Por Moisés Hernández Yoldi
En los últimos meses hemos venido escuchando sobre el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), y aunque este avance tecnológico lleva años trabajándose en las grandes compañías de tecnología, muchas personas desconocen qué es y cómo funciona.
Para aquellos que están interesados en el tema, he preparado el siguiente artículo:
¿Qué es la IA?
La IA es un campo científico de la Informática en el que, mediante la combinación de algoritmos, se crean programas y mecanismos que pretenden simular la inteligencia y los comportamientos propios del ser humano.
Esto no sería posible sin el uso de otra tecnología de vanguardia, el big data, gracias a la cual la IA es capaz de gestionar grandes cantidades de datos de los que se sirve para identificar patrones y tendencias y con ello formular predicciones que ayuden a los seres humanos a hacer sus vidas más sencillas.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
En lo que respecta a su funcionamiento, cada técnica de IA cuenta con unas diferencias, en ocasiones, sustanciales respecto a otras.
A continuación enlistaré algunas de las principales técnicas utilizadas en la IA:
Análisis predictivo: también conocido como análisis modelado, permite establecer modelos de puntuación que representan la probabilidad de que algo suceda mediante el análisis de determinadas variables y resultados.
Uno de sus innumerables usos puede encontrarse en el funcionamiento de compañías aseguradoras.
Aprendizaje automático: conocido como machine learning, fundamentalmente, tiene el objetivo de conseguir realizar determinadas acciones de forma automática, sin la necesidad de programación explícita, surtiendo a los algoritmos de los datos necesarios para su funcionamiento.
Los motores de búsqueda o el reconocimiento facial con el que muchos smartphones se desbloquean pueden ser algunos ejemplos de su uso.
Aprendizaje profundo: podría considerarse una rama del aprendizaje automático.
Los sistemas basados en el aprendizaje profundo son entrenados a través de ejemplos preexistentes.
Combina algoritmos de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales complejas, aquellas que hacen posible aprender de esos ejemplos o experiencias.
En la agricultura, por ejemplo, es muy útil a la hora de identificar cultivos y distinguirlos de las malas hierbas a la hora de utilizar herbicidas.
Data Mining: conocida en español también como minería de datos permite la extracción de información oculta a los ojos humanos mediante la exploración y el análisis de los datos manejados.
Es muy útil en campos como el marketing.
Redes semánticas: constituyen una representación del conocimiento lingüístico en la que conceptos e interrelaciones entre ellos son representados mediante grafos.
Adicional a todas estas, encontramos muchas más, como la lógica difusa o fuzzy logic, la vida artificial, los sistemas reactivos o la lingüística computacional, entre otras muchas.
Reflexión: Es paradójico que mientras la ciencia avanza en tecnologías como la IA, que basa su desarrollo en datos, estadísticas y números, un amplio sector de la sociedad camina en sentido contrario, cuestionando la realidad y alterándola a partir de un mal uso del modelo constructivista.
Para esta corriente de pensamiento todo es relativo, todo es cuestionable y todo es una construcción social, bajo esta lógica, la humanidad entera está bajo sospecha.
Un hombre no es un hombre, porque podría ser una mujer, o un perro, o un gato, todo dependería de la auto percepción y estaría basado en el constructo social.
Mientras esto ocurre en la sociedad, la IA avanza a paso firme y empieza a ganar terreno de manera esperanzadora pero amenazante.
