Estas son las claves para entender la inteligencia artificial

A finales de noviembre de 2022 se lanzó ChatGPT y nos pareció más palpable la posibilidad de usar la inteligencia artificial (IA). Hasta entonces, el término sonaba a algo futurista, como de ciencia ficción, pero de pronto, en nuestra pantalla podíamos dialogar de tú a tú con una máquina. Ahora existen infinidad de herramientas de Inteligencia Artificial que nos pueden facilitar muchas tareas. Desde escribir textos, construir sitios web, hacer una presentación o incluso crear música.

Si has leído las noticias pensando que esto de la inteligencia no va contigo, debes saber que la IA llegó para quedarse. Ahora es un buen momento de entender de qué se trata y no quedarse atrás, conocer cómo se está utilizando y de qué manera formará parte de nuestro futuro. A continuación, puedes leer sobre algunos de los conceptos más utilizados cuando se habla de Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial consiste en que las computadoras puedan realizar tareas que necesitan de inteligencia humana, por ejemplo, reconocer patrones.iStock

Big Data

Se puede traducir en español como grandes cantidades de datos. Actualmente la cantidad de información que existe es tan inmensa que las personas ya no somos capaces de recopilar, gestionar, ordenar y analizar un volumen así de datos. Ni siquiera lo puede hacer cualquier computadora, se necesitan máquinas y algoritmos muy especializados.

Se suele considerar que podemos hablar de Big Data a partir de unos 50 Terabytes (TB). Entonces, la información que contienen cinco de súper discos duros de 10 TB ya podría calificarse como Big Data. Pero, este concepto no se refiere solo a la información en sí, sino a su recopilación, gestión, clasificación y análisis.

Las empresas usan estos datos para tener una mejor idea de lo que buscan sus clientes, o para detectar problemas o tendencias. Esta disciplina ha crecido tanto en los últimos años que existen profesiones especializadas como la ingeniería de datos, la arquitectura de datos, la ciencia de datos, etc.  

Inteligencia Artificial

Se trata de un área de la computación enfocado en que los dispositivos, las máquinas, puedan realizar tareas que necesiten de una inteligencia similar a la humana, por ejemplo, el reconocimiento de patrones. La materia prima de la IA es el Big Data y, cuanto mayor sea el volumen de datos del que se dispone, mejor funcionarán los algoritmos.

El enfrentamiento entre el campeón de ajedrez Gary Kaspárov y la supercomputadora Deep Blue de IBM se considera el primer ejemplo de inteligencia artificial.

Actualmente son muchas las empresas que están desarrollando la IA, como Google, Microsoft o IBM.

En México, existe la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial cuyo objetivo es promover el uso de la IA en el país. Organiza un congreso mexicano y una conferencia internacional, ambos con periodicidad anual, y elaboran una revista que se publica un mínimo de tres veces al año. Algunos de sus miembros forman parte del grupo de trabajo de Uso responsable de la IA dentro de la Alianza Global sobre la Inteligencia Artificial, iniciativa de la Organización para la Cooperación Económica y el Desarrollo (OCDE).

Machine learning o aprendizaje automático

Es una forma de inteligencia artificial en la que las máquinas aprenden a hacer algo que no sabían mediante el entrenamiento con grandes cantidades de datos. Un ejemplo muy claro es el que usan las aplicaciones de música o video para ofrecernos contenido basándose en lo que hemos escuchado o visto previamente. A medida que consumamos más contenido, la aplicación acierta (debería) mejor con nuestros gustos. Pero también se usa mucho en medicina, por ejemplo, para detectar determinadas enfermedades.

Deep learning o aprendizaje profundo 

Es un área dentro del aprendizaje automático en el que se simula una estructura de red neuronal humana, se crea una artificial, que hace que la máquina aprenda y decida por sí misma. El aprendizaje profundo es más independiente y autónomo que el aprendizaje automático, es decir, la intervención de las personas es aún menor.

Los asistentes virtuales como Siri o Alexa usan el aprendizaje profundo, también los coches autónomos y los chabots.

El aprendizaje profundo es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial en la que las máquinas aprenden solas, casi sin intervención de los seres humanos.iStock

Es un un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. Se trata de un chatbot capaz de responder a preguntas con textos tan coherentes que, en general, resulta difícil decidir si han sido escritos por una persona o por una máquina. Ha sido entrenado con métodos de aprendizaje automático, construye sus respuestas a partir de miles y miles de conversaciones aprendidas e, incluso, las integra a las nuevas conversaciones a las futuras.

Aunque es fascinante el nivel de las respuestas y la rapidez con las proporciona, se necesita tener un cierto conocimiento sobre el tema del que se pregunta para poder identificar errores importantes. El chatbot no verifica la información que da así que, aunque pueda sonar bien, puede ser completamente errónea.