Cuando nos encontramos con los términos “Machine
Learning" e "Inteligencia
artificial" (AI), imaginamos robots luchando en nuestro planeta como
las pelÃculas de ficción Transformers, Terminator y otros, estas ideas se nos
viene a la mente al hablar sobre este tema.
Sin embargo, AI es mucho más que una máquina con una tendencia
de aprendizaje humano. de hecho, es posible que se sorprenda de la frecuencia
con que encontramos esta tecnologÃa en nuestra vida cotidiana. Piense en los
momentos en que se desplaza a través de su feed
de Facebook y aparecen varios anuncios de estudios, viajes y otros, uno podrÃa
pensar que la privacidad no existe en Internet y que esto es el resultado de
que los sitios web los espÃen. Bueno, la privacidad no es muy fuerte, pero los
sitios web no están espiando a cada usuario individual. SerÃa demasiado caro e
ilógico hacerlo. La realidad detrás de esto son algoritmos muy ingeniosamente
diseñados que constantemente reciben datos de entrada a través de su
comportamiento de uso de Internet. Esto optimiza sus feeds de medios sociales, páginas de motores de búsqueda,
plataformas para compartir videos y otros sitios web de acuerdo con su
actividad.
Antes de sumergirse en los detalles geek sobre algoritmos, necesitamos
conocer algunos conceptos básicos sobre la Inteligencia Artificial.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial (o simplemente, AI) son
programas de software que imitan la forma en que los humanos aprenden y
resuelven problemas complejos. Las computadoras con AI están programadas para
aprender actividades como reconocimiento de voz, planificación, resolución de
problemas, percepción y planificación. El término Inteligencia artificial fue
acuñado por primera vez por John McCarthy en 1956 en la
conferencia de Darthmouth. Este evento se considera como el nacimiento de la
IA. Sin embargo, la búsqueda para comprender si las máquinas pueden tener un
pensamiento autónomo comenzó un poco antes. Alan
Turing, en un artÃculo de 1951 titulado "Computing Machinery and
Intelligence", propuso una prueba llamada "Prueba de Turing" o "El juego de imitación". Una prueba
de Turing es un método ideado por Alan
Turing para determinar si una computadora es capaz de pensar como un ser
humano.
Los aspectos originales de AI formulados en 1955
fueron los siguientes:
1. Simulación de funciones superiores del cerebro
humano.
2. Programar una computadora para usar el lenguaje
general.
3. Una manera de determinar y medir la complejidad del
problema.
4. Aujo-mejora.
5 .Arreglar las neuronas hipotéticas de forma tal que
puedan formar conceptos.
6. Randomness y Creatividad.
La AI ha recorrido un largo camino. En las décadas que
siguieron, el campo de AI pasó por altibajos como algunos problemas de
investigación, resultó más difÃcil de lo esperado, mientras que otros
resultaron insuperables con las tecnologÃas de la época. No fue hasta finales
de la década de 1990 que el progreso de la investigación en IA comenzó a
acelerarse, ya que los investigadores se centraron más en la aplicación de la
IA a problemas del mundo real, como el reconocimiento de imágenes y el
diagnóstico médico. Un hito inicial fue la victoria de 1997 de la computadora
de ajedrez Deep Blue de IBM sobre el entonces campeón mundial GarryKasparov.
Esto fue seguido por otros avances significativos en
el campo, incluida la nueva tecnologÃa de DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) CALO
(Agente Cognitivo que Aprende y Organiza).
Una ventaja del aprendizaje automático es que incluso
se puede usar en casos en los que no es factible o difÃcil escribir reglas
explÃcitas para resolver un problema. Por ejemplo, una compañÃa que ejecuta un
servicio en lÃnea podrÃa usar el aprendizaje automático para detectar intentos de inicio de sesión de usuarios que son
fraudulentos. La compañÃa podrÃa comenzar con un conjunto de datos que
contengan información sobre intentos de inicio de sesión pasados, con un
intento etiquetado como fraudulento. Con base en este conjunto de datos, la
compañÃa podrÃa utilizar el aprendizaje automático para derivar una regla que
se aplicará a futuros intentos de ingreso que predice qué intentos tienen más
probabilidades de ser fraudulentos y, por lo tanto, se los somete a medidas de
seguridad adicionales. En cierto sentido, el aprendizaje automático no es un
algoritmo para resolver un problema especÃfico, sino más bien un enfoque más
general para encontrar soluciones a muchos problemas diferentes. Aprendizaje
profundo En los últimos años, el campo del aprendizaje profundo, también
conocido como aprendizaje profundo en red, ha sido sometido avances masivos. El
aprendizaje profundo utiliza estructuras ligeramente inspiradas en el cerebro
humano, que consisten en un conjunto de
unidades (que son equivalentes a "neuronas" en el cerebro). Cada
unidad combina un conjunto de valores de entrada para producir un valor de
salida, que a su vez se transmite a otras neuronas en la capa más profunda de
la red. Por ejemplo, en una aplicación de reconocimiento
de imágenes, una primera capa de unidades puede combinar los datos brutos
de la imagen para reconocer patrones simples en la imagen; una segunda capa de
unidades podrÃa combinar los resultados de la primera capa para reconocer
patrones de patrones; una tercera capa puede combinar los resultados de la
segunda capa; y asÃ.
Las redes de aprendizaje profundo suelen utilizar
muchas capas, a veces más de 100, y suelen utilizar un gran número de unidades
en cada, para permitir el reconocimiento de patrones extremadamente complejos y
precisos en los datos
¿Cómo se integran la inteligencia
artificial y el aprendizaje automático en nuestras vidas cotidianas?
Para el tema de los algoritmos inteligentemente
diseñados en nuestros feeds de redes
sociales, uno interactúa con AI más a
menudo de lo que se da cuenta. Cuando Facebook da automáticamente
sugerencias de etiquetado en la nueva foto que está a punto de cargar, usa
reconocimiento facial. Emplea una técnica de aprendizaje automático muy
profunda para este propósito. Amazon aprovecha el aprendizaje profundo para
publicitar recomendaciones para los zapatos deportivos que acaba de ver en Flipkart o eBay.
Asistentes digitales como Siri, Alexa,
Cortana
y el Asistente de Google usan AI para proporcionar información o ejecutar
tareas. Se utilizan sistemas similares para recomendar pelÃculas o programas de
televisión en servicios de transmisión como Netflix o Amazon.
Los sistemas de recomendación utilizan el aprendizaje
automático para analizar los hábitos de visualización, por lo que los
espectáculos que son relevantes para nuestro gusto aparecen en la parte
superior. También se utilizan para sugerir música en servicios de transmisión,
como Spotify,
y artÃculos para leer en Quora.
Otro ejemplo muy claro son los teléfonos inteligentes,
en los últimos modelos ya mencionan la integración de la inteligencia
artificial en los nuevos teléfonos móviles.
El futuro de la AI
En los últimos años, la especulación sobre los cyborgs
tipo Terminator
que intentaban eliminar a la humanidad ha sido bastante común. Esto puede
suceder o no, pero la tecnologÃa existe para crear una fusión de humanos y
máquinas. En el futuro, existe la posibilidad de tener máquinas con un cerebro
humano real. Las neuronas se pueden fabricar en un laboratorio.
Muchas interfaces cerebro-computadora humana se
utilizan actualmente con fines terapéuticos para superar problemas médicos o
neurológicos. Por ejemplo, los electrodos de Deep Brain Stimulation
(DBS) se utilizan para aliviar los sÃntomas de la enfermedad de Parkinson.
Conectar un cerebro humano a una computadora a través de un implante podrÃa ser
beneficioso para los pacientes a corto plazo. Sin embargo, abre otro tema de debate,
como la legalidad de su uso en términos de perspectivas sociales y
tecnológicas. La mayor pregunta serÃa si una computadora con un cerebro humano
se considerarÃa como un humano real con derechos similares.
La inteligencia artificial está presente en nuestros dÃas,
constantemente cambiado con el transcurrir de los tiempos, es muy temprano hablar de máquinas con conciencia propia por el momento, pero es posible que
algo de esto ocurra en el futuro.
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