La inteligencia artificial está de moda, pero ¿cuánto sabemos sobre ella? Muchas aplicaciones o productos se presentan como inteligencia artificial pero no está muy claro hasta donde abarca ese término. No cabe duda de que es un término complejo de definir. A continuación, os contamos un poco más sobre la IA, su alcance y sus limitaciones.
El término inteligencia artificial fue adoptado en 1956, pero se ha vuelto más popular hoy día gracias al incremento en los volúmenes de datos, algoritmos avanzados, y mejoras en el poder de cómputo y el almacenaje. La inteligencia artificial podríamos definirla como la capacidad de un ordenador o una máquina de pensar por si misma y de simular el comportamiento de una mente humana.
Esto nos lleva a preguntarnos ¿Cómo de inteligentes pueden llegar a ser las máquinas hoy en día? ¿pueden ser las máquinas más inteligentes que los humanos? De momento, aunque realizar complejos cálculos matemáticos, que podría resultar difícil para una persona, resulte simple para una máquina, otras acciones cotidianas, motrices y habilidades perceptivas, resultan realmente complicadas de llevar a cabo por una máquina.
Todas estas preguntas han llevado a crear dos términos que diferencian entre el tipo de inteligencia que permite realizar tareas cotidianas y que se asemeja a la mente humana y, la inteligencia que permite realizar tareas concretas en base al aprendizaje a partir de datos reales.
La inteligencia fuerte es la que se refiere a máquinas que pueden realizar actividades intelectuales igual que los seres humanos. Esto es todavía ficción y lo hemos podido ver solamente en el cine. Las personas somos capaces de razonar, planear, resolver problemas, pensar de manera abstracta, y las máquinas todavía no están a ese nivel de inteligencia ya que, no son capaces de realizar todas estas acciones.
La inteligencia débil es el concepto que conocemos ahora como inteligencia artificial y es la inteligencia artificial que se está desarrollando actualmente. La IA se especializa únicamente en una tarea, las máquinas solo pueden realizar las tareas para las que fueron programadas. Pero, esto no quiere decir que la inteligencia artificial no se útil, todo lo contrario, gracias a ella se han conseguido resolver problemas que hasta ahora hubieran sido impensables. Dentro de la inteligencia débil, podemos considerar aplicaciones como, el reconocimiento de imágenes o caracteres, reconocimiento de voz o los sistemas de conducción autónoma.
Como os hemos contado, hoy en día, somos capaces de programar una máquina para que realice tareas concretas con muy buenos resultados, como, por ejemplo, ganar al mejor jugador del mundo de Go o ajedrez. Sin embargo, una máquina no puede estar en un medio que no conoce (del que no tiene datos previos) y adaptarse a ello. Esto nos lleva a pensar, cuáles son los límites que presenta ahora mismo la inteligencia artificial.
La IA no es capaz de realizar varias tareas a la vez, es específica y solo puede ser competente en una única tarea al mismo tiempo. A su vez, la forma de aprender a realizar estas tareas es a partir de datos reales, que necesitan ser almacenados y procesados. Requiere de cantidades ingentes de datos para “aprender”, de ahí la nueva necesidad de recabar la mayor cantidad de datos posible, para poder utilizarlos como entrenamiento de este tipo de algoritmos. Como os podéis imaginar, gestionar todos estos datos requiere de un hardware muy específico con alta capacidad de procesamiento.
El continuo aumento de capacidad computacional es imprescindible para la evolución y mejora de los algoritmos de inteligencia artificial.
Con todo esto, lo importante es saber cuales son los problemas que la IA puede ayudarnos a resolver.
Aunque como hemos visto, la inteligencia artificial tiene límites por el momento, es una herramienta muy útil que permite mejorar y optimizar los procesos productivos, aunque también es posible aplicarla en el ámbito educativo, marketing, salud etc.
Las soluciones software de IA permiten tratar grandes volúmenes de datos, esta es la principal ventaja de la inteligencia artificial. El tratamiento de estos datos permite identificar tendencias o patrones que se utilizarán para optimizar los procesos y hacer que sean más eficientes. Los algoritmos aprenden de estos datos y permiten obtener modelos que predicen y mejoran comportamientos. Gracias a ellos se pueden tomar mejores decisiones, predecir el fallo de una máquina o incluso predecir las necesidades de compra de posibles clientes. Algunas de las aplicaciones en las que se aplica la inteligencia artificial en la industria son:
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