Quien no sabe sobre Inteligencia Artificial (IA) y piensa en ello –nos referimos al grueso de los que no tuvieron ni tienen contacto con la informática–, es probable asocie tal concepto a robots inteligentes como el protagonista de la película homónima dirigida por Steven Spielberg en 2001. Pero la IA dista de ser una máquina que aprende a amar o sentir como los humanos: ¿qué es realmente?
Surgió como disciplina hace más de medio siglo cuando las Ciencias de la Computación eran todavía incipientes, y desde allí no ha existido una definición única y uniforme para la IA a lo largo del tiempo. No todo lo que hace una computadora, por difícil o "inteligente" que parezca, se considera IA. Esto se debe a que lo que consideramos como comportamientos inteligentes para una máquina fue cambiando.
Desde sus orígenes, las computadoras han sido capaces de realizar tareas muy complejas. Por ejemplo, ya 50 años atrás, Clementina, la primera supercomputadora científica de nuestro país podía resolver complejísimos cálculos astronómicos, trazar modelos matemáticos de cuencas fluviales y resolver problemas estadísticos. Igualmente se reitera: no todo es IA.
Prácticamente desde el principio aparecen dos enfoques o teorías:
- La IA fuerte (o general), que afirma la posibilidad de crear máquinas con una inteligencia equivalente a la humana en todos sus aspectos. Se asocia con cualidades humanas como la conciencia, la sensibilidad, la sapiencia y el autoconocimiento.
- La IA débil (estrecha, limitada o aplicada), que sólo pretende emular algunos aspectos de la inteligencia humana. Es un sistema que sólo pretende ser aplicable a un tipo específico de problemas (como el ajedrez de computadora) y no tiene la intención de mostrar inteligencia humana en general
También podemos decir que existen dos enfoques predominantes pero muy diferentes entre sí:
- La IA simbólica, que está inspirada en la lógica y se basa en la manipulación de representaciones lingüísticas abstractas (por ejemplo los sistemas expertos que tuvieron mucho éxito en la década del '90
- La IA no-simbólica: se centra en la construcción de modelos matemáticos predictivos a partir de grandes conjuntos de datos de muestra
Hoy en día, el área más exitosa de IA está relacionada con ese segundo enfoque, especialmente con el aprendizaje automático en problemas donde los humanos no sabemos lo que hacen los humanos.
Por ejemplo, una persona puede reconocer la voz de su mejor amigo, pero sin duda es incapaz de explicar qué procedimiento sigue para reconocer esa voz. Con el aprendizaje automático, la máquina puede, por ejemplo, aprender a reconocer voces escuchando grabaciones de humanos.
Es decir, ella no necesita que le programemos el algoritmo: lo descubre sola a partir de las muestras.
Los algoritmos de esta nueva IA se basan en la existencia de millones y millones de datos. La máquina no está "razonando" en realidad, solamente está aplicando algoritmos matemáticos para descubrir patrones de razonamiento inmersos en esos datos, para luego imitarlos. La ventaja de la máquina respecto al humano es su asombrosa capacidad para recordar y manipular inmensos volúmenes de datos.
Con todo esto, vale destacar que la IA ya se aplica con naturalidad en casi todas las áreas de nuestra vida y que se irá integrando cada vez más, potenciando nuestras capacidades humanas.
Este fue uno de los ejes temáticos del XVII Congreso Internacional en Innovación Tecnológica Informática (CIITI) que se realizó el 26 de septiembre en CABA, un encuentro anual organizado por la Universidad Abierta Interamericana (UAI) que tendrá un capítulo en Rosario el próximo 7 de noviembre.
* La Dra. Claudia Pons es directora del Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática de UAI, profesora titular de la cátedra "Inteligencia Artificial" de la Facultad de Informática de la UNLP y fue investigadora del CONICET