Inteligencia Colectiva: Inteligencia… aunque sea artificial (audio)

 

Cuauhtémoc Valdiosera*

La Inteligencia Artificial ( IA ) no es un campo nuevo; gran parte de su sustento teórico y tecnológico fue desarrollado a lo largo de los últimos 70 años por expertos en informática como Alan Turing, Marvin Minsky  y John McCarthy. Actualmente, el término se refiere a múltiples tecnologías que pueden combinarse de distintas maneras para lograr lo siguiente:

 

Sentir: el procesamiento de audio y la visión por computadoras, por ejemplo, les permiten a las máquinas percibir activamente el mundo que las rodea adquiriendo y procesando imágenes, sonido y voz. El uso del reconocimiento facial en los puestos de control fronterizo constituye un ejemplo práctico de cómo se puede mejorar la productividad.

 

Comprender: los motores de procesamiento e inferencia del lenguaje natural les pueden permitir a los sistemas de IA analizar y entender la información recopilada. Esta tecnología se utiliza para implementar la función de traducción de idiomas de los resultados de los motores de búsqueda.

 

Actuar: un sistema de IA puede actuar a través de tecnologías, como los sistemas expertos y los motores de inferencia, o desarrollar acciones en el mundo físico. Ejemplos de esto son las funciones de piloto automático y freno asistido en los automóviles.

Las tres aptitudes se apoyan en la capacidad de los sistemas de IA de aprender de la experiencia y de adaptarse a lo largo del tiempo.

 

¿Pero porque de pronto la IA se convierte ahora en un tema candente cuando las investigaciones en este campo empezaron en los 50? 

En los últimos años, la IA ha estado creciendo a un ritmo acelerado producto de la abundancia de datos, de las mejoras vertiginosas en el poder de computo, de la posibilidad de acceder de modo sencillo y económico a estos a través de la computación en la nube, de las mejoras a los algoritmos y de la facilidad de acceso a las herramientas y técnicas de código abierto.

 

El enfoque de la inteligencia artificial basado en la biología recibe el nombre de la escuela ascendente. Este planteamiento se inspira no sólo en los insectos, sino también en la rica variedad de estructuras complejas que se encuentran en biología y en física: por ejemplo, los ojos de las ranas, las neuronas y las redes neuronales, el ADN, la evolución y los cerebros de los animales.

 

Los muchos enfoques de la escuela ascendente comparten una característica común: dejan que las máquinas aprendan de cero, del modo que lo hacen los organismos biológicos. Como un niño recién nacido, aprenden a partir de su propia experiencia. Esta filosofía puede resumirse a grandes rasgos en una frase: el aprendizaje lo es todo.

 

Las herramientas de inteligencia aumentada (cuando la inteligencia artificial potencia la inteligencia humana) se construyen sobre la base del aprendizaje profundo y los sistemas cognitivos –aquello que el público en general reconoce como inteligencia – y su uso está ya muy difundido en diferentes sectores e industrias.

 

La inteligencia aumentada tiene un potencial enorme para reemplazar decisiones ineficientes o mal enfocadas y arrojar luz sobre procesos de toma de decisiones complejas de modo de volverlos más eficientes y rentables.

 

La inteligencia artificial  es así  una disciplina transversal a muchas áreas y  tiene impacto en sistemas complejos tan variados como: sistemas de recomendación, toma inteligente de decisiones y minería de datos en Internet, entre otros. Existen, actualmente, muchas aplicaciones de IA en varios dominios; desde aquellas que facilitan nuestras actividades en la vida cotidiana, como los asistentes personales del tipo de Alexa y Siri, pasando por aplicaciones médicas inteligentes que permiten diagnosticar y detectar prematuramente el cáncer y sistemas inteligentes para resolver expedientes jurídicos simples como Compas y Prometea.

 

Así el progreso científico en un  futuro cercano,  será impulsado por la intensa interacción entre la física cuántica, la biología molecular y las computadoras. Después de años de estancamiento en el ámbito  de la inteligencia artificial, la revolución biomolecular y la revolución cuántica comenzarán  a producir una avalancha de ricos y nuevos modelos de investigación en este trascendental campo.

 

*Estudioso del fenómeno de la inteligencia Colectiva. Artista  digital. Periodista tecnológico y analista geopolítico. Cuenta con una larga experiencia en el campo de la administración del conocimiento, la comunicación organizacional y el análisis geopolítico. Actualmente es el Director Ejecutivo del Centro de Estudios para el Desarrollo de la Inteligencia Colectiva ( CEDIC A.C.). E-mail:  [email protected]
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