Qué es la Inteligencia Artificial

Es difícil definir la Inteligencia Artificial (IA). A día de hoy no existe una definición universalmente aceptada.

Lo más sencillo , es referirse a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la percepción visual, el reconocimiento del habla, la toma de decisiones y la comprensión del lenguaje natural. Tareas simples y tareas complejas. Se basa en la idea de que una máquina puede programarse para imitar como piensa y actúa un humano.

La Comisión Europea la define como sistemas de software y hardware diseñados por humanos, que ante un problema complejo, actúan en la dimensión física o digital, bien percibiendo su entorno, a través de la adquisición e interpretación de datos estructurados o no estructurados; o bien razonando sobre el conocimiento, procesando la información derivada de estos datos y decidiendo las mejores acciones para lograr el objetivo dado.

Simplificando en 2 ideas:

• La inteligencia artificial es un área de la informática que estudia la forma de realizar tareas que requieren inteligencia, como el aprendizaje, el razonamiento y la percepción.
  
• Dichos sistemas pueden: percibir el entorno, razonar sobre el conocimiento, procesar información obtenida de datos y tomar decisiones para alcanzar una meta.

¿Cómo logra esos resultados?

A través reconocimiento de patrones, toma de decisiones y resolución de problemas.

Orígenes e historia de la inteligencia artificial

Década 1920
Ciencia-ficción: Robots y máquinas inteligentes aparecen por primera vez en la literatura y el cine. Nuevos conceptos que se postulan como elementos básicos de la cultura popular.

Década 1940
Los matemáticos Norbert Wiener y John von Neumann, sientan las bases para la inteligencia artificial. McCarthy lo define como «la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes«.

1943 
Warren McCullough y Walter Pitts publican su artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity«. En él se plasma el primer modelo matemático para la creación de una red neuronal.

1950
Nace Snarc: El primer ordenador de red neuronal. Creado por dos alumnos de Harvard: Marvin Minsky y Dean Edmonds.
Ese mismo año el matemático Alan Turing se hizo una pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas? Alan Turing escribió el artículo «Computing Machinery and Intelligence» y el consiguiente «Test de Turing» sentaron las bases de la inteligencia artificial, su visión y sus objetivos.

La descripción de ‘máquinas inteligentes’ no explica qué es realmente la inteligencia artificial ni qué hace que una máquina sea inteligente.

1952
Arthur Samuel crea un software capaz de aprender a jugar al ajedrez de forma autónoma.

1956
El término «inteligencia artificial» (artificial intelillence) fue escuchado por primera vez en boca de John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth , que reunió a los mejores científicos de la época para discutir la posibilidad de crear una máquina que pudiera pensar como un ser humano.

1959
Arthur Samuel menciona el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM. Por su parte, John McCarthy y Marvin Minsky fundan el MIT Artificial Intelligence Project.

1963
John McCarthy crea el «AI Lab» en la Universidad de Stanford.

Los años  de las dudas

Después de varios años, las investigaciones fueron siendo menos frecuentes e importantes, llegan un período de descrédito. Este periodo de duda, llegó hasta 1980, y se denomina el “primer invierno de la IA”. Ese invierno terminó con la creación de R1 (XCON) por parte de Digital Equipment Corporations.

1966
El informe estadounidense ALPAC puso de manifiesto la falta de avances en la investigación.

1973
El gobierno británico publicó su informe «Lighthill» destacando las decepciones de la investigación en IA.

Regreso de confianza

1997
Resurge la confianza: La IA Deep Blue de IBM triunfó sobre el campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. Por primera vez, el hombre fue derrotado por la máquina.

2008
Google hace grandes avances en el reconocimiento de voz para smartphones.

2012
10 millones de vídeos de YouTube suben como una serie de datos de entrenamiento. Gracias al Deep Learning, esta red neuronal aprendió a reconocer un gato sin que se le enseñara lo que es un gato.

2016
La inteligencia artificial conquista el campo de los videojuegos.
La IA DeepMind con el sistema AlphaGo de Google, triunfa sobre el ser humano, sobre Lee Sedol, campeón de Go.

Como cambiará el futuro la IA

El 62 % de las empresas ya están invirtiendo en herramientas de IA y automatización para sus empleados. Los profesionales de marketing, ventas y servicio al cliente dispondrán de más tiempo para llevar a cabo tareas complejas y de mayor impacto.

Se puede afirmar que la inteligencia artificial cambiará así la forma de operar de las empresas:

2024
La inteligencia artificial superará a la inteligencia humana a la hora de traducir idiomas.

2026
Las máquinas serán capaces de escribir comentarios de texto mejor que los alumnos de bachillerato.

2027
Será más seguro que un camión sea conducido por una máquina que por una persona. Se reducirá la tasa de accidentes de manera significativa.

2031
La IA en el comercio superará a los vendedores humanos.

2049
Las máquinas con inteligencia artificial serán capaces de escribir best sellers. ¿Te imaginas comprar un libro escrito por un robot?

2053
Entrar al quirófano será de lo más seguro. Los robots harán las cirugías más complejas.

2057
La IA realizará sus propias investigaciones científicas.

Cómo funciona la Inteligencia artificial: los prompts

La inteligencia artificial funciona con algoritmos y sistemas informáticos. Con ellos aprende de los datos y mejora sus resultados a medida que se expone a más información. Toman decisiones en base a patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, mejorando su precisión y eficiencia con el tiempo.

Un prompt es una instrucción dada a la IA para que realice una tarea. Los prompts pueden ser simples o complejos.

Aquí tienes algunos detalles de cómo hacer un buen prompt:

• Sencillo y claro: Detalles precisos y específicos. De lo contrario los resultados pueden ser distorsionados o incorrectos.
• Máxima información: Proporciona todos los datos posibles. Cuanta más información relevante se proporcione, la respuesta será más adecuada.
• Retroalimentación: Si observas una respuesta inexacta o no relevante, házselo saber. Mejorará su rendimiento y afinará las tareas en el futuro.

Machine Learning y Deep Learning

El Machine Learning (aprendizaje automático) y el Deep Learning (aprendizaje profundo) son las dos técnicas principales de inteligencia artificial que se utilizan en la actualidad. La distinción entre IA, ML y DL puede prestarse a confusión.

El Machine Learning es una categoría de IA

Es el proceso de alimentar un ordenador con datos. La máquina analiza datos para ‘aprender’ a realizar una tarea. Para conseguirlo, no necesita ninguna programación específica con millones de líneas de código. Por eso se denomina aprendizaje «automático».

El Machine Learning puede ser ‘supervisado’ o ‘no supervisado’. El aprendizaje supervisado se basa en series de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado se basa en series de datos no etiquetados.

El Deep Learning es una técnica de Machine Learning

El Deep Learning es un tipo de Machine Learning directamente inspirado en la arquitectura de las neuronas del cerebro humano. Permite a la máquina ‘profundizar’ en su aprendizaje, identificando conexiones y alterando los datos introducidos para conseguir los mejores resultados.

¿Cómo está influyendo hoy la IA en las empresas?

La IA creará el 9 % de todos los empleos nuevos para 2025.
+40 % de los consumidores cree que mejorará sus vidas de alguna manera.
Hoy +35 % de las empresas utiliza inteligencia artificial y el 85 % de ellas la consideran una inversión prioritaria en su estrategia comercial.

a) Lo más relevante: clientes y su experiencia

Las empresas quieren entender mejor a sus clientes. La IA e la herramienta perfecta para ello. Facilita la obtención de información de diferentes fuentes para recopilarla en una única fuente de información.

b) Automatiza el análisis de datos para tomar mejores decisiones

Obtener la información ocupa demasiado tiempo. Lo cual deja poco tiempo para tomar decisiones. Extraer datos con la IA supone tres ventajas:

• Se encuentran patrones que podrían pasar inadvertidos para un ser humano.
• La IA aprende de los datos y mejorar sus predicciones.
• No se requieren las personas para hacer el trabajo.

c) Reduce los gastos empresariales y mejora la eficiencia

Hacer más con menos, reduce gastos.

• Se automatizan tareas manuales que consumen mucho tiempo.
• Detecta por adelantado las averías en los dispositivos.
• Se controla el nivel de inventario necesario.

d) Se contrata personal con formación específica en IA

«Ingeniero de prompts» era una profesión desconocida a principios de 2023. Hoy es muy utilizado y usado. El 66 % de las empresas ya han contratado personas con conocimientos específicos sobre esta tecnología. Y aumentará.

e) Ayuda a detectar actividades fraudulentas

En 2022, el 65 % de las empresas fue víctima de un fraude o estuvo a punto de sufrir uno. Un delito perjudica financiera y jurídicamente.
La IA permite encontrar anomalías en los datos: gastos poco habituales, pagos extraños…

f) Mejora productos

Analizar la opinión de clientes, qué aspectos se deben mejorar o qué nuevos productos desearía el cliente.

Además, los algoritmos de la IA también pueden ayudar en el diseño de los productos, y los patrones de uso. Ayudan a acelerar el proceso de desarrollo del producto de principio a fin con la creación rápida de prototipos.

Beneficios de la IA

• Mejora la eficiencia: como automatizar muchas tareas, actividades, procesos y operaciones.
• Mejora en las decisiones: analizar grandes cantidades de información, ayuda a tomar decisiones más acertadas.
• Mejora la experiencia del usuario: desde la recomendación de productos a la atención al cliente: la personalización de la experiencia de los usuarios.
• Nuevas profesiones: es absurdo pensar que la IA va reemplazar al humano por robots ¡Al contrario! La IA está creando nuevas oportunidades profesionals en desarrollo de software, consultoría, investigación.

Ejemplos de uso de la Inteligencia Artificial hoy en día

En nuestro día a día usamos la Inteligencia Artificial en multitud de aplicaciones y servicios. Algunas veces sin siquiera ser conscientes de ello. Algunos ejemplos:

• Compras por internet y publicidad:  recomendaciones, inventarios…
• Motores de búsqueda que aprenden de los datos que proporcionas.
• Asistentes personales digitales de tu smartphone.
• Programas de traducción de idiomas, escrito y oral.
• Casas, ciudades e infraestructuras inteligentes: IoT.
• Vehículos: Coches autónomos con funciones de seguridad de la IA.
• Ciberseguridad: Reconocer y luchar contra los ciberataques.
• Salud: Covid-19. Cámaras termográficas y tomografías computarizada.
• Desinformación: Detectar noticias falsas.

El potencial de la IA para transformar nuestras vidas aún está por descubrir.

Así será la Inteligencia Artificial en un futuro

• Salud: Los investigadores podrán analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones hacia nuevos descubrimientos médicos y nuevos diagnósticos.
• Transporte: Mejorar la seguridad, velocidad y eficiencia del tráfico. Minimizar la fricción de las ruedas, maximizar la velocidad y permitir la conducción autónoma.
• Industria: El uso de robots en las fábricas, para optimizar los tiempos y la producción.
• Comercio: Optimizar ciclos de ventas, predecir averías. Lo que se denominan Fábricas inteligentes.
• Comida y agricultura: Construir un sistema alimentario sostenible. Minimizar el uso de fertilizantes, pesticidas y riego. Comida más sana.
• Administración pública y servicios: Prever desastres naturales, dar servicios personalizados y ahorrar tiempo y dinero.

Peligros de la inteligencia artificial

A pesar de las enormes posibilidades que ofrece, no debemos olvidar una serie de preocupaciones:

• Información sesgada si se basa en datos incompletos o no representativos.
• Usada para fines malintencionados: Guerra cibernética, desinformación
• Reemplazar a los trabajadores humanos.
• Preocupaciones éticas: Como la privacidad, la seguridad y la responsabilidad.

El peligro más preocupante a futuro: Su capacidad de aprender y evolucionar de forma autónoma es ilimitada. Podría superar la inteligencia humana. Y podría decidir volverse contra sus creadores.

Solución

Pedir a los gobiernos que regulen este campo para que se desarrolle de forma ética y segura. Más de un centenar expertos ha pedido también a Naciones Unidas que prohíba los «robots asesinos» y otras armas militares autónomas.

La inteligencia artificial seguirá desarrollándose a gran velocidad en los próximos años. La humanidad es quien debe decidir qué dirección tomará su desarrollo.

¿Cómo mitigar los impactos negativos?

Para mitigar el impacto negativo de la inteligencia artificial, es importante tomar medidas para garantizar que la tecnología se utilice de manera responsable y ética. Entre otras:

• Fomentar la transparencia y la responsabilidad en el diseño y el uso de la IA.
• Desarrollar políticas y regulaciones que protejan los derechos y la privacidad de los usuarios.
• Invertir en la formación de profesionales altamente cualificados que puedan diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA.

Tipos de Inteligencia Artificial

Hay varias formas de clasificar la IA:

Según la definición de la Comisión Europea existen dos tipos de IA:

• Software: asistentes virtuales, creación de imágenes, motores de búsqueda o sistemas de reconocimiento biométrico (voz y rostro).
• IA integrada: robots, drones, vehículos autónomos, IoT…
   

Según el libro «Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno«, Stuart J. Russell y Peter Norvig establecen cuatro tipos de inteligencia artificial:

• Sistemas que piensan como humanos: Buscan imitar la forma en que los humanos piensan y resuelven problemas.
• Sistemas que actúan como humanos: Emulación el comportamiento humano. Buscan imitar la forma en que los humanos se comportan y actúan.
• Sistemas que piensan racionalmente: se enfocan en la resolución de problemas de manera lógica y racional. Buscan la mejor decisión, sin considerar el comportamiento humano.
• Sistemas que actúan racionalmente: Se enfocan en la toma de decisiones y la acción en el mundo. Buscando tomar la mejor decisión con la información disponible.

Según su potencia, la inteligencia artificial se puede dividir en

• IA Débil: o IA estrecha: Son sistemas diseñados para realizar tareas específicas y limitadas. Son limitados. No tienen capacidad de aprendizaje.
• IA Fuerte: Con habilidades cognitivas y capacidad de aprendizaje. Tiene capacidad de razonar, planificar y tomar decisiones complejas.
• IA Superinteligente: Un tipo de IA que supera la inteligencia humana en todos los aspectos. Capaz de comprender el mundo de manera más allá de la capacidad humana, y capaz de resolver problemas complejos a una velocidad y eficiencia que los seres humanos no pueden alcanzar.
  Es una forma teórica de IA que aún no ha sido desarrollada en la práctica.

Cómo afrontan los gobiernos una tecnología como la IA

¿Puede considerarse peligrosa esta tecnología? Stephen Hawking, Elon Musk o Bill Gates ya han dado la voz de alarma sobre la inteligencia artificial.

Biden recurre a una ley de tiempos de guerra para regular la inteligencia artificial: “La tecnología debe ser gobernada”
El presidente firma un decreto que obliga a las tecnológicas a notificar al Gobierno de Estados Unidos cualquier avance que suponga un “riesgo grave para la seguridad nacional”. Leer la noticia completa.

En Europa ya existe una Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que se establecen las normas armonizadas en materia de Inteligencia Artificial (Ley de Inteligencia Artificial) y se modifican determinados actos legislativos de la UE.

En su Anexo III , los sistemas de IA considerados de de alto riesgo con arreglo al artículo 6, apartado 2, son:

1. Identificación biométrica y categorización de personas físicas.
2. Gestión y funcionamiento de infraestructuras esenciales (agua, gas, calefacción y electricidad).
3. Educación y formación profesional.
4. Empleo, gestión de los trabajadores y acceso al autoempleo.
5. Acceso y disfrute de servicios públicos y privados esenciales y sus beneficios (bomberos, asistencia médica, …)
6. Asuntos relacionados con la aplicación de la ley.
7. Gestión de la migración, el asilo y el control fronterizo.
8. Administración de justicia y procesos democráticos.

Esta primera semana de noviembre de 2023 se ha celebrado en Reino Unido el primer encuentro internacional para hablar sobre cómo abordar la necesidad de seguridad en el terreno de la inteligencia artificial. España ha participado en la cumbre junto con líderes de otros 27 países, responsables de organizaciones internacionales, personalidades del mundo tecnológico y directivos de las principales empresas del sector.

En este foro han participado líderes políticos, responsables de organizaciones internacionales, personalidades del mundo tecnológico —ahí estuvo el siempre polémico Elon Musk— y directivos de las principales empresas del sector, como OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta y Microsoft. Entre las conclusiones más destacadas, la vicepresidenta de Estados Unidos, Kamala Harris, hizo un importante llamamiento durante la primera jornada de la cumbre a responsabilizar a las empresas de tecnología, incluso a través de la legislación, sobre las transformaciones que la IA ya está provocando. 

Últimas noticias sobre Inteligencia Artificial

5-12-2023 – Noticias del Parlamento Europeo – Ley de IA de la UE. Primera normativa sobre inteligencia artificial

07-12-2023 – Xataka – La nueva inteligencia artificial de Google

14-11-2023 – La Vanguardia – Las ofertas laborales relacionadas con la Inteligencia Artificial crecen un 20%

14-11-2023 – El País – La inteligencia artificial se bebe miles de millones de litros de agua

13-11-2023 – El Mundo – El arquitecto de tu próxima casa será una inteligencia artificial

08-11-2023 – Diario La Ley – España aprueba la primera norma europea sobre un entorno de pruebas controlado (sandbox regulatorio) para la inteligencia artificial (IA)

06/11/2023 – 20 minutos – Primera cumbre mundial sobre inteligencia artificial: lo que se ha decidido y cómo te puede afectar

06/11/2023 – Europa Press – Inteligencia artificial en las aulas, objeto de análisis en el Congreso de Innovación Educativa de Escuelas Católicas

05-11-2023 – El País – La inteligencia artificial choca con el derecho de autor: ¿está robando miles de creaciones protegidas?

03/11/2023 – 20 minutos – Elon Musk: «Llegará un momento en el que ningún puesto de trabajo será necesario»

31/10/2023 – El País – Biden recurre a una ley de tiempos de guerra para regular la inteligencia artificial: “La tecnología debe ser gobernada”

Herramientas de Inteligencia Artificial más populares

2022 ha sido el año de la total expansión de la IA. Toda la atención mediática se la han llevado las siguientes herramientas, capaces de crear y generar:

Lenguaje: ChatGPT, GPT-4, BERT, Bing Chat

Imágenes: DALL-E, CLIP, StyleGAN 3, Stable Diffusion, Midjourney

Audio: DeepSpeech, Wav2Vec 3, QuartzNet, Whisper

Música: MuseNet, Amper Music, AIVA

Código de Programación: GPT-Codex, GitHub Copilot, Deep TabNine

* Todas las imágenes de este artículo han sido realizadas con inteligencia artificial.

Aula Abierta: “Nuestros hijos ante la Inteligencia Artificial”

En el Colegio Arturo Soria tuvimos una sesión de Aula Abierta sobre este tema. Si te surge alguna duda o pregunta sobre nuestra opinión respecto de este tema, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.