¿Qué es la inteligencia artificial?
En una sociedad altamente interconectada como la nuestra, el intercambio y la comunicación con la información digital conforman la vida cotidiana. Al mismo tiempo, la propia vida cotidiana también produce datos que repercuten en nuestras vidas. Para poder gestionar la creciente superposición del mundo analógico y digital, necesitamos herramientas adecuadas. Una herramienta adecuada es la inteligencia artificial (IA).
En términos sencillos, la inteligencia artificial puede describirse como un software de automatización. Es capaz de escanear eficazmente una multitud de datos diferentes de una manera específicamente orientada a los problemas. Ayuda a distinguir la información importante de la que no lo es y a calcular soluciones a medida a partir de grandes conjuntos de datos. Hay sistemas de IA que gestionan tareas de forma independiente y sin ayuda humana, como el coche autónomo. Otros sistemas muestran su potencial en la interacción con los humanos, como en el sector médico en el análisis de patrones de enfermedades.
Es importante señalar que la IA no es un cerebro digital, diseñado para pensar mejor o más rápido que los humanos. Sobre todo, la IA es una herramienta digital. Ayuda a transferir la lógica y el pensamiento humanos del mundo analógico al digital y a categorizar los datos y hacer recomendaciones basadas en las directrices que nosotros, como humanos, programamos en el sistema. Aquí reside la fuerza de la tecnología, pero también los riesgos.
Inteligencia artificial wikipedia
Los expertos consideran la inteligencia artificial como un factor de producción, que tiene el potencial de introducir nuevas fuentes de crecimiento y cambiar la forma de trabajar en todos los sectores. Por ejemplo, este artículo de PWC predice que la IA podría aportar 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2035. China y Estados Unidos son los países que más se beneficiarán del próximo boom de la IA, ya que representan casi el 70% del impacto mundial.
La inteligencia artificial es un método para hacer que un ordenador, un robot controlado por ordenador o un programa informático piense de forma inteligente como la mente humana. La IA se consigue estudiando los patrones del cerebro humano y analizando el proceso cognitivo. El resultado de estos estudios desarrolla software y sistemas inteligentes.
Estas máquinas no tienen memoria ni datos para trabajar, especializándose en un solo campo de trabajo. Por ejemplo, en una partida de ajedrez, la máquina observa las jugadas y toma la mejor decisión posible para ganar.
Estas máquinas recogen los datos anteriores y los van añadiendo a su memoria. Tienen suficiente memoria o experiencia para tomar decisiones adecuadas, pero la memoria es mínima. Por ejemplo, esta máquina puede sugerir un restaurante basándose en los datos de localización que ha recogido.
Pros y contras de la inteligencia artificial
A grandes rasgos, estas técnicas se dividen en técnicas de aprendizaje “supervisadas” y “no supervisadas”, donde las “supervisadas” utilizan datos de entrenamiento que incluyen el resultado deseado, y las “no supervisadas” utilizan datos de entrenamiento sin el resultado deseado.
El aprendizaje automático es el nombre que se aplica comúnmente a una serie de técnicas bayesianas utilizadas para el reconocimiento de patrones y el aprendizaje. En esencia, el aprendizaje automático es un conjunto de algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones a partir de datos registrados, optimizar una función de utilidad dada bajo incertidumbre, extraer estructuras ocultas de los datos y clasificar los datos en descripciones concisas. El aprendizaje automático suele utilizarse cuando la programación explícita es demasiado rígida o poco práctica. A diferencia del código informático normal, desarrollado por los desarrolladores de software para intentar generar un código de salida específico para el programa a partir de una entrada determinada, el aprendizaje automático utiliza los datos para generar un código estadístico (un modelo de ML), que dará el “resultado correcto” a partir de un patrón reconocido a partir de ejemplos anteriores de entrada (y salida, en el caso de las técnicas supervisadas). La precisión de un modelo ML se basa principalmente en la calidad y cantidad de los datos históricos.
Ejemplos de inteligencia artificial
La IA permite que los sistemas técnicos perciban su entorno, traten lo que perciben, resuelvan problemas y actúen para conseguir un objetivo concreto. El ordenador recibe datos -ya preparados o recogidos a través de sus propios sensores, como una cámara-, los procesa y responde.
Algunas tecnologías de IA existen desde hace más de 50 años, pero los avances en la potencia de cálculo, la disponibilidad de enormes cantidades de datos y los nuevos algoritmos han propiciado grandes avances en IA en los últimos años.
La inteligencia artificial se utiliza ampliamente para ofrecer recomendaciones personalizadas a las personas, basándose, por ejemplo, en sus búsquedas y compras anteriores u otros comportamientos en línea. La IA es enormemente importante en el comercio: optimización de productos, planificación de inventarios, logística, etc.
Los teléfonos inteligentes utilizan la IA para ofrecer servicios lo más relevantes y personalizados posible. Los asistentes virtuales que responden a preguntas, ofrecen recomendaciones y ayudan a organizar las rutinas diarias se han vuelto omnipresentes.
Los programas de traducción de idiomas, basados en textos escritos o hablados, se basan en la inteligencia artificial para proporcionar y mejorar las traducciones. Esto también se aplica a funciones como la subtitulación automática.