¿Qué es la Inteligencia Artificial? Tipos de Inteligencia Artificial
Fue en 1955 cuando John McCarthy acuñó el término «Inteligencia Artificial». Es un término que, dependiendo de dónde trabajes, no puedes pasar cinco minutos sin escucharlo varias veces -lo cual no es malo, ni mucho menos-. Es bueno que la gente mire hacia el «futuro». Partiendo de la base de que la evolución, los avances tecnológicos y la mejora de la vida en general son cuestiones importantes, pero desafortunadamente, la IA no hace justicia a lo que describe.
La definición oficial de Inteligencia Artificial viene a ser algo parecido a esto:
La Inteligencia artificial es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual «las máquinas piensan como seres humanos».
La IA no es realmente «artificial» ni es realmente «inteligente». De hecho, incluso se podría argumentar que la IA es realmente estúpida. Sí, estúpida. Aclaración: Estoy hablando del tipo de IA que existe en este momento. Si los científicos pueden descifrar la inteligencia general artificial -es decir, Terminator, Hal, etcétera-, estamos hablando de algo realmente nuevo. Sin embargo, tal y como conocemos la Inteligencia Artificial hoy día, podemos concluir que se trata de una especie de sabio idiota. Puede hacer las tareas que le decimos que haga y hacerlas extremadamente bien.
Y ese es el problema. No podemos dejar una IA en nuestra puerta y esperar que nos haga la cena. Necesito darle alguna directriz. Tal vez le damos una orden estilo «hacer la cena» o «lavar los platos» y luego sigue una serie de reglas/algoritmos para navegar por la web con el fin de llegar a la cocina, encontrar la nevera (o el fregadero), y seguir adelante con su trabajo.
Visto de esta forma, eso no es realmente «inteligente». Tampoco es realmente «artificial». Y ciertamente no es inteligencia artificial. En su lugar, es más bien como una automatización de tareas. Podemos llegar a la conclusión de que se trata de algo más sofisticado, no se vayan a enfadar los expertos en IA, pero no es, ni más ni menos, que otra cuestión frustrante acerca de ese término obtuso llamado IA -significa algo muy específico para la gente que trabaja en ese campo- y para el resto no es más que una jerga. El problema con un término como IA es que la industria del entretenimiento nos ha dado muchas imágenes de lo que un «artefacto IA» podría hacer y, por lo tanto, tener una conversación razonable con alguien que no conoce los detalles sobre la IA puede ser desalentador.
Volviendo al tema de la automatización de tareas, para tranquilizar a los expertos en Inteligencia Artificial, no se trata sólo de esto. Es precisamente la automatización de tareas la que es informada por una ingente cantidad de datos. Eso es lo que hace que parezca que hay algún tipo de «magia» en todo este asunto. Por lo tanto, si la IA en la puerta de nuestra vivienda tenía montones de datos sobre cómo cargar nuestro lavavajillas o sobre cómo los habitantes de las ciudades cargan su lavavajillas, o si conocía todas las recetas que cualquiera de nosotros podría seleccionar, con qué frecuencia y en qué días, etcétera, llegaremos a la conclusión de que, al final, los datos son el combustible necesario para conseguir la automatización de tareas.
Este punto de vista -particular- al discutir algunos de los puntos más delicados de la IA hoy en día no era necesariamente entrar en los vericuetos de su definición, sino más bien ilustrar que existen términos que tienen un significado muy específico para algunas personas, pero que cuando son ampliamente discutidos por personas no expertas, podrían llevarnos a definiciones algo diferentes. Puede significar algo muy diferente dependiendo de con quién estés hablando. Para bien o para mal, la IA parece ser una de esas frases y estoy seguro de que no es la única. Veamos los tipos de Inteligencia Artificial y nos daremos cuenta que, al final, todo se reduce a una automatización de datos.
Tipos de Inteligencia Artificial
- La automatización de datos es el proceso de crear automáticamente un sistema o una función de proceso. La automatización robótica de procesos (RPA), puede programarse para realizar tareas repetitivas de alto volumen, generalmente realizadas por seres humanos. La RPA difiere de la automatización de TI en que se puede adaptar a las circunstancias diferentes y cambiantes.
- El aprendizaje automático es la ciencia que persigue como finalidad que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un conjunto de segundo nivel del aprendizaje automático que, en términos básicos, puede considerarse como la automatización de la analítica predictiva. Conocemos tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático: el aprendizaje supervisado, en el que los grupos de datos están etiquetados para que los patrones puedan ser detectados y utilizados para etiquetar nuevos conjuntos de datos; el aprendizaje no supervisado, en el que los grupos de datos no están etiquetados y se clasifican de acuerdo a patrones similares o diferentes; y el aprendizaje de refuerzo, en el que los grupos de datos no están etiquetados, pero después de realizar una o varias acciones, el sistema de AI se retroalimenta.
- La visión de la máquina es la ciencia de conseguir que las computadoras «vean». La visión de la máquina captura y analiza la información visual usando una cámara, la conversión de analógico a digital y el procesamiento de la señal digital. A menudo se compara con la vista humana, pero la visión artificial no tiene nada que ver con la biología y puede programarse para ver a través de las paredes, como ejemplo práctico. Se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, desde la identificación de la firma hasta el análisis de imágenes médicas. La visión por ordenador, que se centra en el procesamiento de imágenes a máquina, suele combinarse con la visión artificial.
- El procesamiento del lenguaje natural (PNL, o NLP por sus siglas en inglés) es el procesamiento del lenguaje humano y no derivado de la informática por un programa informático. Uno de los ejemplos más antiguos y conocidos de PNL es la detección de spam, que analiza la línea de asunto y el texto de un correo electrónico y decide si es spam. El enfoque actual de esta técnica se basa en el aprendizaje automático. Las aplicaciones de PNL incluyen traducción de texto, el análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz.
- La robótica es un campo de la ingeniería centrado en el diseño y fabricación de robots. Los robots se utilizan a menudo para realizar tareas que son difíciles de realizar para los seres humanos o es complicado que se desempeñen de manera consistente. Se utilizan en líneas de montaje para la producción de coches o por la NASA para mover objetos grandes en el espacio. Recientemente, los investigadores están utilizando el aprendizaje automático para construir robots que puedan interactuar en entornos sociales.
Como puede observarse, al final la llamada «Inteligencia Artificial» se reduce a una automatización de tareas cada vez más completa y compleja, pero la IA no piensa, no improvisa, simplemente sigue órdenes de algoritmos muy complicados. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; los humanos sólo tenemos que aplicar esa inteligencia artificial para hacerlas públicas. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca, pueden crear una ventaja competitiva. Si disponemos de los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplicaran técnicas similares, los mejores datos triunfarán.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
- Atención al cliente automatizada: Hoy en día , difícilmente encontraremos una buena tienda online que no ofrezca al menos una forma de atención al cliente de alta tecnología, aparte del canal de asistencia tradicional al que se puede acceder por correo electrónico o por teléfono. Los canales de soporte tradicionales tienen un elevado coste para cualquier empresa y un alto desperdicio de recursos humanos que de otro modo pueden dirigirse hacia tareas más inteligentes y creativas. Por ejemplo los ChatBots, que han mejorado extraordinariamente la experiencia de una compra online, por diferentes motivos:
- Aumentan la posibilidad de permanencia del usuario a través de recordatorios y actualizaciones. Ofrecen respuestas instantáneas, a diferencia de un humano, lo que redunda en una agilidad mayor. Brindan oportunidades al potencial comprador a través de ofertas personalizadas.
- Cuidado de la salud: Los asistentes de flujo de trabajo habilitados para IA ayudan a los médicos a liberar sus horarios, reducen el tiempo y los costos al agilizar los procesos y abrir nuevas vías para la industria. Además, la tecnología impulsada por la IA ayuda a los patólogos a analizar muestras de tejido y, por lo tanto, a hacer un diagnóstico más preciso.
- Finanzas: La combinación entre Inteligencia Artificial y finanzas es una de las más efectivas. Todas estas son áreas en las que los sistemas habilitados para IA son excelentes. Debido a la precisión y eficiencia de la inteligencia artificial , el sector financiero está implementando rápidamente el aprendizaje automático, el comercio algorítmico, la inteligencia adaptativa, los chatbots, la automatización, etcétera, en una variedad de procesos.
- Coches inteligentes y drones Los vehículos autónomos son excelentes ejemplos de cómo la inteligencia artificial está impactando en la industria automovilística. Un gran segmento de vehículos autónomos están conectados y, por lo tanto, pueden compartir el aprendizaje entre ellos. Este porcentaje aumentará rápidamente en el futuro. Con este tipo de vehículos y con los drones autónomos, capaces de entregar los envíos con enorme precisión, se puede resolver una cantidad significativa de problemas relacionados con el transporte y el servicio de manera más rápida y efectiva.
- Viajes y navegación: Desde sugerir una ruta eficiente a casa, hasta hacer arreglos de viaje, la inteligencia artificial está ayudando a las personas a dar un enorme salto de calidad. Las empresas de viajes están capitalizando el uso de los dispositivos inteligentes. Un gran porcentaje de usuarios revisa consejos de viaje, consulta puntos de interés turístico y opciones gastronómicas, y reserva viajes en estos dispositivos, con la ayuda de asistentes de viaje de inteligencia artificial. Los chatbots también están cambiando rápidamente este sector industrial al facilitar la interacción humana con los consumidores para obtener recomendaciones de viaje, mejores precios y tiempos de respuesta más rápidos.
