Introducción a la inteligencia artificial

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Explicar la importancia de comprender los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial.
Identificar los desafíos que hacen difícil definir la inteligencia artificial.
Describir los tipos de tareas que puede realizar la inteligencia artificial.
Definir el término inteligencia artificial.

Trailcast

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Momento de familiarizarse con la IA

La inteligencia artificial (IA) ha sido el sueño de muchos narradores y fanáticos de la ciencia ficción durante años. Sin embargo, durante mucho tiempo, la mayoría de las personas no habían considerado seriamente la IA, debido a que siempre se la pensaba como un suceso que podría pasar en un futuro muy lejano. Los investigadores y los científicos informáticos no esperaron a que llegara el futuro, sino que han estado trabajando de forma ardua para volver realidad la IA. De hecho, algunas personas comentaron que ya nos encontramos en la Era de la IA.

Un primer plano de una persona sentada frente a una máquina de escribir, ilustrado con el estilo de un cómico dibujo gráfico en vector en 2D.

La escena se da en un aula universitaria, en la que hay un pizarrón de fondo con un dibujo de una red neuronal. En primer plano, se encuentra un estudiante universitario con una computadora, ilustrado con el estilo de un cómico dibujo gráfico en vector en 2D”.

[Imágenes generadas mediante IA con DreamStudio en stability.ai. Para la primera, se utiliza la solicitud “Un primer plano de una persona sentada frente a una máquina de escribir, ilustrado con el estilo de un cómico dibujo gráfico en vector en 2D”. Para la segunda, se utiliza la solicitud “La escena se da en un aula universitaria, en la que hay un pizarrón de fondo con un dibujo de una red neuronal. En primer plano, se encuentra un estudiante universitario con una computadora, ilustrado con el estilo de un cómico dibujo gráfico en vector en 2D”.]

Es incierto en qué medida la IA se volverá parte de nuestra vida diaria. Sin embargo, lo que queda claro es que, para tener pláticas significativas sobre la IA, debemos contar con un vocabulario compartido y una base sólida de conceptos fundamentales para elaborar. En el contexto actual, si se les pide a 10 personas que definan la inteligencia artificial, es probable que se reciban 10 respuestas diferentes. En esta insignia, intentamos explorar las capacidades actuales de la IA para acordar una definición. También investigamos cómo los científicos informáticos crean los sistemas de IA que realizan estas increíbles proezas.

La dificultad de definir la IA

El primer paso para la definición de la IA es reconocer que puede que nuestro concepto actual sobre ella esté algo tergiversado. No ha sido de ayuda la constante presencia de libros y películas de ciencia ficción en los que la IA se percibe como una entidad maliciosa decidida a conquistar el mundo.

La ciencia ficción no es el único aspecto que complicó nuestra perspectiva de la IA. En términos generales, las personas solemos tener un concepto bastante grandioso de nosotros mismos, que es el punto de referencia para medir todo el resto. Cuando hablamos de inteligencia artificial, no podemos evitar compararla con nuestra propia inteligencia. El problema es que las personas no son los únicos seres inteligentes que existen. Los animales, desde los cuervos hasta los pulpos, utilizan herramientas y resuelven problemas para realizar tareas complejas. Incluso el moho del fango puede resolver laberintos si se le da suficiente tiempo.

A medida que comenzamos a apreciar el amplio espectro de inteligencia en el reino animal, también empezamos a reconocer una gran diversidad en nuestra propia inteligencia humana. Puede que haya conocido a una personas que tiene una muy buena oratoria en público, pero que no puede hacer un cálculo matemático del que dependa su vida, o bien una persona que siempre advierte cuando usted se siente algo ansioso, pero que se tropezaría con un balón de fútbol a la primera posibilidad. El punto es que nuestra inteligencia se expresa de muchas formas especializadas. Debemos pensar en la inteligencia artificial de la misma forma. Existen tipos específicos de IA que son buenos en tipos específicos de tareas. Para comenzar a definir a lo que nos referimos con inteligencia artificial, analicemos con mayor detalle lo que puede hacer la IA en la actualidad.

Tipos principales de capacidades de la IA

En este momento, no existe una IA en particular que sea buena para todas las tareas. Este concepto, conocido como IA general, no se logrará en un futuro cercano. En su lugar, a lo largo de los años, desarrollamos varios sistemas de IA especializada diseñados para realizar tareas específicas. Por lo general, los tipos de tareas que realizan se clasifican dentro de alguna de una serie de categorías más amplias.

Predicciones numéricas

¿Observó un pronóstico meteorológico recientemente? Predecir si lloverá o si el cielo estará despejado lo ayuda a decidir si debería llevar un paraguas. Si bien realizamos predicciones climáticas durante miles de años, la IA puede obtener mejores resultados que cualquier método anterior.

Una buena predicción puede ayudarlo a responder todo tipo de preguntas. ¿Es probable que este cliente renueve su suscripción? ¿Se encuentra en riesgo debido a una condición médica? ¿Habrá una demanda alta en la red eléctrica esta noche?

A menudo, las predicciones de la IA pueden tener el formato de un valor entre 0 (no sucederá) y 1 (seguro sucederá). Las predicciones numéricas no solo incluyen valores en porcentaje, sino cualquier valor numérico, por ejemplo, en dólares. Tal vez su negocio desee predecir las ventas del próximo trimestre o determinar el precio óptimo para su servicio más reciente, Widget+. Como consumidor, es probable que ya se vea afectado por estos tipos de predicciones numéricas, incluso más de lo que le parece. Piense qué implica un viaje internacional: los boletos de la aerolínea, la habitación del hotel, el transporte compartido y el seguro para viajeros. Es probable que el precio de todo esto se determine por medio de IA para equilibrar de manera óptima la oferta y la demanda.

Un primer plano de un robot amigable que conduce un taxi, ilustrado con el estilo de arte de línea plano en 2D.

[Imagen generada mediante IA con DreamStudio en stability.ai a través de la solicitud “Un primer plano de un robot amigable que conduce un taxi, ilustrado con el estilo de arte de línea plano en 2D”.]

Clasificaciones

¿Un perro caliente es un sándwich? Esta pregunta generó incontables horas de debate filosófico amistoso sobre cómo dividimos en categorías. Sin embargo, en el mundo real, los riesgos pueden ser mucho mayores. ¿Esta planta es comestible o es venenosa? ¿Este email es legítimo o es un intento de phishing? La clasificación suele ser el primer caso para tomar algún tipo de medida, lo que la vuelve una habilidad realmente valiosa.

Por lo tanto, no es de extrañar que los científicos informáticos hayan trabajado arduamente para crear una IA que sea buena en la clasificación de datos. La identificación de plantas y de emails de phishing es apenas una muestra de su potencial. Las instituciones financieras necesitan detectar transacciones fraudulentas. Los profesionales médicos deben diagnosticar enfermedades. Las plataformas de redes sociales desean identificar comentarios agresivos. Todos estos son ejemplos de problemas de clasificación. La IA puede realizar el primer paso de clasificación y, luego, los profesionales pueden continuar con el trabajo.

A menudo, los clasificadores con tecnología de IA pueden realizar el trabajo igual de bien, o mejor, que los humanos. Dicho esto, cada clasificador es bueno solo en una tarea limitada. La IA que es buena en la detección de emails de phishing no sería buena en la identificación de imágenes de peces reales.

Algunas IA se destacan en la navegación por un entorno cambiante, por ejemplo, en el caso de la conducción autónoma (sin utilizar las manos). Los automóviles con tecnología de IA ya son bastante capaces de mantenerse centrados en un carril y a una distancia segura en una autopista. Se adaptan a las curvas en una carretera, a las ráfagas de viento de los camiones articulados y las paradas repentinas debido al tráfico.

La IA que se puede adaptar a condiciones cambiantes del entorno tiene todo tipo de aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, los negocios necesitan fabricar o entregar productos a sus clientes todos los días. Muchas condiciones del mercado juegan un papel importante en qué tan rápido se realiza esta tarea: la disponibilidad de los materiales, la capacidad de fabricación, el inventario existente, los costos de transporte e, incluso, el tráfico en tiempo real. La IA puede optimizar la cadena de suministro incluso cuando las condiciones cambian.

No debemos olvidar a los robots. Incluso las barredoras de pisos robóticas más modestas pueden esquivar escaleras y sillas. A mayor escala, las cadenas de producción están equipadas con robots que logran una mayor velocidad y eficiencia con el tiempo. Estos mismos robots se pueden ajustar para realizar cambios en el método de producción sin necesidad de una reprogramación costosa. Los investigadores están creando robots de rescate que puedan atravesar áreas de catástrofes, como una edificación colapsada. Una oruga robot que pueda pasar por fisuras pequeñas podría ofrecer ayuda y esperanza a las personas que estén atrapadas en el interior.

Procesamiento de lenguaje

El 30 de noviembre de 2022, la palabra del día de Merriam-Webster fue quididad. Las personas que aprendieron esa palabra mejoraron un poco en una habilidad que podría ser la más importante de todas: la comunicación. Ese mismo día, la palabra se introdujo en ChatGPT, una inteligencia artificial que demostró sus propias habilidades de comunicación. Podía redactar respuestas extensas a preguntas sobre casi cualquier tema. Las respuestas parecían haber sido escritas por una persona. ChatGPT es una de las IA más competentes desarrollada para interpretar el lenguaje cotidiano y realizar acciones correspondientes con sentido. Esto se conoce en el sector como procesamiento de lenguaje natural o PLN.

El procesamiento de lenguaje natural depende de comprender cómo se utilizan las palabras en conjunto. Esto le permite a la IA extraer la intención de las palabras. Por ejemplo, puede que usted quiera traducir un documento del inglés al alemán, o bien puede que quiera recibir un resumen breve de un documento científico extenso. La IA puede hacer esto.

El PLN es una parte importante de la IA generativa, una subcategoría de la IA que convierte palabras en imágenes y sonidos únicos y, por supuesto, en otras palabras. La IA generativa es una tecnología tan disruptiva que le dedicamos una insignia completa a los Aspectos básicos de la IA generativa. Consúltela cuando termine con la insignia actual.

En resumen

La inteligencia artificial se puede pensar como la capacidad de una computadora para demostrar habilidades que, por lo general, se asocian con la intuición, la inferencia y el razonamiento humanos. En este momento, las habilidades de las IA están muy especializadas y se clasifican en algunas categorías amplias, como las predicciones numéricas y el procesamiento de lenguaje.

Ahora que sabe lo que es (y no es) la IA, tiene todo listo para explorar cómo los científicos informáticos y los investigadores crean la IA.

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