En octubre de 1950, el tecno-visionario británico Alan Turing publicó un artículo titulado "Computing Machinery and Intelligence ", en la revista MIND, que planteaba lo que en ese momento debió parecer a muchos una fantasía de ciencia ficción .
"¿No pueden las máquinas realizar algo que debería describirse como pensar, pero que es muy diferente de lo que hace un hombre?" Preguntó Turing.
Turing pensó que podían. Además, creía, era posible crear un software para una computadora digital que le permitiera observar su entorno y aprender cosas nuevas, desde jugar al ajedrez hasta comprender y hablar un idioma humano. Y pensó que las máquinas eventualmente podrían desarrollar la capacidad de hacer eso por sí mismas, sin la guía humana. "Podemos esperar que las máquinas eventualmente compitan con los hombres en todos los campos puramente intelectuales", predijo.
Casi 70 años después, la visión aparentemente extravagante de Turing se ha convertido en una realidad. La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, brinda a las máquinas la capacidad de aprender de la experiencia y realizar tareas cognitivas, el tipo de cosas que antes solo el cerebro humano parecía capaz de hacer.
La IA se está extendiendo rápidamente por toda la civilización, donde tiene la promesa de hacer de todo, desde permitir que los vehículos autónomos naveguen por las calles hasta hacer pronósticos de huracanes más precisos . A nivel cotidiano, la IA determina qué anuncios mostrarle en la web y potencia esos amigables chatbots que aparecen cuando visita un sitio web de comercio electrónico para responder sus preguntas y brindar servicio al cliente. Y los asistentes personales con tecnología de inteligencia artificial en dispositivos domésticos inteligentes activados por voz realizan innumerables tareas, desde controlar nuestros televisores y timbres hasta responder preguntas de trivia y ayudarnos a encontrar nuestras canciones favoritas.
Pero recién estamos comenzando con eso. A medida que la tecnología de inteligencia artificial se vuelve más sofisticada y capaz, se espera que impulse enormemente la economía mundial, creando alrededor de 13 billones de dólares en actividad adicional para 2030, según un pronóstico del McKinsey Global Institute .
"La IA se encuentra todavía en una etapa temprana de adopción, pero la adopción se está acelerando y se está utilizando en todas las industrias", dice Sarah Gates, estratega de plataformas de análisis en SAS , una firma global de software y servicios que se enfoca en convertir los datos en inteligencia para los clientes.
Cómo funciona la inteligencia artificial
Quizás sea aún más sorprendente que nuestra existencia esté siendo transformada silenciosamente por una tecnología que muchos de nosotros apenas entendemos, si es que lo entendemos, algo tan complejo que incluso los científicos tienen dificultades para explicarlo.
"La IA es una familia de tecnologías que realizan tareas que se cree que requieren inteligencia si las realizan los humanos", explica Vasant Honavar , profesor y director del Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial de la Universidad Penn State. "Digo 'pensamiento' porque nadie está realmente seguro de qué es la inteligencia".
Honavar describe dos categorías principales de inteligencia. Existe una inteligencia limitada , que está logrando competencia en un dominio estrictamente definido, como el análisis de imágenes de rayos X y resonancias magnéticas en radiología. La inteligencia general , por el contrario, es una capacidad más parecida a la humana para aprender sobre cualquier cosa y hablar de ello. "Una máquina puede ser buena para algunos diagnósticos en radiología, pero si le preguntas sobre béisbol, no tendrá ni idea", explica Honavar. La versatilidad intelectual de los humanos "todavía está fuera del alcance de la IA en este momento".
Según Honavar, hay dos piezas clave para la IA. Uno de ellos es la parte de ingeniería, es decir, la creación de herramientas que utilizan la inteligencia de alguna manera. La otra es la ciencia de la inteligencia, o más bien, cómo permitir que una máquina produzca un resultado comparable al que obtendría un cerebro humano, incluso si la máquina lo logra a través de un proceso muy diferente. Para usar una analogía, "los pájaros vuelan y los aviones vuelan, pero vuelan de formas completamente diferentes", Honavar. "Aun así, ambos hacen uso de la aerodinámica y la física. De la misma manera, la inteligencia artificial se basa en la noción de que existen principios generales sobre cómo se comportan los sistemas inteligentes".
La IA es "básicamente el resultado de nuestro intento de comprender y emular la forma en que funciona el cerebro y la aplicación de esto para dar funciones similares al cerebro a sistemas autónomos (por ejemplo, drones , robots y agentes)", Kurt Cagle , escritor. , científico de datos y futurista que es el fundador de la consultora Semantical, escribe en un correo electrónico. También es editor de The Cagle Report , un boletín diario de tecnología de la información.
Y aunque los humanos realmente no piensan como computadoras, que utilizan circuitos, semiconductores y medios magnéticos en lugar de células biológicas para almacenar información, existen algunos paralelismos intrigantes. "Una cosa que estamos empezando a descubrir es que las redes gráficas son realmente interesantes cuando empiezas a hablar de miles de millones de nodos, y el cerebro es esencialmente una red gráfica, aunque una en la que puedes controlar la fuerza de los procesos variando la resistencia de las neuronas. antes de que se dispare una chispa capacitiva ", explica Cagle. "Una sola neurona por sí misma te da una cantidad muy limitada de información, pero activa suficientes neuronas de diferentes potencias juntas, y terminas con un patrón que se activa solo en respuesta a ciertos tipos de estímulos,señales eléctricas típicamente moduladas a través de los DSP [es decirprocesamiento de señales digitales ] que llamamos nuestra retina y cóclea ".
"La mayoría de las aplicaciones de IA se han realizado en dominios con grandes cantidades de datos", dice Honavar. Para usar nuevamente el ejemplo de la radiología, la existencia de grandes bases de datos de radiografías y resonancias magnéticas que han sido evaluadas por radiólogos humanos, hace posible entrenar una máquina para emular esa actividad.
La IA funciona combinando grandes cantidades de datos con algoritmos inteligentes (series de instrucciones) que permiten que el software aprenda de los patrones y características de los datos, como explica este manual de SAS sobre inteligencia artificial.
Al simular la forma en que funciona un cerebro, la IA utiliza un montón de subcampos diferentes, como señala el manual de SAS.
- El aprendizaje automático automatiza la construcción de modelos analíticos para encontrar información oculta en los datos sin estar programado para buscar algo en particular o sacar una conclusión determinada.
- Las redes neuronales imitan el conjunto de neuronas interconectadas del cerebro y transmiten información entre varias unidades para encontrar conexiones y derivar el significado de los datos.
- El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales realmente grandes y mucha potencia informática para encontrar patrones complejos en los datos, para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y voz.
- La computación cognitiva se trata de crear una "interacción natural, similar a la humana", como dice SAS, incluido el uso de la capacidad de interpretar el habla y responder a ella.
- La visión por computadora emplea el reconocimiento de patrones y el aprendizaje profundo para comprender el contenido de imágenes y videos, y para permitir que las máquinas usen imágenes en tiempo real para dar sentido a lo que las rodea.
- El procesamiento del lenguaje natural implica analizar y comprender el lenguaje humano y responder a él.
Décadas de investigación
El concepto de IA se remonta a la década de 1940, y el término "inteligencia artificial" se introdujo en una conferencia de 1956 en Dartmouth College . Durante las siguientes dos décadas, los investigadores desarrollaron programas que jugaban e hicieron un reconocimiento de patrones simple y aprendizaje automático. El científico de la Universidad de Cornell, Frank Rosenblatt, desarrolló el Perceptron , la primera red neuronal artificial, que funcionaba en una computadora IBM del tamaño de una habitación de 5 toneladas (4,5 toneladas métricas) que se alimentaba con tarjetas perforadas.
Pero no fue hasta mediados de la década de 1980 que se desarrolló una segunda ola de redes neuronales multicapa más complejas para abordar tareas de nivel superior, según Honavar. A principios de la década de 1990, otro gran avance permitió que la IA generalizara más allá de la experiencia de entrenamiento.
En las décadas de 1990 y 2000, otras innovaciones tecnológicas (la web y computadoras cada vez más potentes) ayudaron a acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial. "Con el advenimiento de la web, grandes cantidades de datos estuvieron disponibles en forma digital", dice Honavar. " La secuenciación del genoma y otros proyectos comenzaron a generar cantidades masivas de datos, y los avances en computación hicieron posible almacenar y acceder a estos datos. Podríamos entrenar las máquinas para realizar tareas más complejas. No podría haber tenido un modelo de aprendizaje profundo durante 30 años hace, porque no tenías los datos y la potencia de cálculo ".
IA y robótica
La IA es diferente de la robótica, pero está relacionada con ella, en la que las máquinas detectan su entorno, realizan cálculos y realizan tareas físicas por sí mismas o bajo la dirección de personas, desde el trabajo en una fábrica y la cocina hasta el aterrizaje en otros planetas. Honavar dice que los dos campos se cruzan de muchas formas.
"Se puede imaginar la robótica sin mucha inteligencia, dispositivos puramente mecánicos como telares automatizados", dice Honavar. "Hay ejemplos de robots que no son inteligentes de manera significativa". Por el contrario, existe la robótica donde la inteligencia es una parte integral, como guiar un vehículo autónomo por calles llenas de automóviles y peatones conducidos por humanos.
"Es un argumento razonable que para darse cuenta de la inteligencia general, se necesitaría la robótica hasta cierto punto, porque la interacción con el mundo, hasta cierto punto, es una parte importante de la inteligencia", según Honavar. "Para entender lo que significa lanzar una pelota, tienes que ser capaz de lanzar una pelota".
La inteligencia artificial silenciosamente se ha vuelto tan omnipresente que ya se encuentra en muchos productos de consumo.
"Una gran cantidad de dispositivos que se encuentran dentro del espacio de Internet de las cosas (IoT) utilizan fácilmente algún tipo de IA que se refuerza a sí misma, aunque es una IA muy especializada", dice Cagle. "El control de crucero fue una de las primeras IA y, cuando funciona, es mucho más sofisticado de lo que la mayoría de la gente cree. Auriculares con amortiguación de ruido. Todo lo que tenga una capacidad de reconocimiento de voz, como la mayoría de los controles remotos de televisión actuales. Filtros de redes sociales. Filtros de spam. Si amplía la IA para cubrir el aprendizaje automático, esto también incluiría correctores ortográficos, sistemas de recomendación de texto, realmente cualquier sistema de recomendación, lavadoras y secadoras, microondas, lavavajillas, realmente la mayoría de los productos electrónicos para el hogar producidos después de 2017, parlantes, televisores, sistemas de frenos antibloqueo, cualquier sistema eléctrico vehículos, cámaras CCTV modernas La mayoría de los juegos utilizan redes de inteligencia artificial en muchos niveles diferentes."
La IA ya puede superar a los humanos en algunos dominios estrechos, al igual que "los aviones pueden volar distancias más largas y transportar a más personas que un pájaro", dice Honavar. La IA, por ejemplo, es capaz de procesar millones de interacciones de redes sociales y obtener información que puede influir en el comportamiento de los usuarios, una capacidad que al experto en IA le preocupa que pueda tener "consecuencias no tan buenas".
Es particularmente bueno para dar sentido a cantidades masivas de información que abrumarían al cerebro humano. Esa capacidad permite a las empresas de Internet, por ejemplo, analizar las montañas de datos que recopilan sobre los usuarios y emplear los conocimientos de diversas formas para influir en nuestro comportamiento.
Pero la inteligencia artificial no ha avanzado tanto hasta ahora en la replicación de la creatividad humana, señala Honavar, aunque la tecnología ya se está utilizando para componer música y escribir artículos de noticias basados en datos de informes financieros y declaraciones electorales.
Cómo la IA podría transformar la economía
Dado el potencial de la IA para realizar tareas que solían requerir humanos, es fácil temer que su propagación pueda dejar a la mayoría de nosotros sin trabajo. Pero algunos expertos prevén que, si bien la combinación de inteligencia artificial y robótica podría eliminar algunos puestos, creará aún más puestos de trabajo nuevos para los trabajadores conocedores de la tecnología.
"Los que corren mayor riesgo son los que realizan tareas rutinarias y repetitivas en el comercio minorista, las finanzas y la fabricación", dijo Darrell West, vicepresidente y director fundador del Center for Technology Innovationen Brookings Institution, una organización de políticas públicas con sede en Washington, explica en un correo electrónico. "Pero los trabajos administrativos en el cuidado de la salud también se verán afectados y habrá un aumento en la rotación laboral y la gente se moverá con más frecuencia de un trabajo a otro. Se crearán nuevos trabajos, pero muchas personas no tendrán las habilidades necesarias para esos puestos. Por lo tanto, el riesgo es un desajuste laboral que deja a las personas rezagadas en la transición a una economía digital. Los países tendrán que invertir más dinero en la readaptación laboral y el desarrollo de la fuerza laboral a medida que se difunda la tecnología. Será necesario un aprendizaje permanente para que las personas puedan actualizar regularmente sus habilidades de trabajo."
Y en lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, la IA puede usarse para mejorar sus capacidades intelectuales. El inventor y futurista Ray Kurzweil ha predicho que para la década de 2030, la IA habrá alcanzado niveles humanos de inteligencia y que será posible tener IA que entre en el cerebro humano para aumentar la memoria, convirtiendo a los usuarios en híbridos humano-máquina. Como Kurzweil lo ha descrito, "Vamos a expandir nuestras mentes y ejemplificar estas cualidades artísticas que valoramos".
Eso es interesante
Cagle participó en un panel en una convención de ciencia ficción hace varios años con el autor David Brin , quien ha escrito sobre el concepto de elevación, en el que la inteligencia artificial se utilizaría para mejorar las capacidades intelectuales de la vida no humana sensible como los delfines y los simios a nivel humano. . "¿Estamos preparados éticamente para pastorear una nueva especie inteligente en el universo?" Pregunta Cagle. "¿Estamos lo suficientemente cómodos con nuestra propia existencia como para crear otros a los que amaremos, discutiremos, aprenderemos y enseñaremos?"
