Inteligencia Artificial

Concepto

En 1956 tuvo lugar la Conferencia de Dartmouth (Estados Unidos), un evento que estableció la inteligencia artificial como "la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas para realizar cálculos inteligentes".

La inteligencia artificial es un sistema que, a partir de un programa informático o software específico, es capaz de absorber datos, procesarlos contra grandes bases de datos de información almacenada y realizar acciones muy concretas de manera automática y en tiempo real. La información que nos devuelve o acción que realiza, sugiere que es un proceso "inteligente", similar al que utilizamos los humanos, por eso se denomina como inteligencia artificial, aunque en realidad no se dan las mismas condiciones de la inteligencia humana.

No es ciencia ficción, en nuestra vida cotidiana convivimos con sistemas de inteligencia artificial de manera habitual.

Algunos ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial

Los asistentes virtuales

¿Has utilizado alguna vez un asistente virtual como Alexa de Amazon, Siri de Apple o el asistente de Google?

Los asistentes nos ayudan a resolver dudas, buscar información o realizar acciones concretas. Solo tienes que pedírselo y el asistente te da la respuesta. Todos ellos funcionan con complejos programas de cálculo y procesamiento de datos que vinculan el reconocimiento del lenguaje hablado con acciones concretas como hacer búsquedas en Internet, realizar llamadas o utilizar aplicaciones de geoposicionamiento como Google maps o de compra online.

Los relojes inteligentes

Seguro que has visto o tienes un reloj que te mide las pulsaciones, cuenta los pasos que das al día o las calorías que quemas.

Los relojes inteligentes son un tipo de dispositivos vestibles (wearables) que registran diferentes datos biométricos relativos a la actividad o condición física de las personas usuarias para devolverles información útil para adquirir hábitos más saludables.

Otros ejemplos de aplicaciones que incorporan inteligencia artificial los tenemos en los programas capaces de clasificar imágenes y documentos automáticamente siguiendo determinados patrones, en las aplicaciones que realizan traducciones en tiempo real y en los programas que convierten los textos en voz de manera automática. También en los sistemas de reconocimiento facial que incorporan los móviles u otros dispositivos.

Durante muchos años, se ha especulado con la posibilidad de crear sistemas artificiales capaces de pensar y razonar como el cerebro humano. La inteligencia artificial se inspira en los procesos de aprendizaje del cerebro humano, aplicando algoritmos que se van perfeccionando a medida que las personas usuarias proporcionan y generan más datos.

Antecedentes

¿Cuál es el origen de la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial comenzó a gestarse en el siglo XIX.
Ada Lovelace, (Reino Unido, 1815-1852) la primera programadora es considerada la primera mujer programadora gracias a sus aportaciones en el desarrollo del cómputo de la máquina de Babbage, la primera máquina analítica de la historia.

Entre sus notas, destaca lo que se considera el primer algoritmo destinado a ser procesado por un ordenador.

Fue en el siglo XX cuando científicos matemáticos empezaron a desarrollar máquinas capaces de resolver problemas mediante algoritmos y también cuando sucedieron algunos de los hitos más significativos relacionados con la inteligencia artificial.

Durante los años 90 el desarrollo de la inteligencia artificial fue notable.

• 1997

Por primera vez en la historia, un ordenador "inteligente" ganaba una partida de ajedrez a un ser humano. El ordenador se llamaba Deep Blue y el jugador de ajedrez era el famoso maestro Garri Kasparov.

A partir de ese momento, el término inteligencia artificial empezó a popularizarse y a escucharse habitualmente fuera del ámbito académico.
Entre los años 2011 y 2014 se lanzan los asistentes virtuales Siri de Apple, Google Now y Cortana de Microsoft.

• 2011

El sistema de inteligencia artificial WATSON de IBM derrotó a los mejores concursantes de un famoso programa de televisión de preguntas y respuestas en EEUU.

La computadora WATSON es capaz de "aprender" a medida que va acumulando la información que procesa. Además, puede "entender" el lenguaje hablado y "responder" también en lenguaje natural. Se trata de un sistema inteligente capaz de aprender a partir de las interacciones con las personas.

• 2012

Un año clave de la segunda generación de la inteligencia artificial con el lanzamiento de los asistentes virtuales basados en algoritmos de aprendizaje profundo o deep learning.

• 2016

El sistema computacional de Google, AlphaGo, fue la primera máquina inteligente que derrotó a un famoso jugador profesional de GO, un juego de mesa oriental considerado como el más difícil del mundo.

Ramas

El potencial de la inteligencia artificial es enorme y se espera que gracias a ella la humanidad sea capaz de resolver problemas cada vez más complejos.

Las ramas de la inteligencia artificial hacen referencia a los diferentes campos de investigación y desarrollo de nuevas aplicaciones. En el siguiente gráfico te mostramos un resumen de estas ramas y algunos casos de uso que ya que existen en la actualidad:

• Sistemas expertos

Sistemas que aplican el conocimiento humano que ha sido almacenado previamente en un ordenador. Estos sistemas imitan el razonamiento humano para resolver problemas específicos.

Por ejemplo: el software DENDRAL es un sistema diseñado para ayudar a la industria química a determinar la estructura de compuestos desconocidos.

• Lógica difusa

Permite que un ordenador catalogue la información del mundo real estableciendo grados como por ejemplo "mucho calor" o "no muy alto".

Por ejemplo: este tipo de software es muy útil en las compañías aseguradoras que necesitan analizar mucha información con datos que son difusos a lo largo del espectro del riesgo: riesgo bajo, medio o alto.

• Automatización de procesos

La inteligencia artificial favorece la automatización de actividades o tareas que venían siendo manuales y repetitivas a través de programas o software específicos.

Por ejemplo: un software capaz de automatizar la creación de informes puede ahorrar horas de trabajo del personal que puede dedicarse a otras tareas.

• Análisis predictivo

Sistemas de inteligencia artificial que son capaces de predecir sucesos o calcular las probabilidades de que ocurran a partir del análisis de datos estadísticos e históricos.

Por ejemplo: existen softwares cuyos algoritmos detectan averías de las máquinas antes de que ocurran. Los algoritmos que detectan el comportamiento de las personas consumidoras también hacen análisis predictivo cuando propone ofertas personalizadas.

• Robótica

La inteligencia artificial aplicada a la robótica da lugar a la creación de máquinas programadas para que interactúen con otros objetos o personas y realicen una o varias tareas.

Por ejemplo: la robótica se aplica en muchos ámbitos como en las cadenas de producción industriales, ejército o sanidad. También en el ámbito doméstico con los robots aspiradora o los robots de cocina.

• Reconocimiento de patrones

Son sistemas capaces de extraer información de objetos físicos para definir patrones.

Por ejemplo: una de las tecnologías más conocidas es la que detecta el reconocimiento facial o de huella dactilar que tienen muchos móviles para identificar a las personas usuarias.

• Red neuronal

Es un modelo inspirado en el funcionamiento del cerebro humano que está formado por neuronas artificiales conectadas entre sí.

Por ejemplo: Google logró descifrar los captcha, esas letras retorcidas y distorsionadas que era necesario escribir para acceder a un sitio web, aplicando este modelo de red neuronal.

Riesgos

El astrofísico y divulgador científico Stephen Hawking (Reino Unido, 1942-2018) aseguró en un artículo publicado en The Independent en 2014 que el desarrollo de la inteligencia artificial sería el mayor evento en la historia humana, pero también podría ser el último si no sabemos evitar los riesgos que implica.

Stephen Hawking

 En ese sentido la UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura) publicó en 2021 el primer acuerdo mundial sobre el uso de la inteligencia artificial con el fin de reducir los riesgos que conlleva y asegurar que su desarrollo contribuya a reducir las divisiones y desigualdades existentes en el mundo de acuerdo con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.ç

Qué riesgos conlleva la inteligencia artificial y cómo actuar

RIESGOS CON LOS DATOS:

• Existe el riesgo de que se haga un uso inapropiado de los datos, por lo que es necesario garantizar a las personas su protección y capacidad de acción frente a fraudes o utilización indebida de los datos personales.
• No dar credibilidad a datos ficticios o informaciones falsas y proteger en todo momento la información privada y sensible de las personas.
• Un uso generalizado de inteligencia artificial aplicada a técnicas de vigilancia masiva vulnera derechos humanos y las libertades fundamentales de las personas, por lo que este tipo de actuaciones deberían quedar prohibidas.

RIESGOS EN LA SEGURIDAD:

• La ciberdelincuencia pone el foco en las masas de datos que las organizaciones y compañías recopilan para desarrollar sus sistemas de inteligencia artificial. Salvaguardar esta información de cualquier acción delictiva es fundamental.

RIESGOS DE INTERACCIÓN:

• La relación entre máquina y persona representa otra área de riesgo. Algunos de los desafíos más grandes están relacionados con los sistemas automatizados de transporte como los vehículos autónomos: ¿Cómo se programa a la máquina para evitar un accidente?
• Si las personas que operan con maquinaria pesada o vehículos no son capaces de reconocer en qué momento el sistema está fallando, o si la interacción es compleja y poco intuitiva con demasiados pasos, la posibilidad de accidentes aumenta.

La inteligencia artificial tiene un gran potencial, pero su evolución debe centrarse en las personas, potenciar el desarrollo sostenible y promover su uso ético y responsable.

Ética y datos

La ética aplicada al uso de los datos contempla cuestiones relacionadas principalmente con la privacidad, transparencia y seguridad.

La ética debe estar presente en todas las fases de la gestión y manejo de los datos, desde su recolección hasta su utilización, pasando por su análisis. También debe estar presente en cómo se maneja y se transmite la información, evitando la manipulación de las personas.

La transparencia es un valor fundamental que tiene que ver con la obligación de las empresas y organizaciones de notificar a las personas usuarias para qué usan sus datos y con quién los comparte, así como de solicitar su aprobación expresa.

Además, las empresas y organizaciones deben facilitar las herramientas necesarias para que las personas usuarias puedan controlar sus datos personales en todo momento.

Las personas tenemos el derecho a mantener nuestros datos personales fuera del conocimiento de otras personas u organizaciones, por lo que las empresas que almacenan datos personales están obligadas a garantizar su privacidad.

Por último, las empresas tienen la obligación de almacenar y proteger la información, garantizando su seguridad mediante sistemas específicos.

¿Sabías que...?

Facebook se ha visto obligado a pagar una multimillonaria multa por haber compartido de manera indebida y sin autorización los datos de más de 87 millones de personas usuarias durante 2016. Hasta la fecha, se trata de la mayor multa que jamás se haya impuesto a cualquier compañía por violar la privacidad de las personas.

La ética a la hora de obtener y utilizar los datos no solo es esencial para cualquier organización pública o privada, también afecta a los propios gobiernos pues de ello depende su credibilidad.