¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Tipos, definición y ejemplos.

¿Recuerdas a Sophia, el humanoide que apareció en el programa nocturno con Jimmy Fallon?

Esta revelación de Hanson Robotics llevó a una ovación unánime entre los espectadores del programa, y la presencia de ánimo de Sophia dejó a Jimmy sin palabras y aturdido.

Aunque han pasado décadas desde que los científicos informáticos y los entusiastas de la tecnología han estado reflexionando sobre la inteligencia artificial, ha ganado protagonismo recientemente. Desde la tecnología nanorobótica hasta la inmunoterapia contra el cáncer, pasando por los grandes maestros de ajedrez robóticos y los narradores y guionistas creativos, la inteligencia artificial se ha vuelto superlativa en la comprensión de los mecanismos cerebrales y ha construido respuestas generadas por computadora para coexistir en el mundo actual.

Esta tecnología de nueva era está impulsada por un avanzado software de inteligencia artificial que consiste en una línea de algoritmos de aprendizaje automático altamente supervisados y reforzados que reciben consultas y solicitudes humanas para mejorar su rendimiento y liderar varias tareas industriales en el mundo de hoy.

Desde el Alpha Go de Google Deepmind hasta el MegaMOIBART de Nvidia que entendió el desdoblamiento de proteínas para crear vacunas inteligentes, el ámbito de la inteligencia artificial está progresando a pasos agigantados. Veamos por qué comenzó la necesidad de tener modelos de autoaprendizaje y sistemas de IA genética en primer lugar.

Por qué es importante la inteligencia artificial

La IA puede liberarnos de tareas monótonas, tomar decisiones rápidas con precisión, actuar como un catalizador para impulsar inventos y descubrimientos, e incluso completar operaciones peligrosas en entornos extremos.

No hay magia aquí. Es una colección de algoritmos inteligentes que intentan imitar la inteligencia humana. La IA utiliza técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para aprender de los datos y usar el conocimiento adquirido para mejorar periódicamente.

Y la IA no es solo una rama de la informática. En cambio, se basa en aspectos de la estadística, las matemáticas, la ingeniería de la información, la neurociencia, la cibernética, la psicología, la lingüística, la filosofía, la economía y mucho más.

Historia de la inteligencia artificial

La noción de que el razonamiento podría implementarse artificialmente en máquinas se remonta al siglo XIV, cuando el poeta catalán, Ramon Llull, publicó Ars generalis ultima (El arte general último). En su libro, Llull discutió la combinación de conceptos para crear nuevo conocimiento con la ayuda de medios mecánicos basados en papel.

Durante siglos, muchos matemáticos y filósofos, a través de una serie de conceptos variados, dieron forma a la idea de máquinas artificialmente inteligentes. Pero el campo ganó prominencia cuando Alan Turing, un matemático inglés, publicó su artículo Computing Machinery and Intelligence en 1950 con una simple proposición: ¿pueden las máquinas pensar?

En 1956, John McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" en el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence – una conferencia que McCarthy organizó junto con Marvin Minsky. Aunque la conferencia no cumplió con las expectativas de McCarthy, la idea continuó, y la investigación y desarrollo de la IA ha estado progresando a un ritmo increíble desde entonces.

Veamos todo el ciclo de modelos de aprendizaje automático y cómo mejoraron a medida que pasaron los años.

                                                                          Fuente: G2

Sin embargo, hubo más innovaciones que se añadieron posteriormente a la caja de Pandora de la inteligencia artificial.

2011: IBM Watson venció a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy

2014: Microsoft Cortana fue desarrollada originalmente para Windows 8.1

2015: El superordenador Minwa de Baidu utiliza una red neuronal profunda especial conocida como red neuronal convolucional para identificar y categorizar imágenes con mayor precisión.

2016: Google lanzó su algoritmo de traducción automática Google Neural Machine Translation para leer una secuencia y analizarla con soporte vectorial para la personalización de la búsqueda de Google.

2021: Google lanza MUM, un transformador multimodal para renovar la experiencia del motor de búsqueda, aumentar el tiempo en las páginas de resultados del motor de búsqueda y proporcionar una experiencia transformadora.

2022: El CEO de Open AI, Sam Altman, lanza "ChatGPT" como una herramienta de IA generativa para generación de texto por IA para los usuarios.

2023: Se lanzan varios LLMs como parte de codificadores variacionales, incluyendo Stable Diffusion, Gemini, BERT de Google, Dall-e y Midjourney.

Componentes de la inteligencia artificial

Como término, la inteligencia artificial puede ser fácil de entender y discutir. Pero cuando se considera como un concepto, la IA puede ser bastante abrumadora, especialmente si acabas de empezar a explorar. Para entender mejor cómo funciona la IA, echemos un vistazo más de cerca a los seis componentes que hacen que la tecnología sea una realidad.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial que ofrece a las computadoras la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programadas explícitamente para hacerlo.

Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones. Estos algoritmos están diseñados para mejorar continuamente aprendiendo y adaptándose a nuevos conjuntos de datos a los que se exponen. Un excelente ejemplo de la aplicación del aprendizaje automático es el algoritmo de filtrado de spam en tu cuenta de correo electrónico.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático. Utiliza redes neuronales artificiales para permitir que las máquinas aprendan procesando datos. El aprendizaje profundo ayuda a las máquinas a resolver problemas complejos incluso si el conjunto de datos proporcionado es no estructurado e intensamente diverso.

Aquí, el proceso de aprendizaje se lleva a cabo ajustando las acciones del sistema en función de un ciclo de retroalimentación continua. Involucra el aprendizaje a partir de grandes cantidades de datos a través de métodos de retropropagación y descenso de gradiente. Las redes de aprendizaje profundo son una réplica de los mecanismos cerebrales humanos y pueden autoenseñarse para realizar tareas precisas en el futuro.

Redes neuronales artificiales

Una red neuronal artificial (RNA) es un componente de la inteligencia artificial, diseñado para simular la manera en que el cerebro humano analiza y procesa la información. La RNA ofrece a la IA capacidades de autoaprendizaje y también puede considerarse como la base de la misma tecnología.

Las redes neuronales artificiales están construidas para imitar las redes neuronales biológicas de los cerebros humanos. Las contrapartes artificiales de las neuronas – las unidades fundamentales del cerebro – son los perceptrones. Un gran número de perceptrones se apilan juntos para formar las RNA.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que ofrece a las máquinas la capacidad de leer, entender y producir lenguaje humano. La mayoría de los asistentes de voz utilizan PLN.

Como probablemente sabes, las computadoras utilizan un lenguaje de bajo nivel o lenguaje de máquina para comunicarse. Tal lenguaje está compuesto por unos y ceros, y los humanos tendrían dificultades para descifrarlo.

De manera similar, las computadoras tendrían dificultades para entender los lenguajes humanos - si no fuera por el PLN. El PLN utiliza algoritmos inteligentes para convertir datos de lenguaje no estructurados en una forma que las computadoras puedan entender.

Redes neuronales artificiales

Una red neuronal artificial (RNA) es un componente de la inteligencia artificial, diseñado para simular la manera en que el cerebro humano analiza y procesa la información. La RNA ofrece a la IA capacidades de autoaprendizaje y también puede considerarse como la base de la misma tecnología.

Las redes neuronales artificiales están construidas para imitar las redes neuronales biológicas de los cerebros humanos. Las contrapartes artificiales de las neuronas – las unidades fundamentales del cerebro – son los perceptrones. Un gran número de perceptrones se apilan juntos para formar las RNA.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que ofrece a las máquinas la capacidad de leer, entender y producir lenguaje humano. La mayoría de los asistentes de voz utilizan PLN.

Como probablemente sabes, las computadoras utilizan un lenguaje de bajo nivel o lenguaje de máquina para comunicarse. Tal lenguaje está compuesto por unos y ceros, y los humanos tendrían dificultades para descifrarlo.

De manera similar, las computadoras tendrían dificultades para entender los lenguajes humanos - si no fuera por el PLN. El PLN utiliza algoritmos inteligentes para convertir datos de lenguaje no estructurados en una forma que las computadoras puedan entender.

Visión por computadora

La visión por computadora (VC) es un campo de la informática que tiene como objetivo replicar el sistema de visión humana para permitir que las máquinas "vean" y comprendan el contenido de imágenes y videos.

Con los avances en el aprendizaje profundo, el campo de la VC ha logrado liberarse de sus barreras anteriores. La visión por computadora otorga capacidades de reconocimiento de imágenes a las máquinas para detectar y etiquetar objetos. La VC es un componente crítico que hace posible los coches autónomos. Con la VC, dichos vehículos pueden ver las marcas de los carriles, señales y otros automóviles y conducir de manera segura sin chocar con obstáculos.

Otra excelente aplicación de la visión por computadora es la función de etiquetado automático en Google Photos. Puede clasificar imágenes según su contenido y colocarlas en álbumes. Por ejemplo, si tomas muchas fotos de tu gato, la aplicación agrupará automáticamente todas esas fotos de gatos en un solo álbum.

Redes Neuronales Recurrentes

Las redes neuronales recurrentes son redes neuronales profundas que aceptan la entrada del usuario en forma de secuencia o datos de series temporales y los pasan a través de varias capas computacionales para generar una respuesta precisa. Las RNN se utilizan para la traducción de idiomas, el modelado de lenguaje causal, el modelado secuencial y el análisis de series temporales. Las RNN tienen tres capas, a saber, la capa de entrada, la capa de salida y la capa oculta, que descomponen la semántica dentro de los tokens de entrada y construyen una lógica cohesiva dentro de los componentes para analizar la intención y procesar una respuesta cercana a lo que procesa un cerebro humano.

Las RNN son adaptativas, flexibles y antidiscriminativas durante todo el proceso de computación. También pueden usarse para tareas no supervisadas como el etiquetado de datos, la clasificación de datos, la reducción de dimensionalidad, el análisis sentimental, la agrupación aleatoria y el reconocimiento de escenas.

Cómo funciona la inteligencia artificial

La inteligencia artificial funciona de la misma manera que funciona el cerebro humano. No es casualidad en absoluto, ya que la IA se trata de imitar la inteligencia humana. Aunque todos los componentes discutidos en la sección anterior contribuyen significativamente a la efectividad de la IA, el aprendizaje automático lo lleva un paso más allá. El aprendizaje automático ayuda a la IA a analizar y comprender la información y adaptarse en función de la experiencia.

Para entender mejor cómo funciona la inteligencia artificial, considera una aplicación de software estándar que identifica la intensidad de la lluvia en función de la tasa de precipitación. Si la tasa de precipitación es inferior a 2.5 mm por hora, la intensidad de la lluvia será "ligera". De manera similar, si es inferior a 7.5 mm por hora pero superior a 2.5 mm por hora, la intensidad de la lluvia será "moderada". Entiendes la idea.

Dado que es una aplicación estándar, un desarrollador tendrá que codificar manualmente el rango de cada categoría para que la clasificación sea precisa. Si el desarrollador comete un error al establecer el rango, la aplicación funcionará, pero con el rango incorrecto, y no tendrá medios para corregirse a sí misma.

Pero si un desarrollador decide crear una aplicación impulsada por IA, solo tendría que proporcionar un conjunto de datos que contenga la tasa de precipitación y su clasificación. La IA se entrenaría utilizando este conjunto de datos y sería capaz de determinar la intensidad de la lluvia sin requerir ningún rango.

La IA también puede escanear miles de millones de imágenes y clasificarlas según tus requisitos. Por ejemplo, puedes enseñar a una IA a identificar si una imagen es de un gato o un perro. Para eso, proporcionarías a la computadora rasgos específicos de ambos animales, por ejemplo:

• Los gatos tienen una cola larga, mientras que los perros tienen una cola más corta.
• Los gatos tienen bigotes notables, mientras que los perros generalmente no tienen ninguno.
• Los gatos tienen garras muy afiladas y retráctiles, mientras que los perros tienen garras más romas.

La IA analiza toda esta información utilizando redes neuronales artificiales. Cuantas más fotos analiza, mejor identifica el objeto deseado.

No todas las tareas realizadas por una máquina de IA tienen que ser complicadas. Puedes construir algo tan simple como una máquina de café con IA que te prepare una taza de café cada vez que desees una. Pero tal máquina de café también tiene el potencial de aprender la cantidad exacta de leche y azúcar que te gustaría en tu taza de café a una hora particular del día.

7 tipos de inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede clasificarse en varias categorías según sus capacidades para imitar la inteligencia humana. La forma más fácil de categorizarlas es como débil, fuerte y super. Para saber más sobre cómo funciona la inteligencia artificial y por qué no tienes que preocuparte de que la misma tecnología nos supere, veamos algunos de sus tipos de clasificación.

Fuente: G2

Inteligencia artificial estrecha (ANI)

La inteligencia artificial estrecha (ANI) o IA débil, es el tipo más básico y limitado de IA.

Pero no te dejes engañar por el término "débil". Aunque este tipo de inteligencia de máquina se etiqueta como estrecha y débil, es bastante competente en realizar la tarea específica para la que está programada. La ANI sobresale en tareas especializadas.

Los asistentes personales virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant son ejemplos de IA débil. Pero no son los mejores ejemplos, ya que la IA débil puede hacer más que eso. IBM Watson, el feed de noticias de Facebook, las recomendaciones de productos de Amazon y los coches autónomos están todos impulsados por ANI.

La IA estrecha es muy buena en realizar tareas monótonas. El reconocimiento de voz, la detección de objetos y el reconocimiento facial son juegos de niños para este tipo de IA. Sin embargo, este tipo de IA funciona bajo ciertas limitaciones y restricciones, por lo tanto, es débil.

La IA débil también puede identificar patrones y correlaciones en tiempo real en grandes cantidades de datos, también conocidos como big data. La ANI es el único tipo de IA al que la humanidad tiene acceso actualmente, lo que significa que cualquier forma de inteligencia artificial que encuentres será IA débil.

Inteligencia artificial general (AGI)

Se dice que un agente de IA que posee inteligencia artificial general sería capaz de aprender, percibir, comprender y funcionar como un ser humano. La AGI también se conoce como IA fuerte o IA profunda, y en teoría, puede hacer cualquier cosa que un humano pueda hacer.

A diferencia de la ANI, la IA fuerte no está restringida a ningún tipo de conjuntos estrechos de limitaciones o restricciones. Puede aprender, mejorar y realizar una variedad de tareas. Lograr la AGI también significa que podremos crear sistemas informáticos capaces de exhibir capacidades multifuncionales como las nuestras.

El miedo a que la IA esclavice a la raza humana comienza con la AGI. Los robots asesinos autoconscientes como el T-800 de Terminator – si alguna vez existen – poseerían este nivel de inteligencia artificial.

Y sí, estamos a años de crear IA fuerte. Dado que este tipo de inteligencia artificial puede pensar, entender y actuar como los humanos, también tendrá el conjunto completo de habilidades cognitivas que los humanos damos por sentado.

Los científicos están tratando de descubrir cómo hacer que las máquinas sean conscientes e inculcar las habilidades cognitivas que nos hacen inteligentes. Si los científicos tienen éxito, estaremos rodeados de máquinas, no solo capaces de mejorar su eficiencia en la realización de tareas específicas, sino también con la capacidad de aplicar el conocimiento adquirido a través de la experiencia.

Esto también significa que la IA profunda podrá reconocer emociones, creencias, necesidades y los procesos de pensamiento de otros sistemas inteligentes. Si te preguntas cómo se miden los niveles de inteligencia de los sistemas de IA, pruebas como la prueba de Turing determinan si un sistema de IA puede pensar y comunicarse como un humano.

Inteligencia artificial superinteligente (ASI)

La inteligencia artificial superinteligente, o ASI por sus siglas en inglés, es una IA hipotética. La ASI también se conoce como super IA, y solo después de lograr la AGI podemos siquiera pensar en la ASI. La super IA es donde las máquinas superan la capacidad de la inteligencia humana y las habilidades cognitivas.

Una vez que desbloquemos la ASI, las máquinas tendrán un nivel elevado de capacidades predictivas y podrán pensar de una manera que simplemente es imposible para los humanos comprender. Las máquinas impulsadas por ASI nos superarán en todo. Nuestras capacidades de toma de decisiones y resolución de problemas parecerán inferiores frente a una super IA.

Muchos expertos en la industria todavía son escépticos sobre la viabilidad de crear ASI. Las posibilidades son altas de que ninguno de nosotros vivirá para ver este tipo de IA – a menos, por supuesto, que desbloqueemos la inmortalidad antes.

Incluso si de alguna manera logramos alcanzar la super IA y establecemos reglas rígidas para controlarla, hay casi cero razones por las que una máquina con inteligencia superior deba escucharnos. Incluso si intentamos desconectarla, ya habría iniciado contramedidas para anular nuestras acciones, ya que sus habilidades predictivas serían tremendas.

IA autoconsciente

La IA autoconsciente es la rama de la inteligencia artificial donde la computadora puede adquirir autorrealización o el más alto grado de conciencia para actuar, comportarse y expresar emociones como los humanos. La IA autoconsciente puede hacer que las máquinas exuden expresiones naturales, como llorar, enojo, tristeza o felicidad. Estas máquinas están impulsadas por inteligencia similar a la humana y pensamiento cognitivo para tomar decisiones críticas de manera muy fluida. Este nivel de IA tendrá una comprensión consciente, igual que los poderes instintivos de los humanos, para percibir la criticidad de una situación y tomar una decisión informada. Este concepto sigue siendo un argumento de películas de ciencia ficción y un objetivo lejano para los practicantes de IA.

Teoría de la mente

La teoría de la mente en IA se refiere a una etapa conceptual de la inteligencia artificial donde los sistemas que son competentes en la lectura de datos pueden construir lógica, deseos, empatía, intención, motivación, sentimientos y probabilidades como los humanos. El nombre se traduce en transferir la destreza de una mente a los sistemas informáticos. Así como los humanos pueden diferenciar entre lo correcto y lo incorrecto, controlar sus impulsos y reflejos, y salvar situaciones peligrosas, las máquinas también tendrían la misma presencia de ánimo y pensarían dos veces antes de realizar cualquier tarea específica. Aunque la IA actual exhibe algún nivel de teoría de la mente con el auge de la IA generativa y los LLMs, la teoría de la mente es un objetivo futuro.

IA reactiva

La IA reactiva es la forma más simple de inteligencia artificial diseñada para permitir que las máquinas reaccionen a los comandos humanos y realicen una tarea específica al instante. Estos sistemas operan únicamente en el presente sin almacenar ninguna instancia de datos del proceso computacional pasado. Procesan datos en respuesta a un estímulo específico de una situación actual. El Alpha Go de Deepmind, IBM WatsonX y el ajedrez de IA son algunos ejemplos donde se supone que el algoritmo actúa rápidamente. Este algoritmo carece de la capacidad de adaptarse y mejorar su rendimiento con el tiempo.

IA de teoría limitada

La IA de teoría limitada tiene una arquitectura avanzada que aprende de salidas anteriores y muestras de entrenamiento y aplica esas técnicas al conjunto actual de muestras de datos para procesar resultados informados. Es un mejor algoritmo que la IA reactiva porque almacena observaciones previas en su memoria y aplica aprendizajes a nuevas tareas. Pero, en un sentido práctico, la teoría limitada también carece de habilidades cognitivas o la capacidad de supervisarse a sí misma o aprender de las entradas del usuario para mejorar su tasa de predicción y precisión.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

La mayoría de nosotros interactuamos con sistemas de IA a diario, aunque no seamos conscientes de ello. Para arrojar algo de luz sobre cómo se utiliza la IA a nuestro alrededor, aquí hay seis aplicaciones de la inteligencia artificial.

Chatbots

Los chatbots son aplicaciones de software de IA que pueden simular conversaciones con los usuarios utilizando el procesamiento del lenguaje natural. Probablemente te hayas encontrado con uno mientras navegabas por Internet o intentabas contactar con el servicio de atención al cliente de Amazon.

Asistentes de voz

¿Cuándo fue la última vez que hablaste con Siri, Alexa o Google Assistant? Probablemente hace unos minutos. Desde despertarte, buscar en la web y programar citas, los asistentes de voz se han convertido en parte de vivir en el siglo XXI.

Pueden trabajar sin conexión, reconocer tu voz con una precisión impresionante y responder a tus consultas casi como lo haría un humano. Cuanto más interactúas con tus asistentes de voz, más aprenden sobre ti. Como se mencionó anteriormente, los asistentes personales inteligentes utilizan PLN para analizar e interpretar el habla correctamente.

Servicio al cliente

El servicio al cliente se ha beneficiado enormemente de los modelos de IA conversacional como los chatbots de IA, los asistentes de voz y las voces de IA empáticas. Hume y Watson X son algunos ejemplos destacados de servicio al cliente. Estos modelos de IA realizan una variedad de tareas como resolver tickets de ayuda, planificar estrategias, proporcionar soluciones rápidas y eficientes a las consultas de los consumidores, proporcionar instrucciones en tiempo real y redirigir consultas a asistentes manuales. Los chatbots de IA analizan la dicción humana y aprenden del algoritmo de aprendizaje automático subyacente para producir una respuesta contextual y guiar al consumidor en la dirección correcta.

Humanoides

Análisis de salud

En el cuidado de la salud, los algoritmos de IA pueden analizar enormes cantidades de datos de pacientes, datos de radiología y datos patológicos para proporcionar un diagnóstico rápido para pruebas de laboratorio, consultas y departamentos de consulta externa (OPD). Las herramientas de IA ayudan con el diagnóstico temprano de enfermedades agudas y crónicas a partir de imágenes médicas como radiografías, imágenes de resonancia magnética (MRI), tecnología de tomografía computarizada (CT) y tomografía por emisión de positrones (PET). También optimizan las tareas de administración hospitalaria al automatizar las admisiones de pacientes, la entrega de resultados de pruebas, la gestión de recursos y proporcionar consultas inteligentes para reducir los tiempos de espera. Una de estas tecnologías, a saber, los nanobots, son dispositivos a nanoescala que han sido monumentales en las inmunoterapias contra el cáncer y los tratamientos de radiación para pacientes con cáncer. Los dispositivos de nanotecnología son una forma más rápida de reconocer células cancerosas y son indoloros.

Visión por computadora

La IA puede analizar y procesar imágenes y videos para realizar tareas como detección de objetos, reconocimiento de imágenes y reconocimiento facial con alta precisión. Estas capacidades se aplican en varios dominios, incluidos vehículos autónomos para navegación y detección de obstáculos, atención médica para analizar imágenes médicas, comercio minorista para mejorar las experiencias de compra con búsqueda visual y gestión de inventario, y seguridad para vigilancia y verificación de identidad. La visión por computadora impulsada por IA mejora la automatización, la precisión y la eficiencia en estas aplicaciones, transformando cómo se utiliza la información visual en las industrias.

Coches autónomos

La IA permite que los vehículos autónomos naveguen por el tráfico, manejen situaciones complejas y eviten obstáculos. Aunque los coches totalmente autónomos aún están en sus fases de prueba, la función Autopilot de Tesla es una excelente aplicación de IA.

Con la ayuda de la IA, un vehículo autónomo puede analizar e interpretar la gran cantidad de datos recopilados de las cámaras, sensores y GPS instalados en él. En un sentido más simple, la IA permite que los vehículos autónomos vean, escuchen, piensen y reaccionen, al igual que un conductor humano.

Sistemas de recomendación de plataformas OTT

Una de las razones prominentes por las que las plataformas OTT alcanzaron la dominancia es su capacidad para entender las necesidades de sus usuarios y servir en consecuencia: su sistema de recomendación. Dichas plataformas utilizan el historial de visualización de otros usuarios con los mismos intereses que los tuyos para recomendar nuevos programas y películas que probablemente verás.

Los algoritmos de IA impulsan el sistema de recomendación y pueden ofrecer las recomendaciones de películas y programas correctas para que los usuarios se mantengan comprometidos y continúen con sus suscripciones. Las plataformas OTT dependen del poder de la IA para generar las mejores miniaturas para obtener la tasa de clics más alta.

Ciberseguridad

A medida que los delitos cibernéticos crecen en número y complejidad, la IA está ayudando a las empresas a mantenerse por delante de las amenazas. Los programas informáticos habilitados para IA y aprendizaje automático pueden detectar proactivamente vulnerabilidades del sistema y sugerir medidas para contrarrestarlas.

La IA también puede fortalecer los sistemas de ciberseguridad con análisis de comportamiento. Con el análisis de comportamiento, la IA puede generar patrones de cómo un usuario típico accederá y utilizará un sistema. Si la IA detecta alguna anomalía, puede notificar a las autoridades correspondientes para que tomen medidas proactivas.

IA en el cuidado de la salud

¿Recuerdas a IBM Watson, una computadora de preguntas y respuestas que ganó el primer premio de US $1 millón en el programa de concursos Jeopardy!? Mucho ha cambiado sobre Watson desde que impresionó a la audiencia en el programa de televisión.

Watson ahora se está utilizando extensamente en la industria de la salud y está impulsado por software de aprendizaje automático y tecnologías de IA. WatsonX es capaz de analizar millones de documentos y sugerir métodos de tratamiento alternativos en cuestión de segundos, lo cual puede ser bastante desafiante incluso para un grupo de médicos.

La IA también puede ayudar a los patólogos a hacer diagnósticos de cáncer más precisos y hacer posible ofrecer medicamentos y tratamientos personalizados. La IA también puede llevar el análisis predictivo al siguiente nivel, lo cual es crítico para identificar brotes de enfermedades, entre otras cosas.

Además de salvar vidas, las máquinas artificialmente inteligentes pueden mejorar la calidad y accesibilidad de los servicios de salud y reducir costos.

Herramientas de música de IA

Estas herramientas crean música generada por IA a través de técnicas de aprendizaje automático para replicar voces de cantantes. Estas herramientas ayudan a producir y componer nuevas pistas y ritmos basados en sistemas preentrenados y un conjunto de datos de corpus musical. Estos generadores pueden variar desde la creación básica de melodías hasta música específica de género como pop, hip-hop, metal, rock, alternativa o acústica.

A menudo aprenden patrones y estilos de datos de entrenamiento existentes, que pueden consistir en letras, notas de voz, tempo, tono y secuencias instrumentales, para crear nueva música similar a la que crean los artistas. Pueden usarse para tareas como composición orquestal, escritura de letras, recomendación de música, listas de reproducción personalizadas e incluso soporte de estudio de producción.

Generadores de texto de IA

Los generadores de texto de IA son modelos transformadores que funcionan en una base de codificador-decodificador y son una forma de sistemas de IA generativa que las empresas utilizan para asistencia de contenido, escritura de guiones, escritura de diálogos, traducción de idiomas, IA conversacional y generación de contenido por IA. Estos sistemas se basan en la metodología de modelo transformador que utiliza un "mecanismo de atención de múltiples cabezas" para establecer relaciones entre tokens y generar el mejor conjunto posible de respuestas textuales. Es una técnica popular utilizada en el procesamiento del lenguaje natural para desordenar el conjunto de datos de entrenamiento y derivar tokens contextuales para recalibrar sus respuestas y producir una salida con el arreglo exacto que el usuario desea. Estos generadores generalmente utilizan modelos de lenguaje grande (LLM) para producir cadenas coherentes y relevantes de datos que imitan patrones y estilos de lenguaje humano.

Generadores de imágenes de IA

Los generadores de imágenes de IA son LLMs que aceptan solicitudes de texto para construir imágenes de última generación, gráficos y visualizaciones de productos. Aprovechan varios algoritmos, incluidas redes neuronales profundas y redes generativas adversariales (GAN), para formar imágenes de fondo y arte generado por IA. Estos sistemas de texto a imagen aprenden de las solicitudes de los usuarios y mejoran su comprensión del pensamiento de diseño e ilustraciones gráficas para construir imágenes más precisas y cautivadoras. Estos sistemas vienen en varias formas, como transferencia de estilo neuronal, autoencoders variacionales, modelos generativos condicionales, fondos de modelos, generadores de superresolución y generadores de arte de IA. Algunos ejemplos son Adobe Firefly, Midjourney, Dall-e, Imagine Art, y así sucesivamente.

Futuro de la inteligencia artificial

Teóricamente, a medida que las capacidades de aprendizaje automático evolucionan y mejoran y los científicos desbloquean la AGI, habrá dos posibilidades: un futuro distópico o utópico.

En un futuro distópico, robots asesinos inteligentes podrían apoderarse del mundo, esclavizar a los humanos o, en el peor de los casos, acabar con toda la raza humana, al igual que la narrativa de cada película de ciencia ficción sobre IA.

Pero si la IA causa un futuro utópico, nuestros estándares de vida estarán muy por encima de nuestros niveles actuales de comprensión. Ya no tendremos que realizar ninguna de las tareas monótonas y podremos pasar más tiempo experimentando el mundo que nos rodea.

En un mundo utópico, los viajes interestelares ya no serían un problema preocupante. Además, sería posible extraer recursos de asteroides y otros planetas deshabitados. La inteligencia artificial también podría ser la "clave" que haga de los humanos una especie interestelar.

Sin embargo, el futuro puede no ser siempre favorable para la IA. Desde su inicio, el ritmo del desarrollo de la IA se ha visto afectado severamente varias veces cuando los inversores sintieron que los resultados eran insatisfactorios en comparación con lo prometido. Estos ciclos inactivos se llaman inviernos de IA y pueden ocurrir en cualquier momento en el futuro.

El primer invierno de IA comenzó alrededor del año 1973, pero duró solo un par de años. Considerando el papel especial que juega la inteligencia artificial en mejorar nuestras vidas, es altamente improbable que alguna vez presenciemos otro invierno de IA.

Aunque muchos especialistas, incluidos Stephen Hawking y Elon Musk, temen que la IA pueda significar el fin de la raza humana, son bastante favorables a los beneficios inmediatos que la misma tecnología puede otorgarnos.

Sin embargo, la angustia causada por el chatbot Tay de Microsoft, que publicó tweets racistas, y los algoritmos de IA racistas de Google que clasificaron erróneamente imágenes, muestra que la inteligencia artificial necesita más ajustes para convertirse en un sistema perfecto.

La inteligencia artificial no nos superará pronto

Si alguna vez te aterrorizó pensar que la IA podría superar y esclavizar a los humanos, aquí tienes un chequeo de realidad: no va a suceder pronto, si es que alguna vez sucede. Aunque los científicos han invertido décadas en este campo, solo estamos dando pequeños pasos. Pero nuestro ritmo es algo que los precursores de la tecnología de inteligencia artificial siempre habrían envidiado lograr.

Aprende sobre la agitación de los modelos de lenguaje grande y cómo están revolucionando las industrias hoy en día para tareas de creación de contenido y asistencia de texto.

Este artículo fue publicado originalmente en 2023. Ha sido actualizado con nueva información.