Cómo funciona la IA ? Ayuda empezar por el principio. En octubre de 1950, el tecnovisionario británico Alan Turing publicó un artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence" en la revista MIND que planteaba lo que en ese momento debió parecer a muchos una fantasía de ciencia ficción.
"¿No pueden las máquinas realizar algo que debería describirse como pensamiento pero que es muy diferente de lo que hace un hombre?" —Preguntó Turing.
Turing pensó que podían. Además, creía que era posible crear software para una computadora digital que le permitiera observar su entorno y aprender cosas nuevas, desde jugar al ajedrez hasta comprender y hablar un lenguaje humano. Y pensó que las máquinas eventualmente podrían desarrollar la capacidad de hacerlo por sí mismas, sin guía humana. "Podemos esperar que las máquinas lleguen a competir con los hombres en todos los campos puramente intelectuales", predijo.
Casi 70 años después, la visión aparentemente extravagante de Turing se ha hecho realidad gracias a avances monumentales en el campo de la informática y la investigación de la IA. La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, brinda a las máquinas la capacidad de aprender de la experiencia y realizar tareas cognitivas, el tipo de cosas que alguna vez se pensó que estaban reservadas a la inteligencia humana.
La IA se está extendiendo rápidamente por toda la civilización, donde promete hacer de todo, desde permitir que los autos sin conductor naveguen por las calles hasta hacer pronósticos de huracanes más precisos. A nivel cotidiano, la IA determina qué anuncios mostrarle en la web y potencia esos amigables chatbots que aparecen cuando visita un sitio web de comercio electrónico para responder sus preguntas y brindar servicio al cliente. Y los asistentes personales con tecnología de inteligencia artificial en dispositivos domésticos inteligentes activados por voz realizan innumerables tareas, desde controlar nuestros televisores y timbres hasta responder preguntas de trivia y ayudarnos a encontrar nuestras canciones favoritas.
Pero apenas estamos comenzando con esto. A medida que la tecnología de IA se vuelve más sofisticada y capaz, se espera que impulse enormemente la economía mundial, creando alrededor de $13 billones de dólares en actividad adicional para 2030, según un pronóstico del McKinsey Global Institute.
"La IA aún se encuentra en una etapa temprana de adopción, pero la adopción se está acelerando y se está utilizando en todas las industrias", dice Sarah Gates, estratega de plataformas de análisis de SAS, una firma global de software y servicios que se enfoca en convertir datos en inteligencia para los clientes. /P>
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Quizás sea aún más sorprendente que nuestra existencia esté siendo transformada silenciosamente por algoritmos de aprendizaje profundo que muchos de nosotros apenas entendemos, si es que entendemos algo, algo tan complejo que incluso a los científicos les cuesta explicarlo.
"La IA es una familia de tecnologías que realizan tareas que se cree que requieren inteligencia si las realizan humanos", explica Vasant Honavar, profesor y director del Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad Penn State. "Digo 'pensamiento' porque nadie está realmente seguro de qué es la inteligencia".
Honavar describe dos categorías principales de inteligencia. Existe una IA restringida, que está logrando competencia en un dominio estrechamente definido, como el análisis de imágenes de rayos X y resonancias magnéticas en radiología. La inteligencia artificial general, por el contrario, describe procesos de pensamiento mucho más humanos, como la capacidad de aprender sobre cualquier cosa y hablar sobre ello. "Una máquina puede ser buena para algunos diagnósticos en radiología, pero si se le pregunta sobre el béisbol, no tendría ni idea", explica Honavar. La versatilidad intelectual de los humanos "aún está fuera del alcance de la IA en este momento".
Según Honavar, hay dos piezas clave en los modelos de IA. Una de ellas es la parte de ingeniería, es decir, la construcción de un programa informático y sistemas informáticos que utilicen la inteligencia de alguna manera. La otra es la ciencia de la inteligencia, o más bien, cómo permitir que una máquina obtenga un resultado comparable al que obtendría un cerebro humano, incluso si la máquina lo logra mediante un proceso muy diferente. Para usar una analogía, "los pájaros vuelan y los aviones vuelan, pero vuelan de maneras completamente diferentes", Honavar. "Aun así, ambos hacen uso de la aerodinámica y la física. De la misma manera, la inteligencia artificial se basa en la noción de que existen principios generales sobre cómo se comportan los sistemas inteligentes".
La IA es "básicamente el resultado de nuestro intento de comprender y emular la forma en que funciona el cerebro y la aplicación de esto para dar funciones similares a las del cerebro a sistemas que de otro modo serían autónomos (por ejemplo, drones, robots y agentes)", dijo Kurt Cagle, escritor. , científico de datos y futurista, fundador de la consultora Semantical, escribe en un correo electrónico. También es editor de The Cagle Report, un boletín informativo diario sobre tecnología de la información.
Y aunque los humanos realmente no piensan como computadoras, que utilizan circuitos, semiconductores y medios magnéticos en lugar de células biológicas para almacenar información, existen algunos paralelos intrigantes. "Una cosa que estamos empezando a descubrir es que las redes de gráficos son realmente interesantes cuando se empieza a hablar de miles de millones de nodos, y el cerebro es esencialmente una red de gráficos, aunque es una en la que se pueden controlar las fortalezas de los procesos variando la resistencia de las neuronas. antes de que se dispare una chispa capacitiva", explica Cagle. "Una sola neurona por sí sola proporciona una cantidad muy limitada de información, pero al activar suficientes neuronas de diferentes intensidades juntas, se termina con un patrón que se activa sólo en respuesta a ciertos tipos de estímulos, típicamente señales eléctricas moduladas a través de los DSP. [es decir, procesamiento de señales digitales] que llamamos retina y cóclea."
"La mayoría de las aplicaciones de la IA se han realizado en ámbitos con grandes cantidades de datos", afirma Honavar. Para utilizar nuevamente el ejemplo de la radiología, la existencia de grandes bases de datos de rayos X y exploraciones por resonancia magnética que han sido evaluadas por radiólogos humanos hace posible entrenar una máquina para emular esa actividad.
Los sistemas de IA funcionan combinando grandes cantidades de datos con algoritmos inteligentes (series de instrucciones) que permiten que el software aprenda de patrones y características de los datos, como se explica en este manual de SAS sobre inteligencia artificial.
Al simular la forma en que funciona un cerebro, la IA utiliza un montón de subcampos diferentes, como señala el manual de SAS.
El concepto de IA se remonta a la década de 1940, y el término "inteligencia artificial" se introdujo en una conferencia de 1956 en Dartmouth College. Durante las siguientes dos décadas, los investigadores desarrollaron programas que jugaban y realizaban reconocimiento de patrones simples y aprendizaje automático. El científico de la Universidad de Cornell, Frank Rosenblatt, desarrolló el Perceptrón, la primera red neuronal artificial, que se ejecutaba en una computadora IBM del tamaño de una habitación de 5 toneladas (4,5 toneladas métricas) alimentada con tarjetas perforadas.
Pero no fue hasta mediados de la década de 1980 que se desarrolló una segunda ola de redes neuronales profundas y más complejas para abordar tareas de nivel superior, según Honavar. A principios de la década de 1990, otro avance permitió que la IA se generalizara más allá de la experiencia de entrenamiento.
En las décadas de 1990 y 2000, otras innovaciones tecnológicas (la web y computadoras cada vez más potentes) ayudaron a acelerar el desarrollo de la IA. "Con la llegada de Internet, grandes cantidades de datos estuvieron disponibles en forma digital", dice Honavar. "La secuenciación del genoma y otros proyectos comenzaron a generar cantidades masivas de datos de entrenamiento, y los avances en informática hicieron posible almacenar y acceder a estos datos. Podríamos entrenar las máquinas para realizar tareas más complejas. No se podría haber tenido un modelo de aprendizaje profundo 30 hace años, porque no tenías los datos ni la potencia informática."
Los sistemas de inteligencia artificial son diferentes de la robótica, pero están relacionados con ella, en la que las máquinas detectan su entorno, realizan cálculos y realizan tareas físicas, ya sea por sí mismas o bajo la dirección de personas, desde trabajar en una fábrica y cocinar hasta aterrizar en otros planetas. Honavar dice que los dos campos se cruzan de muchas maneras.
"Se puede imaginar la robótica sin mucha inteligencia, dispositivos puramente mecánicos como telares automáticos", dice Honavar. "Hay ejemplos de robots que no son inteligentes de manera significativa". Por el contrario, existe la robótica en la que la inteligencia es una parte integral, como guiar un vehículo autónomo por calles llenas de coches conducidos por humanos y peatones.
"Es un argumento razonable que para lograr la inteligencia general se necesitaría hasta cierto punto la robótica, porque la interacción con el mundo, hasta cierto punto, es una parte importante de la inteligencia", según Honavar. "Para entender lo que significa lanzar una pelota, tienes que poder lanzarla."
Las tecnologías de IA se han vuelto tan omnipresentes que ya se encuentran en muchos productos de consumo.
"Una gran cantidad de dispositivos que caen dentro del espacio de Internet de las cosas (IoT) utilizan fácilmente algún tipo de IA que se refuerza a sí misma, aunque sea una IA muy especializada", afirma Cagle. "El control de crucero fue una de las primeras IA y, cuando funciona, es mucho más sofisticado de lo que la mayoría de la gente cree. Auriculares con amortiguación de ruido. Cualquier cosa que tenga capacidad de reconocimiento de voz, como la mayoría de los controles remotos de televisión contemporáneos. Filtros de redes sociales. Filtros de spam. Si expandes la IA. Para cubrir el aprendizaje automático, esto también incluiría correctores ortográficos, sistemas de recomendación de texto, en realidad cualquier sistema de recomendación, lavadoras y secadoras, microondas, lavavajillas, en realidad la mayoría de los productos electrónicos domésticos producidos después de 2017, parlantes, televisores, sistemas de frenos antibloqueo, cualquier sistema eléctrico. vehículo, cámaras CCTV modernas. La mayoría de los juegos utilizan redes de inteligencia artificial en muchos niveles diferentes."
Las herramientas de inteligencia artificial pueden superar a los humanos en algunos dominios limitados, del mismo modo que "los aviones pueden volar distancias más largas y transportar a más personas que un pájaro", dice Honavar. La IA, por ejemplo, es capaz de procesar millones de interacciones en redes sociales y obtener información que puede influir en el comportamiento de los usuarios, una capacidad que al experto en IA le preocupa que pueda tener "consecuencias no tan buenas".
Es particularmente bueno para dar sentido a cantidades masivas de información que abrumarían a un cerebro humano. Esa capacidad permite a las empresas de Internet, por ejemplo, analizar las montañas de datos que recopilan sobre los usuarios y emplear esos conocimientos de diversas maneras para influir en nuestro comportamiento.
Dado el potencial de la IA para realizar tareas que antes requerían humanos, es fácil temer que su propagación pueda dejarnos a la mayoría de nosotros sin trabajo. Pero algunos expertos prevén que, si bien la combinación de IA y robótica podría eliminar algunos puestos de trabajo, creará aún más puestos de trabajo nuevos para los trabajadores expertos en tecnología.
"Quienes corren mayor riesgo son aquellos que realizan tareas rutinarias y repetitivas en el comercio minorista, las finanzas y la manufactura", explica en Darrell West, vicepresidente y director fundador del Centro para la Innovación Tecnológica de la Brookings Institution, una organización de políticas públicas con sede en Washington. un correo electrónico. "Pero los empleos administrativos en el sector de la salud también se verán afectados y habrá un aumento en la rotación laboral y la gente cambiará con mayor frecuencia de un trabajo a otro".
Se crearán nuevos puestos de trabajo, pero muchas personas no tendrán las habilidades necesarias para esos puestos. Por lo tanto, el riesgo es un desajuste laboral que deje atrás a las personas en la transición a una economía digital. Los países tendrán que invertir más dinero en la reconversión laboral y el desarrollo de la fuerza laboral a medida que se difunda la tecnología. Será necesario un aprendizaje permanente para que las personas puedan mejorar periódicamente sus habilidades laborales".
Y en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, la IA puede usarse para mejorar sus capacidades intelectuales. El inventor y futurista Ray Kurzweil ha predicho que para la década de 2030 la IA habrá alcanzado niveles humanos de inteligencia y que será posible tener una IA que entre en el cerebro humano para estimular la memoria, convirtiendo a los usuarios en híbridos humano-máquina. Como lo describió Kurzweil:"Vamos a expandir nuestras mentes y ejemplificar estas cualidades artísticas que valoramos".
Ahora eso es interesanteCagle estuvo en un panel en una convención de ciencia ficción hace varios años con el autor David Brin, quien escribió sobre el concepto de elevación, en el que la IA se usaría para mejorar las capacidades intelectuales de la vida no humana sensible, como los delfines y los simios, al nivel humano. . "¿Estamos éticamente preparados para guiar una nueva especie inteligente al universo?" pregunta Cagle. "¿Estamos lo suficientemente cómodos con nuestra propia existencia como para crear otras a las que amaremos, discutiremos, aprenderemos y enseñaremos?"
