De seguro la mayoría ha escuchado alguna vez sobre semáforos inteligentes, autos inteligentes, ciudades inteligentes, teléfonos inteligentes, congresistas inteligentes, no eso último definitivamente no, pero sobre lo anterior ¿hay realmente inteligencia? y ¿a qué le llamamos inteligencia artificial?
Actualmente para diferentes personas, la Inteligencia Artificial significa diferentes cosas y esta confusión no es culpa netamente de los medios de comunicación con su sensacionalismo. Hay un par de motivos a considerar...
¿Por qué la percepción pública de la IA es tan nebulosa?
El primer motivo es porque a medida que vamos avanzando, la tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, los métodos automatizados para realizar búsquedas o el reconocimiento óptico de caracteres ya no se perciben como un ejemplo de la "inteligencia artificial", sino tecnología común. Del mismo modo, ciertos métodos para procesar información incierta se están comprendiendo tan bien que es probable que se muevan de la IA a estadísticas o probabilidad muy pronto. A esto, vale mencionar que el éxito de los modernos métodos de la IA en comparación con los de hace 50 años se debe a la habilidad de lidear mejor con la incertidumbre, y la probabilidad ha resultado ser el mejor enfoque para razonar bajo incertidumbre. Actualmente, casi todas las aplicaciones de IA se basan, al menos en cierto grado, en las probabilidades. De hecho nuestro universo esta construido de probabilidades ¿Han escuchado de la función de onda en la Mecánica Cuántica? Bueno, no nos salgamos del tema.
El segundo motivo es el legado de la ciencia ficción que nos dejan historias sobre sirvientes humanoides amigables que proporcionan diálogos excesivamente ingeniosos, pero que a veces pueden seguir los pasos de Pinocho preguntándose si pueden volverse humanos o se adhieren a motivos siniestros y se vuelven contra sus amos o creadores.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Para entenderla bien, primero tenemos que considerar dos términos clave para su definición: Autonomía y Adaptabilidad. La autonomía describe la habilidad para realizar tareas en ambientes complejos sin la guía constante de un usuario y la adaptabilidad hace referencia a la habilidad para mejorar el rendimiento aprendiendo de la experiencia y mejorar las capacidades de adaptación.
Y segundo, tenemos que tener en claro cuales son los ámbitos de esta inteligencia, es importante darse cuenta de que la inteligencia no es una sola dimensión como la temperatura o la distancia. ¿Es un algoritmo de juego de ajedrez más inteligente que un filtro de correo no deseado, o es un sistema de recomendación de música más inteligente que un auto sin conductor? Estas preguntas no tienen sentido porque ser capaz de resolver un problema no nos dice nada sobre la capacidad de resolver otro problema diferente. Y por esto debemos diferenciar y rescatar los siguientes conceptos: inteligencia artificial estrecha o clásica, general, débil y fuerte.
La inteligencia artificial estrecha o clásica hace referencia a que un sistema puede realizar una única tarea inteligente. Un automóvil sin conductor es un ejemplo de un elemento de inteligencia (conducir un automóvil) que puede automatizarse. Sin embargo, no participa de una inteligencia real, el sistema de inteligencia artificial en el automóvil no ve ni comprende su entorno, y no sabe cómo conducir con seguridad, de la forma en que un ser humano ve, comprende y sabe. El comportamiento inteligente es fundamentalmente diferente a ser realmente inteligente. Una persona que se comunica bien en chino porque usa un diccionario para entender no quiere decir que realmente sabe chino, sino que simplemente logra un comportamiento de alguien que sabe chino.
La inteligencia general artificial o inteligencia artificial general hace referencia a los sistemas que pueden realizar cualquier tarea inteligente. Actualmente, todos los métodos o tecnologías basadas en inteligencia artificial que usamos hoy en día caen bajo la definición de inteligencia artificial estrecha o clásica y la IA general solo la podemos encontrar en el reino de la ciencia ficción.
Una dicotomía relacionada es la IA "fuerte" y "débil". Esto se reduce a la distinción anterior entre ser inteligente y actuar inteligentemente. Una IA fuerte equivaldría a una "mente" que es genuinamente inteligente y consciente de sí misma. La IA débil es lo que realmente tenemos, es decir, sistemas que exhiben comportamientos inteligentes a pesar de ser "simples" computadoras.
"La IA es la disciplina científica encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades autónomas con adaptabilidad y un campo de la ciencia computacional encargado de la aplicación y desarrollo del conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras ayuden y resuelvan problemas de forma similar a los humanos en base a la percepción, aprendizaje y razonamiento."
Grupos de capacidades de la IA
Visión computacional
Esta es la capacidad de las computadoras para "ver" mediante el reconocimiento de objetos y sus relaciones en una imagen o video.
Reconocimiento y síntesis de voz
Esta es la capacidad de las computadoras para "escuchar" al comprender las palabras que las personas dicen y transcribirlas en texto, y también para leer el texto en voz alta con una voz natural.
Comprensión del lenguaje
La capacidad de las computadoras para "comprender" el significado de las palabras y responder, teniendo en cuenta los muchos matices y complejidades del lenguaje (como la jerga y las expresiones idiomáticas). Cuando las computadoras pueden participar efectivamente en un diálogo con humanos, lo llamamos "IA conversacional".
Conocimiento
La capacidad de una computadora para "razonar" al representar y comprender la relación entre personas, cosas, lugares y eventos.
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