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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial (IA) es la habilidad que, mediante algoritmos, tiene una máquina para presentar las mismas capacidades que un ser humano, imitando su inteligencia y aprendizaje para poder ejecutar tareas, lo que dota a esta tecnología de aplicaciones infinitas. Además de utilizarse para los fines a los que nos han acostumbrado en las películas de Ciencia Ficción (androides, robots, humanoides artificiales...), en la actualidad, la Inteligencia Artificial sirve como base para muchas otras tecnologías (VR, AR, IOT...) que serán claves en un futuro muy póximo:

Realidad Virtual (VR), Realidad Aumentada (RA), Domótica (IOT) y Metaverso

Si hasta ahora no has entendido bien lo que son la Realidad Virtual, la Realidad Aumentada, la domótica / Internet de las Cosas o el Metaverso y quieres hacerlo de una vez por todas, esta es tu oportunidad. En esta web te lo explicamos todo desde cero, de forma sencilla, para que puedas tener conocimiento claro de todo lo que viene y de lo que te puede interesar (o no) para mejorar tu vida en los próximos años:

¿Qué tiene que ver la Inteligencia Artificial (IA) con la Realidad Virtual (VR)?

En un futuro, la IA seguirá mejorando el aprendizaje automático, lo que se traducirá en mejores simulaciones en todos los sectores (juegos, educación, ámbito medioambiental, etc.) Asimismo, se prevé que en el Internet 3.0, que albergará el metaverso con RV/RA, se apoyará en superordenadores de Inteligencia Artificial de alto rendimiento.

¿Qué tiene que ver la Inteligencia Artificial (IA) con la Realidad Aumentada (AR)?

La Inteligencia Artificial ha servido para cimentar varias aplicaciones importantes de la Realidad Aumentada, por lo que cuentan con grandes sinergias. Algunas de estas aplicaciones podrían ser el seguimiento de mapeo y localización simultáneo (SLAM), la visión artificial, un gran número de tecnologías de reconocimiento de objetos e imágenes, etiquetados semánticos y análisis avanzado de sistemas.

¿Qué tiene que ver la Inteligencia Artificial (IA) con el Metaverso?

En un futuro, el metaverso podrá utilizar Inteligencia Artificial y blockchain, combinados con Realidad Virtual y Aumentada, para crear mundos inmersivos más inteligentes y funcionales.

¿Qué tiene que ver la Inteligencia Artificial (IA) con el Internet de las Cosas (IOT)?

La domótica (el conjunto de tecnologías y sistemas que controlan o automatizan dispositivos en una casa) es, en esencia, Inteligencia Artificial aplicada a una vivienda. En la actualidad, el 80% de los proyectos Internet of Things (IOT) ya incluyen capacidades integradas de Inteligencia Artificial, por lo que se prevé que la IA será clave en el futuro de la IOT.

ÍNDICE DE CONTENIDOS

¿Cómo se originó la Inteligencia Artificial?

Cuando se trata del progreso de la inteligencia artificial, no se puede negar que ha recorrido un largo camino en sólo unas décadas. Pero, ¿cómo empezó esta tecnología?

1822 - La “Máquina analítica” de Charles Babbage

En 1822, Charles Babbage, el considerado “Padre de los Ordenadores”, publicó un texto en el que describía una elaborada máquina de cálculo llamada “Máquina analítica”. Esta máquina, cuyo diseño estaba inspirado en el telar de Joseph Marie Jacquard (1801), emplearía una combinación de componentes mecánicos y eléctricos, lo que le permitiría realizar, por primera vez, complejas operaciones matemáticas en segundos de forma automática. Durante el siglo XX, mucha gente especuló con que la Máquina Analítica podría utilizarse algún día para construir programas que pudieran pensar como los humanos.

1842 - El “Primer Algoritmo” de Ada Byron (condesa de Lovelace)

Ada Byron (condesa de Lovelace), única hija legítima del poeta lord Byron y Anna Isabella Noel Byron y creadora del primer algoritmo destinado a ser procesado por una máquina, fué la primera persona en proponer el uso de la máquina analítica de Babbage para resolver problemas complejos. En el año 1842, Byron revolucionó la informática. Ese mismo año, escribió: “¿Pueden las máquinas pensar? No, la máquina analítica no tiene en absoluto pretensión alguna de originar nada, sin embargo puede hacer cualquier cosa que sepamos ordenarle. Puede desarrollar análisis cualesquiera de relaciones o verdades analíticas”.

1941 - Las “Leyes de la Robótica” de Isaac Asimov

‘Círculo Vicioso’ (o “Runaround”, en inglés) es un relato corto de ciencia ficción escrito por Isaac Asimov en 1941. En él, Asimov plantea las leyes que todo robot debería cumplir, es decir, las leyes de la robótica, que cambiarían la ciencia para siempre: 1) Un robot no hará daño a un ser humano ni, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño. 2) Un robot deberá obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la primera ley. 3) Un robot deberá proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o la segunda ley. Más tarde, Asimov añadiría una cuarta ley, la número cero: un robot no puede hacer daño a la humanidad o, por inacción, permitir que la humanidad sufra daño.

1950 - El “Test de Turing” de Alan Turing

Si hablamos de Inteligencia Artificial, Alan Turing es considerado el verdadero padre o creador de la misma. En su artículo, Computing Machinery and Intelligence (publicado en 1950), propone la famosa “Prueba de Turing”, para determinar si un sistema es inteligente. En esencia, dicha prueba consiste en hacer a un sujeto interaccionar vía texto con dos interlocutores, siendo uno de ellos un sistema artificial. Si el sujeto no es capaz de distinguir si el interlocutor es la máquina o el humano, se puede decir que el experimento ha resultado positivo y el sistema o máquina es inteligente.

1951 - “SNARC” de Marvin Minsky

Minsky creó SNARC (calculadora analógica de refuerzo neuronal estocástico), el primer simulador de redes neuronales, en 1951. Durante las siguientes décadas, el campo de la IA empezó a tomar forma lentamente. Marvin Minsky también fué el inventor de las patentes del casco de realidad virtual en 1963.

1956 - Convención de Dartmouth sobre IA

John McCarthy acuñó el término Inteligencia Artificial en la Convención de Dartmouth (New Hampshire, EE. UU.). En este encuentro, en donde además se reúnen expertos como Marvin Minsky, se define la IA y se marcan las bases para su desarrollo. En este evento, McCarthy definió a la IA como "la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes".

1965 - “DENDRAL” de Edward Feigenbaum

Edward Feigenbaum lideró el equipo que desarrolló DENDRAL, el primer sistema experto, implementado en LISP (LISting Processing), el lenguaje de programación desarrollado por McCarthy. Pronto se convirtió en uno de los modelos a seguir por muchos de los programadores de sistemas expertos de la época.

Tipos de Inteligencia Artificial

Existen muchos diferentes tipos de Inteligencia Artificial. Algunas se centran en comprender la comunicación y el comportamiento humanos, mientras que otras pretenden simular el pensamiento o las emociones humanas. Sigue leyendo para saber un poco más de algunas de estas tipologías de IA:

Inteligencia Artificial según tipo de razonamiento:

Dentro de la IA, podemos encontrar dos escuelas de pensamiento:

IA convencional (o IA simbólico deductiva)

De cara a la resolución de problemas, la Inteligencia Artificial convencional está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento exhibido por el ser humano. En esta rama podemos incluir el Razonamiento Basado en Casos, los Sistemas Expertos, las Redes Bayesianas, la IA basada en comportamientos o el Smart Process Management.

IA computacional (o IA subsimbólica inductiva)

La Inteligencia Artificial computacional implica un aprendizaje interactivo que se basa en datos empíricos.

Tipos de IA según su fuerza o funcionalidad:

Asimismo, también podemos definir la Inteligencia Artificial según su comparación con las capacidades de la mente humana:

Inteligencia artificial estrecha (ANI)

La inteligencia artificial estrecha o Artificial Narrow Intelligence (IAN), también conocida como IA Estrecha o IA Débil, es una subcategoría de la inteligencia artificial orientada a realizar tareas específicas, ubicadas dentro de un rango limitado de habilidades de la máquina. Esta IA es incapaz de reproducir el comportamiento humano, sólo puede simularlo. La IA Estrecha proporciona servicios en torno a objetivos concretos y especializados. Asimismo, ANI es inflexible y sólo puede desempeñar un solo rol.

Es el nivel de IA que tenemos actualmente y se suele utilizar en asistentes virtuales, reconocimiento facial, filtros de spam, vehículos autónomos, etc.

Inteligencia artificial general (IAG)

La tecnología de inteligencia artificial general (IAG) o Inteligencia Artificial Fuerte (AIF) es una subcategoría emergente de la inteligencia artificial que haría referencia a aquellas máquinas que, en un futuro, podrían ser igual de capaces o inteligentes que un ser humano.

Su función sería la de evaluar y detectar variables en el ser humano para actuar de forma correcta. Puede aprender y replicar acciones. Debería poder adaptarse a varios escenarios y proponer soluciones diferentes para cada una de ellas.

Superinteligencia artificial (ASI)

La Superinteligencia artificial (ASI) definiría una máquina que, no sólo podría replicar todas las capacidades del ser humano, sino que superaría todas estas capacidades de forma muy significativa, de forma que ningún humano pudiera superarle.

Esta hipotética inteligencia, superior a la inteligencia humana, tendría acceso a grandes cantidades de datos (lo que la haría más eficaz para resolver cualquier problema) o la capacidad de anticiparse a las reacciones humanas (lo que la haría difícil de engañar o derrotar).

Tipos de IA según sus capacidades (Stuart Russell y Peter Norvig):

Según los expertos en computación Stuart Russell y Peter Norvig, en el libro “Inteligencia artificial: Un enfoque moderno”, publicado en 1995, pueden diferenciarse varios tipos de inteligencia artificial:

Sistemas que piensan como humanos

Este tipo de sistemas utiliza la inteligencia artificial para emular el pensamiento humano y realizar toma de decisiones, aprender o resolver problemas. De esto serían un buen ejemplo, las redes neuronales artificiales (RNA).

Sistemas que actúan como humanos

Estos sistemas de Inteligencia Artificial tratan de actuar como seres humanos, intentan imitar el comportamiento humano. Por ejemplo, la robótica es una buena muestra de este tipo de sistemas de IA.

Sistemas que piensan racionalmente

Estas soluciones de Inteligencia Artificial se centran en imitar o desarrollar el pensamiento lógico que tendría un ser humano. De esta forma, su aspiración es la de conseguir que dichos sistemas inteligentes puedan razonar con lógica o, lo que es lo mismo, percibir, razonar y actuar en consecuencia. Un buen ejemplo de estos sistemas serían los sistemas expertos, orientados al manejo de enormes cantidades de datos.

Sistemas que actúan racionalmente

Asimismo, también podemos distinguir un tipo de inteligencia artificial o sistema inteligente cuyo objetivo es el de actuar racionalmente. En este grupo, podíamos incluir a los asistentes de voz inteligentes como Alexa, Siri o Google Home.

¿Qué son las Redes Neuronales (RNA)?

Son sistemas que imitan las redes neuronales del cerebro biológico. Una red neuronal está compuesta de capas de neuronas. A más número de capas, mayor profundidad de la red neuronal y mayor capacidad de pensamiento y aprendizaje puede alcanzarse. Cuando una RNA, debido a una gran cantidad de capas, alcanza un nivel muy profundo, se le denomina Deep Learning o Aprendizaje Profundo.

Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

El Machine Learning (ML) o aprendizaje automático, es una rama de la IA cuyo objetivo es desarrollar técnicas para que las máquinas aprendan. Por otro lado, el término Deep Learning (DL) o Aprendizaje Profundo, hace referencia a las técnicas de Machine Learning que utilizan redes neuronales (es decir, EL Deep Learning es un tipo de Machine Learning).

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data hace referencia a cantidades masivas de datos y que son complejas de gestionar mediante la tecnología convencional. La Inteligencia Artificial cada día trabaja más compenetrada con el Big Data, nutriéndose de ella a través de técnicas de Machine Learning.

Tipos de Inteligencia Artificial según su conciencia (Arend Hintze)

Asimismo, según Arend Hintze (profesor universitario de Biología Integrada y Ciencias de la computación en Michigan), un robot debe reproducir el mismo proceso de aprendizaje que una persona, si queremos que éste aprenda a pensar por sí mismo. Hintze distingue otros 4 tipos de IA:

Máquinas reactivas

Aquellas que sólo reaccionan a la situación presente y son incapaces de formar recuerdos o utilizar el pasado para tomar decisiones.

Un buen ejemplo podrían ser las máquinas que juegan al ajedrez.

Memoria limitada

Las máquinas de memoria limitada, por su parte, sí que pueden usar una pequeña memoria a corto plazo, pero no pueden almacenar dichos recuerdos para utilizarlos en un futuro. Como ejemplo de Inteligencia Artificial con memoria limitada, podríamos mencionar los coches autónomos, que pueden identificar y reaccionar a objetos en movimiento como vehículos o peatones.

Teoría de la mente

En psicología, la “Teoría de la Mente” hace referencia a la capacidad de tener conciencia de las diferencias entre nuestro punto de vista y el de los demás. Ésta es la capacidad que tendrían las máquinas de esta categoría, al comprender que las personas que les rodean pueden tener emociones o pensamientos que les afecten, por lo que tendrán que ajustar su conducta a la hora de relacionarse con nosotros.

Autoconciencia

Este es el nivel más complejo de la tipología de Hintze ya que implicaría que las máquinas fueran capaces de tener autoconciencia, reconocerse a sí mismas y formarse representaciones sobre sí mismos.

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