5 mitos de la Inteligencia Artificial

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Robot-Pensar

En la actualidad el término Inteligencia Artificial (IA), se ha vuelto sumamente popular y ampliamente adoptado en diversidad de ambientes. Es común escuchar a los miembros de start ups decir que utilizan IA para optimizar X o Y proceso, sin embargo, nunca se llega a precisar el significado del concepto de inteligencia artificial.

Se tiene una especie de concepto informe flotando en el colectivo, en donde la IA es una especie de tecnología innovadora que pude lograr cualquier cosa por ella misma, sin embargo, esto no es preciso y por eso vamos a analizar 5 mitos de la inteligencia artificial.

1.- La Inteligencia Artificial son un montón de if’s anidados

No. Hacer sistemas con condiciones complejas anidadas no es hacer IA ¿Por qué? Para comenzar, como inteligencia artificial debemos entender los procesos, algoritmos y sistemas por los cuales tratamos de que las computadoras actúen racional o humanamente. Es decir que para considerar a una máquina inteligente, se necesita que posea características que le permitan tomar decisiones de manera humana o racional en ambientes de incertidumbre.

Algunas generaciones antiguas de los llamados “sistemas expertos” basados en reglas utilizaban una cantidad importante de condiciones anidadas, sin embargo, si consideramos el aspecto de poder actuar humanamente, es claro que los humanos podemos interpretar las reglas, abstraer y generalizar, podemos trabajar con razonamiento simbólico y sacar complejas deducciones y estrategias.

Sin importar la cantidad de reglas que se pongan, no se puede generar un proceso de abstracción tan complejo mediante reglas previamente definidas, sin que el tiempo necesario para tomar las decisiones sea inaceptable en comparación al tiempo utilizado por los seres humanos al tomar las mismas decisiones.

Los algoritmos de IA aún se encuentran en pañales, esto a pesar del poderoso avance conseguido por una rama específica de la IA conocida como Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML). Los avances actuales utilizan enormes cantidades de información y mediante complejas estructuras computacionales generan una composición de funciones matemáticas que logran mapear los datos de entrada, a la salida deseada. A menudo implican algoritmos de optimización matemática, redes neuronales complejas y multiplicaciones matriciales y tensoriales de alto orden.

Así que la próxima vez que alguien te diga que usa Inteligencia Artificial para optimizar algún proceso, pregunta ¿Qué tipos de algoritmos utilizas? Si la respuesta es algo del tipo “es un sistema experto basado en reglas que construimos en casa”, muy probablemente te estén timando.

2.- La Inteligencia Artificial puede resolver cualquier problema sin necesidad de humanos.

Hay dos tipos principales de inteligencia artificial, la inteligencia artificial general y la estrecha. En la inteligencia artificial estrecha se entrenan algoritmos para hacer una tarea de manera sumamente eficiente. Por otra parte, la inteligencia general es una de las características de los seres humanos; somos buenos para realizar muchas tareas, algunas al mismo tiempo. Tomemos el baile como ejemplo. Mientras identificamos visualmente la posición de nuestra pareja de baile, procesamos el ritmo de la música y coordinamos nuestros movimientos para seguir el patrón rítmico de la música.

La anterior característica es conocida como plasticidad neuronal y nos permite adaptar nuestros esquemas mentales de formas complejas. Los algoritmos más avanzados de IA, al momento utilizan reconocimiento de patrones mediante aprendizaje automático y se vuelven muy buenos para una sola tarea, pero para realizar una tarea diferente… Prácticamente necesitan un reentrenamiento completo, el cual es complejo y tardado.

Investigadores del ramo, tenemos la tarea de compilar la información y buscar algoritmos más eficientes y capaces de generalizar, que los actuales. Tendencias como few shot learning, tratan de generar algoritmos capaces de generalizar “como los humanos”.

3.- La Inteligencia Artificial es reciente.

No. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron un modelo de neurona artificial, el cual se considera el primer trabajo del campo de IA, aun cuando todavía no existía el término. El término Inteligencia Artificial, fue enunciado por primera vez en 1950 por Alan Turing en su artículo Computing Machinery and Intelligence. Turing fue un notable personaje de su tiempo quien trabajó en el proyecto Enigma para decodificar las comunicaciones alemanas en la segunda Guerrra Mundial.

Turing propone una prueba para determinar cuando una máquina puede ser considerada inteligente, basada en el juego de la imitación. En dicha prueba se considera que si una máquina puede sostener una conversación con un humano, sin que este último se de cuenta de que está hablando con una computadora, esa computadora puede ser considerada inteligente. Esta prueba constituye el famoso test de Turing.

La Inteligencia Artificial se ha venido desarrollando desde los años 50, pasando por un par de inviernos en donde los investigadores dejaron de explorar este tipo de algoritmos y es hasta ahora que el término vuelve a adquirir relevancia, sobre todo gracias al Deep Learning y la mejora en los algoritmos, hardware y la cantidad de información disponibles para ejecutarlos.

4.- Las aplicaciones actuales usan un gran espectro de la Inteligencia Artificial.

La IA es un término demasiado amplio que incluye diferentes aspectos, incluyendo un subconjunto llamado Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML). ML es la rama de la IA que estudia la extracción y generalización de patrones de información a partir de datos, los cuales pueden ser estructurados o no. ML es por mucho el paradigma dominante en IA, sin embargo, es solo una parte de ésta disciplina. Los grandes avances que se han tenido actualmente, se deben principalmente a la explosión de una técnica llamada Aprendizaje Profundo (Deep Learning) y constituyen la mayor parte de los algoritmos utilizados en la actualidad a nivel profesional.

5.- La Inteligencia Artificial nos va a dejar sin trabajo a los humanos.

Es innegable el impacto de la IA en la economía global, por su poder para automatizar tareas repetidas, haciendo más eficiente el tiempo en una gran variedad de ámbitos a nivel global. En el reporte del 2018 del futuro de los trabajos del foro económico mundial, se menciona que se espera un cambio en los tipos de empleos.

Se prevén nuevos esquemas en donde humanos y computadoras cooperen para conseguir objetivos complejos

Aproximadamente el 50% de las compañías esperan que la automatización conduzca a una reducción en la fuerza de trabajo para el 2022, sin embargo, 38% de las empresas consultadas esperan aumentar la fuerza de trabajo a nuevos roles que mejoren la productividad. Se prevén nuevos esquemas en donde humanos y computadoras cooperen para conseguir objetivos complejos.

Actualmente gracias a los avances de la inteligencia artificial, estamos viviendo en una nueva revolución industrial (la cuarta), lo cual implica cambios tecnológicos, económicos, sociales y educativos. Esta revolución ha dado su nombre a la industria 4.0.

La cantidad de empleos está proyectada a aumentar en lugar de reducir gracias a la automatización

Muchas de las profesiones tal como las conocemos, van a desaparecer. Pero vendrán muchas más, sobre todo aquellas que enfatizan la necesidad de empatía y creatividad humana. Esto significa que muchas de las profesiones que se necesitarán en el futuro, aún no han sido creadas y tendremos que readaptarnos para convivir con los nuevos algoritmos de inteligencia artificial, pero en realidad la cantidad de empleos está proyectada a aumentar en lugar de reducir gracias a la automatización y es labor de la Academia, Industria y Sociedad, contribuir para facilitar la transición y orientar el cambio de paradigma hacia en bien de la humanidad.

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