¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial, por definición, es una rama de la informática, cuyo objetivo es crear un equivalente técnico a la inteligencia humana. Sin embargo, lo que constituye la “inteligencia” y cómo replicarla técnicamente son cuestiones que generan numerosas teorías y enfoques metodológicos. Por ello, ofrecer una definición más precisa de la inteligencia artificial resulta complicado debido al complejo concepto de inteligencia.

Resumen de las diferentes definiciones de IA

La inteligencia artificial se desarrolla principalmente para áreas técnicas específicas. El objetivo no es tanto que la IA domine la comunicación humana, sino que pueda realizar tareas altamente especializadas de manera eficiente. Para estas tecnologías se utiliza la versión limitada del test de Turing: si un sistema técnico posee las mismas capacidades que un humano en un área concreta —como en un diagnóstico médico o un juego de ajedrez—, se considera un sistema artificialmente inteligente. En este sentido, existen dos definiciones principales de inteligencia artificial: una “fuerte” y otra “débil”.

Inteligencia artificial fuerte: la visión

La definición de IA fuerte se refiere a una inteligencia capaz de reemplazar al ser humano en su totalidad, con todas sus diversas capacidades. Hay diferentes dimensiones de la inteligencia que pertenecen a la IA fuerte: cognitiva, sensoriomotora, emocional y social. La mayoría de las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial se centran principalmente en el ámbito de la inteligencia cognitiva, como la lógica, la planificación, la resolución de problemas, la autonomía y la formación de perspectivas individuales.

Inteligencia artificial débil: la realidad

La definición de IA débil, en cambio, se refiere al desarrollo y uso de la inteligencia artificial en ámbitos de aplicación claramente delimitados. Esta es la etapa en la que se encuentra la investigación actual sobre IA. Casi todos los campos de aplicación actuales de la inteligencia artificial pertenecen al ámbito de la IA débil, pero altamente especializada. Esto incluye el desarrollo de vehículos autónomos, diagnósticos médicos, algoritmos inteligentes de búsqueda y automatización, entre otros ejemplos.

En el ámbito de la IA débil, la investigación ha logrado avances revolucionarios en los últimos años. El desarrollo de sistemas inteligentes en áreas específicas ha demostrado ser no solo más factible desde un punto de vista práctico, sino también éticamente menos controvertido que la investigación de una superinteligencia.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

¿Cómo podemos describir el funcionamiento de la inteligencia artificial? Una IA es tan buena como su representación técnica del conocimiento. En este sentido, existen dos enfoques metodológicos básicos:

1. En el enfoque de procesamiento de símbolos de la IA, el conocimiento se representa a través de símbolos y se realiza mediante la manipulación de estos. La IA simbólica se enfoca en el procesamiento de la información de manera “top-down” y opera utilizando símbolos, conexiones abstractas y conclusiones lógicas.
2. En el enfoque neuronal de la IA, el conocimiento se representa mediante neuronas artificiales y sus interconexiones. La IA neuronal se centra en el procesamiento de la información de manera “bottom-up” y simula funciones de neuronas artificiales individuales que se agrupan en redes neuronales más grandes. Estas redes neuronales artificiales trabajan en conjunto para realizar tareas específicas.

IA simbólica

La IA simbólica se considera el enfoque clásico de la inteligencia artificial. Se basa en la premisa de que el pensamiento humano puede ser reconstruido desde un nivel lógico-conceptual superior, independientemente de los detalles empíricos específicos (enfoque top-down). En este enfoque, el conocimiento se representa mediante símbolos abstractos, incluyendo el lenguaje escrito y hablado. Las máquinas aprenden a reconocer, comprender y utilizar estos símbolos a través de algoritmos. El sistema inteligente adquiere su información de sistemas expertos, que son sistemas diseñados para almacenar y aplicar conocimientos especializados en un dominio específico.

Las aplicaciones clásicas de la IA simbólica se centran en el procesamiento de textos, el reconocimiento del lenguaje y otras disciplinas lógicas como el dominio del ajedrez. La IA simbólica se basa en reglas establecidas y puede resolver problemas cada vez más complejos a medida que aumenta la capacidad de cálculo de los ordenadores. Por ejemplo, Deep Blue de IBM ganó en 1996 al entonces campeón mundial de ajedrez Garri Kasparov con la ayuda de la IA simbólica.

IA neuronal

En 1986, Geoffrey Hinton y dos de sus colegas resucitaron la investigación neuronal de la IA y con ella el campo de investigación de la inteligencia artificial. Con su perfeccionamiento del algoritmo de retropropagación, crearon la base del deep learning o aprendizaje profundo, con el que trabajan hoy casi todas las IA. Gracias a este algoritmo de aprendizaje, las redes neuronales profundas pueden aprender constantemente y crecer de forma independiente.

Al igual que el cerebro humano, la inteligencia artificial neuronal divide el conocimiento en unidades funcionales más pequeñas, conocidas como neuronas artificiales, que se conectan en una red formando grupos cada vez más grandes (enfoque bottom-up). El resultado es una red neuronal artificial con múltiples ramificaciones. A diferencia de la IA simbólica, la red neuronal se “entrena” utilizando datos sensoriomotores, como ocurre en la robótica. Con ayuda del machine learning o aprendizaje automático, la IA genera conocimiento en constante crecimiento. Aquí radica la gran innovación: aunque el entrenamiento puede llevar tiempo, el sistema es capaz, en última instancia, de aprender de forma autónoma.

Inteligencia artificial: ejemplos de aplicaciones y proyectos

Tanto si se trata de reconocimiento facial, asistencia por voz, reconocimiento de imágenes o programas de traducción, la inteligencia artificial ha estado presente en nuestra vida cotidiana durante mucho tiempo. Incluso si decidimos prescindir conscientemente de estas herramientas, resulta difícil escapar de la influencia de la IA en el entorno digital. Por ejemplo, detrás de las sugerencias de productos en las tiendas online o de las recomendaciones en plataformas como YouTube, Netflix y similares, se encuentran sistemas de IA que se adaptan para ofrecer recomendaciones cada vez más precisas y adecuadas.

A continuación, enumeramos algunos ejemplos del uso de la inteligencia artificial:

• ChatGPT: ChatGPT es un chatbot basado en IA desarrollado por OpenAI. El modelo de lenguaje externo entiende la entrada de texto en lenguaje natural y puede, entre otras cosas, responder preguntas y crear, parafrasear y traducir textos.
• RankBrain: RankBrain, desarrollado por Google, es un algoritmo de IA diseñado inicialmente para comprender consultas de búsqueda largas y desconocidas de manera más efectiva. En 2015, Google reveló que RankBrain era el tercer factor más relevante entre los más de 200 factores de clasificación en su motor de búsqueda, junto con los enlaces y el contenido. Por lo tanto, RankBrain ejerce una influencia significativa en el SEO.
• DeepMind: DeepMind es una empresa comprada por Google en 2014 que ha creado numerosas tecnologías innovadoras de IA, como AlphaGo, el programa informático que dominó a la perfección el juego de mesa “Go”. En abril de 2023, Google anunció la fusión con su división interna de IA Google Brain. Una de las características especiales de la investigación en IA de DeepMind es que la empresa añade memoria a corto plazo a la inteligencia artificial.
• DALL-E: el sistema de IA DALL-E, desarrollado por OpenAI, tiene la capacidad de generar imágenes únicas y asombrosas en 2D y 3D a partir de descripciones escritas en cuestión de segundos. La versión beta abierta del software está disponible desde septiembre de 2022. Según el equipo de desarrolladores, cada día se crean más de dos millones de imágenes con la aplicación.
• Alexa de Amazon y Siri de Apple: los asistentes de IA como Alexa y Siri son inteligencias artificiales que ayudan a los usuarios con tareas cotidianas, como obtener información, mediante el control por voz. Gracias a la síntesis de voz, pueden ofrecer respuestas en un lenguaje natural.

Oportunidades y riesgos de la IA

Existen predicciones positivas y negativas sobre cómo la inteligencia artificial transformará nuestras vidas en el futuro. A continuación, resumimos las oportunidades y los riesgos, así como las ventajas e inconvenientes más significativos de la IA.

Ventajas y oportunidades de la IA

El uso de la IA ofrece toda una serie de ventajas y oportunidades. Las principales ventajas de esta tecnología se centran en el ámbito laboral, su alto rendimiento y las perspectivas económicas que ofrece.

Facilitación de empleo y trabajo

La IA tiene el potencial de generar nuevos y valiosos empleos, así como impulsar la economía en general. Los expertos coinciden en que la tecnología tendrá un impacto drástico en el mercado laboral. Las simplificaciones que conlleva la IA ofrecen la posibilidad de tener más tiempo libre.

Comodidad

Los defensores de la IA también destacan las ventajas en términos de la considerable comodidad que toda innovación técnica aporta a la vida cotidiana. Esto se aplica tanto a los vehículos autónomos como al software de traducción inteligente, avances que representan una gran ayuda para los consumidores.

Rendimiento excepcional

La IA también ofrece ventajas significativas en tareas de beneficio público. Las máquinas tienen un índice de error inferior al de los humanos y su rendimiento es enorme. Especialmente en el sector sanitario y en la judicatura, la versatilidad de las máquinas inteligentes se considera prometedora. Aunque los expertos no esperan que los jueces, por ejemplo, sean sustituidos por la tecnología artificial en el futuro, esta puede ayudar a reconocer patrones de procedimientos más rápidamente y llegar a sentencias objetivas.

Ventajas económicas

La inteligencia artificial también representa una oportunidad significativa para los sectores económicos. Según diversos estudios, el uso de la IA está impulsando la transformación digital en áreas como la salud, la educación y la industria, generando un impacto positivo en la productividad y competitividad. El volumen de mercado de tecnologías avanzadas como la IA generativa crece de forma constante, posicionando a la inteligencia artificial como un motor clave de la innovación y el desarrollo económico.

Proyectos futuristas

Por último, pero no menos importante, la inteligencia artificial también estimula el impulso natural humano por explorar: ya se está desarrollando para la exploración de pozos petrolíferos o para el control de robots en Marte. Conforme la tecnología avance, se espera que los campos de aplicación de la IA sigan expandiéndose, abriendo nuevas posibilidades de exploración y descubrimiento en diversos ámbitos.

Desventajas y riesgos de la IA

Sin embargo, diferentes expertos han advertido sobre los riesgos de la inteligencia artificial, a pesar de su propio compromiso con esta tecnología. Estas voces críticas también cuentan con el respaldo de iniciativas más amplias, como el Future of Life Institute (FLI), una organización de investigación y promoción que regularmente reúne a críticos de renombre para pedir un enfoque responsable de la tecnología.

Inferioridad del ser humano

Un posible riesgo que preocupa a muchos y que a menudo ha sido objeto de la ciencia ficción es el desarrollo de una “superinteligencia”. Una superinteligencia es una tecnología que se optimiza a sí misma y, por tanto, se vuelve independiente de los seres humanos. Sin embargo, los investigadores consideran casi imposible una IA deliberadamente maliciosa. No obstante, muchos ven un riesgo real en una inteligencia artificial tan competente que sus actividades adquieran vida propia.

Dependencia de la tecnología

La creciente dependencia de los seres humanos en los sistemas tecnológicos también es motivo de preocupación. En áreas como la asistencia médica, donde se están probando robots asistenciales, se ha señalado que las personas están siendo objetos de vigilancia por parte de estos sistemas técnicos. Al hacerlo, corren el riesgo de renunciar a parte de su intimidad y autodeterminación.

Protección de datos y distribución de poder

Los algoritmos inteligentes tienen la capacidad de procesar conjuntos de datos cada vez más grandes de manera más eficiente. Para el comercio electrónico, en particular, esto puede ser una buena noticia. Sin embargo, el procesamiento de datos por las tecnologías de IA es cada vez más difícil de entender y controlar para los consumidores.

Burbujas de filtro y percepción selectiva

El activista de la red Eli Pariser cita las llamadas burbujas de filtros o de información como otro riesgo de la inteligencia artificial. Si los algoritmos derivan cada vez más el contenido que ofrecen a los usuarios de su comportamiento previo (contenido personalizado), la “visión del mundo” ofrecida se hará cada vez más estrecha. Las tecnologías de IA podrían fomentar la percepción selectiva y reforzar así una creciente “distancia ideológica entre los individuos”.

Influencia en la formación de opinión

Además las tecnologías de IA podrían influir específicamente en las opiniones públicas. Estos temores se centran en las tecnologías que conocen en detalle a los usuarios o en el uso de bots sociales que influyen en las actitudes del público.