Artículo sobre la inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas entradas y realicen tareas similares a las humanas. La mayoría de los ejemplos de IA de los que se tiene noticia hoy en día -desde ordenadores que juegan al ajedrez hasta coches que se conducen solos- se basan en gran medida en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Gracias a estas tecnologías, se puede entrenar a los ordenadores para que realicen tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en ellos.
Las primeras investigaciones sobre IA en la década de 1950 exploraron temas como la resolución de problemas y los métodos simbólicos. En los años 60, el Departamento de Defensa de EE.UU. se interesó por este tipo de trabajo y comenzó a entrenar a los ordenadores para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) llevó a cabo proyectos de cartografía de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho antes de que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres conocidos.
Estos primeros trabajos allanaron el camino para la automatización y el razonamiento formal que vemos hoy en día en los ordenadores, incluidos los sistemas de apoyo a la toma de decisiones y los sistemas de búsqueda inteligente que pueden diseñarse para complementar y aumentar las capacidades humanas.
La amenaza de la inteligencia artificial
Las tecnologías cognitivas se utilizan cada vez más para resolver problemas empresariales; de hecho, muchos ejecutivos creen que la IA transformará sustancialmente sus empresas en tres años. Pero muchos de los proyectos de IA más ambiciosos sufren contratiempos o fracasan.
Una encuesta realizada a 250 ejecutivos familiarizados con el uso de la tecnología cognitiva en sus empresas y un estudio de 152 proyectos muestran que las empresas obtienen mejores resultados si adoptan un enfoque incremental en lugar de uno transformador para desarrollar e implementar la IA, y si se centran en aumentar las capacidades humanas en lugar de sustituirlas.
En términos generales, la IA puede satisfacer tres importantes necesidades empresariales: la automatización de los procesos de negocio (normalmente actividades administrativas y financieras), la obtención de información a través del análisis de datos y la interacción con clientes y empleados. Para sacar el máximo provecho de la IA, las empresas deben comprender qué tecnologías realizan qué tipo de tareas, crear una cartera de proyectos priorizados en función de las necesidades del negocio y desarrollar planes de ampliación en toda la empresa.
La primera inteligencia artificial
Algunos relatos populares utilizan el término «inteligencia artificial» para describir las máquinas que imitan las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con la mente humana, como el «aprendizaje» y la «resolución de problemas», sin embargo, esta definición es rechazada por los principales investigadores de la IA[b].
A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, las tareas que se consideran que requieren «inteligencia» se eliminan a menudo de la definición de IA, un fenómeno conocido como efecto IA[3]. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres se excluye con frecuencia de las cosas que se consideran IA,[4] al haberse convertido en una tecnología rutinaria[5].
La inteligencia artificial se fundó como disciplina académica en 1956, y en los años posteriores ha experimentado varias oleadas de optimismo,[6][7] seguidas de decepción y pérdida de financiación (lo que se conoce como «invierno de la IA»),[8][9] seguidas de nuevos enfoques, éxito y financiación renovada.[7][10] La investigación en IA ha probado y descartado muchos enfoques diferentes desde su fundación, incluyendo la simulación del cerebro, el modelado de la resolución de problemas humanos, la lógica formal, las grandes bases de datos de conocimiento y la imitación del comportamiento animal. En las primeras décadas del siglo XXI, el aprendizaje automático estadístico altamente matemático ha dominado el campo, y esta técnica ha demostrado ser muy exitosa, ayudando a resolver muchos problemas desafiantes en la industria y el mundo académico[11][10].
La famosa inteligencia artificial
Eso puede hacer que la gente se pregunte: Espera, ¿qué? Pero estas grandes preocupaciones tienen su origen en la investigación. Junto con Hawking y Musk, figuras destacadas de Oxford y UC Berkeley y muchos de los investigadores que trabajan en IA hoy en día creen que los sistemas avanzados de IA, si se despliegan sin cuidado, podrían apartar permanentemente a la civilización humana de un buen futuro.
Esta preocupación se ha planteado desde los albores de la informática. Pero ha cobrado especial importancia en los últimos años, ya que los avances en las técnicas de aprendizaje automático nos han permitido conocer más concretamente lo que podemos hacer con la IA, lo que la IA puede hacer por (y para) nosotros, y lo mucho que aún no sabemos.
También hay escépticos. Algunos piensan que la IA avanzada está tan lejos que no tiene sentido pensar en ella ahora. A otros les preocupa que la excesiva exageración sobre el poder de su campo pueda matarlo prematuramente. E incluso entre las personas que están de acuerdo en general en que la IA plantea peligros únicos, hay distintas opiniones sobre las medidas que tienen más sentido hoy en día.
La conversación sobre la IA está llena de confusión, desinformación y gente que habla por encima de los demás, en gran parte porque usamos la palabra «IA» para referirnos a muchas cosas. Así que aquí está el panorama general de cómo la inteligencia artificial podría suponer un peligro catastrófico, en nueve preguntas: