¿Qué es la Inteligencia Artificial y cuáles son sus diferentes tipos?

Durante los últimos tiempos probablemente habrás escuchado hablar sobre el concepto de Inteligencia Artificial. En este sentido, son varias las marcas que no pierden la posibilidad de etiquetar sus productos de inteligentes; pero, ¿realmente lo son?

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

El término de Inteligencia Artificial no es nuevo, en la época de los 50 ya se conocía; pero, ha sido durante los últimos años cuando se ha dado su verdadero desarrollo y ha empezado a usarse en la vida cotidiana. Microsoft expone que la computación en la nube, la ingente suma de documentos y los mejoras en machine learning han sido los pilares para que la IA avanzase hasta el punto en el que se localiza actualmente.

La IA es para Microsoft, en escasas palabras, cuando las máquinas o sistemas informáticos se comportan de una forma parecido a la inteligencia humana. Según la RAE, la IA es la disciplina científica que se ocupa de inventar aplicaciones informáticos que operan operaciones comparables a las que efectua la mente humana, como el aprendizaje o el argumento lógico.

Ambas acepciones se basan en la misma idea: máquinas que actúan como lo haría la mente de un ser humano. La IA comprende diversos campos que analizaremos a continuación.

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Aprendizaje automático o machine learning

El machine learning o aprendizaje automático es un subcampo dentro de la IA. Éste logra que los computadores aprendan sin que hayan sido programados específicamente con esa intención. Las investigaciones sobre machine learning han sido muy notables para que la IA llegue a nuestras vidas.

El machine learning entrena a los sistemas informáticos utilizando algoritmos que son capaces de descubrir definidos patrones en los documentos a analizar. Posteriormente, tras entrenar con decenas de ejemplos, el metodo informático obtiene efectuar predicciones. De este modo, los computadores obtienen aprender; pero, ¿qué usos tiene el machine learning en la vida real?

Los filtros en el correo electrónico, las recomendaciones en búsquedas y el reconocimiento de voz son ejemplos prácticos de Inteligencia Artificial que emplea machine learning.

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Tipos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático no siempre sirve del mismo modo, hay variantes. El 1° tipo es renombrado por Microsoft® como “aprendizaje supervisado”, en el que se entrena a la máquina con documentos etiquetados; esto es, le mostramos imágenes en las que hay gatos para que ésta pueda reconocer y etiquetar una foto con gatos en un futuro. De este modo, las máquinas cuentan con una especie de guía para aprender.

El 2° tipo es el “aprendizaje no supervisado”. En este caso, la máquina no cuenta con documentos etiquetados para entrenarse, sino que busca similitudes; esto es, se analizan grupos de imágenes de los que se sacan ejemplos parecidos que puedan agruparse.

Con el “aprendizaje de refuerzo” los computadores aprenden a base de prueba y error, hasta llegar al punto en el que deciden cuál es la preferible forma de llevar a cabo las tareas. Microsoft emplea esta técnica en los juegos para visualizar cómo los “agentes de software mejoran su trabajo”.

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Deep learning

El deep learning es otro tipo de machine learning mucho más complejo que los anteriores. Este metodo se inspira en el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro humano para funcionar la información.

Las máquinas que emplean deep learning alcanzan un nivel de comprensión muy detallado, parecido al razonamiento inteligente. Así, si la máquina con deep learning ve una foto de un gato 1° detectará su forma, despues los bordes, contornos y así hasta llegar a reconocer por completo la imagen.

El deep learning ha sido el primordial impulsor de la IA como la sabemos hoy. Algunos ejemplos de este tipo de aprendizaje son el reconocimiento de imágenes o de la voz.

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Los 4 tipos de Inteligencia Artificial

Arend Hintze, investigador de IA, ha establecido su propia clasificación según el nivel de complejidad de la IA. El 1° tipo son las máquinas reactivas, el metodo más básico de IA que no tiene la capacidad de tener recuerdos ni de usar experiencias pasadas para tomar decisiones actuales.

Deep Blue, la supercomputadora de ajedrez de IBM® que venció al gamer mundial Garry Kasparov, es el ejemplo perfecto de máquina reactiva. Estas máquinas perciben el planeta directamente y actúan sobre lo que ven; esto es, solo sirven para las actividades específicas que se les asignan.

Las máquinas de memoria limitada son el 2° tipo para Hintze. Éstas logran usar experiencias pasadas para tomar decisiones, como ya crean algunos autos autónomos. Estos vehículos tienen en cuenta semáforos, curvas en la carretera, rapidez y dirección de otros coches, etcétera.

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El 3° tipo son las máquinas con teoría de la mente. Hintze constituye en este tipo una significativo división entre las máquinas modernas y las del futuro. Éstas no solo forman representaciones sobre el mundo, sino también sobre otros agentes o entidades del mundo.

En el ámbito de la psicología se denomina “teoría de la mente” y se expone como la capacidad de tener conciencia  de las diferencias existentes entre el punto de vista personal y el de los demás. Este tipo de IA aún no existe; sin embargo, Hintze cree que será esencial para poder trabajar conjuntamente.

Las máquinas con autoconciencia son la última modalidad. Como es obvio, todavía no se han inventado y parecen sacadas de película, máquinas que tienen su propia conciencia. En cierto modo, es una extensión de la complejidad de las máquinas con teoría de la mente. Estaríamos hablando de robots que serían prácticamente como un humano, situación para la que permanecen aún décadas de investigación, si es que aparecen a existir.

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¿Cómo sé si un equipo tiene IA?

En base a lo que hemos comentado queda en la opinión de cada uno resolver si algo emplea o no la Inteligencia Artificial. En este sentido, han surgido multitud de dispositivos que aparentemente son inteligentes; sin embargo, hay individuos que cuestionan dicha característica.

Es difícil generalizar y establecer qué dispositivos son y cuáles no son inteligentes, puesto que el campo de la IA es muy amplio. La idea primordial es que el sistema actúe de una forma parecido al cerebro humano. Si se cumple podría calificarse como Inteligencia Artificial según las acepciones que existen.

Si somos un poco más estrictos logramos basarnos en el Test de Turing inventado por Alan Turing en el año 1950. Hablamos de una prueba de habilidad para medir si una máquina es inteligente o no.

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Para ello, se coloca un juez en una habitación y en otra una persona y una máquina. El juez debe decidir mediante preguntas cuál es el humano y cuál el robot. Tanto la persona como la máquina pueden dar soluciones falsas, lo significativo es lograr engañar al juez.

Según Turing, si la máquina logra convencer al juez de que es un humano estaremos ante una máquina inteligente. Lo que ocurre es que solo Eugene Goostman, un chatbot que simula la personalidad de un adolescente ucraniano, ha obtenido suceder con éxito el test.

El test de Turing es una dura prueba que nadie más ha obtenido pasar, por lo que es difícil utilizarla como base para afirmar lo que es o no inteligente. Pese a ello, no sería extraño que en un futuro un enorme número de dispositivos logren superarlo. Algunos maestros del sector pensaron que Google® Duplex lo conseguiría; aunque, por ahora no se ha comprobado nada.

Foto destacada: Andy Kelly en Unsplash.

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