¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Nuria Oliver

Nuria Oliver, PhD

Directora Científica de ELLIS Alicante

Definición

inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA, o AI en ingles) es la capacidad que tiene un dispositivo (como un móvil, ordenador o robot) para realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En informática, la Inteligencia Artificial es la disciplina donde estudiamos y desarrollamos estos sistemas.

Del mismo modo que la inteligencia humana es compleja y múltiple, también lo es la inteligencia artificial, de manera que incluye numerosas áreas de conocimiento que intentan emular distintos aspectos de la inteligencia humana, como la capacidad para percibir, reconocer el entorno y reaccionar en consecuencia; la capacidad para planificar y resolver problemas; la habilidad para aprender constantemente y adaptarse; las inteligencias social, emocional, musical, y creatividad.

Tipos de Inteligencia Artificial

Dependiendo de su nivel de competencia, nos encontramos con 3 tipos de Inteligencia Artificial:

  1. Inteligencia artificial específica (o IA débil). Que es la que existe hoy en día y que es capaz de hacer muy bien –probablemente mejor que el mejor de los humanos– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas, por ejemplo, jugar al ajedrez.
  2. Inteligencia artificial general (IA fuerte o IAG). Con todas las habilidades y capacidades que tienen los humanos. Considero que estamos muy lejos de conseguirlo, si es que se consigue. Sin embargo, no necesitamos IA general para la que la IA ya esté transformando profundamente nuestra sociedad.
  3. Superinteligencia. Sería una IA que superaría a la inteligencia humana, alcanzando en ese momento lo que se conoce como la singularidad. Por definición, al ser una inteligencia superior a la nuestra, no la comprendemos.

Dos escuelas de Inteligencia Artificial

Históricamente ha habido dos grandes escuelas de pensamiento para conseguir alcanzar la Inteligencia Artificial:

  • Simbólico lógica (o top-down), cuyo ejemplo más paradigmático son los sistemas expertos y que consiste en representar el conocimiento utilizando símbolos y en usar las reglas de la lógica para derivar conocimiento nuevo a partir de dicho conocimiento base.

  • Conexionista (o bottom-up), a la que pertenezco, que aboga por el aprendizaje basado en la experiencia, en los datos, y cuyo ejemplo principal son las redes neuronales. A esta escuela pertenecen áreas de la Inteligencia Artificial tan relevantes como el machine learning y dentro de éste, el deep learning.

El avance de la Inteligencia Artificial

Aunque la Inteligencia Artificial existe como disciplina desde los años 50, ha sido en los últimos 15 años en que ha adquirido gran protagonismo en nuestra sociedad, gracias a la confluencia de 3 factores: la existencia de ingentes cantidades de datos (Big Data), la disponibilidad de grandes capacidades de computación a bajo coste y el desarrollo de modelos complejos de aprendizaje –inspirados en las redes neuronales de los años 50– llamados modelos de aprendizaje profundo que, entrenados con muchos datos y aprovechando las grandes capacidades de computación, están en el corazón de los servicios digitales que utilizamos en nuestro día a día, y de los coches, ciudades, hogares y móviles inteligentes.

Ejemplos de la Inteligencia Artificial en nuestra vida

Por ello, la IA ha penetrado de manera invisible en nuestras vidas y ahora mismo está prácticamente en todas partes. Forma parte de nuestro entorno y es habitual en nuestras rutinas diarias. Gracias a su gran capacidad para aprender a partir de datos, permite reconocer y predecir patrones y optimizar tareas. Es parte del proceso de la toma de decisiones, tanto en los ámbitos públicos como privados. Está transformando todos los sectores productivos y, por ello, se encuentra en el corazón de la Cuarta Revolución Industrial. De ahí que las grandes potencias mundiales apuesten por invertir en la IA, siendo conscientes de que el liderazgo de ésta ha de abanderarse no solo desde los ámbitos tecnológico y económico, sino también teniendo en cuenta su impacto social, ético, legal y regulatorio.

La IA nos ayuda en nuestras vidas, por ejemplo en:

  • IA GENERATIVA son modelos capaces de generar automáticamente contenidos de texto, imágenes, música, video u otro tipo de datos como proteínas. Ejemplos de estos modelos son ChatGPT para texto (Large Language Models o LLMs) y DALL-E o Stable Diffusion para imágenes. Estos modelos tienen miles de millones o incluso billones de parámetros al haber sido entrenados con miles de millones de ejemplos de textos o imágenes en su mayoría de Internet. Representan una revolución ya que nunca antes en la historia un ente no humano había tenido la capacidad de generar este tipo de contenido con el nivel de competencia de un humano.
  • ASISTENTES DE VOZ Les pedimos que nos pongan música, nos informen sobre el tiempo o nos cuenten las noticias más destacadas.
  • SISTEMAS DE BÚSQUEDA Y RECOMENDACIÓN Analizan nuestro comportamiento para recomendarnos contenidos en buscadores, aplicaciones de música, redes sociales, noticias o amigos.
  • OPTIMIZACIÓN DE LOS PROCESOS PRODUCTIVOS Permite mejorar las predicciones de la demanda para ajustar la producción y el aprovechamiento de recursos y materias primas.
  • CAMBIO CLIMATICO Gracias a la IA podemos modelar el clima, predecir fenómenos meteorológicos adversos, posibles desastres naturales y su impacto.
  • AUTOMATIZACIÓN DE LA INDUSTRIA La IA ha facilitado el aumento de la productividad, la competitividad y la sostenibilidad del sector.
  • GESTIÓN DEL TRÁFICO Y VEHÍCULOS AUTÓNOMOS La IA permite gestionar eficientemente el tráfico, mejorar la circulación e incluso contar con coches sin conductor
  • CIUDADES INTELIGENTES Basan su funcionamiento en IA para hacer una gestión eficiente de alumbrado, agua potable, polución u otros recursos y servicios esenciales, mejorando la calidad de vida en las mismas
  • SECTOR BURSÁTIL Y FINANCIERO Algoritmos de IA analizan grandes cantidades de datos para predecir y agilizar un entorno de decisiones complejas
  • LUCHA CONTRA LA COVID-19 La IA ayuda en el estudio de la evolución de la enfermedad y los tratamientos contra la misma, en el descubrimiento y diseño de fármacos y vacunas, en las predicciones de evolución de la curva pandémica y en la toma de decisiones de políticas públicas relativas a la pandemia.
  • EL SECTOR SANITARIO La IA es un gran aliado para mejorar los sistemas de diagnóstico, para el diseño de nuevos fármacos, el estudio del ADN o el apoyo en la toma de decisiones de salud pública. La medicina de precisión no es posible sin la ayuda de la IA.
  • ADMINISTRACIÓN PÚBLICA La IA para ayudar en la toma decisiones judiciales o para ofrecer educación personalizada. Además, es imprescindible en áreas como la defensa o el control fronterizo.

Aunque la IA tiene un potencial inmenso para ayudarnos, también adolece de limitaciones y plantea retos éticos que debemos abordar. Precisamente esa es una de las motivaciones por las que hemos creado ELLIS Alicante, para investigar y contribuir a que la Inteligencia Artificial repercuta en el Bien Social.

Si desea conocer más sobre la Inteligencia Artificial, puede encontrar más informacion en este libro digital de acceso gratuito: “Inteligencia Artificial, naturalmente

Preguntas frecuentes

La Inteligencia Artificial (IA, o AI en ingles) es la capacidad de un dispositivo (como un móvil, ordenador o robot) para realizar tareas que generalmente requieren inteligencia humana. En informática, la Inteligencia Artificial es la disciplina donde estudiamos y desarrollamos estos sistemas.

La Inteligencia Artificial (IA) es la disciplina en la Informática que desarrolla sistemas inteligentes, tomando como referencia la inteligencia humana. Ejemplos de IA incluyen los sistemas de reconocimiento de voz y de caras, los coches autónomos, los buscadores en internet o los sistemas que nos recomiendan música o videos.

La Inteligencia Artificial (IA) nos ayuda a reconocer patrones en todo tipo de datos y a hacer predicciones. Gracias a la IA podemos tener coches autónomos, hablarle a nuestros móviles, detectar caras en fotos, encontrar información en internet, traducir de un idioma a otro o recibir recomendaciones de libros, vídeos, música o amigos…También nos ayuda a mejorar la sociedad, por ejemplo, ayudando en diagnósticos médicos, en el descubrimiento de fármacos o en conseguir energías renovables eficientes.

Dependiendo de su nivel de competencia, nos encontramos con 3 tipos de Inteligencia Artificial:

  1. Inteligencia artificial específica (o IA débil). Que es la que existe hoy en día y que es capaz de hacer muy bien –probablemente mejor que el mejor de los humanos– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas, por ejemplo, jugar al ajedrez.

  2. Inteligencia artificial general (IAG o IA fuerte), con todas las habilidades y capacidades que tienen los humanos. Considero que estamos muy lejos de conseguirla, si es que se consigue.

  3. Superinteligencia. Sería una IA que superaría a la inteligencia humana, alcanzando en ese momento lo que se conoce como la singularidad. Por definición, al ser una inteligencia superior a la nuestra, no la comprendemos.

El aprendizaje profundo es un área dentro de la Inteligencia Artificial que enseña a los ordenadores a aprender a partir de ejemplos utilizando redes complejas inspiradas en las redes neuronales de nuestro cerebro. Gracias a las técnicas de aprendizaje profundo podemos tener coches autónomos, hablarle a nuestro móvil, traducir simultáneamente de un idioma a otro o detectar caras en las fotos, por ejemplo.

El uso extendido de la Inteligencia Artificial en prácticamente todos los ámbitos de nuestra vida plantea retos éticos como la discriminación y los sesgos algorítmicos, la manipulación subliminal del comportamiento humano, la falta de transparencia y veracidad y la violación de la privacidad. Para abordar estos retos se han propuesto numerosos marcos éticos para el desarrollo de la IA, como el marco FATEN.

Actualmente la inteligencia artificial se limita a tareas específicas, muchas de las cuales se pueden hacer mejor que el mejor humano (si se entrena con millones de ejemplos). Sin embargo, la inteligencia humana es increíblemente flexible, capaz de aprender cientos de habilidades a partir de muy pocos ejemplos y aplicar y combinar esas habilidades en las situaciones en las que tienen sentido.