Se dice que la inteligencia artificial (IA) es la tecnología central de la última década y que su importancia tiene una proyección larga en el tiempo. Así se llama a la habilidad de una máquina para efectuar capacidades de un ser humano como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad, y adquirir la posibilidad de planear y de actuar con un fin específico. Actualmente la IA es un conjunto de conocimientos adquiridos mediante adiestramiento previo.
También se puede definir como la captación de hechos físicos de la naturaleza o creados por el hombre como ser: sonidos, imágenes, ruidos, mecanismos, etc., por un sensor (1), que transmite órdenes computarizadas para realizar trabajos u otras transformaciones aprovechables por el hombre.
Su manejo implica estudios en muchas áreas de las matemáticas, la informática y otras ciencias duras. El equipamiento de computadoras y máquinas se realiza con partes especializadas que ayudan a desempeñar el proceso cognitivo humano, que puede ser rápido y convertirlo en herramientas eficientes y valiosas. Sin embargo, estas máquinas muchas veces requieren reparaciones y mantenimiento y, en caso de fallas, puede significar un daño económico muy sensible.
Se señalan tres etapas del desarrollo de la IA. En la primera ola (IA Simbólica) se crean procedimientos sencillos basados en reglas conocidas de algoritmos (solución racional de problemas) para que una computadora pueda seguir paso a paso y responder inteligentemente a una situación dada. La segunda ola comprende enfoques más recientes basados en datos que automatizan el proceso de aprendizaje de los algoritmos a través de redes neuronales artificiales (RNA) (2), redes recientemente creadas con una gran perspectiva. Por supuesto, con este adelanto los trabajos que realiza son más laboriosos y precisos. La tercera ola comprende a algoritmos
inteligentes que procesarían gran cantidad de datos, pero cuya capacidad aún no está al alcance de la humanidad. Para cursar esta etapa se espera el desarrollo de la computación cuántica, de un sistema cuántico con dos estados propios y que puede ser manipulado voluntariamente.
Desde hace por lo menos 50 años convivimos con la IA; la conocemos o utilizamos en nuestro diario vivir casi inconscientemente. Ejemplos de ello son: la compra de mercaderías de forma maquinal, el manejo de vehículos autónomos, el uso de internet para traducción de idiomas, el empleo de smartphones para obtener productos personalizados, el uso de robots o drones como armas de guerra, etc. Es una tecnología con la que convivimos o tenemos noticias de su existencia en nuestro quehacer diario, dándole una importancia circunstancial.
Se espera que sus aplicaciones futuras realicen grandes cambios en nuestros sistemas de vida, como podría ser: prever desastres naturales, construir sistemas alimentarios sostenibles y sanos a través del manejo de fertilizantes, pesticidas, riego y muchos otros adelantos que beneficien el sistema de vida humano.
Lamentablemente los grandes avances tecnológicos producen también riesgos enormes, dado que con la IA podría aumentar el tráfico de drogas, el crimen organizado y, en último caso, según prevén los expertos, podría gobernarse independientemente y ser incontrolable.
Es por ello que los países industrializados se encuentran interesados en realizar una reglamentación adecuada para su utilización. Existen debates sobre si crear instituciones especiales para la administración de la IA o hacer uso de las existentes. Asimismo, si se adoptan medidas sociales o éticas en la relación de la IA con la sociedad.
De todo lo expuesto podemos llegar a la conclusión siguiente: Es un espacio nuevo que nos sumergirá en una tecnología avanzada, que puede resultar algo dificultoso de administrar a países como el nuestro, con afanes más directos hacia el desarrollo social y económico.
NOTAS
(1) Un sensor es un dispositivo que capta la entrada física de su entorno y la convierte en datos que pueden ser interpretados por un ser humano o una máquina. La mayoría de los sensores son electrónicos (los datos se convierten en datos electrónicos), pero algunos son más simples, como un termómetro de vidrio, que presenta datos visuales (fuente: Google)
(2) Una red neuronal es un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. Se trata de un tipo de proceso de machine learning llamado aprendizaje profundo, que utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano. Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. De esta forma, las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión (fuente: Red AWS).
El aprendizaje automático (ML) de algoritmos se refiere a la transformación de la red para obtener salidas útiles o inteligentes.
El autor es Consultor Internacional.