeCun, máximo responsable de IA en Meta, también parece tener claro que ese camino no lleva a ninguna parte.

A pesar de ello, otros muchos expertos defienden el desarrollo de estos sistemas y creen, como Demis Hassabis -CEO de DeepMind- que estamos más cerca de lo que parece de llegar a la inteligencia artificial general. En OpenAI, empresa que ha dejado clara su intención de lograr alcanzar ese hito, están pensando ya de hecho en la superinteligencia.

Los pronósticos sobre la potencial llegada de una AGI son variados. Elon Musk, por ejemplo, indicó en 2020 que lograríamos contar con estos sistemas en 2025, pero estamos hablando de alguien que lleva prometiendo coches completamente autónomos desde hace casi una década y retrasando una y otra vez ese logro.

Las aproximaciones para resolver el problema y crear una AGI se dividen en dos grandes campos. El primero, que defiende OpenAI, se basa en el desarrollo de un algoritmo perfecto, uno que además permita crear modelos de aprendizaje automático que acaben logrando una AGI por fuerza bruta.

El otro, que defiende DeepMind, trata de emular el funcionamiento del cerebro humano y crear uno artificial: si logras crear la arquitectura correcta, defienden sus ingenieros, crear el algoritmo para aprovecharla será trivial. Así resolvió DeepMind el problema de AlphaGo, combinando redes neuronales con árboles de búsqueda.

Puede que la respuesta sea una combinación de ambas aproximaciones, pero lo que está claro es que nadie en este campo se arriesga a dar una fecha exacta. Legg, que dio nombre al concepto, cree que " en pocas décadas tendremos sistemas muy, muy capaces". Que esos futuros sistemas pueden ser considerados como AGI o no es otra cuestión.
En Xataka | Los mejores libros para introducirse en la inteligencia artificial: cinco expertos nos revelan sus lecturas básicas

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Qué es la Inteligencia Artificial General (AGI), la tecnología que apunta a revolucionar nuestro mundo por completo

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El 31 de agosto de 1955 cuatro investigadores firmaban una &nbsp;propuesta singular. Querían organizar un seminario en el verano de 1956 para hablar de una...

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Definición: Supera la inteligencia humana en todas las áreas.

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Inteligencia Artificial Superior (ASI):

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Inteligencia Artificial Superior (ASI):

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Singularidad Tecnológica: La ASI se considera una posibilidad teórica más que una realidad práctica en la actualidad. Se refiere a una IA hipotética que sería significativamente más inteligente que cualquier ser humano. Esta superinteligencia podría aprender, comprender y pensar de forma independiente a un nivel mucho más alto que las mejores mentes humanas12.

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¿Qué es la Superinteligencia Artificial (ASI)?

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En el siguiente artículo descubrirás qué es la Superinteligencia Artificial (ASI), cuándo se llegará a ella y todas las implicaciones que tendría para el mundo.

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Definición: Toman decisiones basadas en entradas actuales sin memoria ni aprendizaje.

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Este es el tipo de IA que tenemos hoy, como vehículos autónomos, asistentes personales como Siri, chatbots, tecnología de reconocimiento facial, etc. En términos simples, las máquinas de memoria limitada están programadas para realizar tareas específicas, pero también son capaces de aprender. Este aprendizaje les ayuda a mejorar.

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Es un término que cada vez oímos más, en varios aspectos la Inteligencia Artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI) forma ya parte de nuestras vidas, con máquinas capaces de aprender y buscar sus propias soluciones a los problemas que se les plantean, las aplicaciones que hacen y harán uso de este avance tecnológico son numerosas. En esta entrada vamos a explicar qué se entiende por Inteligencia Artificial, los tipos que existen y alguna de las aplicaciones que ya tiene.

En este artículo hablamos de:

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial (o I.A.) es la capacidad de una máquina o sistema informática de emular en parte el comportamiento de la mente humana desarrollando capacidades que hasta hace poco solo estaban alcance del cerebro humano, como la creatividad o el análisis complejo en base de datos incompletos. Se basa en procesos que incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.

Aunque puede que a muchos el término de Inteligencia Artificial aún les suene a ciencia ficción, lo cierto es que ya está presente en muchos ámbitos de la sociedad y su uso y desarrollo no deja de crecer; está en los capuchas, en los chatbos, en los procesos de selección de candidatos, se emplea en la salud y la sanidad, en el análisis del Big Data, en los videojuegos, en los vehículos autónomos, etc.

Tampoco es un concepto muy nuevo, la primera vez que se acuñó fue en 1956, por el matemático estadounidense John MacCarthy, en la Conferencia de Dartmouth. Desde entonces, ha seguido desarrollándose, aunque todavía le queda un largo camino por recorrer para poder hablar de sistemas de IA completamente autónomos y conscientes de sí mismos.

Aunque los expertos no se ponen de acuerdo para dar una definición unificada de lo que es la Intelgiencia Artificial, sí que podemos encontrar aproximaciones muy válidas. Así, la Comisión Europea define la IA como aquellos sistemas que manifiestan un comportamiento inteligente, al ser capaces de analizar el entorno y realizar acciones, con cierto grado de autonomía, con el fin de alcanzar objetivos específicos.

Tipos de inteligencia artificial

El funcionamiento de la Inteligencia Artificial depende en gran medida de los algoritmos y proceso empleados para desarrollarla o de los objetivos que se persiguen con ella, por ello podemos hablar de diferentes tipos de IA.

Una primera diferencia la podemos hacer entre los sistemas de IA débil e IA fuerte. Los primeros, también conocidos como IA estrecha, son sistemas diseñados y entrenados para realizar una única tarea. Mientras que los segundos, también llamados como inteligencia general artificial, son sistemas que cuentan con habilidades cognitivas humanas generalizadas, de manera que tienen la capacidad de encontrar por sí mismas la solución a una tarea planteada.

Una segunda forma de distinguir entre tipos de IA la encontramos en la categorización que hizo Arend Hintze, profesor de biología integradora e ingeniería y ciencias de la computación en la Universidad Estatal de Michigan. Hintze distingue entre 4 tipos de IA, tanto existentes hoy en día como todavía por desarrollarse. Los vemos en detalle a continuación:

Las máquinas reactivas son el tipo más básico de Inteligencia Artificial; se basan en decisiones sobre el presente, es decir, no tienen memoria y, por lo tanto, no pueden mirar al pasado para aprender de experiencias pasadas y son incapaces de evolucionar.

Un ejemplo de este tipo de IA lo encontramos en Deep Blue, el ordenador que ganó al ajedrez al campeón Kasparov. Este ordenador era capaz de reconocer las figuras en el tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo, pero ese era su único objetivo, procesar la información y los datos en busca del mejor movimiento en tiempo real en función a las jugadas de su oponente.

Las máquinas de IA de memoria limitada son capaces de mirar al pasado, pero de una forma limitada y temporal. De esta manera, pueden almacenar la información que recogen durante cierto tiempo y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento y respuesta para un futuro no lejano. Es decir, que no son capaces de realizar representaciones completas y perdurables en el tiempo.

Como ejemplo de este tipo de Inteligencia Artificial tenemos los coches autónomos.

La teoría de la mente presenta sistemas o máquinas cuya IA les permite entender cómo funciona su entorno, es decir, las personas, objetos y otros sistemas que les rodean. Son sistemas capaces de aprender en base a nuestros comportamientos y deducir y saber cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o hasta cómo esperamos ser tratados.

Este tipo de Inteligencia Artificial tendría la capacidad de entender el mundo que le rodea y cuando esté desarrollada plenamente, será capaz de realizar una interacción social más cercana a la de un ser humano.

Hemos llegado a lo que todavía es terreno de la ciencia ficción, porque actualmente no existe ningún tipo de IA con autoconciencia. Se trataría de una Inteligencia Artificial que ha desarrollado conciencia de sí misma y es capaz de reconocerse como una entidad independiente, que puede tomar sus propias decisiones, diferenciando entre ella y los objetos, personas y sistemas que la rodean. Sería el primer paso en lo que ha denominado la singularidad de la tecnológica.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Como decíamos, la Inteligencia Artificial se emplea en muchos ámbitos actuales y sin duda son muchas las aplicaciones de la misma que pueden aprovechar las empresas para mejorar sus procesos de ventas, reclutamiento o en sus servicios de atención al cliente, como vamos a ver en los siguientes puntos.

En un mercado cada vez más competitivo, donde se hace necesario ofrecer productos o servicios con un valor añadido para poder diferenciarse de la competencia, el análisis de datos y la elaboración de perfiles de consumidores son clave y es aquí donde entra la Inteligencia Artificial aplicada al marketing y las ventas, puesto que permite automatizar procesos como la minería y análisis de la información extraída.

La IA aplicada al marketing permite predecir futuras necesidades a través del empleo de herramientas capaces de analizar condutas y elaborar patrones de comportamiento en base a la huella que los usuarios dejan en Internet. Así, pueden elaborar perfiles de usuarios, segmentar la audiencia y poder así ofrecerles productos según sus necesidades y deseos.

Algunos ejemplos de Inteligencia Artificial aplicada al campo del marketing y las ventas los tenemos en:

Publicidad programática: Son plataformas que permiten la compra de espacios publicitarios en función de las audiencias a las que se desea llegar, y se hace de forma completamente automatizada.

Creación de contenido: Ya podemos encontrar programas capaces de generar contenido completamente original en base a determinados conceptos y palabras clave.

Curación de contenido: Se trata de sistemas de IA capaces de analizar el comportamiento de los usuarios en Internet y en base a ello ofrecerles contenidos acorde a su perfil.

Email marketing: Se basa en la automatización y algunas de las herramientas que emplea pueden usar el procesamiento del lenguaje natural para redactar asuntos más llamativos o cuerpos de email personalizados.

Los departamentos de atención al cliente también pueden beneficiarse del empleo de sistemas de Inteligencia Artificial, puesto que pueden delegar algunas tareas en asistentes virtuales. Pero no solo eso, como en el caso del marketing, pueden analizar el comportamiento de los usuarios y poder ofrecerles la ayuda que buscan prácticamente en tiempo real.

La atención al cliente genera una gran cantidad de datos que los sistemas de IA pueden ayudar a analizar para crear servicios predictivos con los que las empresas puedan adelantarse a las consultas y necesidades de sus clientes, ofreciéndoles una atención más personalizada.

El ejemplo más claro de la aplicación de la Inteligencia Artificial en el departamento de atención al cliente lo tenemos en los chatbots. Se trata de una aplicación informática que simula la conversación con cliente. Los hay muy básicos, con respuestas estándar a preguntas concretas, pero también existen chatbots realmente complejos, capaces de procesar un gran volumen de mensajes, aprender durante el proceso y prácticamente mantener una conversación natural con los usuarios.

Los departamentos de recursos humanos también pueden servirse de los sistemas de Inteligencia Virtual para llevar a cabo los procesos de selección y reclutamiento de trabajadores o llevar a cabo otras tareas relacionadas con el análisis y la gestión de los datos de la empresa, de manera que la IA agrupe estos datos y proporcione diferentes resultados respecto a diferentes áreas, como la evolución del talento, la productividad o los conflictos.

Pero donde sin duda la IA representa una ventaja para Recursos Humanos es en la eliminación de los llamados prejuicios cognitivos, es decir, la eliminación de valoraciones erróneas que puede hacer una persona sobre otra en base a su aspecto, apariencia, conducta, etc., puesto que la IA no hace juicios de valor de este tipo.

Ejemplos del empleo de Inteligencia Artificial en Recursos Humanos podemos verlos en la automatización de algunos procesos, como la entrada y categorización de curriculums.

También puede emplearse para analizar el absentismo laboral en una empresa, determinar sus posibles causas y presentar soluciones. Así mismo puede analizar el comportamiento de los trabajadores encontrar los que tienen un mejor rendimiento son buenos líderes de equipo. Análisis que también se puede emplear para buscar perfiles similares para contratar nuevos trabajadores.

Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

Como toda la tecnología actual y aquella que aún sigue en desarrollo, la Inteligencia Artificial cuenta con una serie de ventajas y desventajas que la sociedad en su conjunto debe valorar.

Como ventajas de la Inteligencia Artificial, entre otras, tenemos:

Aumenta la eficacia de los procesos y los lleva a cabo de forma más rápida.

Permite automatizar procesos repetitivos.

Al estar basada en procedimientos computacionales, no comete errores humanos.

Es incansable, puede trabajar todos los días a todas horas.

Puede facilitar el día a día de las personas con herramientas como los asistentes virtuales.

Es capaz de analizar enormes cantidades de datos, extraer información relevante y crear perfiles o modelos predictivos en muchos ámbitos (medicina, comportamiento social, medioambiente, etc.).

Puede realizar tareas que para los humanos serían peligrosas o imposibles.

En cuanto a las desventajas o peligros que puede entrañar la IA encontramos:

Cuanto más sofisticados y complejos se vuelven los sistemas de Inteligencia Artificial, más probable se hace que puedan sustituir a los trabajadores humanos, impactando negativamente en el mercado laboral.

Puesto que aún carecen de creatividad y capacidad de improvisación, sus soluciones y respuestas están basadas en algoritmos y análisis de información preexistente, lo que limita su capacidad de tomar decisiones más allá de los datos.

Su carencia de empatía o sentimientos la hace "inútil" para desempeñar tareas en las que el factor humano es fundamental.

Se puede emplear con fines ilegales, como la creación y distribución de malware o la suplantación de identidad.

Plantea dudas éticas en cuanto a su evolución hacia IA autoconscientes.

Obligaciones en un sistema de IA respecto al RGPD

La Intelegencia Artificial no es ajena a las leyes de protección de datos, puesto que, como hemos visto más arriba, puede haber usos en los que tenga acceso a datos personales de los usuarios. Por ello, en torno al RGPD y la IA existen una serie de obligaciones que debemos tener en cuenta si nuestra empresa utiliza este tipo de sistemas.

1.- Debe facilitarse información suficiente, legible y en lenguaje sencillo que permita entender el comportamiento del tratamiento de los datos personales.

La AEPD indica que como mínimo deberá indicarse:

1. Los tipos de datos empleados por el sistema

2. la importancia relativa que cada dato o parámetro en la toma de decisiones automatizadas por parte de una IA

3. la calidad de los datos y el tipo de patrones utilizados

4. Precisión, exactitud o medidas de error requeridos por el tratamiento.

5. Requisitos de calidad en los datos de entrada al componente IA.

6. Precisión, exactitud o medidas de error efectivas de la solución IA

7. Convergencia del modelo

8. Consistencia entre los resultados del proceso de inferencia.

9. Predictibilidad del algoritmo

10. Y cualquier otro parámetro de evaluación del componente IA.

Esto obligar a los responsables del tratamiento a facilitar información adicional y más detallada que la con carácter general se encuentra hoy en día en los avisos de privacidad.

2.-Inclusión de un modelo de gobernanza de la información que cumpla los siguientes criterios

Efectividad

Trazabilidad del dato (para identificar al responsable y permitir el ejercicio de derechos del interesado

3.- Cumplimiento de los principios y obligaciones del RGPD, especialmente respecto a:

1. Licitud, lealtad y transparencia

2. Limitación de la finalidad (especificación del propósito)

3. Minimización de datos

4. Exactitud

5. Limitación del plazo de conservación

6. Integridad y confidencialidad

4.- Responsabilidad activa en el uso de una IA mediante:

1. La identificación del responsable del tratamiento.

2. El análisis del riesgo para los derechos y libertades.

3. El estudio de la necesidad y la proporcionalidad de las operaciones de tratamiento con respecto a su finalidad.

4. El despliegue de medidas para la gestión del riesgo, medidas de privacidad por defecto y desde diseño, medidas de seguridad, de gestión de incidentes, etc.

Estos requisitos deben ser evaluados a lo largo de todo el ciclo de vida de un sistema de IA de forma continua.

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Inteligencia artificial: Definición, tipos y aplicaciones | Grupo Atico34

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Es un término que cada vez oímos más, en varios aspectos la Inteligencia Artificial (IA) o Artificial Intelligence (AI) forma ya parte de nuestras vidas, con máquinas capaces de aprender y buscar sus propias soluciones a los problemas que se les plantean, las aplicaciones que hacen y harán uso de este avance tecnológico son numerosas.

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Metodología agiles para mejorar la calidad de software 

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Desarrollo de software par la gestión empresarial 

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Metodología  iterativa  de desarrollo  de software

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Proyecto Ferrofluido (Primer intento exitoso)