Normalmente, un sistema de IA es capaz de analizar datos en grandes cantidades (big data), identificar patrones y tendencias y, por lo tanto, formular predicciones de forma automática, con rapidez y precisión. Para nosotros, lo importante es que la IA permite que nuestras experiencias cotidianas sean más inteligentes, al integrar análisis predictivos y otras técnicas de IA en aplicaciones que utilizamos diariamente.
Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer y que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta el ordenador. Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen. La IA no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.
La inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, necesita años de aprendizaje para aprender conceptos básicos. Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoría, fallando mucho al principio hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo. Una IA funciona exactamente igual.En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle lo que acierta, y lo que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Finalmente la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada, generará un resultado sin que exista una lista de órdenes que le diga los pasos que tiene que realizar. Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.
DOCUMENTAL IA
TIPOS DE IA
SISTEMA EXPERTOEs una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia. Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, o un economista.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)
El aprendizaje automático (Machine Learning) es la capacidad que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta. El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la IA. Normalmente 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 IA 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
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. 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 irá añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea capaz de saber 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.
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HISTORIA DE IA
LOS ORÍGENES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALAunque los primeros referentes históricos se remontan a los años 30 con Alan Turing, se considera que el punto de partida es el año 1950, precisamente, cuando Turing publica un artículo con el título «Computing machinery and intelligence» en la revista Mind, donde se hacía la pregunta: ¿pueden las máquinas pensar? y proponía un método para determinar si una máquina puede pensar. Los fundamentos teóricos de la IA se encuentran en el experimento que propone en dicho artículo y que pasó a denominarse Test de Turing, y mediante cuya superación por una máquina se podía considerar que sería capaz de pasar por un humano en una charla. Este test sigue estando vigente en la actualidad y es motivo de estudios e investigaciones continuas.
Sin embargo, numerosos investigadores e historiadores consideran que el punto de partida de la moderna inteligencia artificial fue el año 1956, cuando John McCarty, Marvin Misky y Claude Shannon acuñaron formalmente el término durante la conferencia de Darmouth, como: «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cálculo inteligente». La conferencia fue financiada por la Fundación Rockefeller y se llamó Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.
Los últimos cinco años han sido la expansión de la inteligencia artificial (IA) en sectores donde hasta estas fechas no llegaba. Yoshua Bengio uno de los investigadores más prestigiosos del mundo en el campo de la inteligencia artificial en su artículo de Aprendizaje Profundo publicado en la revista Scientific American, da como fecha de partida de la explosión de la IA el año 2012, donde se presentaron los primeros productos comerciales que entendían el habla, como el Google Now- y posteriormente aplicaciones que permitían identificar el contenido de una imagen, como Google Photos.1997
El supercomputador Deep Blue de IBM ganó en 1997 al campeón mundial de ajedrez Gari Kasparov, después de un fracaso previo en 1996 donde ganó Kasparov. El año 1997 es considerado por algunos historiadores de la IA como el punto de inflexión donde comenzó a oírse de la inteligencia artificial fuera de los ámbitos académicos y de investigación.
2011
En febrero de 2011, el supercomputador Watson de IBM el modelo de computador cognitivo, como lo denomina su creador IBM gana en el concurso televisivo de Estados Unidos Jeopardy¡, en el que se realizan preguntas y cuestiones diferentes de todo tipo, cultura y conocimiento, a los dos mejores concursantes del programa, Brad Ruttler y Ken Jennings.
Watson es una computadora capaz de aprender a medida que trabaja y acumula información y que puede interactuar con el lenguaje humano en un lenguaje natural. Watson va aprendiendo con las interacciones con el usuario.
La computadora cognitiva Watson está disponible y accesible desde la nube y tiene clientes en numerosos países del mundo; en el caso de España, CaixaBank y Repsol trabajan con Watson.
LANZAMIENTO DE ASISTENTES VIRTUALES: SIRI, GOOGLE NOW Y CORTANA (2011-2014)
Otro hito importante fue la presentación de Apple del asistente virtual Siri integrado en el teléfono móvil iPhone 4S en el año 2011 y donde comenzaron las primeras experiencias de aprendizaje automático y los primeros indicios de aprendizaje profundo.
El año 2012 es considerado como el año clave de la segunda generación de inteligencia artificial, con el lanzamiento de asistentes virtuales apoyados en IA con algoritmos de aprendizaje profundo. En junio de 2012 Google presentó su asistente virtual, Google Now, y en abril de 2014 Microsoft presentó su propio asistente virtual, Cortana.
2016
El 9 de marzo de 2016, el software de inteligencia artificial Alpha Go de Google se enfrentó al surcoreano Se-Dol, campeón mundial de Go un juego milenario de estrategia muy complejo en una partida a cinco juegos. Alpha Go ganó los tres primeros juegos limpiamente y solo en el último quinto juego Se-Dol ganó, gracias a un movimiento inicial que hizo y donde se comprobó que la máquina estaba poco entrenada para enfrentarse a situaciones inesperadas.
2017
El algoritmo Libratus de Inteligencia Artificial desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon venció claramente a cuatro de los mejores jugadores profesionales de póquer en un Casino de Estados Unidos. La partida se realizó en enero-febrero de 2017 durante 20 días en un torneo de póquer con sesiones de 11 horas diarias en el Casino Rivers de Pittsburgh (Estados Unidos). La modalidad del juego elegida fue mano a mano, enfrentando a la máquina con los cuatro jugadores profesionales y ganó Alpha Go por abrumadora mayoría.
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