¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial, especialmente Machine Learning, es la tecnología que está detrás de negocios disruptivos como Uber, Airbnb o Amazon. Tal como indicaba en un post de hace unos meses: “La Inteligencia Artificial es la nueva electricidad”.

En este post pretendo responder para personas no técnicas a preguntas básicas como: ¿qué es?, ¿qué tipos hay?, ¿qué podemos hacer con ella? o ¿qué podemos esperar en el futuro?

¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Para empezar, simplificando mucho, podemos decir que la Inteligencia Artificial (especialmente Machine Learning) es una nueva forma de generar software en la que no empleamos el método tradicional (programar una máquina mediante instrucciones) sino que dejamos que la máquina aprenda mediante datos.

Definición de Inteligencia Artificial

Si queremos una definición clásica, nos podemos basar en la que empleó John McCarthy cuando introdujo por primera vez el término Inteligencia Artificial en 1956:

“Inteligencia Artificial es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.”
John McCarthy

Previamente, en 1950, Alan Turing se preguntaba si las máquinas podían pensar (“Can machines think?”). Inteligencia artificial es la tecnología que permite a las máquinas pensar y tomar decisiones sin intervención humana. No se trata de programar un ordenador de la forma tradicional para que reaccione ante un hecho predefinido, sino que muestre signos de inteligencia humana como, por ejemplo, la capacidad de aprender.

¿QUÉ TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXISTEN?

Aunque la ciencia ficción se ha empeñado en presentarnos Inteligencia Artificial capaz de hacer cualquier tarea igual o mejor que lo haría una persona, la realidad es distinta. Los sistemas inteligentes que existen son definidos para resolver problemas específicos. Según su nivel de generalización podemos clasificar la inteligencia artificial en:

Inteligencia Artificial Débil es la que solo es capaz de actuar en un dominio de conocimiento concreto (por ejemplo, predecir demanda de un producto, recomendar películas o conducir). Es la que mayor madurez tiene en este momento y se emplea en todo tipo de escenarios, incluyendo entre otras a Siri, buscadores como Google, chatbots, traductores, etc.
Inteligencia Artificial General es la que es capaz de hacer cualquier tarea humana con el mismo nivel de eficiencia que nosotros. Gracias a esta inteligencia las máquinas tendrían la capacidad de resolver cualquier tipo de problema. No existe.
Super Inteligencia Artificial o IA Fuerte es la que supera en todos los aspectos los límites de la inteligencia humana. Este tipo de IA no existe más allá de las películas de ciencia ficción en las cuales, además, son conscientes y capaces de sentir emociones actuando en base a ellas como hacen las personas.

La Inteligencia Artificial Débil está ya presente en nuestra vida sin que seamos conscientes de ello. El resto son objetivo de las investigaciones más ambiciosas y aunque su existencia sea lejana, si alguna vez existen, no debemos olvidar que:

“La única forma de descubrir los límites de lo posible es aventurarse un poco más allá de ellos hacia lo imposible.”
Arthur C. Clarke

¿QUÉ PODEMOS HACER CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

De una forma muy simple podemos considerar que la Inteligencia Artificial permite:

Aprender. Tal como he descrito anteriormente, sin necesidad de una programación explícita.
Comprender. Siendo capaz de clasificar, recomendar o hacer predicciones basadas en los datos de entrada. Todas nuestras interacciones con plataformas y tiendas digitales (por ejemplo, Amazon) emplean IA para personalizar nuestra experiencia, predecir nuestro comportamiento y recomendarnos los productos más adecuados.
Percibir. Siendo capaz de extraer información a partir de imágenes o vídeos (visión artificial), sonidos o textos. Algunos ejemplos son los sistemas de reconocimiento facial o los asistentes personales como Amazon Alexa.
Actuar. Tomando decisiones y actuando de forma autónoma en consecuencia. Desde el robot Roomba que barre tu casa a algunos sistemas de scoring de crédito, su uso es más habitual de lo que parece.

A continuación, profundizaré en el aprendizaje automático: MACHINE LEARNING.

¿QUÉ ES MACHINE LEARNING?

Machine Learning es la rama de la Inteligencia Artificial que usa algoritmos para construir sistemas con la habilidad de aprender y mejorar con las experiencias sin ser programados explícitamente. En esta rama de la IA el resultado ya no depende de unas reglas y un programador, sino que el sistema es capaz de establecer sus propias reglas mediante entrenamiento.

Inteligencia Artificial vs Machine Learning vs Deep Learning

Sin saberlo los estamos utilizando cuando Amazon o una Red Social nos recomienda qué nos pueden interesar, o Netflix nuevas películas o series que ver, cuando buscamos un término en Google, cuando empleamos asistentes de voz como Siri, cuando el navegador nos sugiere la mejor ruta para llegar a nuestro destino, etc. Se trata de una tecnología omnipresente que nos rodea e impacta en nuestras decisiones diarias sin que, a veces, seamos capaces de reconocerla.

Cuando entrenamos los algoritmos partiendo de un conjunto de datos que incluye tanto las variables de entrada como los resultados, se denomina Supervised Learning (Aprendizaje Supervisado). Por ejemplo, un sistema de predicción del precio de un producto debería entrenarse con un histórico de precios y el conjunto de variables de entorno asociadas (variables sociodemográficas, macroeconómicas, etc.) El sistema aprenderá de lo sucedido del pasado (relación de variables y precios) para predecir el resultado futuro cuando solo tengamos las variables.

En Unsupervised Learning (Aprendizaje no Supervisado) no disponemos de un set de datos etiquetados (resultados junto con variables de entrada) por lo que el algoritmo aprende detectando patrones sin necesidad de que nadie lo supervise. Es muy utilizado en la identificación de transacciones anómalas o de comportamientos fraudulentos.

En Reinforced Learning (Aprendizaje Reforzado) el sistema aprende de la interacción con el entorno con un enfoque de prueba y error continuo. El algoritmo irá tomando decisiones en función de los datos de entrenamiento y debemos darle feedback con premios y castigos en función de si el resultado es el esperado o no. De esta forma, el Sistema aprende de nuestra respuesta, a base de obtener premios o castigos. Actualmente está creciendo su uso en cualquier entorno en el que tenga interacción con humanos dado que las personas pueden, a veces sin saberlo, entrenar al algoritmo premiándolo o castigándolo por sus aciertos y errores.

¿QUÉ ES DEEP LEARNING?

Deep Learning es una técnica de Machine Learning inspirada en la forma en que funciona nuestro cerebro a base de capas de neuronas conectadas. Cada neurona está especializada en la resolución de un tipo de problemas y el procesamiento de datos se produce en cascada.

Desde su introducción los datos van pasando por las diferentes capas en las que se les aplica reglas de aprendizaje y se modulan mediante pesos. Durante el entrenamiento, los resultados de la última capa son comparados con los resultados correctos permitiendo al sistema ajustar los pesos. Una vez el sistema ha aprendido, los pesos se dan por definitivos.

Deep Learning se ha empleado, por ejemplo, en la creación de los algoritmos de búsqueda de imágenes, en los sistemas de traducción automática o en la creación automática de subtítulos. Se trata de la tecnología clave detrás de aplicaciones como los coches autónomos permitiéndole reconocer señales, detectar otros vehículos, peatones, etc.

¿QUÉ PODEMOS ESPERAR DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

En Febrero de 2018, el MIT Technology Review lanzaba su lista anual de las “10 breaktrhough technologies” en la que aparecían “Dueling Neural Networks” y “AI for Everybody”. En esta última el artículo destaca la importancia de lograr poner la Inteligencia Artificial al alcance de todas las empresas y de todas las personas para que no solo las grandes tecnológicas tengan acceso a ello. Eso es algo que ya está sucediendo y es una de las razones por la que podemos esperar que, tal como decía Andrew Ng, se convierta en la nueva electricidad.

Sin ser consciente de su presencia, la IA es ya el habilitador del resto de avances tecnológicos.

Si en 2011, el directivo de HP e inversor, Marc Andreessen, acuñaba la frase “El software se está comiendo el mundo”, 6 años después podemos parafrasearla diciendo que:

“La Inteligencia Artificial se va a comer el mundo”

REFERENCIAS

DEPECHE MODE

Siempre que pienso en vehículos autónomos (y por tanto en Inteligencia Artificial) me viene esta canción a la mente. Os dejo con ella: «Behind the wheel» de Depeche Mode.