Revolución de la Inteligencia Artificial Computacional (IA)

Inteligencia Artificial Computacional

La inteligencia computacional implica desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:

• Redes neuronales:

Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida.

• Sistemas difusos:

Técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.

• Computación evolutiva:

Aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos e inteligencia colectiva.

¿Qué es un sesgo en IA?

Las máquinas en realidad no tienen sesgo. Lamentablemente, existe un sesgo humano en el aprendizaje automático, desde la creación de un algoritmo hasta la interpretación de los datos, y hasta ahora casi nadie ha intentado resolver este gran problema.

Robots rencorosos que buscan esclavizar a la especie humana. Inteligencias controladoras que quieren tomar las riendas de nuestra vida. Nos hemos imaginado mil y un futuros catastróficos para la IA. Pero, quizá, el problema resida en nosotros mismos. Mientras la inteligencia artificial avanza en ámbitos cada vez más diversos de nuestra sociedad nos estamos dando cuenta de que nuestros propios sesgos son un problema.

En los últimos años, hemos hablado de algoritmos sexistas o chatbots racistas. IAs psicópatas que copian los peores hábitos de nuestra especie. Si queremos dejar decisiones importantes en manos de la inteligencia artificial debemos afrontar este problema. Los robots pueden llegar a ser muy inteligentes, pero, de momento, siempre es una mente humana la que les dice cómo empezar a pensar.

Diferencia entre IA, ML y Deep Learning

Así, lo que en un inicio fue meramente conceptual para Alan Turing, poco a poco ha tomado forma gracias a la Ley de Moore, misma que expresa que cada dos años se duplica el número de transistores en un microprocesador, lo que se traduce en mayores recursos técnicos que con el tiempo igualaron y superaron las capacidades humanas.

Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que empezó a cobrar importancia a partir de los años 80. Es una forma de IA que ya no depende de unas reglas y un programador, sino que la computadora puede establecer sus propias reglas y aprender por sí misma.

Los sistemas de ML trabajan sobre grandes volúmenes de datos, identifican patrones de comportamiento y, basándose en ellos, son capaces de predecir comportamientos futuros.

Deep Learning es una clase de algoritmos de Machine Learning basados en redes neuronales, de hecho, el funcionamiento de estos algoritmos trata de imitar el del cerebro.

Conclusión

Podemos concluir que la IA es una herramienta poderosa que nos ayuda a alcanzar un sinfín de objetivos, pero la misma, como cualquier otra herramienta, puede llegar a usarse de una forma negativa, llegando, por tanto, a un resultado erróneo, a raíz de los mismos sesgos y errores que se hayan hecho al programar y plantar las bases de una IA.

Así, al ser sólo una herramienta, no se puede concluir que sea mala o buena, como se puede notar en películas como las mencionadas en la introducción. Sino que, al ser una herramienta, no tiene una intención propia, sino que la misma viene dada debido al uso que la persona que la esté utilizando, pudiendo así ser capaz de vencer al campeón mundial del ajedrez, o ayudar a manejar un automóvil de forma autónoma.

La inteligencia artificial necesitada ser tratada como lo que es, es decir, un avance tecnológico como cualquier otro, sin intención específica. Sin embargo, hay que usarla de forma sabia, al ser una herramienta poderosa, su uso mal intencionado, puede llegar a tener consecuencias negativas. Por último, cabe resaltar que la llegada de la inteligencia artificial, independientemente de la visión que uno tenga, es algo que ha llegado para cambiar la vida de todos de forma definitiva.