En términos muy sencillos, podríamos decir que la inteligencia artificial se refiere a máquinas o sistemas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas. Lo más interesante del concepto es que pueden mejorar su funcionamiento a partir de la información que van recopilando.
En la actualidad, está integrada en todo tipo de procesos y dispositivos, a veces sin ser conscientes de ello. La usamos al consultar al asistente de voz de nuestro altavoz inteligente y cuando una red social etiqueta en imágenes a personas de forma automática.
Historia de la inteligencia artificial
Para entender cuándo empieza la inteligencia artificial tendríamos que remontarnos a comienzos del siglo pasado con la aparición de los primeros conceptos matemáticos, relacionados con la lógica. Podemos saltar hasta 1936 para comprobar que Alan Turing teorizaba sobre máquinas que funcionan solas en su famoso artículo sobre los ‘Números Calculables’.
En el citado artículo se introduce por primera vez el concepto de algoritmo, que sienta las bases de la informática teórica. Turing está considerado como el padre de la computación moderna y también de la inteligencia artificial.
El año 1941 fue muy importante con hitos como la creación de la primera computadora programable y automática. Se trataba de la Z3 de Konrad Zuse. Lo podemos considerar el primer ordenador de la historia.
Pocos meses después, Isaac Asimov, introdujo las famosas ‘Leyes de la robótica’ en el cuento titulado ‘Círculo vicioso’. Un conjunto de principios que un autómata tenía que cumplir para salvaguardar su relación con los humanos. Estos escritos serán relevantes en la futura conexión entre los hombres y las máquinas.
1950: ¿cómo diferenciar a una máquina de un ser humano?
Turing volvió a ser protagonista en 1950 con el artículo ‘Computing machinery and intelligence’ en la revista ‘Mind’. En él se hacía esta pregunta: ¿pueden las máquinas pensar? Al mismo tiempo, se proponía un método para determinar si una máquina podía hacerlo.
El matemático británico defendía la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación. Los fundamentos teóricos de la inteligencia artificial estaban en el experimento que propone el artículo, mejor conocido como test de Turing. La prueba determina si una máquina es inteligente o no.
1956: nace el concepto de inteligencia artificial
En 1956 John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon utilizaron por primera vez el término ‘inteligencia artificial’. Lo hicieron durante la Conferencia de Darthmounth (Estados Unidos), como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, en especial programas de cálculo inteligentes”. Los científicos apostaron por una sociedad que estará rodeada de máquinas inteligentes en la próxima década. Se equivocaron por unos años, ya que la inteligencia artificial no explotó hasta bien entrados los noventa.
En los sesenta sí podemos nombrar a ELIZA, desarrollado por el Instituto Tecnológico de Massachusetts en 1966. Es considerado el primer programa chatbot. Introducía el procesamiento del lenguaje natural humano con el objetivo de enseñar a las computadoras a comunicarse con nosotros.
1997: Deep Blue
El momento de explosión llegó en los noventa, con grandes compañías tecnológicas como IBM y Microsoft realizando importantes inversiones en inteligencia artificial. La decisión de apostar por esta tecnología estaba motivada por las grandes cantidades de datos que se empezaban a manejar.
Con IBM como protagonista tenemos un hito en esta historia: un ordenador batiendo a una persona en un juego de mesa. El supercomputador Deep Blue ganó al ajedrez al campeón del mundo de la disciplina, Gary Kasparov. Fue en 1997, en un segundo intento, ya que el año anterior fue el ruso quien ganó la contienda.
2011: Watson y el primer asistente virtual en un teléfono
Durante la primera década de los 2000 se desarrollan los agentes inteligentes, algo que terminaría derivando en los asistentes virtuales, tan presentes en nuestras vidas actuales. Antes de llegar a eso podemos hacer un alto en el camino en otra competición: Watson en ‘Jeopardy!’.
En febrero de 2011 nos encontramos con el supercomputador Watson en el concurso más exitoso de la televisión norteamericana. IBM puso a su computador cognitivo a responder todas las preguntas de ‘Jeopardy!’. La máquina aprende a medida que trabaja, acumulando información, con la posibilidad de interactuar con el lenguaje humano.
En 2011 llegó también el primer asistente virtual integrado en un teléfono: se trata de Siri, en el iPhone 4S. Google mantenía la misma idea desde hace muchos años, pero la materializó en móviles en 2012 con Google Now. Microsoft no podía quedarse fuera de este juego y en 2014 introdujo Cortana.
No se acabaron las victorias a los humanos, como la que consiguió Google frente al surcoreano Se-Dol, campeón del mundo de Go. Un juego milenario de estrategia que domina a la perfección la Inteligencia Artificial de Alpha Go de Google.
El estado actual de la inteligencia artificial
En el último lustro, la inteligencia artificial se está asentando en sectores como la automoción, el turismo, los seguros y la logística. El empleo de reconocimiento de imágenes, el tratamiento del big data y los modelos predictivos son herramientas muy útiles en las respectivas industrias.
También se ha incrementado el uso de los dispositivos de internet de las cosas, unidos a ecosistemas con asistentes de voz. Siendo Apple, Google y Amazon los principales valedores de la tecnología. Las estimaciones apuntan hacia un negocio de 300 000 millones de dólares anuales durante 2024.
Tipos de inteligencia artificial, según Hintze
Arend Hintze es un profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de Michigan (Estados Unidos). Trabaja en la búsqueda de la fórmula para diseñar un robot que sea capaz de aprender por su cuenta y asegura que debe seguir el mismo proceso de aprendizaje que una persona. Para él existen cuatro tipos de inteligencia artificial:
Máquinas reactivas
Se trata del tipo más básico, ya que no tienen la capacidad de formar recuerdos. No existe, por lo tanto, la posibilidad de utilizarlos en la toma de decisiones. Un buen ejemplo de máquina reactiva es Deep Blue de IBM: identifica las piezas del tablero de ajedrez, sabe cómo se mueven y predice los mejores movimientos, pero no tienen en cuenta ningún proceso del pasado.
Memoria limitada
Un paso por encima de las máquinas reactivas están aquellas que tienen memoria limitada. Un ejemplo de inteligencia artificial de este tipo son los coches autónomos. Identifican y monitorizan objetos en movimiento, como peatones y otros vehículos. Estos pequeños recuerdos son usados en el momento, pero no son almacenados para ser utilizados en el futuro, por lo que tampoco aprende de ellos.
Teoría de la mente
En este nivel las máquinas son capaces de comprender que las personas, criaturas y objetos en el mundo pueden tener pensamientos y emociones que afectan a su comportamiento. Si las máquinas van a relacionarse con nosotros, tendrán que ajustar su conducta. Deberán saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten.
Autoconciencia
El nivel más complejo en inteligencia artificial presenta máquinas capaces de verse a sí mismas con perspectiva en su entorno. Los investigadores tendrán que comprender no solo la conciencia, sino también construir máquinas que la tengan. Es una etapa crucial para entender la inteligencia humana por sí misma.
Tipos de inteligencia artificial según Rusell y Norvig
Los expertos en ciencias de la computación Peter Norvig y Stuart Russell establecen cuatro tipos de inteligencia artificial.
Sistemas que piensan como humanos
Son sistemas que tratan de emular el pensamiento humano, por ejemplo, imitando el funcionamiento del sistema nervioso por medio de redes neuronales artificiales. Se hace con la intención de automatizar la toma de decisiones o resolución de problemas.
Sistemas que actúan como humanos
Máquinas que realizan tareas de forma similar a cómo lo hacen los humanos, por ejemplo, los llamados robots o androides. Imitan el comportamiento humano intentando que la acción sea más eficiente.
Sistemas que piensan racionalmente
Estas máquinas intentan emular el pensamiento lógico racional de las personas. Se investiga cómo un sistema puede percibir y razonar ante una situación. Un buen ejemplo de este grupo son los sistemas expertos.
Sistemas que actúan racionalmente
Son aquellos que tratan de emular de manera racional el comportamiento humano, percibiendo el entorno. En este grupo se encuentran los agentes inteligentes.
Por Kote Puerto
Imágenes | Vertigo3d/iStock | Romain Huneau | Clockready | Amid Orin | Bret Jordan
