Nuestras vidas están repletas de cacharros que piensan por nosotros para hacernos el día a día más fácil.
Llegar a casa y que no tengas que encender la calefacción, despertarte por la mañana con un despertador en la muñeca que no tuviste que programar la noche anterior, escribir un mensaje de Whatsapp y que la aplicación te sugiera tu siguiente palabra para que no tengas que escribirla… Éste es nuestro presente, y esto es Inteligencia Artificial.
Una máquina bien entrenada es capaz de engañarnos y hacernos pensar que tiene inteligencia propia, que sabe lo que queremos en todo momento, pero esta idea es más propia de las películas de ciencia ficción, donde una máquina se rebela contra la humanidad. Todavía no estamos en ese punto.
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial nos referimos a sistemas que son capaces de imitar la conducta humana, por ejemplo, en el movimiento, el reconocimiento de objetos y sonidos, el habla, la traducción, llevar a cabo transacciones sociales o de negocios e incluso crear música o poesía.
Algunos de estos comportamientos se consiguen a base de entrenar un sistema, de forma que le enseñemos cómo nos gustaría que se comportara ante diferentes situaciones. Lo alimentamos con fotos de gatos para que aprenda qué es un gato y qué no lo es, o lo alimentamos con un conjunto de datos sobre nuestros clientes y le pedimos que los divida en grupos según sus características. Ambos ejemplos representan técnicas de Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático y hacen uso de métodos estadísticos que dan capacidad a la máquina a mejorar a través de la experiencia. ML representa un subconjunto de técnicas de IA al igual que el Procesamiento de Lenguaje Natural o NLP, por sus siglas en inglés, que está relacionado con el lenguaje escrito o hablado.
Todas estas técnicas permiten que un sistema reproduzca la conducta humana con cierto éxito, pero sin duda las técnicas que han dado resultados más impresionantes son aquellas que se basan en estructuras lógicas que se asemejan a la organización del sistema nervioso de los mamíferos. Estas estructuras se llaman redes neuronales y constan de un conjunto de neuronas artificiales que se comunican entre sí. Este tipo de técnicas son un subconjunto de las técnicas ML y son comúnmente conocidas como Deep Learning o Aprendizaje Profundo. Algunas de las tareas que han hecho uso de redes neuronales son la visión por computador o el reconocimiento de voz.
En la actualidad los proyectos de redes neuronales modernas suelen constar de unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales que, dada la complejidad del cerebro humano, representaría una mínima parte de éste. La potencia de cálculo que proporcionaría una red neuronal de estas magnitudes se asemeja a la del cerebro de un gusano.
Queda claro que estamos muy lejos de hacer que una máquina se comporte en su totalidad como nosotros, pero no cabe duda de que la Inteligencia Artificial se encuentra en un estado de desarrollo que nos permite crear sistemas inteligentes capaces de procesar una enorme cantidad de datos y de tomar decisiones por nosotros basándose en nuestro comportamiento.
Pese a esto, todo avanza rápido, ya que la tecnología alimenta a la tecnología. La pregunta es, ¿estás listo para aprovechar los avances en esta área? Otros seguro que ya lo están haciendo.
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