Introducción
La Inteligencia Artificial (IA) se puede definir como aquella rama de la informática que, mediante algoritmos y sistemas informáticos simula la inteligencia humana mediante las máquinas y computadoras. Estos sistemas se enfocan, principalmente, en realizar tareas que requieren de la inteligencia humana.
Si bien parece ser un concepto reciente, es un término que viene formándose desde la década de los 50, cuando Alan Turing planteó la incógnita sobre si las máquinas podían pensar. Asimismo, Turing también introdujo una prueba, que hoy en día se conoce como Prueba de Turing, la cual consistía en que una persona debe diferenciar entre respuestas de texto generadas por máquinas y generadas por humanos. En esta prueba se logra evidenciar el propósito de que las máquinas logren realizar tareas convencionalmente llevadas a cabo por humanos como mantener una conversación.
Desarrollo
Durante la década de los 50 hasta finales de la década de los 60, los principales matemáticos e informáticos empezaron a sentar las bases para el auge de la Inteligencia Artificial como área de estudio y de aplicaciones prácticas, estas bases son: el artículo de Alan Turing llamado "Computing Machinery and Intelligence" en el cual se introduce la pregunta sobre si las computadoras pueden pensar y el Test de Turing, conferencia de Darthmouth en la que John McCarthy introdujo formalmente el concepto de Inteligencia Artificial y, por último, la creación de la primera red neuronal en forma de la Mark I Perceptron.
Sin embargo, durante la década de los 70 se produjo lo que se conoce como el Invierno de la Inteligencia Artificial, ya que el desarrollo se vió detenido por algunos motivos como expectativas muy elevadas y la falta de desarrollo en otras áreas que complementaran al desarrollo de la IA. No obstante, durante las siguientes dos décadas, la IA tuvo otro repunte en cuanto a desarrollo y popularidad, con más aplicaciones prácticas como la computadora Deep Blue, la cual logró vencer al campeón de ajedrez Garry Kazparov.
Y es a partir del nuevo milenio que la IA se introduce de manera cotidiana al público en general y se potencia su popularidad y desarrollo nuevamente, con nuevos conceptos como Machine Learning, Deep Learning, Big Data, entre otros.
Dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, se puede clasificar en dos categorías dependiendo de sus capacidades. En primera instancia, se encuentra la Inteligencia Artificial Débil: este tipo de IA está entrenada y diseñada para realizar una o varias tareas en específico. Por otra parte, se encuentra la Inteligencia Artificial Robusta, que a su vez se subdivide en Inteligencia Artificial General y Superinteligencia Artificial. La IA General se refiere a aquella capacidad de las máquinas de alcanzar un nivel de inteligencia a la de los humanos, siendo capaz de tener conciencia, aprender y resolver problemas de manera independiente. En cuanto a la Superinteligencia Artificial, esta se refiere a la capacidad de las máquinas de desarrollar una inteligencia superior a la de los humanos. Cabe resaltar que la IA Robusta se encuentra únicamente en una fase teórica, sin aplicaciones prácticas de momento.
Actualmente, la IA General se encuentra en muchas aplicaciones como asistentes personales, ChatBots de atención al cliente y ChatBots basados en LLM, vehículos autónomos, análisis de datos, modelos de toma de decisiones, entre otras aplicaciones. La IA trae una serie de ventajas como la automatización de tareas, la reducción de errores humanos en tareas de alta carga, apoyo para la toma de decisiones, entre otras. A su vez, presenta algunas desventajas como la creación de dependencia, accesibilidad, sesgos algorítmicos, desplazamiento laboral y falta de profesionales y expertos para la demanda actual. Para poder sacarle provecho de manera efectiva, es necesario tomar en cuenta sus ventajas y cómo aprovecharlas, sus desventajas y cómo mitigarlas y mantenerse al margen de las tendencias e innovaciones en el área, así como con las demás herramientas y aplicaciones de TIC que utilizamos en el día a día.
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Preguntas Frecuentes
- ¿Cuáles son algunas consideraciones éticas sobre el uso de la IA?
R/Dados los mecanismos por los cuales las IA son entrenadas, se pueden generar sesgos de información y, por ende, resultar en IA discriminatorias. Por otra parte, el acceso a la información que utilizan las IA ha generado preocupación en cuanto a la privacidad y seguridad de la información de los usuarios. Otro aspecto ético a considerar es el gran desplazamiento laboral que está provocando, principalmente en labores realizadas por mano de obra poco preparada.
- ¿Cómo aprenden las IA?
R/A gran escala, se utilizan algoritmos que entrenan a las IA a través de la información suministrada. Con base en esta información, la IA aprende a través de la detección de patrones, los cuales son usados para dar respuesta a futuros problemas similares a los mostrados en los sets de información.
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