JALISCO
Antecedentes, historia y futuro: La guerra por la supremacía de la Inteligencia Artificial
Actualidad, por Alberto Gómez R. //
(Parte 1)
La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los campos más dinámicos y transformadores del siglo XXI. Definida como la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, la toma de decisiones y el lenguaje natural, la IA ha evolucionado desde sus raíces teóricas hasta convertirse en una fuerza motriz detrás de la innovación tecnológica, económica y militar.
En la actualidad, dos superpotencias, Estados Unidos y China, están librando una batalla silenciosa pero intensa por la supremacía en este campo.
La Inteligencia Artificial se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estos procesos incluyen el aprendizaje (la adquisición de información y reglas para su uso), el razonamiento (usando reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas) y la autocorrección.
La IA se divide en dos categorías principales: la IA estrecha (o débil), que está diseñada para realizar una tarea específica, como el reconocimiento facial o la traducción de idiomas, y la IA general (o fuerte), que posee la capacidad de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda hacer.
Los orígenes de la IA se remontan a la década de 1950, cuando Alan Turing propuso la idea de una máquina capaz de imitar cualquier razonamiento humano. En 1956, el término «Inteligencia Artificial» fue acuñado oficialmente en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.
Desde entonces, la expresión “inteligencia artificial”, que al principio fue inventada probablemente para llamar la atención, se ha vuelto tan popular que hoy día todos saben de qué se trata. Durante las décadas siguientes, la IA experimentó períodos de optimismo y desilusión, conocidos como «inviernos de la IA», debido a las limitaciones tecnológicas y las expectativas exageradas.
Este componente de la informática ha crecido de forma constante con el paso del tiempo y las tecnologías que de ella se derivan han contribuido en gran medida a transformar el mundo durante los últimos sesenta años.
Para John McCarthy y Marvin Minsky, como para los demás organizadores del curso de verano del Dartmouth College, la IA tiene por objetivo inicialmente la simulación con máquinas de cada una de las distintas facultades de la inteligencia ya sea de la inteligencia humana, animal, vegetal, social o filogenética. Esta disciplina científica se basó en la suposición de que todas las funciones cognitivas, en especial el aprendizaje, el razonamiento, el cálculo, la percepción, la memorización e incluso el descubrimiento científico o la creatividad artística pueden describirse con una precisión tal que sería posible programar un ordenador para reproducirlas. Hace más de sesenta años que la IA existe y no ha habido nada que permita desmentir o demostrar de manera irrefutable esta especulación, que sigue siendo válida y fecunda.
Sin embargo, el éxito de la expresión “inteligencia artificial” se debe a veces a un malentendido cuando se la utiliza para referirse a un ente artificial dotado de inteligencia y, por lo tanto, capaz de rivalizar con el ser humano. Esta idea, que remite a mitos y leyendas antiguas, como la del Golem, fue reactivada recientemente por personalidades del mundo contemporáneo como el físico británico Stephen Hawking (1942-2018), el empresario estadounidense Elon Musk, el futorólogo estadounidense Ray Kurzweil o inclusive por defensores de lo que hoy se denomina la “IA fuerte” o la “IA general”. (courier.unesco.org)
En la década de 1990, el avance de los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y el aumento de la capacidad de procesamiento de datos permitieron un renacimiento de la IA. En la actualidad, la IA se ha integrado en una amplia gama de aplicaciones, desde asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta sistemas de diagnóstico médico y vehículos autónomos -con los riesgos que aun esto implica.
EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El nacimiento y desarrollo de la IA ha tenido un accidentado camino, que se puede dividir básicamente en seis etapas hasta el momento:
- La época de los profetas
En un principio, con la euforia de los orígenes y de los primeros éxitos, los investigadores dieron rienda suelta a su imaginación con algunas declaraciones precipitadas, por las cuales han sido criticados severamente desde entonces. Por ejemplo, en 1958, el estadounidense Herbert Simon, quien posteriormente sería galardonado con el Premio Nobel de Economía, había declarado que dentro de diez años las máquinas serían campeonas del mundo de ajedrez, a menos que se las excluyera de las competencias internacionales.
- Los años sombríos
A mediados de la década de 1960, los avances tardaron en hacerse sentir. Un niño de diez años derrotó a una computadora en una partida de ajedrez en 1965. Un informe encargado por el Senado de los Estados Unidos daba cuenta, en 1966, de las limitaciones intrínsecas de la traducción automática. La IA tuvo entonces mala prensa durante una década.
- La IA semántica
Sin embargo, los trabajos no se interrumpieron, pero las investigaciones tomaron nuevos rumbos. El interés se centró en la psicología de la memoria, en los mecanismos de comprensión, que se procuró simular en un ordenador, y en el papel del conocimiento en el razonamiento. Esto dio origen a las técnicas de representación semántica de los conocimientos, que se desarrollaron considerablemente a mediados de la década de 1970 y también contribuyeron al desarrollo de los sistemas expertos, así denominados porque utilizan el conocimiento de especialistas cualificados para reproducir sus razonamientos. Estos sistemas despertaron grandes esperanzas a comienzos de la década de 1980 con múltiples aplicaciones, por ejemplo, para el diagnóstico médico.
- Neoconexionismo y aprendizaje automático
El perfeccionamiento de las técnicas condujo a la elaboración de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), que permitieron a los ordenadores acumular conocimientos y reprogramarse automáticamente a partir de sus propias experiencias.
Esto dio origen a aplicaciones industriales (identificación de huellas dactilares, reconocimiento de voz, etc.), donde las técnicas derivadas de la IA, de la informática, de la vida artificial y de otras disciplinas conviven para crear sistemas híbridos.
- De la IA a las interfaces hombre-máquina
Desde finales de los años 90, la IA se acopló a la robótica y a las interfaces hombre-máquina a fin de crear agentes inteligentes que sugieren la presencia de afectos y de emociones. Esto dio origen, entre otros, a la informática emocional (affective computing), que evalúa las reacciones de un sujeto que experimenta emociones y las reproduce en una máquina, y en especial al perfeccionamiento de los programas informáticos que simulan conversaciones con usuarios humanos (chatbot).
- Resurgimiento de la IA
Desde 2010, la potencia de las máquinas permite aprovechar los macrodatos o inteligencia de datos (big data) con técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), que se basan en el uso de redes neuronales formales. Algunas aplicaciones muy prometedoras en diversas áreas (reconocimiento de voz, de imágenes, comprensión del lenguaje natural, vehículos autónomos, etc.) hacen pensar en un resurgimiento de la IA.
La evolución de la IA ha sido impulsada por tres factores principales: el aumento de la capacidad de procesamiento de datos (ley de Moore), la disponibilidad de grandes cantidades de datos (big data) y el desarrollo de algoritmos avanzados de aprendizaje profundo (deep learning). Estos avances han permitido que la IA supere a los humanos en tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes y el juego de estrategia Go. (unesco.org)
En los últimos años, la IA ha alcanzado hitos significativos. En 2016, el sistema AlphaGo de DeepMind, una subsidiaria de Alphabet (la matriz de Google), derrotó al campeón mundial de Go, Lee Sedol.
Este evento marcó un punto de inflexión en la percepción pública de la IA, demostrando su potencial para resolver problemas complejos. Además, la IA ha sido utilizada en la investigación médica para predecir estructuras de proteínas, lo que podría acelerar el desarrollo de nuevos medicamentos.
(continuará…)
