La inteligencia artificial ya está en boca de todos y muchas corporaciones se apresuran a incorporarla en sus dispositivos y servicios. El desafío es que pocas personas saben qué es. ¿Cómo funciona? ¿Cómo puede irse? ¿Cuáles son sus límites? Es hora de responder a esas preguntas.
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Esta es la revolución tecnológica más significativa desde la invención de la informática. La inteligencia artificial lo reemplazará todo (ya lo está haciendo), incluso si no sabemos literalmente cuándo ni cómo. . . ni por qué. Ésta es la maravillosa paradoja de la IA. Todo el mundo habla de ello, pero pocos saben cómo funciona o qué hace.
La capacidad de las máquinas para pensar y explicarse el por qué por sí mismas sería posiblemente el mayor avance tecnológico vital de los últimos siglos, pero ¿y si algún día se creara una inteligencia sintética que dejara de ser necesaria a los humanos?Suena a mala película de ciencia ficción, pero es una preocupación compartida por algunas de las mentes más brillantes de la actualidad, desde Bill Gates hasta Elon Musk y el fallecido Stephen Hawking.
Uno de los padres de la inteligencia sintética, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la raza humana. Pero también profetizó en 1970: «Cuando los ordenadores tomen el control, posiblemente no podamos recuperarlo. Lo haremos mientras ya que nos toleran, si tenemos suerte, posiblemente decidan tenernos como mascotas.
Dijo que antes de los estilos de vida de la informática doméstica e Internet. . . ¿Cuál cree todo el mundo que es el mayor progreso de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza? La IA es una revolución porque representa una novedad total para un software. un robot, para realizar una tarea que se le ha confiado.
No existe una definición universalmente aceptada de lo que significa inteligencia sintética. En primer lugar, porque es una ciencia «bastante nueva», transformadora y experimental. Y en segundo lugar, porque ni siquiera es imaginable esbozar con precisión qué es la inteligencia humana.
En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana en un robot o software. Pero es un concepto muy confuso porque tiene muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron entre 4 tipos en 2009.
Tenemos sistemas que, como los humanos, como las redes neuronales sintéticas. Sistemas que actúan como humanos, como robots. Sistemas que utilizan lógica racional, como sistemas hábiles, y sistemas que actúan racionalmente, como agentes inteligentes.
Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia sintética no es nada nuevo. Hace ya 2. 300 años, Aristóteles buscaba convertir los mecanismos de la idea humana en reglas, y desde la época de Leonardo da Vinci, los científicos han Hemos estado buscando construir máquinas que se comporten como humanos.
En 1769, un autómata llamado El Turco, construido por obra del ingeniero austriaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas y desafió a quienes se atrevían a jugar al ajedrez frente a él. Jugó frente a Napoleón, frente a Benjamín Franklin, frente a los maestros del ajedrez, y los derrotó.
Años más tarde, se descubrió que El Turco fue atravesado por un humano que se escondía dentro de la mesa de juego. Los espejos en los ojos del autómata le permitieron ver el plato y, gracias a ingeniosos mecanismos de relojería, pudo simplemente mover la mano del autómata. mueve las piezas en el plato.
Hasta 15 maestros de ajedrez controlaban El Turco, siendo el máximo destacado un enano llamado Tibor Scardanelli, quien tenía compatibilidad en la fluidez en la mesa y además era un ajedrecista común y corriente. Por supuesto, no se trataba de inteligencia sintética, pero muestra cómo la preferencia por construir máquinas inteligentes no es un concepto actual.
No fue hasta 1936 que comenzó el proceso de la inteligencia artificial moderna. Necesariamente “inventó” a través de Alan Turing, el experto en matemáticas que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Esto adelantó el final de la Segunda Guerra Mundial durante dos años, ya que los aliados pudieron leer mensajes secretos de los alemanes.
En 1936, Alan Turing publicó su concepto de dispositivo universal, que describía necesariamente lo que eran un conjunto de reglas de pc y un pc. En 1950, formalizó los inicios de la inteligencia sintética con su Test de Turing, una comprobación que define si un dispositivo es inteligente o no.
Sin embargo, y este control sigue siendo aplicable hoy en día, utilizado por muchos para evaluar si, por ejemplo, ChatGPT pasó el control de Turing o no, lo cierto es que, según los expertos, está absolutamente obsoleto.
Poco después, en 1956, se celebró la primera convención de IA en el Dartmouth College. Durante este hecho histórico, los investigadores John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon acuñaron el término «Inteligencia Artificial», marcando el inicio oficial de esta revolución tecnológica. Desde entonces, se han empezado a realizar enormes avances en este ámbito.
Marvin Minsky, por ejemplo, se centró en el estudio de la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas en las máquinas. Fundó el Laboratorio de Inteligencia Artificial en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y es una figura influyente en la progresión de los sistemas de IA basados en la simulación de la mente humana. Además, fue el asesor principal de la película 2001: Una odisea en el espacio, donde dio vida a la computadora inteligente HAL 9000.
la pc hoy
A pesar de esos primeros avances, la IA experimentó una era conocida como el «Invierno de la IA» en las décadas de 1970 y 1980. Durante esta era, el progreso en el sector se ha estancado debido a la falta de avances primarios y a una sobreabundancia de tecnología. Sin embargo, algunos investigadores continuaron a las pinturas en la caja y sentó las bases para el regreso de la IA en la década de 1990.
Es en este contexto donde aparece Geoffrey Hinton, considerado el «padre de la IA en la era de moda». Hinton, investigador británico-canadiense, uno de los impulsores de la técnica conocida como aprendizaje profundo, junto con Yann LeCun y Yoshua. Bengio.
Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a nivel práctico, se produjo con la llegada de computadoras baratas y resistentes capaces de experimentar con IA a escala global. Primero aparecieron agentes inteligentes, entidades capaces de reaccionar analizando el conocimiento según reglas, o incluso los populares chatbots capaces de mantener un intercambio verbal como un humano.
El máximo destacado de todo A. L. I. C. E. , el máximo genuino de los primeros años del milenio. Su máximo descendiente reciente es Mitsuku, quien ganó el Premio Loebner al Mejor Chatbot del Mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.
Pero el momento en que la IA entró en la mente colectiva y la mayoría de la gente descubrió que era algo real y tangible, no ciencia ficción, fue en 1997. Este momento tuvo lugar cuando la computadora Deep Blue de IBM ganó una partida de ajedrez con el ruso Gary Kasparov. , quien en ese momento era el ajedrecista más productivo de la historia.
Así comenzó una cultura en la que sucesivos ordenadores dotados de inteligencia sintética derrotaban a los jugadores más productivos en todo tipo de juegos. El máximo popular hoy en día es el DeepMind de Google, capaz de ganar partidas mucho más complejas que el ajedrez (para una máquina), desde Starcraft II hasta el antiguo GO.
Ya has notado qué es la IA y cómo existen otras interpretaciones y otros propósitos, pero aún no sabes cómo funciona. ¿En qué se diferencia el software de inteligencia artificial de un programa para computadora?
Existen muchos tipos de IA, algunas de las cuales aún son experimentales. Para no desviarnos demasiado, es hora de echar un vistazo a los que se utilizan en informática, telefonía celular, instalaciones de Internet y otros espacios cercanos al usuario común. Se escuchan conceptos como aprendizaje de dispositivos, pintura de redes neuronales y otras tecnologías, pero no se comprende bien cómo funcionan.
Durante más de medio siglo, ordenadores, robots y otras máquinas han estado funcionando a través de sistemas o programas informáticos cuyo diseño básico apenas ha sustituido a esta época.
Un programa de PC es sólo una lista de comandos que le dicen a la PC qué hacer. «Haz esta operación matemática, escribe el resultado en la pantalla, reproduce este sonido», etc. Los programas tienen ramas como «si sucede esto, haz esto y si sucede aquello, haz aquello». Y también pueden realizar acciones aleatorias, números aleatorios. Y muchas cosas más por supuesto. . .
Pero la característica principal de un programa es que es un conjunto de comandos que cubren todas las funciones imaginables a las que se enfrenta la PC. Incluso si ocurre un error, hay un componente del programa que te dice: «si hay una falla, escribe el mensaje: Ha ocurrido un error». Con un programa de pc, un dispositivo no piensa. Simplemente hace precisamente lo que le dicen.
La gran revolución de la IA es que no logra órdenes de descargar un resultado. Es la empresa la que, con unos pocos datos de entrada, tendrá que conseguir descargar los resultados.
Como ya se vio, una inteligencia sintética busca imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es casi un disco duro vacío. Necesitamos años de estar informados para aprender los conceptos fundamentales, desde caminar hasta hablar, sumar y otros más. actividades complejas.
Te informan algo, pones esa teoría en práctica, fallas mucho al principio hasta que dominas la práctica y mejoras con el tiempo. Una IA funciona exactamente de la misma manera. En primer lugar, desea que le informen cómo realizar una tarea. Si se va a utilizar para identificar imágenes de gatos, tendrá que procesar miles de imágenes de gatos para saber cómo distinguirlos.
Entonces comienza la educación, poniendo en práctica esta teoría: obtienes fotografías de otros animales y tienes que separar a los gatos. Al principio fallará mucho y tendrás que decirle en qué dibujos tiene éxito y en cuáles falla. De esta forma, la IA notará por qué falla y sus aciertos. Cuanto más practiques, más éxito tendrás.
Finalmente, la IA estará a cuadros sola, sin recibir órdenes. Simplemente dándole el conocimiento de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que haya una lista de comandos (programa) que le indiquen qué pasos seguir. Este tipo de diseño (aprendizaje, formación y resultados) no es inusual para las IA que desean realizar tareas mecánicas y repetitivas o trabajar con lenguaje humano, como un asistente virtual.
Imagine una computadora que aprende sin ser programada explícitamente. Esto es lo que hace el aprendizaje mediante dispositivos. Esta es una rama de la IA que permite a los dispositivos desempeñar mayores responsabilidades a medida que adquieren experiencia. La clave está en los datos; Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos como entrada para esperar nuevos resultados, como por arte de magia.
Lo que pasa es que Machine Learning se divide en 3 categorías principales:
Una red neuronal es una serie de algoritmos que, en esencia, imitan el diseño básico del cerebro humano. Compuestos por neuronas interconectadas, esos conjuntos básicos obtienen información, la procesan y generan una respuesta.
Están dispuestas en otras capas: una capa de entrada que recibe el conocimiento, varias capas ocultas que procesan este conocimiento y una capa de salida que proporciona la resolución o respuesta final, que es la que terminas viendo y que es tan sorprendente para ti porque esto es precisamente para lo que estabas.
Por ejemplo, subes una foto con el símbolo de un gato a una herramienta como ChatGPT y preguntas de qué animal es. Esto lo procesará y le dará una reacción de que efectivamente es un gato.
Lo máximo de ellos es su capacidad para informarse de forma independiente, sin necesidad de un programador ajustando continuamente las tuercas de la máquina. Una vez que puedas ejercitarlo bien y hacerlo perfecto, incluso si en el futuro subes nuevos conocimientos, esa es la clave de su éxito.
Carballar
Ahora un paso más es el Deep Learning, que es una rama del Machine Learning, pero con maravillosas mejoras. Aquí, las máquinas utilizan redes neuronales sintéticas de múltiples capas para procesar el conocimiento de una manera que imita cómo funciona el cerebro humano.
Estas redes neuronales profundas pueden percibir datos no estructurados, como fotografías y texto, con mucha precisión. Piénselo de esta manera: si el aprendizaje mediante dispositivos es como aprender a andar en bicicleta, el aprendizaje profundo es como un acróbata en bicicleta que realiza todo tipo de trucos.
ANI es un tipo de IA diseñada para llevar a cabo un conjunto único o muy limitado de responsabilidades similares en un nivel de habilidad superior. También se la conoce como IA débil, IA estrecha, IA estrecha o incluso IA especializada. Los sistemas ANI están entrenados en un conjunto gigante de conocimientos y puede tomar decisiones o emprender acciones basándose en esa formación.
A diferencia de los humanos, los sistemas ANI requieren reprogramación o reconfiguración a través de humanos cuando el contexto o la especificación de lo que deben hacer cambia, aunque sea ligeramente.
Esto se debe a que tienen la habilidad de adaptarse a nuevos objetivos o casos y generalizar su sabiduría de un contexto a otro, lo que los humanos hacen mediante el aprendizaje en movimiento.
Las fórmulas ANI se pueden clasificar en dos categorías: fórmulas informativas supervisadas y fórmulas informativas no supervisadas. Ejercicio supervisado de fórmulas informativas sobre conjuntos de conocimientos clasificados que permiten a la fórmula informar la datación entre el conocimiento de entrada y el resultado deseado.
Por otro lado, los sistemas de aprendizaje no supervisados se ejercitan sobre conjuntos de conocimientos no etiquetados y pueden identificar patrones y relaciones en la asistencia de conocimientos.
ANI se proporciona en muchas facetas de la vida aunque no lo creas, como Google Translate y Siri. Para algunos, esos programas no son débiles porque sean capaces de realizar interacciones complicadas.
La inteligencia general artificial (AGI), en inglés se presenta bajo el término AGI, se describe como un tipo de IA que nos permite comprender, estar informados y llevar a cabo responsabilidades intelectuales de una manera muy similar al cerebro humano. En otras palabras, es la habilidad de la IA estar informada de la misma manera que los humanos.
Algunos expertos lo llaman una IA fuerte, una IA completa o una acción inteligente en general. Sin embargo, muchos se muestran escépticos ante el término «IA fuerte» para los sistemas de PC que se deleitan con la sensibilidad o la conciencia, que no tiene nada que ver con lo que somos. hablando de.
Los AGI no pretenden tener habilidades cognitivas generales, es decir, son sistemas diseñados para resolver un solo desafío y, por lo tanto, no se deleitan con la conciencia, solo buscan imitarla.
Los ejemplos vienen con los automóviles autónomos y la superpc Watson de IBM. Dicho esto, AGI en la informática es una fórmula inteligente con sabiduría integral o integral y funciones computacionales cognitivas. Esto va mucho más allá de las funciones de la IA tal como la conocemos hoy y a algunos científicos les preocupa que pueda puede conducir a un futuro distópico.
La superinteligencia artificial (ASI) es un tipo de IA hipotética, es decir, no ha sido imaginable realizarla hoy, pero se sabe qué sucederá si sucede.
Es necesariamente una inteligencia sintética imaginaria que no sólo traduce o comprende los hábitos y la inteligencia humanos, sino que también permite a las máquinas ser lo suficientemente conscientes de sí mismas como para poder superarlas.
Gracias a la superinteligencia, las máquinas pueden pensar en abstracciones/interpretaciones imaginables que los humanos simplemente no pueden imaginar. De hecho, el cerebro humano tiene una capacidad de pensar restringida a miles de millones de neuronas.
Éste ha sido durante mucho tiempo el maravilloso protagonista de la ciencia ficción distópica que mostraba cómo los robots invadieron, dominaron o esclavizaron a la humanidad. Además de lograr la inteligencia humana, el concepto de superinteligencia sintética se centra únicamente en la capacidad de percibir e interpretar los sentimientos y experiencias de las personas, pero también en la capacidad de percibir sentimientos y creencias.
ASI sería mucho mayor en todo lo que hacen los humanos, ya sea en matemáticas, ciencias, artes, deportes, medicina. . . y tendría una mayor memoria con una habilidad más rápida para procesar y analizar situaciones, conocimientos y sentimientos.
La progresión actual y la que se espera a largo plazo de la inteligencia sintética será para la vida diaria o para resoluciones de todo tipo en todos los espacios de la vida.
Pero, además de las cosas más evidentes en nuestras vidas, como computadoras, teléfonos inteligentes y otros dispositivos impulsados por inteligencia artificial que usamos a diario y que ya son parte de nuestra vida diaria, hay otros espacios en los que también se usa. son menos numerosos, conocidos o de los que no tenías idea. Sin embargo, todos tienen un papel que desempeñar en un mundo tan globalizado.
Una vez que conozca los conceptos básicos de la IA, será sencillo ver por qué es una revolución. Dado que simula e imita el comportamiento humano, sus probabilidades son infinitas. Dependiendo de cómo ejercites la IA será para realizar todo tipo de tareas, desde atención al visitante hasta chat en redes sociales, prestar ayuda, conducir un coche autónomo, detectar caras, interpretar fotografías…
La inteligencia artificial tiene innumerables aplicaciones, añadiendo la habilidad de hacer cosas poco éticas. Uno de los ejemplos más recientes es el deepfake, la falsificación de vídeos en los que se reemplazan caras seguras por otras, o se manipulan los labios para hacer que un político o líder de opinión diga cosas falsas. Y es casi como distinguirlo a simple vista.
La inteligencia ética y sintética es un tema muy debatido, y otras personas como Mark Zuckeberg argumentan que no deberíamos estar pesimistas. Sin embargo, muchos expertos y académicos, así como algunos líderes de generación como Elon Musk, advierten que la IA está preparada para transformar los robots en una nueva raza que subyugará o incluso destruirá a la humanidad.
Algunos economistas señalan que, a diferencia de las tecnologías pasadas, destruye muchos más empleos de los que crea, lo que conducirá a grandes cambios. Resulta que hay un amplio consenso en que la expansión de la IA se está acelerando y puede que simplemente se salga de control. esos avances merecen toda nuestra atención, tendremos que asegurarnos de que esta euforia no termine siendo contraproducente.
Lo curioso es que este concepto lleva años germinando en algunos países como Estados Unidos o Europa, sin embargo las naciones primarias no logran identificar un acuerdo no inusual sobre la regulación de la IA, aunque poco a poco se logra para que sea un consenso. .
«Se trata de identificar criterios para todo lo que se va a traer a la sociedad, y más aún cuando se trata de asegurar su uso responsable. Sin embargo, la investigación lleva tiempo y la imagen reflejada y la identificación de regulaciones pueden darse de manera apresurada y ser negativo para el progreso por cuestiones legislativas”, explica Encarnación Folgado, líder técnica de IA en NTT DATA, para Computer Hoy.
Uno de los principales avances en esta dirección y a nivel europeo se llama ley sobre inteligencia sintética. En un paso histórico y costoso, la Unión Europea ha llegado a un acuerdo provisional sobre la primera ley integral de inteligencia sintética del mundo. Después de 3 días de intensa En las negociaciones, los estados miembros y el Parlamento Europeo alcanzaron un consenso que aún debe ser ratificado, pero que se espera que entre en vigor a finales de 2026.
Este reglamento pretende fijar criterios de protección y respeto de los derechos básicos en el uso de la inteligencia sintética, convirtiendo a la UE en un referente mundial en la regulación de esta generación que sigue evolucionando y creciendo exponencialmente.
Con todo esto sobre la mesa y mucho que notar y regular, los beneficios sin duda serán innumerables, en ámbitos tan variados como la detección de enfermedades, la información sobre curas para el cáncer, las respuestas a la actualización del clima y mucho más. aún más. La inteligencia artificial reemplazará lo global incluso más profundamente que Internet o los teléfonos celulares. ¿Estás en condiciones de esto?
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Etiquetas: Smartphones, Inteligencia Artificial, Vídeo, Computadoras, Hardware, Software, Qué es
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