La inteligencia artificial está entre nosotros. Mejora por momentos teniendo infinitas aplicaciones. Pero, ¿qué es una inteligencia artificial? Este artículo responde a dicha pregunta. También, por qué Chat GPT y similares no son una IA como tal. Primero, antes de entrar en materia, tenemos que familiarizarnos con algunos términos.
¿Qué es la IA?
La inteligencia artificial (IA) es una disciplina que busca emular algunas facultades intelectuales humanas en sistemas artificiales, como la visión, el reconocimiento de patrones o la solución de problemas.
Se basa en diferentes disciplinas como la informática, la estadística, la robótica o la neurociencia. La IA se originó como resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha aplicado a diversos ámbitos como la salud, la educación, las finanzas o el transporte, entre muchos otros.
La evolución de las Inteligencias Artificiales
La evolución de la inteligencia artificial durante los más de 70 años que llevamos de historia de la IA podemos ver que ha habido 3 grandes épocas separadas por la temática central de su estudio y desarrollo:
- 1950-1970: Desarrollo de métodos y algoritmos de IA:
Durante este período, los investigadores se centraron en desarrollar métodos y algoritmos para la IA. Esto incluyó trabajo en lógica, resolución de problemas y algoritmos de búsqueda. Una de las figuras más influyentes durante este tiempo fue Alan Turing, un matemático británico que propuso la Prueba de Turing como una forma de determinar si una máquina podía exhibir comportamiento inteligente.
- 1970-1990: Desarrollo de algoritmos simbólicos y sistemas expertos también conocidos como sistemas de conocimiento:
Durante este período, los investigadores se centraron en desarrollar algoritmos simbólicos y sistemas expertos, también conocidos como sistemas basados en conocimiento. Estos sistemas utilizan conocimientos de expertos para crear programas que pudieran responder preguntas o tomar decisiones basadas en ese conocimiento. Los sistemas expertos fueron populares en la década de 1970 y se utilizaron en una variedad de campos, incluyendo medicina, finanzas e ingeniería.
- 1990-Actualidad: Aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning):
Desde 1990 hasta el presente, ha habido un enfoque en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. El aprendizaje automático es un tipo de IA que permite a las computadoras aprender a partir de datos sin ser programadas explícitamente.
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales para aprender a partir de grandes cantidades de datos. Estas técnicas han revolucionado muchos campos, incluyendo visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y robótica.
Estas características nos permiten identificar una IA, pero veremos que Chat GPT posee otras diferentes.
¿Cómo funciona la Inteligencia artificial?
La inteligencia artificial intenta imitar el comportamiento humano y para ello usa: Robótica, Procesamiento del Lenguaje Natural, Visión por Computado. Con los campos anteriores, la IA se usa hoy en muchos sectores tales como: Asistentes Virtuales (Siri, Alexa, Cortana), Finanzas (Comercio e inversión, auditoría, suscripción), Salud (Escaneado de imágenes, análisis sonoros del corazón), Sector servicios (RRHH y contratación, búsqueda de empleo, marketing), Media y comercio electrónico (Deepfakes, música, videojuegos), Transporte (simuladores, vehículos autónomos, planificación de rutas, etc.).
¿Qué es el machine learning?
El machine learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia artificial (IA) que estudia cómo dotar a las máquinas de capacidad de aprendizaje. Se basa en algoritmos capaces de identificar patrones en grandes bases de datos y aprender de ellos.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es una técnica para deducir una función a partir de datos de entrenamiento. Los datos de entrenamiento consisten en pares de objetos (normalmente vectores). Un componente del par son los datos de entrada y el otro los resultados deseados.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Entre las principales características del aprendizaje no supervisado encontramos: la máquina maneja datos sin un entrenamiento anterior, entrena con los datos que tiene disponibles. Deja que la máquina resuelva los problemas según su propio criterio. Los algoritmos usados funcionan con datos que no están etiquetados. La máquina debe explorar todos los datos. Los resultados son desconocidos. Por ello, la salida o el resultado lo define la máquina durante el proceso.
¿Es Chat GPT una IA al uso?
Un procesador de texto como Chat GPT es un tipo de IA que utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar texto. La principal diferencia entre un procesador de texto como Chat GPT y otras formas de IA es el propósito y la forma en que se utilizan.
Aquí hay algunas diferencias clave entre un procesador de texto como Chat GPT y otras formas de IA:
- Propósito: un procesador de texto como Chat GPT está diseñado específicamente para generar texto, mientras que otras formas de IA pueden tener una amplia variedad de propósitos, como el reconocimiento de voz, la visión por computadora, el juego y la toma de decisiones.
- Datos de entrenamiento: un procesador de texto como Chat GPT se entrena en grandes conjuntos de datos de texto para aprender a generar texto coherente y relevante. Otras formas de IA pueden ser entrenadas en diferentes tipos de datos, dependiendo del propósito para el que están diseñadas.
- Funcionamiento: un procesador de texto como Chat GPT utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar texto a partir de una entrada dada. Otras formas de IA pueden utilizar diferentes técnicas y algoritmos para lograr sus objetivos.
- Dependencia de datos: un procesador de texto como Chat GPT depende en gran medida de los datos con los que se entrena para generar texto coherente y relevante. Algunas personas podrían argumentar que esto hace que un procesador de texto sea menos “inteligente” que otras formas de IA que pueden aprender y adaptarse a nuevas situaciones sin depender tanto de los datos.
- Falta de conciencia: un procesador de texto como Chat GPT no tiene conciencia ni capacidad para comprender el contexto o el significado más allá del texto que genera. Algunas personas podrían argumentar que esto hace que un procesador de texto sea menos “inteligente” que otras formas de IA que pueden tener una comprensión más profunda del mundo y tomar decisiones basadas en esa comprensión.
