La Inteligencia Artificial (IA) es un campo científico centrado en la creación de máquinas y ordenadores capaces de pensar, aprender y actuar como lo haría un humano. Actualmente la IA se encuentra en el foco de atención y, aunque aún está en una fase inicial, su impacto en la sociedad ya es considerable. Así que, a medida que el sector madure, el número de productos y servicios impulsados por IA seguirá creciendo. En el futuro inmediato, se espera que el mercado de la Inteligencia Artificial supere los 512 millones de euros para 2024, según IDC.
La adopción de la IA también es uno de los objetivos a alcanzar dentro del programa de política de la Década Digital de la UE. Según el cual, el 75 % de las empresas de la UE deberían usarla para 2030, como parte de la estrategia europea de impulsar la soberanía digital a fin de fortalecer su rol en la economía digital.
Definición de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es una disciplina enfocada a la creación de máquinas y programas informáticos inteligentes que sean capaces de imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones intrínsecas de la inteligencia humana. Esto favorece la automatización y la innovación, lo cual impulsa a su vez la experiencia de cliente, la competitividad y el crecimiento.
La IA está compuesta de un conjunto de tecnologías que se usan para extraer información de valor de grandes conjuntos de datos, a fin de automatizar procesos y realizar una amplia variedad de tareas. Para ello combina múltiples disciplinas como: ciencia computacional, analítica de datos, lingüística, neurociencia y psicología, entre otras.
Aprendizaje automático y Aprendizaje profundo
Por un lado, el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) es un subcampo de la IA. Por otro lado, aunque a veces se use indistintamente, el aprendizaje profundo o Deep Learning (DL) se trata en realidad de un subcampo del aprendizaje automático.
Ambos están compuestos de algoritmos de Inteligencia Artificial para crear sistemas expertos capaces de hacer predicciones y clasificaciones basándose en datos cargados. Pero mientras que el aprendizaje automático requiere de mayor intervención humana manual, el aprendizaje profundo aumenta la automatización y la escalabilidad. Las aplicaciones de IA empresariales, como la inteligencia de datos, se basan principalmente en estos dos subcampos de la Inteligencia Artificial.
Tipos de Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial se puede clasificar en tres categorías principales: Inteligencia Artificial Estrecha, Inteligencia Artificial General y Superinteligencia Artificial.
Inteligencia Artificial Estrecha
La Inteligencia Artificial Estrecha, también conocida como IA estrecha o IA débil, está entrenada para realizar tareas específicas. Es el tipo de IA más extendido a día de hoy. Está detrás, por ejemplo, de muchas aplicaciones que usamos a diario como los asistentes virtuales de Apple y Amazon, Siri y Alexa.
Inteligencia Artificial General
La Inteligencia Artificial General, también conocida como IA general o IA fuerte, es un enfoque teórico en el que las máquinas conseguirían igualar la inteligencia humana. Teoriza sobre la posibilidad de que las máquinas lleguen a adquirir consciencia sobre sí mismas.
Superinteligencia Artificial
La Superinteligencia Artificial, también conocida como Hiperinteligencia o Inteligencia sobrehumana, teoriza sobre la posibilidad de crear una superinteligencia que supere incluso al cerebro humano.
Asimismo, según el grado de replicación de las capacidades humanas, también hay otro sistema de clasificación que establece cuatro tipos de Inteligencia Artificial: la IA reactiva, la IA de memoria limitada, la IA de teoría de la mente y la IA consciente de sí misma.
Aplicaciones de la IA
Desde 2018, la IA se ha vuelto cada vez más asequible y optimizada, según el informe sobre Inteligencia Artificial de 2022 de la Universidad Stanford. Por ejemplo, el coste de entrenar un sistema de clasificación de imágenes ha disminuido un 63,6 % y el tiempo de entrenamiento ha mejorado un 94,4 %.
En la actualidad, las empresas pueden acceder con más facilidad a las capacidades de computación y almacenamiento para ejecutar cargas de trabajo de IA. Los servidores bare-metal y cloud con GPU ofrecen una manera accesible y escalable para que todo tipo de empresas puedan desarrollar productos y servicios de Inteligencia Artificial, sin grandes inversiones de capital.
Como consecuencia, la adopción de tecnologías de IA no ha parado de crecer. La siguiente lista recoge algunas de las aplicaciones de IA actuales:
- Reconocimiento vocal y de imagen.
- Bots de mensajería en atención al cliente.
- Motores de recomendación en publicidad.
- Analítica de datos.
- Tecnología de coches autónomos.
Historia de la Inteligencia Artificial
Aunque su historia se puede remontar hasta la antigüedad, la Inteligencia Artificial realmente empezó a tomar forma durante los años 40 y 50. Durante estas décadas:
- Walter Pitts y Warren McCulloch describieron por primera vez lo que luego se conocería como «redes neuronales».
- Marvin Minsky y Dean Edmonds construyeron la primera máquina de redes neuronales, la SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator).
- Alan Turing, considerado por muchos el padre de la IA, publicó su artículo Computing Machinery and Intelligence (en español, «Máquina computacional e Inteligencia») en 1950. En el que proponía la pregunta «¿Las máquinas pueden pensar?» e introducía la prueba de Turing.
- John McCarthy acuñó el término «Artificial Intelligence» durante la primerísima conferencia de IA en 1956 —«The Dartmouth Workshop»—. Esta conferencia suele ser considerada como el nacimiento de la IA.
- Arthur Samuel creó un programa de fichas con la habilidad suficiente para desafiar a respetados jugadores amateur de ajedrez. También popularizó el término «Machine Learning». Cabe destacar que desde entonces la Inteligencia Artificial en juegos se ha usado para medir el progreso de la disciplina.
Durante los años 60 y principios de los 70, el desarrollo en IA asombró a mucha gente, ya que los ordenadores empezaron a ser capaces de realizar tareas complejas como resolver problemas algebráicos o aprender a hablar inglés. Durante este período se pueden destacar hitos como:
- El programa de procesamiento de lenguaje natural ELIZA, capaz de tener conversaciones tan realistas que incluso algunos usuarios llegaban a pensar que estaban hablando con otro ser humano.
- La creación del primer androide inteligente a escala real en 1972 en Japón.
Sin embargo, también surgieron críticas y contratiempos durante este período —que, de hecho, se considera el primer «invierno de la IA»—. Por ejemplo, la falta de capacidad de computación y almacenamiento para resolver problemas relevantes llevó consigo la pérdida de financiación. Los investigadores de IA habían establecido unas expectativas tan altas e inalcanzables que los inversores acabaron frustrados por la falta de progreso.
Por el contrario, los años 80 fueron un período próspero para la Inteligencia Artificial, gracias a los «sistemas expertos». Estos programas de IA eran capaces de contestar a preguntas y resolver problemas usando reglas lógicas, derivadas del conocimiento de expertos. Los sistemas expertos ofrecían una emulación de la toma de decisiones humana que era muy atractiva para impulsar la productividad en las organizaciones. Por poner un ejemplo, el sistema experto XCON —creado en la Carnegie Mellon University en Pittsburgh, Pensilvania (EEUU)— permitió ahorrar millones de dólares anuales a la corporación Digital Equipment Corporation.
Como resultado de este éxito, las corporaciones empezaron a desarrollar estos programas y la industria de la IA empezó a crecer de nuevo —aunque no duró mucho—. Durante finales de los años 80 y principios de los 90 tuvo lugar el segundo invierno de la IA. Entre otros desafíos, la industria tuvo que hacer frente a la mejora de los ordenadores de escritorio, que se volvieron más potentes y asequibles que las máquinas de IA.
No obstante, trás el segundo invierno de la IA y a pesar de los múltiples altibajos, la adopción de la Inteligencia Artificial ha crecido imparable durante las últimas décadas. Esto se debe en gran medida a las mejoras conseguidas en relación a los costes, tiempos de entrenamiento y capacidad de computación.
Estos son algunos de los logros desde finales de los años 90 hasta la actualidad:
- El sistema experto de ajedrez Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997.
- La NASA diseñó el rover Nomad para atravesar el desierto de Atacama en el Norte de Chile a fin de probar tecnologías críticas para la exploración planetaria en 1997.
- Los rovers autónomos Spirit y Opportunity de la NASA aterrizaron en Marte en 2004 y recorrieron su superficie durante seis y catorce años respectivamente.
- Apple lanzó su asistente virtual Siri en 2011.
- El programa DeepMind de AlphaGo venció a Lee Sodol, campeón del mundo de Go, en una serie de cinco juegos en 2016.
- OpenAI lanzó el GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), un modelo de lenguaje autorregresivo que usa aprendizaje profundo para producir textos parecidos a los que haría un humano, en 2020.
- OpenAI lanzó el prototipo de chatbot ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) en noviembre de 2022.
Por último, cabe mencionar que a medida que la IA sigue entrando cada vez más en actividades del día a día, la regulación y la ética en la Inteligencia Artificial también se vuelven cada vez más importantes. Las organizaciones e instituciones deben esforzarse en establecer un marco de confianza y definir prácticas de AI responsables.
