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La inteligencia artificial está ganando territorio. Aunque se puede apreciar en sus fases iniciales, los beneficios que está generando a millones de negocios son innegables. Se espera que la inteligencia artificial sea protagonista de una nueva revolución tecnológica equiparable, según Bill Gates, a la aparición del internet en su momento. Pero… ¿qué es la Inteligencia Artificial?
Artificial Intelligence (AI)
Se sabe que es una herramienta para el futuro pero, en realidad, ¿qué es la inteligencia artificial? Se puede decir que la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés) es la unión de una serie de algoritmos programados con el fin de crear máquinas capaces de desarrollar las mismas capacidades cognitivas de los humanos.
Con acceso a una enorme base de datos, el propósito de la inteligencia artificial es fortalecer considerablemente las contribuciones y capacidades del ser humano. Es decir, la inteligencia artificial no es capaz de reemplazar el nivel de juicio y expertise de un humano; pero sí puede potenciar y ayudarlo a tomar decisiones si se le entrena correctamente. Por esa razón se está aplicando en un conjunto de subcampos clave: algoritmos de aprendizajes, demostración de teoremas matemáticos, manejo del idioma humano y hasta detección de enfermedades.
Historia de la IA
El nacimiento de la inteligencia artificial como campo de actividad puede ser fechado desde 1956, en la Conferencia de Dartmouth. Aunque desde años anteriores se desarrolló lo que se conoce como “máquinas pensantes”, que eran calculadoras o procesadores enormes que podían descifrar patrones o realizar complejos cálculos matemáticos, fue John McCarthy en la conferencia de 1956 quien acuñó el término de “inteligencia artificial” para dicho campo.
Cuando surge la interrogante qué es la inteligencia artificial, se puede decir que hace referencia a programas o máquinas que imitan actividades cognitivas capaces de ser usadas por los humanos. Es decir, tareas como pensar, razonar, aprender o resolver problemas.
En ese sentido, la IA busca resolver problemas desde una nueva perspectiva. De hecho, uno de los puntos fuertes de este campo de estudio es el aprendizaje automático, o Machine Learning; donde los programas tienen la capacidad de usar los algoritmos, aprender a partir de los resultados obtenidos, para finalmente aplicar lo aprendido en la toma de decisiones; exactamente como lo hace el ser humano.
Importancia de la inteligencia artificial
- Automatiza el proceso de aprendizaje y descubrimientos que son repetitivos: En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA es excepcionalmente eficiente realizando tareas computacionales de alto volumen y frecuencia de manera fiable y constante.
- Suma inteligencia: La IA agrega inteligencia a productos ya existentes. No es un producto aislado, sino una característica de productos más elaborados. Por ejemplo, los bots, las máquinas inteligentes y los sistemas RPA, ofrecen soluciones a desarrollos ya existentes, en campos como el análisis de inversiones, soluciones de procesamiento de lenguaje natural y plataformas de seguridad ciudadana.
- Analiza más datos a nivel profundo: Esta profundidad de análisis se logra por medio de redes neuronales de varias capas. Gracias a su sólido poder de cómputo y el Big Data, ahora es posible construir hasta un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas. Para la inteligencia artificial, cuanto más datos le proporciones, más preciso se hace el sistema.
- Adapta a los algoritmos de aprendizaje profundo: El uso de este tipo de algoritmo permite que sean los datos los que realicen la programación. La inteligencia artificial permite identificar estructuras y patrones, a partir de un algoritmo clasificador o predictor.
- Extrae el mayor provecho a los datos: Al usar algoritmos de autoaprendizaje, los datos obtenidos se convierten en parte de la propiedad intelectual. Solo se necesita aplicar inteligencia artificial a los datos para obtener las respuestas.
- Brinda una asombrosa precisión: El uso de redes neuronales profundas ha garantizado una increíble precisión en los resultados. Un ejemplo en la medicina es la detección de cáncer en imágenes de resonancia magnética con la misma precisión de los profesionales más experimentados, gracias a la clasificación y reconocimiento de objetos con técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning).
Tipos de inteligencia artificial
Inteligencia artificial débil
Mayormente conocida como inteligencia artificial estrecha, es el tipo de sistema o programa que desempeña una tarea definida con una precisión superior a la de una persona normal.
Para ello, dirige una diversidad de procesos concentrados en un campo de acción limitado. En esta etapa de la IA, sus acciones no están conectadas a una base de datos relacionada con emociones ni tampoco ha llegado al punto de gestionar algún nivel de “conciencia”.
Este tipo de inteligencia artificial es catalogado como el nivel más alto en desarrollo de IA que ha sido alcanzado por el ser humano en la actualidad. Para ser más concretos:
- Sistemas que piensan como humanos: Programas informáticos que intentan copiar el pensamiento humano. Normalmente, se encargan de automatizar actividades como la toma de decisiones o resolución de problemas. Este tipo de sistema se desarrolla mediante redes neuronales artificiales.
- Sistemas que actúan como humanos: Sistemas que tratan de emular el actuar de los humanos, es decir, asemejarse al comportamiento humano. Ejemplo puede ser el subcampo de la robótica.
- Sistemas que piensan de manera racional: Tratan de imitar la forma lógica y racional del pensamiento humano. Un ejemplo son los sistemas expertos que usan el estudio del cálculo en la manera de percibir, razonar y actuar.
- Sistemas que actúan de manera racional: Son los sistemas que imitan la manera racional del actuar de los humanos. Un ejemplo pueden ser las conductas inteligentes en los artefactos.
Inteligencia artificial fuerte
Comúnmente conocida como inteligencia artificial general o inteligencia artificial de nivel humano. Este tipo de inteligencia artificial se refiere a un sistema o programa con la competencia de superar la capacidad intelectual de cualquier ser humano.
Hasta ahora, este nivel solo existe en la ficción: robots con pensamientos conscientes y cierto nivel de personalidad.
Teóricamente, un programa informático de este nivel podría resolver problemas de una gran complejidad, hacer juicios de situaciones ambiguas, así como hacer uso de conocimientos previos para fundamentar un razonamiento actual. Asimismo, sería capaz de desarrollar niveles de creatividad equiparables a los de las personas, permitiéndole desempeñar muchas más tareas que la inteligencia artificial estrecha.
Superinteligencia artificial
Un programa capaz de desarrollar una superinteligencia artificial podría superar a las personas en casi todos los ámbitos humanos, desde las habilidades sociales pasando por el conocimiento general y la creatividad científica.
Subcampos de la inteligencia artificial
Machine learning
Mejor conocido como aprendizaje automático. El machine learning se encarga de automatizar el aprendizaje de las máquinas, para que puedan entender procesos y realizar predicciones .
Red neural
Se inspira en la estructura del cerebro humano para que las computadoras procesen datos obtenidos de nodos o neuronas interconectadas. Esto les permite aprender de sus errores y mejorar constantemente.
Deep learning
El deep learning o aprendizaje profundo se vale de grandes redes neuronales que tienen numerosas unidades de procesamiento, además de un enorme poder de cómputo y técnicas de entrenamiento que permiten identificar patrones en enormes cantidades de datos.
Computación cognitiva
El objetivo del cómputo cognitivo junto a la inteligencia artificial es que las máquinas puedan simular procesos humanos por medio de la capacidad de interpretación de imágenes o modelos de lenguaje.
Procesamiento del lenguaje natural
NLP (siglas en inglés de Natural Language Processing) es la facultad de las computadoras para entender, analizar y generar el lenguaje humano. El próximo paso para este subcampo es poder comunicarse con las computadoras usando el lenguaje normal para hacer tareas, es decir, tener interacción en lenguaje natural con las máquinas.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Lo impresionante de la inteligencia artificial es la gran cantidad de sectores que se pueden ver beneficiados con su implementación.
Finanzas
Uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial para los bancos es la posibilidad de detectar patrones del mercado, aconsejar operaciones a los clientes y hasta detectar patrones de fraude.
- Evaluación de riesgo: Manejar grandes cantidades de datos con diversos formatos en poco tiempo es extremadamente necesario para poder hacer una planificación empresarial con el mínimo riesgo a futuro. El análisis e implementación de la inteligencia artificial a dichos datos permiten hacer predicciones precisas y detalladas para este fin.
- Previsión de fraude: Este ha sido uno de los casos que ha demostrado qué es la inteligencia artificial y por qué es clave para las finanzas. Esto se debe a que ha presentado bastante éxito en la detección de posibles fraudes financieros. La IA analiza e identifica patrones de conducta, rutinas de compra, ubicación y comportamiento de los clientes. Si detecta acciones anormales, activa un mecanismo de defensa.
- Administración del patrimonio personal: Existen programas con inteligencia artificial que ofrecen asesoramiento financiero personalizado, en temas como análisis de ingresos, gastos esenciales y hábitos de gastos, para ofrecer un plan y consejos financieros personalizados.
Transporte y logística
El sector del transporte y logística junto a la inteligencia artificial presentan grandes avances para las empresas. Los vehículos autónomos, el análisis predictivo y la automatización son los avances más significativos de estos sectores.
- Logística optimizada por datos en tiempo real: Con el análisis histórico y en tiempo real de datos, como el clima, tiempo de espera, paradas de mantenimiento, clima y tráfico, es posible crear una ruta más inteligente.
- Mejoramiento de la cadena de suministros: Es posible tener un mejor manejo del flujo de trabajo con un menor esfuerzo manual. Con herramientas de inteligencia artificial se puede automatizar el servicio de atención al cliente (por medio de chatbots), hacer una mejor interpretación de la oferta y demanda con el análisis del Big Data y hasta crear horarios laborables ventajosos.
- Asegurar la seguridad de pasajeros y personal: Aprovechar la inteligencia artificial disminuye los errores hechos por el humano. Algunos modelos de IA ayudan a disminuir el riesgo de accidentes en áreas urbanas, mientras se garantiza el cumplimiento de las normas de conducción. También puede informar de manera predictiva sobre el mantenimiento del vehículo.
Educación
Al igual que las demás industrias, la educación también ha visto avances a partir de la inteligencia artificial. Organizaciones como la UNESCO han puesto especial énfasis en la integración de la IA como un elemento fundamental en el trabajo, aprendizaje y desarrollo sostenible.
- Aprendizaje adaptativo: De acuerdo al nivel en que se encuentre cada uno de los estudiantes, la inteligencia artificial puede enseñar habilidades básicas o avanzadas. Los temas se actualizan según el progreso de los alumnos, alentando a la enseñanza personalizada.
- Perfeccionamiento de la escritura y descubrimiento de plagio: A través del análisis de textos con inteligencia artificial es posible lograr dos objetivos con los escritos de los estudiantes: mejorar la ortografía, estilo y redacción, así como comparar con otros textos para evitar plagio y calificar.
- Tutela inteligente: Un sistema con inteligencia artificial puede reconocer las áreas que necesitan más esfuerzo, o menos, y presentar las mejores estrategias para atacar dichas áreas.
- Análisis de datos: La inteligencia artificial recoge, analiza e interpreta los datos de los alumnos para que los docentes tomen la mejor decisión del curso de los estudiantes de forma muy rápida.
Medicina
La mayor utilidad que tiene la IA en la medicina es la capacidad de extraer cantidades de datos de un paciente e identificar patrones.
- Elección por similitudes: La inteligencia artificial puede encontrar patrones que ayuden a investigadores científicos a crear grupos de pacientes para estudios o ensayos clínicos.
- Apoyo a las necesidades del paciente: Las tecnologías de IA puede investigar y ofrecer a los pacientes información acerca de afecciones, enfermedades y tratamientos a los usuarios para que estos estén más informados.
- Obtención de información valiosa: Aplicaciones con inteligencia artificial facilitan a los especialistas encontrar información de valor en publicaciones médicas para mejorar el tratamiento de los pacientes.
Comercio
La revolución tecnológica y el comercio tienen una relación fructífera desde el principio. Se espera que el 85% de la relación cliente-empresa sea gestionada sin necesidad de mediación humana.
- Incremento de las búsquedas de los clientes: Las mayores empresas comerciales del mundo usan productos construidos con inteligencia artificial para fomentar entre los clientes la búsqueda de productos. Google usa un gráfico de conocimiento que recopila la información y la presenta en un formato resumido.
- Sistemas de recomendación: Gracias al machine learning, los sistemas de recomendación son cada vez más eficaces permitiendo el análisis y aprendizaje de acuerdo con el comportamiento del cliente.
- Chatbots para atención al cliente: Son programas de inteligencia artificial que ayudan a los comercios a conversar con los clientes, normalmente por mensaje de texto. Son muy usados para automatizar el servicio de atención al cliente.
¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial es, sin duda alguna, una de las herramientas más potentes e influyentes que ha creado la humanidad. Aunque es verdad que está en sus etapas iniciales, el alcance que puede llegar a tener es inmenso.
Inteligencia artificial neuro-simbólica
El funcionamiento actual de la inteligencia artificial es un sumario de conocimiento que después de un entrenamiento devuelve un resultado. Así que se espera un nuevo avance en los sistemas de patrones de reconocimiento que usan los sistemas.
IBM lleva a cabo una investigación para que la IA pueda reconocer símbolos mientras les agrega significado semántico y lógico. Con este avance se generaría un sistema de inteligencia artificial competente para realizar tareas mucho más complejas con menos datos y entrenamiento. Se podrá crear un sistema capacitado para responder un razonamiento, el proceso y el por qué de las acciones que se tomaron.
Redes generativas adversarias
Las redes generativas adversarias se clasifican como redes neuronales con dos partes definidas: un generador y un discriminador.
La primera parte, el generador, escoge un conjunto de números al azar como entrada para generar datos sintéticos con gran parecido a los reales. La segunda parte, el discriminador, usa datos reales y sintéticos para tratar de distinguir entre ellos. El objetivo principal de estas redes neuronales es hacer datos sintéticos que sean indistinguibles de los reales.
La utilidad de las redes generativas adversarias puede ser diversa, por ejemplo, crear imágenes de personas que parezcan muy reales, pero no existan, siendo de gran utilidad para crear personajes de videojuegos o crear imágenes de células cancerígenas para entrenar equipos médicos para detectar el cáncer de manera más eficiente.
Conclusión
La inteligencia artificial es una herramienta excelente para ejecutar tareas computarizadas repetitivas de manera confiable, además de ayudar a la automatización del aprendizaje y el descubrimiento frecuente. Aunque es importante destacar que necesita de intervención humana para configurar el programa.
Tiene la capacidad de analizar grandes cantidades de datos a velocidades increíbles, mejorando en gran medida los tiempos de respuestas basados en los resultados obtenidos. Otro punto a favor es la gran precisión que tiene en la actualidad, a través de redes neuronales profundas. La capacidad de adaptarse convierte a la inteligencia artificial en un clasificador excelente, gracias al uso de algoritmos de aprendizaje progresivo capaces de encontrar estructuras en los datos. Siendo así capaz de poder usar al máximo los datos.
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