Inteligencia Artificial - Artificial Intelligence

Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence)

Dar una definición de Inteligencia Artificial no es sencillo, es necesario, nada mas y nada menos, que comprender que es la Inteligencia humana, y luego, conocer un poco de las teorías respecto a la Inteligencia Artificial y explorar los adelantos de la tecnología en la generación de herramientas con un comportamiento similar o mejor que los seres humanos 

En este documento, hemos desarrollado varios tópicos para que en conjunto, puedan ayudarte a tener una visión general del concepto de la Inteligencia Artificial.

• ¿Qué es la Inteligencia Artificial  (Artificial Intelligence)?

• Definición de Inteligencia

• Una definición práctica de Inteligencia Artificial

• Definiciones y Enfoques de Inteligencia Artificial 

• ¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

• Ejemplos de la Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial  (Artificial Intelligence)?

Actualmente, el término de Inteligencia Artificial (IA) se aplica a sistemas digitales, máquinas, computadoras o robots, dotados de procesos intelectuales característicos de los humanos, como la capacidad de razonar, resolver problemas, analizar para concluir o aprender de experiencias pasadas.

Dicho de una forma muy sencilla, la IA consiste en intentar que las máquinas piensen y actúen como los humanos.

La Inteligencia Artificial, tiene muchas definiciones, al igual que la palabra inteligencia no tiene un concepto único, y éste dependerá del enfoque y de los factores que se tomen en cuenta.

Definición de Inteligencia

Una definición de Inteligencia ampliamente aceptada es la de Passer y Smith (2007): “Inteligencia es la habilidad para adquirir conocimientos, pensar y razonar con eficacia, y manejarse en el entorno de modo adaptativo.”

En otras palabras, Inteligencia, implica la capacidad para razonar, planificar, tomar decisiones, resolver problemas, formarse una idea determinada de la realidad, comprender ideas y aprender.

Una definición práctica de Inteligencia Artificial 

En 1950, el Matemático Alan Turing, realizó la siguiente pregunta: ¿Pueden las máquinas pensar? esta pregunta, lo llevo a idear una prueba, denominada test de Turing, donde una máquina o computador supera la prueba, si una persona evaluadora no es capaz de distinguir, si las respuestas a una serie de preguntas realizadas, son de una persona o no. 

En junio de 2014, un programa (Chatbot) llamado Eugene Goostman, desarrollado en Rusia por tres programadores, incluido Eugene Demchenko, nacido en Ucrania, superó con éxito la prueba de Turing en un evento organizado por la Universidad de Reading. El Chatbot convenció al 29 % de los jueces de que era humano.

El programa adopta la personalidad de un niño ucraniano de 13 años, una edad que los desarrolladores pensaron que haría más probable que engañara a los humanos. 

La reacción al éxito de Eugene fue mixta. Algunas personas estaban entusiasmadas con el logro y lo vieron como una señal de progreso en la inteligencia artificial. Otros, argumentaron que otros programas habían pasado la prueba antes que Eugene y adicionalmente, que los niños de trece años pueden cometer errores gramaticales y su visión del mundo puede ser menos amplia que la de un adulto. Sin embargo, los organizadores de la Universidad de Reading sostienen que su prueba es la única verificada de forma independiente y donde las conversaciones no tienen restricciones.

De cualquier manera, el éxito de Eugene destaca el progreso realizado en inteligencia artificial en los últimos años. También plantea una serie de preguntas sobre el futuro de la inteligencia artificial y lo que podría ser capaz de lograr.

Definiciones y Enfoques de Inteligencia Artificial 

En la 3ra Edición (2010) del libro: Artificial Intelligence, a Modern Approach, de Stuart Russell y Peter Norvig, se presentan varias definiciones de Inteligencia Artificial, planteando cuatro enfoques:

"Pensar humanamente:  “El nuevo y emocionante esfuerzo para hacer que las computadoras piensen... máquinas con mente, en el sentido amplio y literal.” (Haugeland, 1985)

Actuar humanamente: “El estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas en las que, por el momento, las personas las hacen mejor." (Rico y Caballero, 1991)

Pensar racionalmente: “El estudio de los cálculos que hacen posible: percibir, razonar y actuar.” (Winston, 1992)

Actuar racionalmente:  “IA. . . esta relacionada con el comportamiento inteligente en los artefactos”. (Nilsson, 1998)."

Stuart Russell y Peter Norvig, indican además en su libro, que  "La IA desde el primer momento abarcó la idea de duplicar facultades humanas como la creatividad, la auto-mejora y el uso del lenguaje, .. es claramente una rama de la informática, ..y es el único campo que persigue la construcción de máquinas que funcionen automáticamente en medios complejos y cambiantes."

¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial?

La IA permite que las máquinas, sistemas digitales, computadoras o robots, perciban su entorno, se relacionen con él, resuelvan problemas y actúen con un fin específico. La máquina recibe datos, ya codificados o recopilados a través de sus sistemas de entrada, como sensores de movimiento, cámara, audio, teclado, los procesa y responde a ellos.

Los sistemas de Inteligencia Artificial, son capaces de adaptar su comportamiento, hasta cierto punto, analizar los efectos de acciones previas y  trabajar de manera autónoma. El reto es que los sistemas puedan aprender y razonar por sí mismos. Esto es diferente a la programación tradicional, donde un programador escribe cada línea de código y le dice a la computadora qué hacer paso a paso.

Ejemplos de la Inteligencia Artificial 

El objetivo de desarrollar la Inteligencia Artificial es crear algoritmos o métodos que permitan a las computadoras aprender por sí mismas a partir de datos, experiencias e interacciones con el mundo que las rodea. Este proceso es similar al comportamiento humano. A continuación mencionaremos, muy brevemente, cinco de estos algoritmos o métodos:

Sistema experto

Algoritmo que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. 

Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.

Aprendizaje automático (Machine Learning)

Capacidad que tiene un software o un robot para aprender por su cuenta.

Las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario. De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.

Las redes neuronales 

Son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, o asociar ideas. Se usan en el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc.

En el procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) las máquinas persiguen comunicarse con las personas en un lenguaje humano. Se usa la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos.

Las computadoras, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

Tipo de aprendizaje automático que va un poco más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo. El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos.