Cada vez que subimos una foto a Facebook hay una serie de algoritmos que permiten a esa red social reconocer qué personas están en ella para poder etiquetarlas automáticamente. Este es un ejemplo de lo que puede hacer la Inteligencia Artificial.
El término “Inteligencia Artificial” fue acuñado formalmente en 1956 por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon durante la Conferencia de Darthmounth, aunque años atrás Alan Turing ya había realizado grandes avances en el campo. Él fue quien diseñó el primer programa de ajedrez por computadora y el experimento que hoy se conoce como Test de Turing, utilizado para comprobar el comportamiento inteligente de una máquina.
Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Es el campo científico de la informática que se centra en la creación de programas y mecanismos que pueden mostrar comportamientos considerados inteligentes. En otras palabras, la IA es el concepto según el cual “las máquinas piensan como seres humanos.
Tipos de Inteligencia Artificial
IA Débil
Los términos “débil” y “fuerte” son otra forma de distinguir los tipos de sistemas AI. Al AI Débil probablemente se le puede referir de forma más apropiada como AI Angosta o Artificial Narrow Intelligence. AI se enfoca en realizar tareas específicas, como Siri de Apple, Alexa de Amazon o un vehículo autónomo de Google.
IA Fuerte
AI Fuerte se compone de 2 tipos de AI: Artificial General Intelligence (AGI) y Artificial Super Intelligence (ASI). AGI es un sistema autoconsciente, es decir, que tiene una consciencia. Puede resolver problemas e incluso planear para el futuro. ASI es un sistema que sobrepasa las capacidades humanas. Un ejemplo de ASI aún no existe, a menos de que lo esté viendo en una película. 2001: Odisea del Espacio tenía un sistema computacional llamado HAL. Si lo recuerda, ya tiene una idea de cómo puede verse un sistema ASI.
Inteligencias Artificiales y su relación con el Big Data
Podríamos decir que el Big Data es el combustible de la Inteligencia Artificial. Esta segunda se nutre de los datos procesados y aprende de ellos, creando y reconociendo patrones y desarrollando soluciones sofisticadas de analítica para todo tipo de sectores.
El incremento en los datos y la velocidad de procesamiento han hecho posible el desarrollo de la Inteligencia Artificial, que utiliza esta información para analizar el entorno y actuar con él en consecuencia. Sería un error natural comparar estos dos términos ya que son dos conceptos que se retroalimentan y van de la mano.
La Inteligencia Artificial necesita datos para construir su inteligencia, tanto de forma inicial como de forma posterior y continua. Cuanto más grande sea la cantidad de datos a la que puedan acceder los sistemas de Inteligencia Artificial, más podrán aprender las máquinas y, por tanto, más precisos y eficientes serán sus resultados.
Conforme la IA se vuelve más inteligente, se requiere menos intervención humana a la hora de e controlar los procesos y supervisar las máquinas. La Inteligencia Artificial vive en una continua fase de aprendizaje en la que se alimenta de los datos continuamente.
De la misma manera que el Big Data es necesario para la Inteligencia Artificial, lo mismo pasa al contrario. Cantidades tan ingentes de datos no tendrían el valor que tienen sin los modelos de Inteligencia Artificial, capaces de desbloquear el potencial de estos almacenes de datos y transformarlos en inteligencia.
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