Tecnología que asombra: ¿qué es la inteligencia artificial?

Los ordenadores ya superan a la imaginación con su potencia de cálculo. Sin embargo, en muchos aspectos, el cerebro humano sigue siendo superior debido a su complejidad. ¿Será esto pronto cosa del pasado? Este interrogante es fundamental en el ámbito de la investigación de la inteligencia artificial (IA). En este campo, se busca utilizar la informática, la neurología, la psicología y la lingüística para recrear técnicamente el cerebro y sus funciones.

¿Qué es la IA o inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es, por definición, un subcampo de la informática que pretende crear un equivalente técnico de la inteligencia humana. Sin embargo, existen muchas teorías y enfoques metodológicos sobre lo que es la inteligencia y cómo puede emularse técnicamente. Por tanto, resulta difícil ofrecer una definición precisa de inteligencia artificial debido a la complejidad del concepto de inteligencia en sí.

También existen divergencias en cuanto a la “relación de similitud” con el ser humano: ¿debe construirse la máquina exactamente igual que un cerebro humano? Este enfoque de simulación aspira a una réplica exacta de las funciones cerebrales. O quizás, ¿debe la máquina actuar como un ser humano, es decir, parecerse a él solo en el resultado final? Este enfoque fenomenológico se ocupa exclusivamente de lo que el ser humano percibe de la inteligencia artificial, independientemente del proceso técnico que haya detrás.

Hoy en día, la inteligencia artificial se desarrolla sobre todo para tareas técnicas. El objetivo no es tanto que la IA domine la comunicación humana, sino que realice eficazmente tareas muy especializadas. Para estas tecnologías se utiliza el test de Turing: si un sistema técnico tiene las mismas capacidades que un ser humano en un subámbito (por ejemplo, en un diagnóstico médico o en una partida de ajedrez) se denomina sistema artificialmente inteligente. En consecuencia, hay dos definiciones de inteligencia artificial: una “fuerte” y otra “débil”.

Inteligencia artificial fuerte: la visión

La definición de IA fuerte se refiere a una inteligencia capaz de reemplazar al ser humano en su totalidad, con todas sus diversas capacidades. Este enfoque universal del ser humano como máquina existe desde la Ilustración, pero sigue siendo ficción. Hay diferentes dimensiones de la inteligencia que pertenecen a la IA fuerte: cognitiva, sensoriomotora, emocional y social. La mayoría de las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial se centran principalmente en el ámbito de la inteligencia cognitiva, como la lógica, la planificación, la resolución de problemas, la autonomía y la formación de perspectivas individuales.

Inteligencia artificial débil: la realidad

La definición de IA débil, en cambio, se refiere al desarrollo y uso de la inteligencia artificial en ámbitos de aplicación claramente delimitados. Esta es la etapa en la que se encuentra la investigación actual sobre IA. Casi todos los campos de aplicación actuales de la inteligencia artificial pertenecen al ámbito de la IA débil, pero altamente especializada. Esto incluye el desarrollo de vehículos autónomos, diagnósticos médicos, algoritmos inteligentes de búsqueda y automatización, entre otros ejemplos.

En el ámbito de la IA débil, la investigación ha logrado avances revolucionarios en los últimos años. El desarrollo de sistemas inteligentes en áreas específicas ha demostrado ser no solo más factible desde un punto de vista práctico, sino también éticamente menos controvertido que la investigación de una superinteligencia. Los campos de aplicación de la inteligencia artificial débil son extremadamente diversos, pero se utiliza con especial éxito en la medicina, las finanzas, la industria del transporte y el marketing… y, por supuesto, en Internet.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

¿Cómo podemos describir el funcionamiento de la inteligencia artificial? Una IA es tan buena como su representación técnica del conocimiento. En este sentido, existen dos enfoques metodológicos básicos: el enfoque del procesamiento de símbolos y el enfoque neuronal.

1. En el enfoque de procesamiento de símbolos de la IA, el conocimiento se representa a través de símbolos y se realiza mediante la manipulación de los mismos. La IA simbólica se enfoca en el procesamiento de la información de manera “top-down” y opera utilizando símbolos, conexiones abstractas y conclusiones lógicas.
2. En el enfoque de neuronal de la IA, el conocimiento se representa mediante neuronas artificiales y sus interconexiones. La IA neuronal se centra en el procesamiento de la información de manera “bottom-up” y simula funciones de neuronas artificiales individuales que se agrupan en redes neuronales más grandes. Estas redes neuronales artificiales trabajan en conjunto para realizar tareas específicas.

IA simbólica

La IA simbólica se considera el enfoque clásico de la inteligencia artificial. Se basa en la premisa de que el pensamiento humano puede ser reconstruido desde un nivel lógico-conceptual superior, independientemente de los detalles empíricos específicos (enfoque top-down). En este enfoque, el conocimiento se representa mediante símbolos abstractos, incluyendo el lenguaje escrito y hablado. Las máquinas aprenden a reconocer, comprender y utilizar estos símbolos a través de algoritmos. El sistema inteligente adquiere su información de sistemas expertos, que son sistemas diseñados para almacenar y aplicar conocimientos especializados en un dominio específico.

Las aplicaciones clásicas de la IA simbólica se centran en el procesamiento de textos, el reconocimiento del lenguaje y otras disciplinas lógicas como el dominio del ajedrez. La IA simbólica se basa en reglas establecidas y puede resolver problemas cada vez más complejos a medida que aumenta la capacidad de cálculo de los ordenadores. Por ejemplo, Deep Blue de IBM ganó en 1996 al entonces campeón mundial de ajedrez Garri Kasparov con la ayuda de la IA simbólica.

IA neuronal

En 1986, Geoffrey Hinton y dos de sus colegas resucitaron la investigación neuronal de la IA y con ella el campo de investigación de la inteligencia artificial. Con su perfeccionamiento del algoritmo de retropropagación, crearon la base del Deep Learning, con el que trabajan hoy casi todas las IA. Gracias a este algoritmo de aprendizaje, las redes neuronales profundas pueden aprender constantemente y crecer de forma independiente, y así superar retos en los que la IA simbólica fracasa.

Al igual que el cerebro humano, la inteligencia artificial neuronal divide el conocimiento en unidades funcionales más pequeñas, conocidas como neuronas artificiales, que se conectan en una red formando grupos cada vez más grandes (enfoque bottom-up). El resultado es una red neuronal artificial con múltiples ramificaciones. A diferencia de la IA simbólica, la red neuronal se “entrena” utilizando datos sensoriomotores, como ocurre en la robótica. A través de estas experiencias, la IA genera conocimiento en constante crecimiento. Aquí radica la gran innovación: aunque el entrenamiento puede llevar tiempo, el sistema es capaz, en última instancia, de aprender de forma autónoma.

Inteligencia artificial: ejemplos de aplicaciones y proyectos

Tanto si se trata de reconocimiento facial, asistencia por voz o programas de traducción, la inteligencia artificial ha estado presente en nuestra vida cotidiana durante mucho tiempo. Incluso si decidimos prescindir conscientemente de estas herramientas, resulta difícil escapar de la influencia de la IA en el entorno digital. Por ejemplo, detrás de las sugerencias de productos en las tiendas online o de las recomendaciones en plataformas como YouTube, Netflix y similares, se encuentran sistemas de IA que se adaptan para ofrecer recomendaciones cada vez más precisas y adecuadas.

A continuación enumeramos algunos ejemplos del uso de la inteligencia artificial:

• ChatGPT: ChatGPT es un chatbot basado en IA desarrollado por OpenAI. El software entiende la entrada de texto en lenguaje natural y puede, entre otras cosas, responder preguntas y crear, parafrasear y traducir textos.
• RankBrain: RankBrain, desarrollado por Google, es un algoritmo de IA diseñado inicialmente para comprender consultas de búsqueda largas y desconocidas de manera más efectiva. En 2015, Google reveló que RankBrain era el tercer factor más relevante entre los más de 200 factores de clasificación en su motor de búsqueda, junto con los enlaces y el contenido. Por lo tanto, RankBrain ejerce una influencia significativa en el SEO.
• DeepMind: DeepMind es una empresa comprada por Google en 2014 que ha creado numerosas tecnologías innovadoras de IA, como AlphaGo, el programa informático que dominó a la perfección el juego de mesa “Go”. En abril de 2023, Google anunció la fusión con su división interna de IA Google Brain. Una de las características especiales de la investigación en IA de DeepMind es que la empresa añade memoria a corto plazo a la inteligencia artificial.
• Voice.ai: Voice.ai es un programa basado en inteligencia artificial que te permite interactuar en tiempo real con voces de personalidades famosas, como estrellas de Hollywood y otras celebridades. Además, también tienes la opción de realizar grabaciones de voz. El software se entrena mediante las contribuciones de los usuarios, quienes pueden agregar sus propias grabaciones de voz para crear nuevos perfiles vocales.
• DALL-E: El sistema de IA DALL-E, desarrollado por OpenAI, tiene la capacidad de generar imágenes únicas y asombrosas en 2D y 3D a partir de descripciones escritas en cuestión de segundos. La versión beta abierta del software está disponible desde septiembre de 2022. Según el equipo de desarrolladores, cada día se crean más de dos millones de imágenes con la aplicación.

Oportunidades y riesgos de la IA

Desde una actitud optimista ante el progreso hasta un rechazo absoluto de la tecnología, la inteligencia artificial genera reacciones muy diversas. Esto se debe principalmente a las predicciones positivas y negativas sobre cómo estas nuevas tecnologías transformarán nuestras vidas en el futuro. A continuación, resumimos las oportunidades y los riesgos, así como las ventajas e inconvenientes más significativos de la IA.

Resumen de las ventajas y oportunidades de la inteligencia artificial

El uso de la IA ofrece toda una serie de ventajas y oportunidades. Las principales ventajas de esta tecnología se centran en el ámbito laboral, su alto rendimiento y las perspectivas económicas que ofrece.

Facilitación de empleo y trabajo

Esta nueva tecnología tiene el potencial de generar nuevos y valiosos empleos, así como impulsar la economía en general. Los expertos coinciden en que la tecnología tendrá un impacto drástico en el mercado laboral. En particular, los defensores de la renta básica universal ven en la inteligencia artificial una gran oportunidad, ya que el modelo tradicional de trabajo asalariado podría volverse obsoleto en el futuro. Las simplificaciones que conlleva la IA ofrecen la posibilidad de tener más tiempo libre.

Comodidad

Los defensores de la IA también destacan las ventajas en términos de la considerable comodidad que toda innovación técnica aporta a la vida cotidiana. Esto se aplica tanto a los vehículos autónomos como al software de traducción inteligente, avances que representan una gran ayuda para los consumidores.

Rendimiento excepcional

La IA también ofrece ventajas significativas en tareas de beneficio público. Las máquinas tienen un índice de error inferior al de los humanos y su rendimiento es enorme. Especialmente en el sector sanitario y en la judicatura, la versatilidad de las máquinas inteligentes se considera prometedora. Aunque los expertos no esperan que los jueces, por ejemplo, sean sustituidos por la tecnología artificial en el futuro, esta puede ayudar a reconocer patrones de procedimientos más rápidamente y llegar a sentencias objetivas.

Ventajas económicas

Por supuesto, la tecnología también promete grandes beneficios comerciales para las industrias implicadas. Según el World Robotics Report 2022, el número de nuevos robots industriales instalados en todo el mundo alcanzó un nuevo máximo de 517 385 unidades en 2021. Este dato demuestra el impacto y el potencial económico que la IA puede ofrecer a las empresas.

Proyectos futuristas

Por último, pero no menos importante, la inteligencia artificial también estimula el impulso natural humano por explorar: ya se está desarrollando para la exploración de pozos petrolíferos o para el control de robots en Marte. Conforme la tecnología avance, se espera que los campos de aplicación de la IA sigan expandiéndose, abriendo nuevas posibilidades de exploración y descubrimiento en diversos ámbitos.

Desventajas y riesgos de la IA

Sin embargo, prominentes expertos, como Elon Musk, un icono de Silicon Valley, han advertido sobre los riesgos de la inteligencia artificial, a pesar de su propio compromiso con esta tecnología. Estas voces críticas también cuentan con el respaldo de iniciativas más amplias, como el Future of Life Institute (FLI), una organización de investigación y promoción que regularmente reúne a críticos de renombre para pedir un enfoque responsable de la tecnología.

Inferioridad del ser humano

Un posible riesgo que preocupa a muchos y que a menudo ha sido objeto de la ciencia ficción es el desarrollo de una “superinteligencia”. Una superinteligencia es una tecnología que se optimiza a sí misma y, por tanto, se vuelve independiente de los seres humanos. La relación entre los humanos y esta tecnología superinteligente podría llegar a ser problemática. Algunos escépticos creen que los humanos podrían sucumbir a la tecnología. Sin embargo, los investigadores consideran casi imposible una IA deliberadamente maliciosa. No obstante, muchos ven un riesgo real en una inteligencia artificial tan competente que sus actividades adquieran vida propia.

Dependencia de la tecnología

La creciente dependencia de los seres humanos en los sistemas tecnológicos también es motivo de preocupación. En áreas como la asistencia médica, donde se están probando robots asistenciales, existen voces críticas que señalan que las personas están siendo objetos de vigilancia por parte de estos sistemas técnicos. Al hacerlo, corren el riesgo de renunciar a parte de su intimidad y autodeterminación. Estas preocupaciones no solo se manifiestan en el caso de la medicina, sino también en relación con la videovigilancia asistida por IA o los algoritmos inteligentes en Internet.

Protección de datos y distribución de poder

Los algoritmos inteligentes tienen la capacidad de procesar conjuntos de datos cada vez más grandes de manera más eficiente. Para el eCommerce, en particular, esto puede ser una buena noticia. Sin embargo, el procesamiento de datos por las tecnologías de IA es cada vez más difícil de entender y controlar para los consumidores.

Burbujas de filtro y percepción selectiva

El activista de la red Eli Pariser cita las llamadas burbujas de filtros o de información como otro riesgo de la inteligencia artificial. Si los algoritmos derivan cada vez más el contenido que ofrecen a los usuarios de su comportamiento previo (contenido personalizado), la “visión del mundo” ofrecida se hará cada vez más estrecha. Las tecnologías de IA podrían fomentar la percepción selectiva y reforzar así una creciente “distancia ideológica entre los individuos”.

Influencia en la formación de opinión

Además, según los críticos, las tecnologías de IA podrían influir específicamente en las opiniones públicas. Estos temores se centran en las tecnologías que conocen en detalle a los usuarios o en el uso de bots sociales que influyen en las actitudes del público. A medida que aumenta la inteligencia de estas tecnologías, el riesgo de influir en las opiniones es cada vez mayor, según las voces escépticas.

Conclusión sobre la inteligencia artificial

La IA es una de las tecnologías más interesantes de los próximos años. Las inteligencias artificiales ya se utilizan en una gran variedad de aplicaciones. Es indudable que la IA, al igual que otros avances tecnológicos, tendrá un impacto en nuestra vida diaria y en el ámbito profesional. Sin embargo, los humanos como contrapartidas u operadores de la misma son un componente esencial que no se perderá en el futuro. Especialmente a través de la automatización de tareas recurrentes deberíamos ahorrar mucho tiempo en el futuro, que podremos invertir en otras áreas de la vida.