La inteligencia artificial (IA) es hoy uno de los campos de la informática más populares, tanto, que desbordó el universo de la tecnología y está en boca de todos. La aparición del generative AI (o inteligencia artificial generativa), es solo un ejemplo de los grandes avances que atravesó esta rama del conocimiento en los últimos años.
Lentamente, se volvió realidad lo que antes solo encontrábamos en la ciencia ficción.
Actualmente los expertos ven a la inteligencia artificial como la posible próxima "revolución industrial", ya que tiene el potencial de cambiar la forma en que se realiza el trabajo en todas las industrias. Un artículo de la firma de consultoría PwC predice que la inteligencia artificial podría contribuir potencialmente con $15,7 mil millones a la economía global para el año 2035.
En este artículo de Superprof descubrirás qué es la inteligencia artificial (y que no lo es), para qué sirve, aplicaciones, ejemplos y mucho más.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas; incluyendo el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección. Se trata de una rama dentro de las ciencias de la computación que se ocupa de construir máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana.
La inteligencia artificial es la habilidad de las máquinas o computadoras de ejecutar funciones cognitivas asociadas a la mente humana.
La IA se logra estudiando los patrones del cerebro humano y analizando el proceso cognitivo. El resultado de estos estudios permite a los programadores desarrollar software y sistemas inteligentes. Desde el desarrollo de automóviles autónomos hasta la proliferación de herramientas de IA generativa como ChatGPT y Bard de Google, la inteligencia artificial se está posicionando como un elemento fundamental de la vida cotidiana.
En el siguiente video podés conocer en profundidad el concepto y ver cómo fue evolucionando la inteligencia artificial:
La inteligencia artificial limitada y general
Si quedaste medio mareado o mareada después de la definición, ¡es completamente entendible! La inteligencia artificial es un concepto complejo y amplio. Por ello, los expertos suelen clasificarla en diferentes tipos de inteligencia artificial. Primero se la suele distinguir entre IA fuerte (también llamada IA general) e IA débil (o IA estrecha).
Inteligencia artificial débil
La IA débil se refiere a los sistemas de IA que se enfocan en realizar tareas específicas, pero que no son capaces de resolver más de un problema a la vez, ni de aprender nuevas soluciones. Un sistema de inteligencia artificial estrecho opera dentro de límites definidos y no puede ejecutar tareas por fuera de para lo que fue diseñado.
Algunos ejemplos de la inteligencia artificial débil incluyen asistentes de voz como Siri o Alexa, algoritmos de recomendación y sistemas de reconocimiento de imágenes. También se la denomina IA especializada o limitada.
Otros ejemplos de la inteligencia artificial estrecha son:
- Autos sin conductor
- Búsqueda de Google
- Robots conversacionales
- Filtros de spam en el correo electrónico
- Recomendaciones de Netflix
Inteligencia artificial fuerte
La IA fuerte, también conocida como IA general, se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que son capaces de ejecutar una variedad de tareas y de eventualmente aprender por sí solos cómo responder ante diferentes problemas.
Una IA fuerte sería capaz de comprender, razonar, aprender y aplicar conocimientos para resolver problemas complejos de manera similar a la inteligencia humana. Actualmente no hay ejemplos claros de IA fuerte, pero en los últimos años están apareciendo rápidamente nuevas innovaciones.
Este es el tipo de inteligencia artificial que vemos en series y películas; como los robots de Westworld o el personaje Data de Star Trek: The Next Generation (claramente, ejemplos de la ciencia ficción).
Los tipos de inteligencia artificial
La inteligencia artificial se puede dividir en cuatro categorías, según el tipo y la complejidad de las tareas que un sistema puede realizar. Ellos son: máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y conciencia de sí mismo
1. Máquinas reactivas
Estas máquinas se especializan en un solo campo de trabajo, reaccionando con ciertas respuestas a estímulos específicos. Por ejemplo, la computadora Deep Blue podía jugar al ajedrez -y de ganarle al gran maestro de la época-; pero cuando se le pidió que compita en una partida de damas, no era capaz de hacerlo.
2. Memoria limitada
Estas máquinas recopilan datos anteriores y continúan añadiéndolos a su memoria. Tienen suficiente capacidad para tomar decisiones adecuadas, pero la memoria es mínima. Por ejemplo, esta tecnología puede sugerir un restaurante en función de los datos de ubicación que recopiló de tu teléfono.
3. Teoría de la mente
Este tipo de inteligencia artificial podría comprender pensamientos y emociones, así como interactuar socialmente. Hasta ahora no fue posible construir una máquina que alcance este nivel.
4. Autoconciencia
Las máquinas autoconscientes serían la futura generación de estas nuevas tecnologías: inteligentes, sensibles y conscientes.
Machine learning y deep learning
Dos términos que no podemos dejar de nombrar en relación a la inteligencia artificial son "aprendizaje automático" (o machine learning en inglés) y "aprendizaje profundo" (deep learning). Veamos qué significan.
Machine learning habla de los algoritmos que procesan datos, aprenden de ellos y realizan decisiones informadas a partir de lo aprendido. El deep learning es una forma de aprendizaje automático que crea capas, formando una "red neuronal artificial".
Aprendizaje automático o machine learning
Cuando hablamos de machine learning nos referimos a un algoritmo de aprendizaje automático que recibe y procesa datos; para luego, utilizando técnicas estadísticas, "aprender" con esos datos a realizar una tarea específica, aun sin haber sido programado específicamente para esa tarea.
Aprendizaje profundo o deep learning
El aprendizaje profundo o deep learning es un tipo de aprendizaje automático que ejecuta acciones a través de una "red neuronal" artificial inspirada en la biología. Las redes neuronales contienen una serie de capas ocultas a través de las cuales se procesan los datos. Esto permite que la máquina profundice en su aprendizaje, haciendo conexiones y ponderando las entradas para obtener los mejores resultados.
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¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
En pocas palabras, la inteligencia artificial funciona combinando grandes conjuntos de datos con algoritmos de procesamiento intuitivos. La inteligencia artificial puede manipular estos algoritmos aprendiendo de los patrones de comportamiento dentro del conjunto de datos.
Aun así, es importante comprender que la IA no es solo un algoritmo. En cambio, es un sistema completo de aprendizaje automático que puede resolver problemas y sugerir resultados.
Veamos cómo funciona la inteligencia artificial paso a paso:
Cómo funciona la inteligencia artificial
- Entrada: El primer paso de la IA es la entrada o input, en el que una persona debe recopilar los datos necesarios para que el sistema funcione. Pueden ser una entrada de texto o también imágenes y videos; pero no todos los algoritmos pueden leer todos los tipos de datos. También es necesario definir claramente el contexto y los resultados deseados.
- Procesamiento: Luego, la inteligencia artificial toma los datos y decide qué hacer con ellos. Mientras procesa, la IA interpreta los datos preprogramados y utiliza los comportamientos que aprendió para reconocer patrones de comportamiento en tiempo real.
- Resultados: Una vez que la tecnología de inteligencia artificial procesó los datos, predice los resultados. Este paso determina si los datos y sus predicciones dadas son un fracaso o un éxito.
- Ajustes: Si el conjunto de datos produce una falla, la tecnología de IA puede aprender del error y repetir el proceso de manera diferente. Es posible que sea necesario ajustar o cambiar las reglas de los algoritmos para que se ajusten al conjunto de datos. Los resultados también pueden cambiar durante la fase de ajuste para reflejar un resultado más apropiado.
- Evaluación: Una vez que la inteligencia artificial terminó su tarea asignada, el último paso es la evaluación. La fase de evaluación permite que la tecnología analice los datos y haga inferencias y predicciones. También puede proporcionar la retroalimentación necesaria y útil antes de volver a ejecutar los algoritmos.
Para qué sirve la inteligencia artificial
La inteligencia artificial puede cambiar la forma en que vivimos, trabajamos y disfrutamos.
En los negocios e industrias, ya se está utilizando para automatizar tareas antes realizadas por humanos. Algunos ejemplos de inteligencia artificial aplicada son: la generación de clientes potenciales, la detección de fraudes, formas de contacto a través de servicio al cliente y el control de calidad.
Las herramientas de IA a menudo completan los trabajos rápidamente y con relativamente pocos errores. Son particularmente eficientes para las tareas repetitivas y orientadas a los detalles. Debido a que puede analizar conjuntos de datos masivos, la inteligencia artificial brinda a las empresas información relevante sobre sus operaciones, a la que quizás no tenían acceso antes.
Con la expansión de las herramientas de inteligencia artificial generativa veremos nuevas aplicaciones de la IA en la vida diaria, con cambios importantes en una gran diversidad de campos que van desde la educación, pasando por el marketing, hasta el diseño de productos.
Inteligencia artificial en la vida diaria: apps que usan IA
La inteligencia artificial se convirtió en una parte integral de nuestra vida diaria, revolucionando varias industrias y mejorando las experiencias de los usuarios. Te dejamos algunos ejemplos de programas que utilizan la inteligencia artificial.
- ChatGPT
- Google Maps
- Asistentes inteligentes (como Alexa de Amazon, Siri de Apple y Google Assistant)
- MuZero
Estos ejemplos demuestran la amplia gama de aplicaciones de la inteligencia artificial, mostrando su potencial para mejorar nuestras vidas, mejorar la eficiencia e impulsar la innovación en varias industrias. Si querés conocer más, tenemos un artículo con el Top 9 apps que usan IA.
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