La Inteligencia Artificial, IA, es una disciplina científica que se presentó oficialmente a la comunidad mundial en 1956 en un seminario celebrado en Hannover (EE.UU.). El evento fue una iniciativa de cuatro científicos estadounidenses: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Desde sus inicios, el término «inteligencia artificial», probablemente inventado para atraer la atención del público, se ha hecho increíblemente popular.
El campo ha ganado importancia de forma bastante constante en los últimos sesenta años, y gran parte de las tecnologías inteligentes han contribuido a cambiar el orden mundial. A pesar de ello, el término «inteligencia artificial» es una interpretación errónea porque se entiende como un ser artificial con inteligencia capaz de competir con la mejor de cualquier ser humano.
Para John McCarthy y Marvin Minsky, la IA significó en primer lugar un intento de modelizar informáticamente las capacidades intelectuales, humanas-animales-plantas-sociales-filogenéticas. La suposición de que todas las funciones cognitivas pueden describirse con precisión y reproducirse mediante programación sirvió de base a esta área científica. A pesar de más de sesenta años de historia, la hipótesis de la reproducibilidad de las funciones intelectuales por ordenador aún no se ha confirmado ni refutado definitivamente, lo que estimula a los científicos a nuevos descubrimientos.
La IA moderna encuentra sus aplicaciones literalmente en todos los ámbitos de la vida y se encuentra en una fase de desarrollo constante, partiendo de una base enriquecida que se estableció a partir de mediados del siglo XX.
Inteligencia artificial
El desarrollo de la inteligencia artificial comenzó justo después de la Segunda Guerra Mundial, cuando científicos como Alan Turing exploraron la posibilidad de que las máquinas fueran capaces de «pensar». En 1950, Turing publicó «Computing Machines and Intelligence», donde proponía el Test de Turing como método para determinar si una máquina era capaz de imitar la inteligencia humana. La inteligencia artificial atrajo una gran atención en los años 60, dando lugar a los primeros programas de juego de ajedrez y de resolución de problemas algebraicos. Sin embargo, el primer «periodo invernal» de la IA se produjo en la década de 1970, cuando los avances en el mundo real no alcanzaron las elevadas expectativas que muchos se habían fijado y se redujo la financiación de la investigación.
El interés por la IA se reavivó en la década de 1980 como resultado de la combinación del desarrollo de algoritmos para el aprendizaje automático y el aumento de la potencia de cálculo. Esta época está marcada por las mejoras en la realización de sistemas expertos, que pueden simular las decisiones de expertos humanos dentro de un dominio concreto. A partir del nuevo milenio, comenzó una nueva era de la IA, acelerada por los avances en Internet, los macrodatos y una mayor potencia informática. Los avances en el aprendizaje profundo y las redes neuronales han dado lugar hasta ahora a una serie de sistemas capaces de reconocer el habla y las imágenes, en los que se basan los trabajos recientes sobre coches autónomos, medicina personalizada y otras aplicaciones.
La inteligencia artificial está rompiendo nuevos marcos y retos, encontrando su lugar en la vida cotidiana y cambiando radicalmente muchas esferas: los negocios, la medicina y la educación, entre otras. La historia de la IA es el camino que va de las ideas utópicas a las tecnologías reales, que inspiran a científicos y desarrolladores a crear cosas nuevas.
La Inteligencia Artificial ha experimentado muchos cambios en tan poco tiempo desde su existencia. Es posible distinguir seis etapas en la historia de su desarrollo.
En los primeros años de desarrollo, alentados por los primeros éxitos, varios investigadores, entre ellos Herbert Simon, hicieron predicciones optimistas. Simon predijo que «en diez años un ordenador digital sería el campeón mundial de ajedrez». Sin embargo, cuando a mediados de los años 60 un niño de diez años derrotó a un ordenador en ajedrez y un informe del Senado estadounidense puso de manifiesto las limitaciones de la traducción automática, los avances en IA se habían ralentizado considerablemente. Éstos se consideraron los tiempos oscuros de la IA.
La siguiente fue la IA semántica, en la que el investigador se interesó por la psicología de los mecanismos de memoria y comprensión. A mediados de los años 70, empezaron a aparecer métodos de representación semántica del conocimiento junto con sistemas expertos que hacían uso del conocimiento experto para reproducir los procesos de pensamiento. Estos sistemas prometían mucho, sobre todo en el diagnóstico médico.
En los años 80 y 90, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y la mejora de las capacidades técnicas dieron lugar al desarrollo de sistemas inteligentes capaces de realizar diversas tareas, como la identificación de huellas dactilares y el reconocimiento del habla. Este periodo se caracterizó por la integración de la IA en otras disciplinas para la creación de sistemas híbridos.
Más adelante, en la década de 1990, la IA empezó a combinarse con la robótica y la interfaz hombre-máquina para formar algo parecido a la computación afectiva, que analiza y luego reproduce las emociones humanas; esto ayudó al desarrollo de sistemas de diálogo como los chatbots.
Desde 2010, las nuevas oportunidades de la informática han permitido combinar los macrodatos con las técnicas de aprendizaje profundo inspiradas en las redes neuronales artificiales. Los avances en el reconocimiento de voz e imágenes, la comprensión del lenguaje natural y los vehículos no tripulados están marcando un nuevo renacimiento de la IA.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Las tecnologías de inteligencia artificial han demostrado grandes ventajas frente a las capacidades humanas en diferentes actividades. Por ejemplo, en 1997, el ordenador Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov, por entonces campeón del mundo de ajedrez. En 2016, los sistemas informáticos derrotaron a los mejores jugadores de go y póquer del mundo para poner de manifiesto sus capacidades de procesamiento y análisis de enormes cantidades de datos medidos en terabytes y petabytes, respectivamente.
Las aplicaciones, que van desde el reconocimiento de discursos a la identificación de rostros y huellas dactilares entre millones de otras como las que utilizan las mecanógrafas secretarias, utilizan técnicas de aprendizaje automático. Las mismas tecnologías permiten que los coches se conduzcan solos y que los ordenadores superen a los dermatólogos para diagnosticar melanomas a partir de fotos de lunares tomadas con teléfonos móviles. Los robots militares y las cadenas de montaje automatizadas de las fábricas también aprovechan la fuerza de la inteligencia artificial.
En el mundo científico, la IA se ha utilizado para desglosar las funciones de las macromoléculas biológicas, incluidas las proteínas y los genomas, según el orden de sus componentes. Esto separa in silico métodos históricos como los experimentos in vivo -en organismos vivos- e in vitro -en condiciones de laboratorio-.
Las aplicaciones de los sistemas inteligentes de autoaprendizaje abarcan desde la industria y la banca hasta los seguros, la sanidad y la defensa. La automatización de numerosos procesos rutinarios transforma la actividad profesional y convierte algunas profesiones en potencialmente extintas.
Distinción entre IA, redes neuronales y aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial, más comúnmente conocida como IA, es un campo general de la informática que aborda la creación de máquinas inteligentes capaces de continuar actividades que normalmente requieren inteligencia humana. Abarca, entre otros, programas especializados y diversos enfoques y soluciones tecnológicas. La IA hace uso de muchos algoritmos lógicos y matemáticos que pueden basarse en redes neuronales con el fin de emular los procesos cerebrales humanos.
Las redes neuronales representan un tipo específico de algoritmo informático, que puede verse como un modelo matemático compuesto de neuronas artificiales. Estos sistemas no requieren programación previa para llevar a cabo determinadas funciones. Al contrario, son capaces de aprender de la experiencia previa, igual que las neuronas del cerebro humano crean y refuerzan sus conexiones durante el proceso de aprendizaje. Las redes neuronales son herramientas dentro de la IA para la realización de tareas que implican reconocimiento o procesamiento de datos.
Aunque IA es el término general que describe las máquinas que pueden pensar y aprender como los humanos, el subconjunto clave de la IA relativo a las tecnologías y algoritmos que hacen que los programas aprendan y mejoren sin intervención humana se denomina aprendizaje automático. Estos sistemas analizan los datos de entrada, encuentran en ellos algunos patrones y utilizan estos conocimientos para procesar nueva información y resolver problemas más complicados. Uno de los métodos para organizar el aprendizaje automático se llama redes neuronales.
Por tanto, si buscamos una analogía de la IA dentro del cuerpo humano, la IA actuará como el funcionamiento completo del cerebro, mientras que el aprendizaje automático será la analogía del procesamiento de la información y las técnicas de resolución de problemas, y las redes neuronales serán elementos estructurales -como las neuronas- que realizarán el procesamiento de datos a nivel atómico.
Aplicación de la IA en la vida moderna
La IA ha encontrado su lugar en casi todas las esferas de la vida del mundo moderno, desde el uso comercial al médico, pasando por las tecnologías de fabricación. Existen dos tipos principales de inteligencia artificial: las débiles y las fuertes. Las débiles están especializadas en tareas más limitadas, como el diagnóstico o el análisis de datos, mientras que la IA fuerte se crea para resolver problemas complejos globales más profundos imitando la inteligencia humana.
El análisis de Big Data con el uso de IA encuentra una gran aplicabilidad en el comercio al permitir a las grandes plataformas comerciales estudiar el comportamiento de los consumidores y optimizar las estrategias de marketing.
La fabricación con inteligencia artificial ha tenido su aplicación en la supervisión y coordinación de las actividades de los trabajadores, aumentando enormemente la eficiencia y la seguridad en el proceso de trabajo. En el sector del transporte, la IA sirve para controlar el tráfico, vigilar el estado de las carreteras y desarrollar y mejorar los vehículos no tripulados.
Las marcas de lujo están incorporando la IA para realizar análisis profundos de las necesidades de los clientes y personalizar los productos para ellos. En sanidad, la IA está cambiando la cara de los diagnósticos, el desarrollo de fármacos, los seguros sanitarios e incluso los ensayos clínicos, convirtiendo así los servicios sanitarios en un asunto mucho más preciso y eficiente.
Las razones de este desarrollo tecnológico son el rápido crecimiento de los flujos de información, el aumento de la inversión en el sector de la IA y la demanda de mayor productividad y eficiencia en todos los sectores. La inteligencia artificial sigue expandiendo su influencia, penetrando en nuevos ámbitos y transformando los enfoques tradicionales de los negocios y las actividades cotidianas.
Ámbitos de aplicación de la IA
La Inteligencia Artificial ha ido abarcando todos los aspectos de la vida humana, creando nuevas oportunidades para que las industrias tradicionales mejoren su eficiencia y precisión.
Medicina y sanidad: La IA maneja los datos de los pacientes, analiza imágenes médicas como ecografías, radiografías y tomografías computarizadas, y diagnostica enfermedades basándose en los síntomas. Los sistemas inteligentes dan opciones de tratamiento y ayudan a llevar un estilo de vida saludable a través de aplicaciones móviles que pueden controlar el ritmo cardíaco y la temperatura corporal.
Comercio minorista y electrónico: A través de la IA, se analiza el comportamiento online de los usuarios para ofrecerles recomendaciones o publicidad a su medida. Esto también incluye la publicidad de productos que los usuarios han visto en tiendas online y sugerencias de productos similares basadas en análisis de los intereses de los usuarios. Política: Durante las campañas presidenciales, incluso la de Barack Obama, la IA se ha utilizado para el análisis de datos con el fin de optimizar las estrategias de campaña -elegir dónde y cuándo hablar- para aumentar sus posibilidades de ganar.
Industria: La IA ayuda a controlar los procesos de fabricación, analizar las cargas de los equipos y predecir la demanda para garantizar una utilización adecuada de los recursos y reducir costes. Juegos y educación: La IA genera oponentes virtuales más realistas y escenarios de juego personalizados en el ámbito de los juegos. En educación, se está utilizando para planificar planes de estudios que se adapten a las necesidades y capacidades de los estudiantes, gestionar recursos educativos, etc.
Otros campos en los que la IA encuentra aplicación son los servicios jurídicos, las finanzas y la gestión de infraestructuras urbanas, por mencionar sólo algunas de las áreas que realmente subrayan su contribución a la innovación moderna y al avance tecnológico.
La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina científica que se presentó oficialmente a la comunidad mundial en 1956 en un taller celebrado en Hannover (EE.UU.). La iniciativa corrió a cargo de cuatro científicos estadounidenses: John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Desde su creación, el término «inteligencia artificial», probablemente creado para atraer la atención del público, ha ganado una inmensa popularidad.
La importancia de la IA no ha dejado de crecer en las últimas seis décadas, en las que las tecnologías inteligentes han tenido un impacto significativo en el cambio del orden mundial. A pesar de su uso generalizado, el término «inteligencia artificial» suele malinterpretarse, sobre todo cuando se entiende como un ser artificial con inteligencia capaz de competir con los humanos.
Para John McCarthy y Marvin Minsky, la IA fue en primer lugar un intento de modelizar informáticamente las capacidades intelectuales – humanas, animales, vegetales, sociales o filogenéticas. La suposición de que todas las funciones cognitivas pueden describirse con precisión y reproducirse mediante programación se convirtió en la base de este campo científico. A pesar de más de sesenta años de historia, la hipótesis de la reproducibilidad de las funciones intelectuales por ordenador aún no se ha confirmado ni refutado definitivamente, lo que estimula a los científicos a nuevos descubrimientos.
La IA moderna se aplica ampliamente en diversos ámbitos de la vida y sigue evolucionando, sobre la base de un rico legado de investigación y desarrollo que comenzó a mediados del siglo XX.
Desarrollo de la inteligencia artificial
El desarrollo de la inteligencia artificial comenzó justo después de la Segunda Guerra Mundial, cuando científicos como Alan Turing exploraron el potencial de las máquinas para «pensar». En 1950, Turing publicó «Computing Machines and Intelligence», en el que proponía el Test de Turing como método para determinar la capacidad de una máquina para imitar la inteligencia humana. En la década de 1960, la inteligencia artificial atrajo una atención considerable, dando lugar a los primeros programas para jugar al ajedrez y resolver problemas algebraicos. Sin embargo, la década de 1970 marcó el primer «periodo invernal» de la IA, cuando los avances en el mundo real no estuvieron a la altura de las grandes expectativas, lo que provocó una reducción de la financiación de la investigación.
El interés por la IA resurgió en la década de 1980 gracias al desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y al aumento de la potencia de cálculo. Este periodo se caracteriza por los avances en el desarrollo de sistemas expertos capaces de imitar las decisiones de expertos humanos en determinados campos. Con el comienzo del nuevo milenio, la IA entró en una nueva era acelerada por el desarrollo de Internet, los macrodatos y el aumento de la potencia de cálculo. Los avances en el aprendizaje profundo y las redes neuronales han llevado al desarrollo de sistemas capaces de reconocer el habla y las imágenes, apuntalando el desarrollo de coches autónomos, medicina personalizada y otras aplicaciones.
La inteligencia artificial sigue rompiendo nuevos límites y desafíos, integrándose en la vida cotidiana y cambiando radicalmente muchas esferas, como los negocios, la medicina y la educación. La historia de la IA es un camino que va de las ideas utópicas a las tecnologías reales, inspirando a científicos y desarrolladores a realizar nuevos descubrimientos.
La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado numerosos cambios en el poco tiempo que lleva existiendo. Se pueden distinguir seis etapas en la historia de su desarrollo.
En las primeras fases de desarrollo, impulsados por los primeros éxitos, investigadores como Herbert Simon hicieron predicciones optimistas. Simon preveía que en diez años las máquinas podrían convertirse en campeonas mundiales de ajedrez. Sin embargo, los avances se ralentizaron a mediados de los 60, cuando un niño de diez años ganó a un ordenador al ajedrez y un informe del Senado estadounidense señaló las limitaciones de la traducción automática. Este periodo se conoció como los tiempos oscuros de la IA.
La siguiente etapa se orientó hacia la IA semántica, en la que los científicos se centraron en la psicología de la memoria y los mecanismos de comprensión. A mediados de la década de 1970 surgieron métodos de representación del conocimiento semántico y sistemas expertos que utilizaban conocimientos especializados para reproducir procesos de pensamiento. Estos sistemas resultaban muy prometedores, sobre todo en el diagnóstico médico.
En los años 80 y 90, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y las mejoras técnicas condujeron al desarrollo de sistemas inteligentes capaces de realizar diversas tareas, como la identificación de huellas dactilares y el reconocimiento del habla. Este periodo estuvo marcado por la integración de la IA con otras disciplinas para crear sistemas híbridos.
A finales de la década de 1990, la IA empezó a combinarse con la robótica y la interfaz hombre-máquina, dando lugar a la creación de la informática afectiva, destinada a analizar y reproducir las emociones humanas. Esta tendencia ayudó a mejorar sistemas de diálogo como los chatbots.
Desde 2010, las nuevas oportunidades en computación han hecho posible combinar big data con técnicas de aprendizaje profundo basadas en redes neuronales artificiales. Los avances en áreas como el reconocimiento de voz e imágenes, la comprensión del lenguaje natural y los vehículos no tripulados están marcando un nuevo renacimiento de la IA.
Aplicaciones de la inteligencia artificial
Las tecnologías de inteligencia artificial han demostrado ventajas significativas sobre las capacidades humanas en muchos ámbitos. Por ejemplo, en 1997, el ordenador Deep Blue de IBM derrotó a Garry Kasparov, entonces campeón del mundo de ajedrez. En 2016, los sistemas informáticos derrotaron a los mejores jugadores de go y póquer del mundo, demostrando su capacidad para procesar y analizar enormes cantidades de datos medidos en terabytes y petabytes.
Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan ampliamente en aplicaciones que van desde el reconocimiento de voz, similar al de las secretarias mecanógrafas del pasado, hasta la identificación precisa de rostros y huellas dactilares, entre millones de otras. Las mismas tecnologías permiten que los coches se conduzcan solos y que ordenadores que superan a los dermatólogos diagnostiquen melanomas a partir de fotos de lunares tomadas con teléfonos móviles. Los robots militares y las cadenas de montaje automatizadas en las fábricas también son fruto de la inteligencia artificial.
En el ámbito científico, la IA se utiliza para analizar la función de macromoléculas biológicas como proteínas y genomas a partir de la secuencia de sus componentes. Esto distingue los experimentos in silico (basados en ordenadores que utilizan grandes volúmenes de datos y potentes procesadores) de los métodos tradicionales, como los experimentos in vivo (en organismos vivos) e in vitro (en condiciones de laboratorio).
Los sistemas inteligentes de autoaprendizaje encuentran aplicación en casi todos los sectores: desde la industria y la banca hasta los seguros, la sanidad y la defensa. La automatización de muchos procesos rutinarios está transformando las actividades profesionales y, potencialmente, extinguiendo algunas profesiones.
Distinción entre IA, redes neuronales y aprendizaje automático
La Inteligencia Artificial (IA) es un amplio campo de la informática que se ocupa de la creación de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Incluye no sólo programas especializados, sino también una variedad de métodos y soluciones tecnológicas. La IA utiliza muchos enfoques, incluidos algoritmos lógicos y matemáticos, y puede basarse en redes neuronales para imitar el funcionamiento del cerebro humano.
Las redes neuronales son un tipo especial de algoritmos informáticos que representan un modelo matemático formado por neuronas artificiales. Estos sistemas no requieren programación previa para realizar tareas específicas. En su lugar, son capaces de aprender basándose en la experiencia previa y en cálculos elementales, de forma similar a como las neuronas del cerebro humano forman y refuerzan conexiones durante el proceso de aprendizaje. Las redes neuronales son una herramienta utilizada dentro de la IA para resolver tareas relacionadas con el reconocimiento y procesamiento de datos.
El aprendizaje automático, por su parte, es un subconjunto de la IA que se centra en el desarrollo de tecnologías y algoritmos que permiten a los programas aprender y mejorar sin intervención humana directa. Estos sistemas analizan los datos de entrada, encuentran patrones en ellos y utilizan este conocimiento para procesar nueva información y resolver problemas más complejos. Las redes neuronales se utilizan a menudo como uno de los métodos para organizar el aprendizaje automático.
Así, si establecemos una analogía con el cuerpo humano, la IA puede compararse a la plena funcionalidad del cerebro, el aprendizaje automático sería análogo a las técnicas de procesamiento de la información y resolución de problemas, y las redes neuronales son elementos estructurales similares a las neuronas que proporcionan procesamiento de datos a un nivel fundamental.
Aplicaciones de la IA en la vida moderna
La Inteligencia Artificial (IA) ha encontrado una amplia aplicación en muchas áreas diferentes de la vida moderna, desde aplicaciones comerciales hasta tecnologías médicas y de fabricación. Existen dos tipos principales de IA: la IA débil y la IA fuerte. La IA débil está especializada en tareas específicas como el diagnóstico médico o el análisis de datos, mientras que la IA fuerte pretende resolver problemas globales y complejos imitando la inteligencia humana a un nivel más profundo.
En el comercio, la IA se está utilizando ampliamente para el análisis de Big Data (grandes datos), lo que permite a las grandes plataformas de comercio estudiar el comportamiento de los consumidores y optimizar las estrategias de marketing.
En la industria manufacturera, la IA se está utilizando para supervisar y coordinar las acciones de los trabajadores, aumentando la eficiencia y la seguridad de los procesos de trabajo. En el sector del transporte, la IA ayuda a gestionar el tráfico, vigilar el estado de las carreteras y desarrollar y mejorar vehículos no tripulados.
Las marcas de lujo están integrando la IA para analizar en profundidad las necesidades de los clientes y personalizar los productos. En la sanidad, la IA está revolucionando los diagnósticos, el desarrollo de fármacos, los seguros médicos y los ensayos clínicos, mejorando la precisión y la eficiencia de los servicios sanitarios.
Este avance tecnológico se ve impulsado por el rápido crecimiento de los flujos de información, el aumento de la inversión en el sector de la IA y la demanda de mayor productividad y eficiencia en todas las industrias. La inteligencia artificial sigue expandiendo su influencia, penetrando en nuevos ámbitos y transformando los enfoques tradicionales de los negocios y las actividades cotidianas.
Ámbitos de uso de la IA
La Inteligencia Artificial (IA) se está infiltrando en muchos aspectos de la vida cotidiana, transformando las industrias tradicionales y creando nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia y la precisión:
- Medicina y sanidad: La IA se utiliza para gestionar los datos de los pacientes, analizar imágenes médicas como ecografías, radiografías y tomografías computarizadas, y diagnosticar enfermedades basándose en los síntomas. Los sistemas inteligentes ofrecen opciones de tratamiento y ayudan a llevar un estilo de vida saludable a través de aplicaciones móviles que pueden controlar el ritmo cardíaco y la temperatura corporal.
- Comercio minorista y electrónico: La IA analiza el comportamiento en línea de los usuarios para ofrecer recomendaciones y publicidad personalizadas. Esto incluye la publicidad de productos que los usuarios han visto en tiendas online y la sugerencia de productos similares basándose en el análisis de los intereses de los usuarios.
- Política: Durante las campañas presidenciales, como la de Barack Obama, la IA se utilizó para analizar datos y optimizar las estrategias de campaña, como elegir dónde y cuándo hablar, aumentando así sus posibilidades de ganar.
- Industria: La IA ayuda a gestionar los procesos de producción, analizar la carga de los equipos y prever la demanda, optimizando recursos y reduciendo costes.
- Juegos y educación: En la industria del juego, la IA está creando oponentes virtuales más realistas y escenarios de juego personalizados. En la educación, la IA se está desplegando para adaptar los planes de estudio a las necesidades y capacidades de los estudiantes, y para gestionar los recursos educativos.
La aplicación de la IA abarca muchos otros campos, como los servicios jurídicos, las finanzas, la gestión de infraestructuras urbanas, etc., lo que pone de relieve su papel como motor principal de la innovación y el avance tecnológico modernos.
