Inteligencia Artificial, nociones básicas para no perderte en esta tecnología disruptiva
La Inteligencia Artificial (IA) es el fenómeno tecnológicamente más disruptivo en la vida de profesionales, micropymes y autónomos. Ha sido objeto de mucha exageración y fantasía, por lo que vamos a tratar de aclarar los aspectos útiles y fehacientes de sus aspectos y conceptos básicos, así como ventajas y/o amenazas de la misma.
Qué es la IA
Si acudimos a una definición lo más esquemática posible diríamos que la Inteligencia Artificial es la tecnología que permite que las computadoras simulen la inteligencia humana y sus capacidades de resolución de problemas, y que puede por sí sola o combinada con otras tecnologías (sensores, geolocalización, robótica, etc.) realizar labores que de otro modo requerirían la intervención de las personas.
Historia
Aunque entre los mitos y leyendas occidentales hay ya ejemplos que evocan a la IA como el gigante de bronce, Talos, guardián de la Isla de Creta, no es hasta la invención de la computadora digital programable en la década de 1940 el antecedente sobre el que se iniciaron los primeros pasos en busca del diseño de un ‘cerebro electrónico’.
La investigación de la Inteligencia Artificial se oficializa en el mundo académico en la Universidad de Dartmouth (EE.UU.) en 1956 con la participación de alguno de sus más notables investigadores. A pesar de la euforia inicial, pronto se aceptó que las expectativas eran demasiado exageradas por la complejidad del desafío, iniciándose una época de desencanto con esta disciplina conocida como.
Los años difíciles que siguieron se conocerían más tarde como el «invierno de la IA» (AI Winter ) hasta aparecer en 2012 el Aprendizaje Profundo (Maching Learning), una innovación revolucionaria que supone el salto definitivo.
Finalmente el avance cualitativo de la IA se origina con en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) que permite a la IA generativa aprender y sintetizar el lenguaje humano así como otros tipos de datos (imágenes, vídeos, códigos de software, etc.).
Para su funcionamiento la IA requiere de modelos matemáticos (algoritmos) que permitan procesar abundantes datos. Dicha capacidad técnica nos ofrece varios subgrupos a distinguir:
• IA estrecha (débil): se centra en realizar una tarea específica de manera excepcionalmente buena.
• IA general (fuerte): es hipotética y podría realizar cualquier tarea intelectual propia de un ser humano.
Esta tecnología también se puede clasificar por su método de aprendizaje:
• Aprendizaje Automático: aprende a partir de datos.
• Aprendizaje Profundo: un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales. El Deep Learning demostró ser una tecnología revolucionaria, eclipsando todos los demás métodos.
Como se puede comprobar, es una disciplina técnica en rápido desarrollo y a medida que evoluciona con nuevos desarrollos tecnológicos irán apareciendo nuevas categorías y subcategorías.
Aplicaciones prácticas y capacidades
Grosso modo las aplicaciones destacables de esta tecnología abarcan:
• Reconocimiento de imágenes: para identificar objetos y personas en fotos y vídeos.
• Diagnóstico médico: para analizar imágenes médicas y ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades.
• Traducción automática: para traducir texto de un idioma a otro.
• Vehículos autónomos: para navegar por carreteras y evitar obstáculos.
• Chatbots: para simular conversaciones con humanos.
Amenazas de la Inteligencia Artificial
Aunque se ha difundido ampliamente en medios que la IA tiene el potencial de revolucionar la vida y la economía, últimamente ha crecido la inquietud en la opinión pública sobre las hipotéticas amenazas asociadas a su implementación, tales como los supuestos efectos negativos sobre el empleo, fines maliciosos, como capacidad de control y monitorización de los ciudadanos en presuntos escenarios distópicos orwelianos, así como una presunta superinteligencia autónoma a la voluntad humana, argumento de no pocas películas de ciencia-ficción.
La complejidad que supone la IA y potenciales riesgos han estimulado el debate público sobre el desafío que afecta a la responsabilidad por los resultados de su actividad y la ética, empujando a una regulación incipiente (Reglamento UE) así como el recién aprobado Plan Estratégico de IA 2024 del Gobierno español.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se centra en crear contenido innovador, superando su primera actividad centrada en analizar o procesar información existente. Es por ello una generación hipersofisticada de la misma. Algunos ejemplos de IA generativa en potenciales aplicaciones incluyen:
• Generación de texto: noticias, artículos, libros, cartas, etc.
• Creación de imágenes: generar imágenes realistas o abstractas a partir de descripciones de texto o conceptos.
• Edición de vídeo: crear y editar vídeos de forma automática.
• Composición musical: componer música de diferentes géneros.
• Desarrollo de software: código fuente para diferentes lenguajes de programación.
• Marketing y publicidad
• Investigación científica: generar nuevas hipótesis y experimentos.
Fomentar el idioma español y una IA transparente, ética y humanística
Del Plan Estratégico de IA mencionado anteriormente nace la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), que actuará en una triple dirección: como centro de pensamiento y análisis sobre la IA (analizando tendencias, generando debate social e identificando buenas prácticas y riesgos emergentes), como supervisor de un despliegue responsable de la Inteligencia Artificial (certificando sistemas de IA de acuerdo con el Reglamento europeo y estableciendo buenas prácticas para promover modelos transparentes y abiertos) y como referente internacional (participando en las instituciones europeas y mundiales de gobernanza). Además, este plan de acción tiene una vocación en la defensa de nuestro idioma español.
Formación ANEI
