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La visión de la IA se articuló hace más de setenta años, cuando Alan Turing propuso el Test de Turing como medida de la inteligencia de las máquinas e Isaac Asimov publicó sus Tres Leyes de la Robótica. Desde entonces, la Inteligencia Artificial (IA) se ha definido como un conjunto de tecnologías que permiten a las máquinas percibir el entorno que las rodea, razonar sobre su contexto y, en última instancia, actuar de forma similar a los humanos. La IA hace que las máquinas sean inteligentes y les permite realizar tareas complejas como comprender problemas, aprender y percibir situaciones, planificar estrategias sobre cómo enfrentarse a los problemas y, en última instancia, controlar otras máquinas. A lo largo de los años, la aceptación de la Inteligencia Artificial ha crecido significativamente, lo que ha llevado a una tecnología de IA más avanzada y mejor y a una gama más amplia de aplicaciones. En los siguientes párrafos exploramos brevemente el pasado, el presente y lo más importante: el futuro de la Inteligencia Artificial.
Durante casi seis décadas, la IA ha evolucionado a un ritmo constante. Su evolución se refleja en la mejora de las tecnologías de IA, como el aprendizaje automático y la programación de IA, pero sobre todo en la evolución de la inteligencia de las aplicaciones de IA. En 1958, John McCarthy inventó en el MIT el lenguaje de programación Lisp. Lisp está considerado como uno de los lenguajes más adecuados para desarrollar aplicaciones de IA. Años más tarde, en 1968, un programador llamado Richard Greenblatt, construyó un programa inteligente de juego de ajedrez basado en el conocimiento, que consiguió alcanzar una clasificación de clase C en el juego de torneos. Este programa de ajedrez fue el precursor de otras aplicaciones de IA, incluidos los programas que vencieron al campeón del mundo de ajedrez.
Predicciones sobre el futuro de la inteligencia artificial
Las metáforas que utilizamos para describir el mundo se corresponden directamente con la forma en que construimos la tecnología, sobre todo en los ámbitos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Tomemos el ejemplo de la tecnología desarrollada en torno al censo de Estados Unidos, que se basó en la forma en que los conductores de trenes contaban a los pasajeros. Esta sencilla tecnología acabó convirtiéndose en la base de la informática moderna.
Uno de los mayores retos relacionados con la IA y el aprendizaje automático hoy en día es que estamos esperando que la forma en que pensamos en la tecnología se ponga al día con nuestras capacidades. Pero hemos ideado una metodología para predecir el futuro, que incluye la realización de investigaciones para descubrir los materiales de investigación disponibles en la actualidad, un cambio en la economía (es decir, qué tipos de tecnología se están volviendo “más baratos”), si las capacidades se están convirtiendo en productos básicos y si hay nuevos datos disponibles.
La presentación concluye con una visión general de las tecnologías de aprendizaje automático que existen hoy en día, como la generación de lenguaje natural, los métodos probabilísticos para flujos en tiempo real, el análisis de imágenes y el resumen. Pero tener estas tecnologías a nuestro alcance no es suficiente. Independientemente de lo que seamos capaces de desarrollar, como comunidad debemos reflexionar sobre la ética que rodea a estas nuevas herramientas, y responder en consecuencia.
Cómo ha cambiado el mundo la inteligencia artificial
1Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad ILMA, Karachi, Pakistán.2Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad Sindh Madressatul Islam, Karachi, Pakistán.3Escuela de Información Electrónica y Comunicaciones, Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong (HUST), Wuhan, China.4Instituto de Tecnología y Ciencias de Karunya, Coimbatore, India.
En un mundo que evoluciona rápidamente, se observa que todas las industrias se desarrollan gradualmente, pero recientemente se ha identificado que el uso de la IA se ha convertido en la comidilla de los propios. Por lo tanto, este estudio se centra en la recopilación de datos relativos a la IA sobre cómo ha transformado el sector empresarial de todo el mundo. La aplicación esencial de la IA en el mundo de los negocios ayuda a las empresas a rendir mejor en el sector corporativo. En este documento, el papel fundamental de la inteligencia artificial es hacer crecer los negocios en diferentes sectores y también abordar sus problemas éticos y no éticos. El documento cuenta con todos los antecedentes iniciales y una amplia bibliografía sobre la IA y el aprendizaje automático. Se descubre cómo el mundo tecnológico se ha esforzado por llevar sus negocios a nuevas alturas, lo que requiere cambios tecnológicos actualizados en las actividades empresariales internas. Las empresas pueden ahora interactuar sin esfuerzo con sus clientes al hacer que su aplicación sea accesible para los usuarios finales mediante la implementación de la IA y el aprendizaje automático. Las empresas están obteniendo una mayor rentabilidad y mejorando su rendimiento y logrando ventajas económicas mediante la IA integrada. Además, sus desarrollos tecnológicos quitarán puestos de trabajo a los humanos en el futuro, por lo que se sugiere que éstos trabajen en sus habilidades y competencias para poder hacer frente al desempleo.
El futuro de la inteligencia artificial
Llevamos mucho tiempo utilizando tecnología basada en la IA. Si bien algunos inventos fueron muy populares y de uso común, muchos no consiguieron la aceptación del mercado debido a diferentes retos como el escalado, la seguridad, la precisión y la facilidad de mantenimiento. Como resultado, se observó un patrón cíclico de altibajos en la inversión en investigación en IA, comúnmente conocido como veranos e inviernos de IA, desde su creación en 1956. Sin embargo, la IA fue mejorando de forma incremental haciendo avanzar la frontera de la inteligencia de las máquinas.
Proponemos que se lleve a cabo un estudio de la inteligencia artificial de 2 meses de duración y 10 personas durante el verano de 1956 en el Dartmouth College de Hanover, New Hampshire. El estudio se basará en la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule. Se intentará averiguar cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas ahora reservados a los humanos y se mejoren a sí mismas”.