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A continuación nos adentraremos en la parte técnica de la inteligencia artificial, desglosando sus conceptos, logros, características, estudios, etc…  Investigado en libros, tesis y páginas web avaladas  por sus autores.

Sin más que decir, ¿Qué es la inteligencia artificial?

Como explica el Libro de Raúl Pino Diez, Alberto Gómez Gómez y Nicolás de Abajo Martínez, Introducción a la inteligencia artificial: Dada la indefinición del propio concepto de “inteligencia”, prácticamente existe una definición de Inteligencia Artificial por cada autor que escribe sobre el tema. Tal vez una de las definiciones que se puede considerar más ajustada a la realidad es la reflejada en la Encyclopedia Of Artificial Intelligence:

“La IA es un campo de la ciencia y la ingeniería que se ocupa de la comprensión, desde el punto de vista informático, de lo que denomina comúnmente comportamiento inteligente. También se ocupa de la creación de artefactos que exhiben este comportamiento”

Sus orígenes se remontan miles de años atrás, son muchos los inventores y genios que han ido contribuyendo a crear éstas máquinas, Leonardo Da Vinci, Blas Pascal, Charles Babbage, Alan Turing.

En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial. Años después Turing se convirtió en el adalid que quienes defendían la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación y fue coautor del primer programa para jugar ajedrez.

En 1956 se dio el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por John McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon.

Anteriormente existían prejuicios sobre la IA donde la gente podía pensar que existirían robots asesinos o que extinguirían a la humanidad pero a medida que ha transcurrido el tiempo estas ideas han cambiado debido a la educación en el tema, ahora como sociedad nos preguntamos donde, cuando y como la inteligencia artificial puede ser usada para solventar problemas, obtener niveles altos de eficiencia y mejorar la condición humana.

Hay ciertas categorías de la IA que se han desvanecido explicado por Mike Barlow en su libro Practical Artificial Intelligence in the Cloud, estas eran:

1-      Narrow (IA débil)

2-      Nivel humano (IA fuerte)

3-      Más inteligente que un humano ( Superinteligencia)

La IA débil usualmente era vista como inútil, la IA fuerte estaba  a “unos cuantos años lejos” y la superinteligencia  tal como lo dijo el filósofo Nick Bostrom se refiere a “Un intelecto que es mucho más inteligente que las mejores mentes humanas en prácticamente cada campo incluyendo el científico, creativo, conocimiento general y habilidades sociales” Hasta donde sabemos la superinteligencia no existe pero eso no ha detenido a celebridades intelectuales como Elon Musk y Stephen Hawking de alertas sobre su potencial apocalíptico.

Ahora de nuevo a cómo funciona la IA, tenemos que tomar en cuenta la resolución de problemas ya que es uno de los pilares de la IA, los seres humanos buscamos diariamente solución a inconvenientes que se nos puedan presentar y esa estrategia de búsqueda constituyen un capitulo en la construcción de sistemas inteligentes.

“Cuando se conoce cuál es la mejor sucesión de acciones necesarias para resolver un problema, se dice que se dispone un algoritmo o procedimiento determinista de resolución. Este es el tipo de situaciones que se abordan en los programas informáticos tradicionales. Por el contrario, los sistemas desarrollados con técnicas de IA deben enfrentarse (al igual que los seres humanos), con problemas para los que no se conoce a priori la secuencia exacta de acciones que deben realizarse para encontrar su solución. En consecuencia, esta debe ser determinada mediante una exploración sistemática de alternativas en cada uno de los posibles pasos a dar y, en un proceso de “prueba-error” más o menos lento, tratar de llegar al objetivo deseado y así encontrar un camino o solución al problema planteado. Este tipo de estrategia de resolución de problemas se conoce como algoritmos de búsqueda”

(P#4)Pino, R; Gomez, A; Abajo, N "Introduccion a la Inteligencia Artificial: Sistesmas Expertos, Redes Neuronales Artificiales y Computacion Evolutiva"

El aprendizaje automatico permite acumular experiencia y adaptarse a entornos cambiantes frente a los que deben utilizarse nuevas estrategias  lo cual es crucial para los seres humanos desenvolverse en la vida, de igual manera será crucial para la IA obtener un nivel de efectividad alto

Según la “Encyclopedia of AI” los cinco paradigmas principales de aprendizaje automático que han surgido en las dos últimas décadas son redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, métodos empíricos de inducción de reglas y árboles de decisión, aprendizaje analítico y métodos basados en casos o por analogía.

Los algoritmos genéticos son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos vivos.  Por imitación de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin (1859), los algoritmos genéticos son capaces de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.

Los principios básicos de los Algoritmos Geneticos fueron establecidos por Holland (1975), y se encuentran bien descritos en varios textos- Goldberg (1989), Davis (1991), Michalewicz (1992), Reeves (1993)-.

Por otra parte las redes neuronales artificiales constituyen una parte esencial de las IA, una neurona naturalmente es un procesador muy simple con una capacidad limitada de cómputo, restringida a un conjunto elemental de instrucciones (sumas y productos) y una pequeña memoria para almacenar pesos y activaciones, según el libro “Introducción a la inteligencia artificial”

Idealmente el objetivo de las redes de neuronas artificiales es llegar a diseñar maquinas con elementos neuronales de procesamiento paralelo, de modo que el comportamiento global de esa red “emule”, de la forma más fiel posible, los sistemas neuronales de los animales, Dicho por Isasi Galván en su libro Redes de neuronas Artificiales.

Asi pues una red neuronal artificial podria definirse como un modelo matemático simplificado de una red neuronal biológica, la red artificial se puede simular con un programa de computador o un circuito electrónico. La principal ventaja de las redes neuronales es su capacidad de aprendizaje mediante ejemplos, es decir, las redes neuronales no se programan sino que aprenden de la experiencia. Para culminar es importante recalcar los logros que ya han sido capaces de realizarse gracias a la inteligencia artificial, segun la Revista de la Facultad de Medicina Universidad Nacional de Colombia 1999 - Vol. 47.

La robótica también ha ido evolucionado con el pasar del tiempo como lo explica la Revista de la Facultad de Medicina Universidad Nacional de Colombia:

“Los primeros robots se diseñaron para ejecutar movimientos repetitivos en fábricas, estos robots son grandes, pesados, se encuentran fijos al piso, y no tienen inteligencia. Paralelo con los desarrollos en robótica tradicional, los investigadores en sistemas inteligentes han estudiado la posibilidad de incluir algoritmos de la lA en máquinas, una herramienta básica en esta investigación son los pequeños robots o robots móviles. La idea es explorar la inteligencia y el aprendizaje en pequeñas máquinas de bajo costo y de fácil construcción, una vez se perfeccionen los algoritmos pueden ser transferidos donde se requiera.”

A medida que estas ideas se mejoren y desarrollen será un hallazgo el cual nos hará avanzar significativamente en el ámbito tecnológico, ya han existidos varios experimentos y robots con IA los cuales son el comienzo para este nuevo mundo.

Para finalizar quiero recalcar lo que se ha logrado con la IA ya que ha sido una meta compleja pero que sigue a ser investigada y mejorada. Entre los logros más significantes se encuentra:

1-Diagnóstico de enfermedades. Por ejemplo, el alzhéimer. Investigadores de la Universidad de Bari y el Istituto Nazionale di Fisica Nucleare en Italia han desarrollado un algoritmo capaz de detectar este deterioro cognitivo incluso 10 años antes de que aparezcan los síntomas. Para efectuar la investigación, los científicos analizaron resonancias magnéticas de 148 cerebros, unos con la enfermedad, otros con deterioro cognitivo leve y también sanos, y la IA distinguió los afectados de los sanos en un 86% de los casos y los primeros síntomas con un 84% de precisión.

2-Descubrimientos astronómicos. Recientemente, Google anunció dos nuevos exoplanetas, los primeros descubiertos con IA, llamados Kepler 80g y Kepler 90i. Gracias al aprendizaje automático (machine learning), el ordenador pudo revisar enormes cantidades de datos de estrellas captados por el telescopio Kepler de la NASA. Los astrónomos esperan que esta nueva herramienta para explorar el planeta permita comprender los misterios de la astronomía y quién sabe si algún día encontrar vida extraterrestre.

3-Traducción automática. Los sistemas de traducción basados en esta tecnología están dando sus primeros pasos. El más avanzado, que incluso ya está operativo, se llama DeepL y, según sus desarrolladores, supera al de Google, ya que sus traducciones son menos literales. Aunque comparado con el del gigante de las búsquedas -que funciona con un 100 idiomas-, éste sólo lo hace con 7 (inglés, español, francés, alemán, polaco, italiano y neerlandés). Extraido del “Blog de Mapre” recuperado de la página web: https://blogmapfre.com/innovacion/cuatro-grandes-avances-que-la-inteligencia-artificial-ya-ha-propiciado/

Después de toda esta síntesis de contenido espero que a ustedes todos los lectores les haya fascinado el tema tanto como a mi y que los haya motivado a investigar más sobre él ya que sin duda queda mucho por descubrir y aprender.