La Inteligencia Artificial se ha convertido en una tecnología muy deseada por el ser humano desde que se presentará el término por primera vez, allá por la década de 1950, y desde entonces, los esfuerzos por hacerla posible no han hecho otra cosa que multiplicarse, volviéndose con los años un tema cada vez mas frecuente, al punto que actualmente es fácil encontrarse por lo menos una noticia diaria referente al tema. Pero de la inteligencia artificial se han comentado muchos mitos que no hacen más que confundir a la gente que desconoce el tema, siendo la realidad muy diferente, así que te invito a acompañarme en este largo viaje para conocer la realidad de la inteligencia artificial en la actualidad.
¿Que es la Inteligencia Artificial? ¿Cual es el propósito de esta? ¿Que tan avanzado es su desarrollo? ¿Cuales son sus usos en la actualidad? ¿Es realmente un peligro? ¿Es siquiera posible crear inteligencia artificial? La respuesta a estas y mas preguntas a continuación
También puedes utilizar está tabla de contenidos para navegar por el articulo mas cómodamente:
¿Que es la Inteligencia Artificial y cual es su origen?
“El Turco”, de 1769, fue un falso autómata que jugaba ajedrez, su popularidad fue tal, que llego a jugar (y ganar) una partida contra Napoleón Bonaparte. Aunque fue una estafa, “El Turco” demostraba el interés que ya existía en la Inteligencia Artificial en el siglo XVI.El término de Inteligencia Artificial como tal, surge en 1956, cuando el gran John McCarthy, en una conferencia donde también asistieron muchos otros pioneros de la Inteligencia Artificial, mencionó esas palabras para referirse a una máquina que fuera capaz de pensar. Sin embargo, la idea de una máquina consciente y capaz de tomar decisiones ha acompañado a la humanidad desde hace mucho antes, y muestra de ello son los mitos griegos, con personajes como Talos y Galatea, que hoy en día podrían llegar a considerarse como robots inteligentes.
Más concretamente, la Inteligencia Artificial es la rama de la computación encargada de investigar la creación de computadoras pensantes.
El concepto, “Inteligencia Artificial” se utiliza popularmente para referirse a computadoras capaces de pensar, tomar decisiones y solucionar problemas, por lo tanto, se puede decir que en la actualidad, la Inteligencia Artificial no existe, pues aún no se ha creado una máquina con tales características, sin embargo, con el nuevo auge de las redes neuronales y los robots autómatas con movimientos cada vez mas similares a los de un humano, podemos decir que estamos mas cerca que nunca de lograr una Inteligencia Artificial real, aunque quizás te preguntes, ¿Por qué se busca tanto crear Inteligencia Artificial? La respuesta es simple a la vez que algo vaga: Por la gran cantidad de usos que podríamos darle, pero esta no deja de ser una respuesta que puede ser desarrollada de forma muy amplia, como te mostraré abajo.
¿Que usos tiene la inteligencia artificial?
Curiosity, uno de los más famosos éxitos de la ciencia en los últimos años, utiliza los avances logrados en Inteligencia Artificial en su funcionamiento.
Empezar a hablar de los usos de la Inteligencia Artificial sería algo eterno, pues sólo hay que imaginar las posibilidades de seres capaces de razonar como un humano, sin las limitaciones biológicas de este, los beneficios de seres inteligentes a nuestro servicio son ( o serán) inconmensurables. Pero tomando una perspectiva más cercana a nuestros días, la Inteligencia Artificial (O los avances que se han logrado respecto a esta) es usada hoy en día en muchas áreas de la ciencia, debido a que se pueden realizar de forma instantánea muchas tareas que tardarían horas si fueran realizadas por humanos, también la podemos apreciar cada vez que se utiliza un robot en alguna investigación, como el famoso Curiosity en Marte, mientras en biología podemos encontrar al robot Crabster, diseñado para estudiar el fondo acuático de SurCorea.
Pero si hablamos de tecnología más “cercana” a nosotros, podemos encontrar rápidamente dos ejemplos: Las redes neuronales de Google y Facebook. Básicamente, una red neuronal es un sistema de computadoras que imitan las neuronas del cerebro (Más adelante explicaré con más detalles que es una red neuronal). En Google podemos ver como “entrenan” a sus redes neuronales para reconocer objetos dentro de las imágenes, con resultados sorprendentes, que han llevado a que sus redes neuronales puedan incluso crear imágenes a partir de fotografías. Mientras tanto, en Facebook han logrado crear imágenes capaces de engañar al ojo humano (Eso si, son muy pequeñas).
Las redes neuronales de Facebook han sido capaces de crear imágenes que engañan el ojo humano.
Por supuesto, existen otras muestras de Inteligencia Artificial todavía más cercanas a nosotros, me refiero, como no podía ser de otra forma, a los videojuegos. En estos frecuentemente podemos encontrar formas simples de Inteligencia Artificial, que toman ciertas decisiones sin mucha complejidad, algo que aunque no van a provocar ninguna revolución, si sirve como un buen ejemplo para entender que es la Inteligencia Artificial.
Pero como ya mencioné antes, la Inteligencia Artificial no se ha logrado por completo, y estos no son más que avances de esta, lo que nos lleva a la siguiente pregunta:
¿Que tan cerca estamos de lograr la Inteligencia Artificial?
Cleverbot (izquierda) y ELIZA (derecha, 1960) son una muestra de la evolución de los chatbots (Programas conversacionales)
Aunque la Inteligencia Artificial como tal se ha estudiado desde la década de 1950, existen discrepancias acerca del avance de esta área de la computación, mientras algunas personas afirman que no estamos más cerca de lograr Inteligencia Artificial que cuando se empezó a desarrollar o que ni siquiera es posible crear Inteligencia Artificial, otras personas más optimistas prevén que la Inteligencia Artificial será una realidad en el futuro cercano. La realidad es que, mientras podemos encontrar robots capaces de moverse y maniobrar de forma similar a los humanos, redes neuronales que pueden soñar con ovejas eléctricas, y sistemas de detección del entorno muy avanzados, existen contrastes con otras áreas, como la de crear una máquina capaz de mantener una conversación con una persona, pues existen pocas diferencias entre programas como Cleverbot en 2015, a ELISA, de 1960, más allá del tamaño de su base de datos.
Como te habrás dado cuenta, la Inteligencia Artificial es un tema que se divide en muchas áreas, y cada una progresa a diferente ritmo, a continuación te muestro alguna de las clasificaciones:
Areas de Estudio
Hablar de las áreas de estudio de la Inteligencia Artificial es hablar de decenas de temas muy complejos interrelacionados entre sí (Algo que puedes ver en el completo artículo de la Wikipedia en Inglés), pero todo esto se puede simplificar si por esta ocasión tomamos la clasificación que realizaron Stuart Rusell y Peter Norvig en su libro “Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno“, la cual es la siguiente:
1.- Sistemas que piensen como humanos
Las redes neuronales artificiales imitan el funcionamiento de las neuronas del cerebro mediante “perceptrones”, en la imagen, una representación artistica de una red neuronal artificial.
Russell y Norvig definen este punto como computadoras que actúen en base a un modelo cognitivo, capaces de aprender y solucionar problemas a través de experiencias pasadas. Es aquí donde entrarían las redes neuronales: Sistemas computacionales que buscan imitar el sistema nervioso de los animales mediante una unidad básica conocida como “Perceptrón“, que, a grandes rasgos, podría decirse que es una neurona artificial. Las redes neuronales, además de poder recibir y almacenar conocimientos (Es decir, aprender), pueden organizarse automáticamente, seguir trabajando con algunos daños y entregar resultados en tiempo real.
Ejemplos de redes neuronales en la actualidad hay numerosos, pero una de las redes más famosas ha sido la red “Deep Dream” de Google, gracias a que esta presentó la forma en que la red percibe nuestro mundo, con imágenes como la siguiente:
Las redes neuronales de Google son capaces de reconocer elementos en fotografías e incluso de crear imágenes a partir de colores aleatorios, lo que podría traducirse como “soñar”.
Pero aunque muchos medios se hicieron eco de esto, también evitaban mencionar otra característica de esta red, más impresionante si cabe: Dibujar objetos a partir de imágenes. Gracias a su entrenamiento, la red neuronal es capaz de reconocer y representar objetos en las imágenes de forma muy convincente, lo que nos muestra que tan lejos puede llegar el pensamiento de una red neuronal con un buen entrenamiento (La gran base de datos de Google ha permitido a la red neuronal aprender a un ritmo rápido y con mucha información para tomar).
Las redes neuronales de Google no sólo son capaces de identificar elementos en las imágenes, sino que gracias a su entrenamiento, pueden incluso dibujarlos dentro de las fotografías.
Otra muestra de las redes neuronales se encuentra en Facebook, que después de analizar millones de imágenes, han logrado que su red neuronal pueda crear imágenes capaces de engañar al ojo humano, como puedes ver en las imágenes que publique arriba, eso sí, por el momento, las imágenes generadas son de muy poca resolución, pero se espera que en el futuro aumentarán su tamaño.
Las redes neuronales son una pieza clave considerada por muchos como la parte más importante para lograr Inteligencia Artificial, por lo que su desarrollo es fuertemente investigado por las grandes empresas del mundo, además, permiten tomar decisiones eficientes, y hacen un manejo de datos automática muy superior al que se hacía antes, un ejemplo de ello, es la electricidad que ha ahorrado Google desde que utiliza redes neuronales.
2.- Sistemas que actúen como humanos
En esta categoría entrarían todos los sistemas que busquen imitar el comportamiento humano (más allá del pensamiento), como pueden ser los robots que se muevan como nosotros o los bots conversacionales (computadoras para mantener conversaciones, como Cleverbot), según Russell y Norvig, estos sistemas deben contar con cuatro características para ser considerados como tal:
- Procesar el lenguaje de forma natural, es decir, el sistema debe ser capaz de reconocer el habla de las personas y de regresar respuestas coherentes en cualquier lenguaje.
- Representar conocimiento, para poder almacenar las enseñanzas que se le proveen. De esta forma, se puede entrenar al sistema para realizar ciertas tareas, tal y como se hace actualmente con las redes neuronales.
- Razonamiento automático, para poder responder preguntas y formular nuevas.
- Aprendizaje automático, para adaptarse a nuevas circunstancias y detectar y extrapolar patrones.
De esta forma, las máquinas podrían eventualmente reemplazar casi por completo el trabajo del humano e imitar su comportamiento, algo que se espera lograr con robots como Petman (que puedes ver en la animación de arriba), capaz de caminar como el hombre, maniobrar objetos, entre otras cosas.
El uso de este tipo de sistemas puede ser muy variado, desde llevar a cabo tareas como enfermeros conversacionales y eficientes durante las 24 horas del día, como es planeado con el robot Han, hasta el reemplazar a los soldados humanos en dístopicas guerras de máquinas, algo que tocare más detalladamente más adelante.
3.- Sistemas que piensen racionalmente
Los Sistemas Expertos son sistemas que imitan el razonamiento de un experto de un tema determinado, cuentan con la ventaja de una mayor velocidad, aunque al carecer de sentido común, necesitan recabar más información para dar un resultado optimo.
Aunque el pensar de forma racional pueda sonar como un concepto similar al pensar como humano, son términos distintos en la Inteligencia Artificial, pues el pensar como humano implica hacerlo mediante un modelo cognitivo, es decir, que la máquina sea capaz de adquirir conocimiento y almacenarlo a futuro, mientras que pensar racionalmente se refiere a que la computadora pueda utilizar el conocimiento que ya posee para encontrar la solución de cualquier problema que pueda ser resuelto.
El pensamiento racional va más allá del resolver problemas mediante soluciones matemáticas, y quiere decir que una computadora podría llegar a tener pensamientos como los planteados por la lógica aristotélica:
“Socrates es un hombre, todos los hombres son mortales, por lo tanto, Socrates es mortal“
Lograr el pensamiento racional para crear Inteligencia Artificial significa que esta podría utilizarse para resolver todo tipo de problemas cotidianos que pudiéramos atravesar y no necesariamente el sólo resolver cálculos.
4.- Sistemas que actúen racionalmente
La última de estas cuatro clasificaciones corresponde a sistemas que puedan actuar racionalmente en un medio físico, lo que se puede decir que se refiere a que una computadora sea capaz de reconocer su entorno y actuar en respuesta a este, con todo lo que ello implica.
Según Rusell y Norvig, esto quiere decir que la Inteligencia Artificial tenga la capacidad de alcanzar objetivos, tomando decisiones cuidadosas y deliberadas, sin verse afectada por acciones que ocurren por reflejo y que no pueden considerarse racionales, como retroceder por un golpe. Actuar racionalmente implica poder tomar las mejores decisiones a partir de lo que se conoce, y de poder actuar sin necesidad de que un humano de la orden.
En resumen, un agente racional (Como se denomina a los seres capaces de razonar) artificial, es una máquina que, mediante sensores receptores, es capaz de procesar la información de su entorno y accionar con respecto a esta, algo que ya se aplica en los robots de la actualidad, y que puede observarse claramente en máquinas como Spot (en la animación) o LS3, de Boston Dynamics.
Ahora que conoces la clasificación de la Inteligencia Artificial y tienes una idea de los retos que se tienen que superar para lograr un agente artificial como tal, quizás te estés preguntando ¿Cómo se sabrá cuando los objetivos se hayan cumplido? La respuesta es: Gracias al Test de Turing, del que hablare a continuación.
El Test de Turing
Alan Turing, una persona que hizo innumerables aportes a la computación, entre ellos el Test de Turing para probar la existencia de Inteligencia Artificial y varias de las bases de la Inteligencia Artificial en su reporte “Maquinaria Computacional e Ingeniería” de 1950.
A pesar de que no lo he mencionado mucho en el artículo (pues no quiero enfocarme en la historia de la Inteligencia Artificial), si ya conoces algo de la Inteligencia Artificial, estarás de acuerdo en que Alan Turing es uno de los hombres más importantes en la historia de esta. Si no lo conoces, sólo tienes que saber que el fue quien introdujo el tema de forma seria a la comunidad científica, y que mediante sus ideas, fue capaz de crear el llamado “Test de Turing“, una serie de pruebas que se realizan a una máquina para saber si esta puede considerarse como inteligente.
Representación gráfica del Test de Turing
Estas pruebas consisten en diversas preguntas, que son realizadas por una persona entrenada (interrogador) ; estas preguntas se le aplican a una persona a la vez que a una computadora, sin que el interrogador conozca de que participante provienen las respuestas. Si la computadora logra hacer creer al interrogador que sus respuestas provenían de una persona y no de una computadora en la mayoría de las ocasiones, se considera que la prueba ha sido pasado, y en teoría, que existe la Inteligencia Artificial.
En Junio de 2014, se habló de la noticia: Finalmente una computadora había superado el Test de Turing, siendo el chatbot “Eugene Gootsman” el protagonista de la nota. Sin embargo, esto no estuvo exento de polémica, pues muchas personas pusieron en duda que Eugene realmente pudiera considerarse Inteligencia Artificial, pues “no era más” que un chatbot con diálogos convincentes que no necesariamente respondían a preguntas, pero que si las esquivaban con un lenguaje natural, además, al imitar el comportamiento de un niño de 13 años, la computadora no tenía que ser tan compleja como si lo sería al imitar a una persona adulta.
Independientemente de como se ha superado el Test de Turing, la Inteligencia Artificial no hace más que avanzar a un ritmo rápido, que terminará por hacer difícil diferenciar entre lo pronunciado por una persona y por una máquina, ya lo decía Alan Turing en 1951: “En algún momento…cabe esperar que las máquinas tomen el control”, lo que irremediablemente nos lleva a la siguiente pregunta:
¿Puede ser un peligro la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial evoluciona muy rápidamente ¿Será posible que veamos este escenario?
Repasemos este escenario visto miles de veces: Las máquinas toman el control del planeta por medio de robots asesinos armados hasta los dientes, combatidos por una resistencia de humanos que sobreviven con una lata de comida al día. La idea de la rebelión de las máquinas contra la humanidad ya es una parte de la cultura popular, y el terror de muchas de las personas que ven los avances de la Inteligencia Artificial.
¿Pero es realmente viable este escenario? Se ha dicho reiteradamente que no, las máquinas no se rebelaran contras las personas, sin embargo, Stephen Hawking, Bill Gates, Ellon Musk y un millar más de cientificos se han asociado para escribir una carta abierta en la que escriben de un escenario igualmente aterrador: El poder que podría ganar una nación si cuenta con máquinas autónomas, con potencia de fuego mucho mayor a la de cualquier humano, con un desarrollo barato y funcionales las 24 horas del día. En la carta se menciona como esto se puede utilizar para aplastar militarmente a otras naciones, y el estricto control sobre la población que podría darse con relativamente poco esfuerzo, sin mencionar la posibilidad de que soldados autómatas mecanizados terminen en el mercado negro siendo utilizados por terroristas.
El problema serio más cercano que tenemos con la Inteligencia Artificial, es la falta de leyes que puedan regularla adecuadamente.
Pero además de los problemas militares que pueden generarse de la Inteligencia Artificial, podemos encontrar otro escenario que ya esta ocurriendo: La falta de leyes que regulen adecuadamente la Inteligencia Artificial.
Lo vemos todos los días y lo seguiremos viendo: Los gobiernos en todo el mundo no pueden dar un control eficiente y justo sobre las nuevas tecnologías, algo que sólo se acentuará cuando la Inteligencia Artificial haga su aparición comercial.
Un ejemplo muy sencillo de esto puede verse al plantear el siguiente escenario
Si un coche autónomo atropella a una persona por un error en alguno de sus sensores ¿Quien debe hacerse responsable por el daño? ¿La empresa que lo desarrollo, o la persona que lo adquirió?
Sin dudas, no es un debate sencillo, pero seguramente será un tema común en los años por venir, quizá más pronto de lo que crees. El desarrollo de la Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, y no dejará de ganar protagonismo, robots como ASIMO ganarán su lugar en los hogares de muchas personas, proyectos como Google Car están casi listos para aparecer en las calles, y los asistentes personales como Cortana o Siri ya son parte de nuestras vidas. El preocupante uso militar de robots autónomos es cada vez más avanzado, y en medicina se desarrollan sistemas capaces de detectar enfermedades y atenderlas sin necesidad de intervención humana. Entre muchos otro ejemplo, sólo hay que echar una mirada para darse cuenta que la Inteligencia Artificial esta muy cerca de ser una realidad, y cuando llegue, cambiará al mundo, y quizás ni siquiera nos demos cuenta.
Lecturas recomendadas
Mientras escribía este artículo, siempre tuve en mente que fuera una pequeña introducción al mundo de la Inteligencia Artificial y su situación el actualidad, sin embargo, todavía hay mucho más que puedes conocer, por lo que te recomiendo que leas estos libros y artículos, y después, encuentres tu mismo la información más completa sobre la Inteligencia Artificial y su futuro.
Inteligencia Artificial – Un enfoque moderno (Por Stuart Russell)
¿Puede realmente el Test de Turing distinguir un robot de un humano? – BBC Mundo
Autonomous Weapons: an Open Letter from AI & Robotics Researchers – Future of Life (Inglés)
Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks – Google Research Blog (Inglés)
History of artificial intelligence – Wikipedia (Inglés)
Si te gusto el artículo ¡Compártelo en redes sociales! Te estaría muy agradecido 
Además, recuerda que puedes seguir a Technodyan en Facebook y Google+, donde encontrarás contenido complementario a la página web, además de recibir mis últimas entradas.
Y si quieres contactar conmigo, no dudes en hacerlo a través de esta página de contacto, contestare a la brevedad.
¡Casi lo olvido! Para estar al tanto de todas nuestras novedades puedes Suscribirte al Newsletter semanal de Technodyan, utilizando el formulario de abajo. Te prometo cero Spam.
Email address:
Puzzle Bobble
Karate Blazers
Puzzle De Bloques
Magical Cat Adventure