Inteligencia artificial: guía rápida para entender el boom de esta tecnología
Todos hablan de inteligencia artificial pero, ¿saben de lo que hablan?. Aquí traemos un breve recuento de los comienzos de esta tecnología, la explicación de lo que es, cómo se crea y lo que podríamos esperar en el futuro.
Diego Ojeda
2023 probablemente pasará a la historia como el año en el que el concepto “inteligencia artificial” empezó a cobrar más protagonismo. Si bien la génesis de esta tecnología no es novedosa (pues en 1956 el término ya empezaba a acuñarse), en el último tiempo la idea de que una máquina o programa computacional puede pensar y expresarse como lo haría un humano ha tenido un considerable despliegue.
Parte de ese empujón lo han dado desarrollos como ChatGPT, el cual es una inteligencia artificial capaz de mantener un hilo conversacional (algo novedoso en este campo), amén de dar respuesta a preguntas complejas, estructurar información, escribir libros y resolver exámenes universitarios, entre otros usos sorprendentes. A esto se suma el boom que han tenido otras herramientas que diagnostican enfermedades, crean imágenes realistas, dibujos, pinturas y música. Muchos expertos coinciden en que lo que estamos viendo es tan solo el comienzo de múltiples aplicaciones, en un escenario en donde prácticamente la imaginación es el límite.
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Lo cierto es que más allá de las innovaciones que han acaparado titulares en los últimos meses, desde hace años la inteligencia artificial hace parte del día a día. Está en su teléfono celular optimizando procesos para ahorrar batería, mejorando sus fotografías y aprendiendo de sus rutinas con el fin de hacer más eficiente el procesamiento; está en su casa, en artefactos como televisores, asistentes de voz, neveras y aspiradoras; está en las calles de su ciudad, en sensores que configuran los tiempos de los semáforos para mitigar los trancones; está en su empresa, universidad, redes sociales y en un aparente sin fin de otros escenarios.
Es tal la ubicuidad de este concepto que ya se escucha a todos hablar de inteligencia artificial. Algunos con tanta propiedad que hasta parecen expertos en la materia, cuando seguramente solo están replicando lo que han escuchado de otros. Entender este término es importante, no solo para no quedarse por fuera de este tipo de conversaciones, sino para entender lo que está sucediendo, y dimensionar lo que le podría deparar a la humanidad en el futuro de este estallido tecnológico. Todo en términos justos y sin la necesidad de entrar en exagerados escenarios apocalípticos.
No es un concepto nuevo
Como lo explican los informáticos Stuart Russell y Peter Norvig, en su libro ‘Inteligencia artificial: un enfoque moderno’, se considera que las primeras luces de esta tecnología se dieron en 1943, cuando los neurólogos computacionales Warren McCulloch y Walter Pitts emprendieron un trabajo en el que aplicaron sus conocimientos en fisiología básica y funcionamiento de las neuronas cerebrales. En suma, se preguntaron si era posible replicar el pensamiento humano en una máquina.
Para ponerlo a prueba construyeron un modelo de neuronas artificiales que se encendían y apagaban con base a estímulos recibidos de neuronas vecinas. Encontraron que “cualquier función de cómputo podría calcularse mediante alguna red de neuronas interconectadas - lo que hoy se conoce como red neuronal -. McCulloch y Pitts también sugirieron que redes adecuadamente definidas podrían aprender”, se lee en el libro.
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Los años siguientes estuvieron acompañados de diversos avances en esta materia, como lo fue la construcción del primer computador a partir de una red neuronal (1951), conocido como El SNARC; también resaltan las bases que aportó el matemático e informático teórico Alan Turing, reconocido por crear el denominado test de Turing (que es el que se le aplica a estas tecnologías para determinar si poseen una inteligencia como la humana), los conceptos iniciales del aprendizaje automático, el uso de algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, y como lo detalla el doctor en matemáticas Jhon Lenox en su libro ‘2084: inteligencia artificial y el futuro de la humanidad’, no fue sino hasta 1956 que se comenzó a acuñar el término inteligencia artificial, esto en un campamento de verano de la Universidad de Dartmouth organizado por el informático Jhon McCarthy (quien por cierto fue el primero en recibir el Premio Turing en 1971). Como lo dijo en aquel evento “la inteligencia artificial es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes”, concepto que podría resumir gran parte de los desarrollos que hemos visto en los últimos años.
Otros íconos en el salón de la fama de la inteligencia artificial, como Deep Blue, no se pueden quedar por fuera de este breve recuento. Desarrollada por IBM, esta computadora pasó a la historia por ser la primera (en febrero de 1996) en ganar una partida de ajedrez al campeón del mundo de la época, Gary Kaspárov. También está el caso de AlphaGo, máquina desarrollada por Google, que en marzo de 2016 venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol. Pero también está el desarrollo de asistentes de voz como Siri (2011) y Alexa (2014), así como chats conversacionales, entre los que figuran Eliza (que podría considerarse la tatarabuela de ChatGPT, 1966), Simsimi (2002), Replika AI (2017) y el propio ChatGPT (2022).
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
A pesar de que es un concepto en el que se viene trabajando y debatiendo durante décadas, aún no existe una definición exacta de lo que es la inteligencia artificial. Según lo explicado por Andrés Torres, quien es ingeniero de sistemas de la Universidad Nacional y además cuenta con una maestría con enfoque en Sistemas Inteligentes, el solo concepto de inteligencia tiene múltiples variables. Por ejemplo, hay quienes la ven como aquella que tiene la capacidad de comprender un contexto, mientras que otros consideran que es la que puede buscar la solución a un problema. Ambas posiciones podrían describir la inteligencia de un humano, pero también la de un animal o conjunto de animales (lo que se conoce como inteligencia comunitaria).
Tratando de aproximarse a una definición, Torres cree que la inteligencia artificial es todo aquel mecanismo, alterno a un cerebro biológico y personalidad humana, que puede proponer soluciones a diferentes tipos de problemas dentro de un contexto definido. Todo mediante mecanismos artificiales.
En el libro ‘Inteligencia artificial: un enfoque moderno’, los autores reunieron varias definiciones que, a su vez, clasificaron en cuatro grupos: los sistemas que piensan como humanos, los sistemas que actúan como humanos, los sistemas que piensan racionalmente y los sistemas que actúan racionalmente.
Pero los esfuerzos para aproximarse a una definición no terminan aquí, pues Torres también considera que el concepto de inteligencia artificial puede variar con base en lo sorprendente o disruptiva que pueda parecer la tecnología, ya que muchos de los componentes tecnológicos que han surgido en la historia tienen piezas que pudieron considerarse como inteligentes en su contexto y época, solo que con el pasar del tiempo comenzaron a normalizarse.
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“Pasará lo mismo con la inteligencia artificial actual, que por el momento la consideramos avanzada, pero llegará el día en el que diremos que es una simple herramienta, tal vez quitándole ese distintivo de ‘inteligente’”, detalla. “Por ejemplo, en los 80´s se consideraba inteligente a los detectores de escritura de texto escrito sobre un papel; hoy ya no son catalogados como tal, sino como simples herramientas de transcripción de papel a digital”, agrega.
¿Cómo se crea una inteligencia artificial?
Para empezar hay que entender que este no es un proceso exclusivo de grandes mentes o corporaciones, aunque sí se requiere la participación de personas con conocimientos interdisciplinarios, entre los que se encuentran la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de software, las matemáticas, la estadística y la ética.
Básicamente, una inteligencia artificial es un sistema que recibe entradas (o inputs) de una base de datos para, posteriormente, ser procesados y así arrojar un resultado (outputs). Para conseguir lo anterior, primero es necesario pensar en para qué se quiere usar la herramienta y, con base en eso, empezar su diseño.
Lo segundo es recopilar los datos que se requieren. Por ejemplo, si lo que se busca es hacer un chatbot para atender las preguntas y solicitudes que haría un usuario del servicio de salud, la información que se recopile tiene que estar relacionada a esto, como disponibilidad y horarios de citas, direcciones de los centros médicos y las indicaciones para consultar el resultado de los exámenes, entre otros.
Con la base de datos lista, lo que sigue es la creación del algoritmo que va a analizar toda esta información, así como el entrenamiento del mismo. Para este proceso se emplean personas que refinan las respuestas de la inteligencia artificial, es decir, la corrigen cuando responde de forma equivocada, etiquetan la data (para que la herramienta pueda encontrarla de forma más sencilla) y fijan parámetros para que sea más precisa en la tarea asignada.
Luego, el modelo es evaluado y, si obtiene luz verde, se lanza de manera masiva para que el público empiece a interactuar con este. Por lo general, la inteligencia artificial seguirá bajo el monitoreo de personas, que velarán porque su desempeño sea adecuado, alertarán cuando encuentren fallas o sugerirán mejoras que se le pueden hacer a futuro.
Tipos de Inteligencia artificial
Como lo explica el ingeniero Torres, no existe solo una forma de clasificar o agrupar a las inteligencias artificiales, pues puede variar según el atributo que se le mire a la herramienta.
Sin embargo, la clasificación más común es la de inteligencia débil (o suave) e inteligencia fuerte (o robusta). La primera se caracteriza por hacer funciones muy específicas, como lo puede ser un asistente de voz al que se le pregunta por la hora o se le pide que agende un evento; la segunda se diferencia porque tiene la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas complejos de una forma parecida a la humana, tal grado de complejidad lleva a que hasta el momento se mantenga en el plano teórico, y en la ciencia ficción.
Otras formas de clasificación, descritas por Torres, apuntan a la fuente que inspiró el funcionamiento de la inteligencia artificial. Están, por ejemplo, las bioinspiradas, que se usaron mucho por los años 2000 y tenían que ver con cómo se usan los mecanismos de la biología para encontrar soluciones a los problemas.
También se podrían clasificar las inteligencias artificiales con base en su grado de supervisión humana.
“El aprendizaje supervisado se logra mostrándole al mecanismo muestras de lo que quiero que aprenda y este, de forma natural y automática, va construyendo un concepto de lo que está aprendiendo a partir de esas muestras. Así se le enseña, por ejemplo, a una inteligencia artificial a clasificar perros y gatos. Cuando termina el proceso de enseñanza, se pasa a una etapa que es la de predicción, que es cuando le muestro una imagen nueva y le pregunto qué es”, explica Torres.
Pero también está el mecanismo no supervisado, que es cuando se le suelta la información al algoritmo pero no se le dice de qué tipo es, sino que se permite que aprenda con base en los patrones y la naturaleza de la información. Este es más deductivo y emplea mecanismos donde no hay un sesgo; se permite que organice la data de la forma en que se considere más conveniente.
“Pero también hay mecanismos a los que se les da un grado de supervisión, se le puede dar un 50 % de las muestras y otro 50 % sin supervisión, son algoritmos semi supervisados”, detalla.
El futuro de la inteligencia artificial
Si bien estas nuevas herramientas han demostrado un potencial inmenso en beneficio de la humanidad, hay que ser cautelosos en su desarrollo, pues si esto no se acompaña de principios éticos, podrían derivar serios dolores de cabeza. Es por lo anterior que, al hacer futurología en la materia, lo primero que podríamos vaticinar es que veremos regulaciones locales, así como convenios y tratados internacionales, que pondrán límites.
También es posible que se presente el escenario en que algunas naciones consideren a las inteligencias artificiales como sujetos de derecho (probablemente bajo la custodia de un tercero humano), para así resolver problemas, por ejemplo, de propiedad intelectual (pues no deja de ser inquietante la pregunta de si una de estas herramientas crea una canción, los derechos de la misma son de ella, de quien la creó, del artista que inspiró su entrenamiento, o de la persona que la usó para crear la pieza musical).
Si se aplica la Ley de Moore, es decir, que cada dos años el desarrollo de la ingeniería permite que se duplique la capacidad de procesamiento en los dispositivos, es un hecho que veremos inteligencias artificiales con capacidades más robustas a las actuales, haciendo que ChatGPT, en comparación, quede como una simple calculadora. Como se dijo al principio, la imaginación es el límite y son altas las expectativas en torno a las novedades que traerá el desarrollo de esta tecnología.
También es seguro que veremos profundas transformaciones en el mercado laboral, pues cada vez más las inteligencias artificiales harán labores que hoy ocupan a los humanos. Pero que no cunda el pánico, porque también experimentaremos la creación de nuevas plazas laborales relacionadas a esta gran transformación(esto no es nuevo, ya lo hemos visto en las pasadas revoluciones industriales).
Se espera que los trabajos que serán reemplazados son aquellos que ejecutam labores repetitivas, como un cajero, el agente de un servicio de atención al cliente o el personal de una línea de ensamblaje. Parte de las profesiones del futuro estarán relacionadas al manejo de grandes cantidades de datos, el diseño, desarrollo y entrenamiento de inteligencias artificiales, y su mantenimiento.
De momento, las inteligencias artificiales siguen siendo considerablemente inferiores al ser humano, pues aunque puede que hagan ciertas labores mejor a como lo haría el número uno del mundo en esa área (como jugar una partida de ajedrez, o Go), hasta ahí llegan, porque solo pueden hacer una cosa bien. Es decir, ChatGPT puede aprobar la mayoría de los exámenes universitarios en el mundo, pero no puede hacer ni el 0,01 % de las actividades que hace una persona en su día a día.
¿Puede llegar una inteligencia artificial llegar al punto de aprender por sí misma, razonar, autorepararse, ser independientemente del ser humano y hasta desarrollar una conciencia? Gran parte de nuestros conocimientos dicen que no, por lo que ese escenario, que muchos relacionan con un apocalipsis, seguirá manteniéndose en la ciencia ficción.
Por lo pronto, la humanidad se enfrenta a una herramienta con un poderoso potencial, en donde la bondad o maldad de la misma dependerá de sus mentes creadoras. Por más arcaicas que parezcan, probablemente nunca en la historia la ética y la filosofía tendrán tanto protagonismo.
2023 probablemente pasará a la historia como el año en el que el concepto “inteligencia artificial” empezó a cobrar más protagonismo. Si bien la génesis de esta tecnología no es novedosa (pues en 1956 el término ya empezaba a acuñarse), en el último tiempo la idea de que una máquina o programa computacional puede pensar y expresarse como lo haría un humano ha tenido un considerable despliegue.
Parte de ese empujón lo han dado desarrollos como ChatGPT, el cual es una inteligencia artificial capaz de mantener un hilo conversacional (algo novedoso en este campo), amén de dar respuesta a preguntas complejas, estructurar información, escribir libros y resolver exámenes universitarios, entre otros usos sorprendentes. A esto se suma el boom que han tenido otras herramientas que diagnostican enfermedades, crean imágenes realistas, dibujos, pinturas y música. Muchos expertos coinciden en que lo que estamos viendo es tan solo el comienzo de múltiples aplicaciones, en un escenario en donde prácticamente la imaginación es el límite.
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Lo cierto es que más allá de las innovaciones que han acaparado titulares en los últimos meses, desde hace años la inteligencia artificial hace parte del día a día. Está en su teléfono celular optimizando procesos para ahorrar batería, mejorando sus fotografías y aprendiendo de sus rutinas con el fin de hacer más eficiente el procesamiento; está en su casa, en artefactos como televisores, asistentes de voz, neveras y aspiradoras; está en las calles de su ciudad, en sensores que configuran los tiempos de los semáforos para mitigar los trancones; está en su empresa, universidad, redes sociales y en un aparente sin fin de otros escenarios.
Es tal la ubicuidad de este concepto que ya se escucha a todos hablar de inteligencia artificial. Algunos con tanta propiedad que hasta parecen expertos en la materia, cuando seguramente solo están replicando lo que han escuchado de otros. Entender este término es importante, no solo para no quedarse por fuera de este tipo de conversaciones, sino para entender lo que está sucediendo, y dimensionar lo que le podría deparar a la humanidad en el futuro de este estallido tecnológico. Todo en términos justos y sin la necesidad de entrar en exagerados escenarios apocalípticos.
No es un concepto nuevo
Como lo explican los informáticos Stuart Russell y Peter Norvig, en su libro ‘Inteligencia artificial: un enfoque moderno’, se considera que las primeras luces de esta tecnología se dieron en 1943, cuando los neurólogos computacionales Warren McCulloch y Walter Pitts emprendieron un trabajo en el que aplicaron sus conocimientos en fisiología básica y funcionamiento de las neuronas cerebrales. En suma, se preguntaron si era posible replicar el pensamiento humano en una máquina.
Para ponerlo a prueba construyeron un modelo de neuronas artificiales que se encendían y apagaban con base a estímulos recibidos de neuronas vecinas. Encontraron que “cualquier función de cómputo podría calcularse mediante alguna red de neuronas interconectadas - lo que hoy se conoce como red neuronal -. McCulloch y Pitts también sugirieron que redes adecuadamente definidas podrían aprender”, se lee en el libro.
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Los años siguientes estuvieron acompañados de diversos avances en esta materia, como lo fue la construcción del primer computador a partir de una red neuronal (1951), conocido como El SNARC; también resaltan las bases que aportó el matemático e informático teórico Alan Turing, reconocido por crear el denominado test de Turing (que es el que se le aplica a estas tecnologías para determinar si poseen una inteligencia como la humana), los conceptos iniciales del aprendizaje automático, el uso de algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, y como lo detalla el doctor en matemáticas Jhon Lenox en su libro ‘2084: inteligencia artificial y el futuro de la humanidad’, no fue sino hasta 1956 que se comenzó a acuñar el término inteligencia artificial, esto en un campamento de verano de la Universidad de Dartmouth organizado por el informático Jhon McCarthy (quien por cierto fue el primero en recibir el Premio Turing en 1971). Como lo dijo en aquel evento “la inteligencia artificial es la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes”, concepto que podría resumir gran parte de los desarrollos que hemos visto en los últimos años.
Otros íconos en el salón de la fama de la inteligencia artificial, como Deep Blue, no se pueden quedar por fuera de este breve recuento. Desarrollada por IBM, esta computadora pasó a la historia por ser la primera (en febrero de 1996) en ganar una partida de ajedrez al campeón del mundo de la época, Gary Kaspárov. También está el caso de AlphaGo, máquina desarrollada por Google, que en marzo de 2016 venció al campeón mundial de Go, Lee Sedol. Pero también está el desarrollo de asistentes de voz como Siri (2011) y Alexa (2014), así como chats conversacionales, entre los que figuran Eliza (que podría considerarse la tatarabuela de ChatGPT, 1966), Simsimi (2002), Replika AI (2017) y el propio ChatGPT (2022).
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
A pesar de que es un concepto en el que se viene trabajando y debatiendo durante décadas, aún no existe una definición exacta de lo que es la inteligencia artificial. Según lo explicado por Andrés Torres, quien es ingeniero de sistemas de la Universidad Nacional y además cuenta con una maestría con enfoque en Sistemas Inteligentes, el solo concepto de inteligencia tiene múltiples variables. Por ejemplo, hay quienes la ven como aquella que tiene la capacidad de comprender un contexto, mientras que otros consideran que es la que puede buscar la solución a un problema. Ambas posiciones podrían describir la inteligencia de un humano, pero también la de un animal o conjunto de animales (lo que se conoce como inteligencia comunitaria).
Tratando de aproximarse a una definición, Torres cree que la inteligencia artificial es todo aquel mecanismo, alterno a un cerebro biológico y personalidad humana, que puede proponer soluciones a diferentes tipos de problemas dentro de un contexto definido. Todo mediante mecanismos artificiales.
En el libro ‘Inteligencia artificial: un enfoque moderno’, los autores reunieron varias definiciones que, a su vez, clasificaron en cuatro grupos: los sistemas que piensan como humanos, los sistemas que actúan como humanos, los sistemas que piensan racionalmente y los sistemas que actúan racionalmente.
Pero los esfuerzos para aproximarse a una definición no terminan aquí, pues Torres también considera que el concepto de inteligencia artificial puede variar con base en lo sorprendente o disruptiva que pueda parecer la tecnología, ya que muchos de los componentes tecnológicos que han surgido en la historia tienen piezas que pudieron considerarse como inteligentes en su contexto y época, solo que con el pasar del tiempo comenzaron a normalizarse.
Lea también: Crece el debate sobre los riesgos de la inteligencia artificial
“Pasará lo mismo con la inteligencia artificial actual, que por el momento la consideramos avanzada, pero llegará el día en el que diremos que es una simple herramienta, tal vez quitándole ese distintivo de ‘inteligente’”, detalla. “Por ejemplo, en los 80´s se consideraba inteligente a los detectores de escritura de texto escrito sobre un papel; hoy ya no son catalogados como tal, sino como simples herramientas de transcripción de papel a digital”, agrega.
¿Cómo se crea una inteligencia artificial?
Para empezar hay que entender que este no es un proceso exclusivo de grandes mentes o corporaciones, aunque sí se requiere la participación de personas con conocimientos interdisciplinarios, entre los que se encuentran la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de software, las matemáticas, la estadística y la ética.
Básicamente, una inteligencia artificial es un sistema que recibe entradas (o inputs) de una base de datos para, posteriormente, ser procesados y así arrojar un resultado (outputs). Para conseguir lo anterior, primero es necesario pensar en para qué se quiere usar la herramienta y, con base en eso, empezar su diseño.
Lo segundo es recopilar los datos que se requieren. Por ejemplo, si lo que se busca es hacer un chatbot para atender las preguntas y solicitudes que haría un usuario del servicio de salud, la información que se recopile tiene que estar relacionada a esto, como disponibilidad y horarios de citas, direcciones de los centros médicos y las indicaciones para consultar el resultado de los exámenes, entre otros.
Con la base de datos lista, lo que sigue es la creación del algoritmo que va a analizar toda esta información, así como el entrenamiento del mismo. Para este proceso se emplean personas que refinan las respuestas de la inteligencia artificial, es decir, la corrigen cuando responde de forma equivocada, etiquetan la data (para que la herramienta pueda encontrarla de forma más sencilla) y fijan parámetros para que sea más precisa en la tarea asignada.
Luego, el modelo es evaluado y, si obtiene luz verde, se lanza de manera masiva para que el público empiece a interactuar con este. Por lo general, la inteligencia artificial seguirá bajo el monitoreo de personas, que velarán porque su desempeño sea adecuado, alertarán cuando encuentren fallas o sugerirán mejoras que se le pueden hacer a futuro.
Tipos de Inteligencia artificial
Como lo explica el ingeniero Torres, no existe solo una forma de clasificar o agrupar a las inteligencias artificiales, pues puede variar según el atributo que se le mire a la herramienta.
Sin embargo, la clasificación más común es la de inteligencia débil (o suave) e inteligencia fuerte (o robusta). La primera se caracteriza por hacer funciones muy específicas, como lo puede ser un asistente de voz al que se le pregunta por la hora o se le pide que agende un evento; la segunda se diferencia porque tiene la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas complejos de una forma parecida a la humana, tal grado de complejidad lleva a que hasta el momento se mantenga en el plano teórico, y en la ciencia ficción.
Otras formas de clasificación, descritas por Torres, apuntan a la fuente que inspiró el funcionamiento de la inteligencia artificial. Están, por ejemplo, las bioinspiradas, que se usaron mucho por los años 2000 y tenían que ver con cómo se usan los mecanismos de la biología para encontrar soluciones a los problemas.
También se podrían clasificar las inteligencias artificiales con base en su grado de supervisión humana.
“El aprendizaje supervisado se logra mostrándole al mecanismo muestras de lo que quiero que aprenda y este, de forma natural y automática, va construyendo un concepto de lo que está aprendiendo a partir de esas muestras. Así se le enseña, por ejemplo, a una inteligencia artificial a clasificar perros y gatos. Cuando termina el proceso de enseñanza, se pasa a una etapa que es la de predicción, que es cuando le muestro una imagen nueva y le pregunto qué es”, explica Torres.
Pero también está el mecanismo no supervisado, que es cuando se le suelta la información al algoritmo pero no se le dice de qué tipo es, sino que se permite que aprenda con base en los patrones y la naturaleza de la información. Este es más deductivo y emplea mecanismos donde no hay un sesgo; se permite que organice la data de la forma en que se considere más conveniente.
“Pero también hay mecanismos a los que se les da un grado de supervisión, se le puede dar un 50 % de las muestras y otro 50 % sin supervisión, son algoritmos semi supervisados”, detalla.
El futuro de la inteligencia artificial
Si bien estas nuevas herramientas han demostrado un potencial inmenso en beneficio de la humanidad, hay que ser cautelosos en su desarrollo, pues si esto no se acompaña de principios éticos, podrían derivar serios dolores de cabeza. Es por lo anterior que, al hacer futurología en la materia, lo primero que podríamos vaticinar es que veremos regulaciones locales, así como convenios y tratados internacionales, que pondrán límites.
También es posible que se presente el escenario en que algunas naciones consideren a las inteligencias artificiales como sujetos de derecho (probablemente bajo la custodia de un tercero humano), para así resolver problemas, por ejemplo, de propiedad intelectual (pues no deja de ser inquietante la pregunta de si una de estas herramientas crea una canción, los derechos de la misma son de ella, de quien la creó, del artista que inspiró su entrenamiento, o de la persona que la usó para crear la pieza musical).
Si se aplica la Ley de Moore, es decir, que cada dos años el desarrollo de la ingeniería permite que se duplique la capacidad de procesamiento en los dispositivos, es un hecho que veremos inteligencias artificiales con capacidades más robustas a las actuales, haciendo que ChatGPT, en comparación, quede como una simple calculadora. Como se dijo al principio, la imaginación es el límite y son altas las expectativas en torno a las novedades que traerá el desarrollo de esta tecnología.
También es seguro que veremos profundas transformaciones en el mercado laboral, pues cada vez más las inteligencias artificiales harán labores que hoy ocupan a los humanos. Pero que no cunda el pánico, porque también experimentaremos la creación de nuevas plazas laborales relacionadas a esta gran transformación(esto no es nuevo, ya lo hemos visto en las pasadas revoluciones industriales).
Se espera que los trabajos que serán reemplazados son aquellos que ejecutam labores repetitivas, como un cajero, el agente de un servicio de atención al cliente o el personal de una línea de ensamblaje. Parte de las profesiones del futuro estarán relacionadas al manejo de grandes cantidades de datos, el diseño, desarrollo y entrenamiento de inteligencias artificiales, y su mantenimiento.
De momento, las inteligencias artificiales siguen siendo considerablemente inferiores al ser humano, pues aunque puede que hagan ciertas labores mejor a como lo haría el número uno del mundo en esa área (como jugar una partida de ajedrez, o Go), hasta ahí llegan, porque solo pueden hacer una cosa bien. Es decir, ChatGPT puede aprobar la mayoría de los exámenes universitarios en el mundo, pero no puede hacer ni el 0,01 % de las actividades que hace una persona en su día a día.
¿Puede llegar una inteligencia artificial llegar al punto de aprender por sí misma, razonar, autorepararse, ser independientemente del ser humano y hasta desarrollar una conciencia? Gran parte de nuestros conocimientos dicen que no, por lo que ese escenario, que muchos relacionan con un apocalipsis, seguirá manteniéndose en la ciencia ficción.
Por lo pronto, la humanidad se enfrenta a una herramienta con un poderoso potencial, en donde la bondad o maldad de la misma dependerá de sus mentes creadoras. Por más arcaicas que parezcan, probablemente nunca en la historia la ética y la filosofía tendrán tanto protagonismo.