¿Qué es y para qué sirve la inteligencia artificial?: las respuestas que necesitás saber

La inteligencia artificial ya está en boca de todos, pero pocos saben lo que es. ¿Cómo funciona? ¿Hasta dónde puede llegar? ¿Cuáles son sus limitaciones?

Básicamente se trata de la revolución más importante de las tecnologías de la información desde que se inventó la informática. La inteligencia artificial va a cambiarlo todo, aunque no tenemos claro cuándo, ni como... ni por qué. Es la gran paradoja de la inteligencia artificial. Todo el mundo habla de ella pero pocos saben cómo funciona o lo que realmente hace.

Las máquinas, en el centro

La capacidad de las máquinas para que piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de las tecnologías de la información en los últimos siglos, pero también representa un peligro real para la humanidad. Porque las computadoras hoy controlan las centrales nucleares, el suministro de luz, los misiles armados... ¿Y si un día una inteligencia artificial decide que los humanos no somos necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que compartieron en público los empresarios Bill Gates y Elon Musk y el físico fallecido Stephen Hawking.

Aliadas o rivales

Uno de los padres de esta ciencia, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la inteligencia artificial salvaría a la humanidad. Pero también profetizó en 1970: "Cuando las computadoras tomen el control, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas". Y eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e Internet...

¿Qué tiene la inteligencia artificial que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza? La inteligencia artificial es una revolución porque supone una forma nueva de lo que un software o un robot, pongan en práctica una tarea que le encomendamos.

¿Qué es la inteligencia artificial?

No existe una definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es la inteligencia humana...

En su forma más simple, la inteligencia artificial es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos, en 2009:

• Sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales.
• Sistemas que actúan como humanos, como los robots.
• Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos.
• Sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.

Los antecedentes de la inteligencia artificial

Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci se ha intentado construir máquinas que se comporten como humanos.

En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamín Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.

Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interior de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitían ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero. Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, el más famoso fue un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interior de la mesa y además era un extraordinario jugador de ajedrez. El Turco no era inteligencia artificial, pero nos muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de nuestro tiempo.

Alan Turing, el padre de la inteligencia artificial

Hubo que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificial moderna. La inventó Alan Turing, el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes. Su vida ha sido llevada al cine.

Turing publicó en 1936 su concepto de máquina universal, que básicamente describía lo que era un algoritmo informático, y una computadora. En 1950 formalizó el inicio de la inteligencia con su Test de Turing, una prueba que define si una máquina es o no inteligente. Si un humano y una inteligencia artificial se enfrentan a las preguntas de un interrogador y ese interrogador no puede distinguir si las respuestas provienen del humano o de la inteligencia artificial, entonces la inteligencia artificial es inteligente.

En 1956 los expertos John McCarthy, Newell, Simon y Minsky usaron por vez primera el término "inteligencia artificial" en una conferencia en Dartmouth (Estados Unidos).

Minsky creó el primer simulador de redes neuronales, un genio que también inventó el microscopio con focal y patentó el primer casco de realidad virtual... ¡en 1963! Además fue el principal asesor de la película 2001: Una odisea en el espacio, dando vida a la computadora HAL 9000.

El desembarco masivo de la inteligencia artificial

Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer computadoras potentes y baratas, capaces de experimentar con la inteligencia artificial a un nivel global y cotidiano.

Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según unas reglas, o los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano. El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más real en los primeros años del milenio. Su descendiente más actual es Mitsuku, que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018.

Pero el momento en el que la inteligencia artificial entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la gente descubrió que era algo real y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en 1997, cuando la computadora Deep Blue de IBM venció en una partida de ajedrez al mejor jugador de ajedrez de la historia, el ruso Gary Kaspárov.

Se inició así una tradición en la que sucesivas computadoras dotados de inteligencia artificial han vencido a los mejores jugadores en todo tipo de juegos. El más popular de la actualidad es Deep Mind de Google, capaz de vencer en juegos mucho más complejos que el ajedrez (para una máquina), desde Starcraft II al milenario Go.

Diferencias entre un programa informático y una inteligencia artificial

Existen muchos tipos de inteligencia artificial, algunos de ellos aún experimentales. Durante más de medio siglo, las computadoras, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.

Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice a la computadora lo que tiene que hacer. "Haz esta operación matemática, escribe el resultado en pantalla, reproduce este sonido", etc. Los programas tienen bifurcaciones del tipo "si pasa esto, haz esto y si pasa esto otro, haz esto otro". Y también pueden realizar acciones al azar, usando números aleatorios. Y otras muchas cosas, claro...

Pero la característica principal de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta la computadora. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que le dice: "si hay un fallo, escribe el mensaje: Ha sucedido un error". Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen.

La revolución de la inteligencia artificial es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.

Una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas. Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoría, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo.

Una inteligencia artificial funciona exactamente igual. En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos.

A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la inteligencia artificial irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.

Finalmente la inteligencia artificial será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado (fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los pasos que tiene que realizar.

Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para la inteligencia artificial que tiene que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.

Ahora entendemos noticias como el pago de 5 dólares por parte de Facebook a personas en la calle para que su inteligencia artificial de reconocimiento facial pueda analizar sus selfies (necesita entrenamiento con el mayor número posible de fotos) o el escándalo de las escuchas de voz de los asistentes de Google, Amazon o Apple, porque necesitan que una persona vea dónde se ha equivocado la inteligencia artificial, para decírselo y que aprenda de sus errores.

Diferentes tipos de inteligencia artificial

Existen diferentes tipos de inteligencia, a partir de las tareas que se pretende acometer.

Sistema experto

Es una inteligencia artificial que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un economista.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) se ajusta perfectamente a la explicación teórica. Es la capacidad que tiene una inteligencia artificial, un software o un robot para aprender por su cuenta.

El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la inteligencia artificial: primero hay un aprendizaje, un entrenamiento que genera una experiencia, y una puesta en práctica que nos dice si la tarea se cumple o no con éxito.

Este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado o no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dice lo que hace bien o mal. En el no supervisado, es la propia inteligencia artificial la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas. Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.

Redes neuronales

Frente a otros sistemas que imitan el comportamiento del cerebro humano, las redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, es decir, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro. Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de aprendizaje automático.

Red neuronal artificial

Una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les aplica una serie de operaciones matemáticas y una función de activación (una fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear redes neuronales artificiales, o RNA.

Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y error, según la tarea encomendada.

Las redes neuronales son adecuadas para tareas en las que haya que reconocer un patrón, o asociar ideas. Se usan en cosas tan dispares como el control de robots, reconocimiento de texto e imágenes, procesamiento de lenguaje natural, etc.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que va un poco más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo. El aprendizaje profundo usas redes neuronales para aprender usando capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los humanos.

Si tiene que buscar manos en una foto por ejemplo, comienza con información sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de un pie. Pero añadirá capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de responder a la pregunta, ¿qué es una mano? y ya no se equivocará. El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes cantidades de datos.