El
ser humano desde su niñez, tiene la profundidad necesidad de hacer nuevos
descubrimientos que faciliten su vida, los avances tecnológicos han permitido
desde realizar máquinas que ayuden durante una operación hasta incluso crear
una aspiradora que limpia y se asea sola. Diferentes investigadores han
trabajado en hacer de las máquinas, una ayuda pero enfocadas a la resolución de
problemas lo más parecido al razonamiento humano, es ahí donde aparece el
término, inteligencia artificial (IA).
La
inteligencia artificial nace de la idea de un genio matemático llamado Alan Turín
quién en una prueba conocida como test de Turín quería demostrar una hipótesis
sobre si una máquina era capaz de comportarse de manera inteligente, ante esto,
McCathy le dio la denominación de inteligencia artificial como una iniciativa a
la posibilidad de construir máquinas inteligentes para adquirir conocimientos
suficientes y resolver problemas considerados como intelectualmente difíciles.
El
origen de este concepto fue muy complicado debido a que primero había que
realizar una definición base de lo que era inteligencia pues de acuerdo a la psicología
existen diversos tipos de inteligencia y se debería definir cómo implementarlas
todas en la resolución de problemas.
La
IA es una ciencia que trabaja con dos enfoques, el Machine Learning
(aprendizaje automático) y el Deep Learning (aprendizaje profundo).
En Machine
Learning la máquina utiliza técnicas de análisis sobre datos para aprender a
realizar una tarea y no necesita
ninguna programación específica con
millones de líneas de código. Por eso se denomina aprendizaje automático.
El
Deep Learning es un tipo de Machine Learning directamente inspirado en la forma de las neuronas del cerebro humano es una red neuronal artificial que está compuesta por
múltiples capas, a través de las cuales se procesan los datos. Esto es le permite
que la máquina profundice su aprendizaje, identificando conexiones y alterando
los datos introducidos para conseguir mejores resultados.
Su
funcionamiento cambia de acuerdo a la técnica
que utilice, el principio central gira en torno a los datos. Los sistemas de IA
aprenden y mejoran a través de la exposición de grandes cantidades de datos, lo
que permite identificar patrones que las personas pueden pasar por alto.
Dicho proceso
de aprendizaje suele utilizar algoritmos, los cuales, son el conjunto de reglas
que guían el análisis y la toma de decisiones de la IA. En el aprendizaje
automático, un subconjunto popular de la IA, los algoritmos se entrenan con
datos etiquetados o no etiquetados para hacer predicciones o categorizar
información.
De igual forma,
el aprendizaje profundo, utiliza redes neuronales artificiales con varias capas
para procesar información, imitando la estructura y la función del cerebro
humano. A través del aprendizaje y la adaptación continua, los sistemas de IA
se vuelven cada vez más hábiles en la realización de tareas más específicas,
desde el reconocimiento de imágenes hasta la traducción de idiomas, entre
otras.
Por otro lado,
es importante destacar que existen cuatro tipos de inteligencia artificial: Aquellos
sistemas que piensan como humanos y se enfocan en la imitación de la
inteligencia humana, tanto en términos de comportamiento y resolución de
problemas; sistemas que actúan como humanos se centran en imitar cómo actúan los
humanos en el mundo; sistemas que piensan racionalmente, en donde no es tan
importante el comportamiento humano pero si el cómo resolver problemas de una
manera lógica y precisa y por último,
los sistemas que actúan racionalmente en la toma de decisiones y la manera de
actuar buscando cuál es la mejor
decisión según la información que tenga disponible.
Actualmente, el uso al que se está destinando a
esta herramienta es muy variado por ejemplo en el área de la salud desarrolla
tratamientos personalizados, descubre nuevos fármacos o analiza imágenes
médicas. A través de asistentes virtuales los pacientes recuerdan el horario para
hacer alguna cosa o tomar sus medicamentos.
De la misma
manera, en el área de la banca su uso va en prevenir y detectar posibles fraudes, así como para comprobar si un cliente podrá
pagar el crédito que solicita y para automatizar las tareas de gestión de datos.
Asimismo,
en el área ambiental, podría prever desastres naturales y permitir una
preparación adecuada, así como reducir sus consecuencias gracias al uso de
enormes cantidades de datos y su capacidad para reconocer patrones.
Como
bien se ha dicho, sirve para múltiples áreas pero a medida que se populariza,
las conversaciones sobre la ética y el uso responsable de la Inteligencia artificial se vuelve un tema de preocupación.
En
este sentido, es importante destacar que en el campo de la educación el
lanzamiento de ChatGPT y aplicaciones similares han causado una profunda angustia
a profesores y es porque esta aplicación de IA se basa en la formulación de
preguntas sobre un tema que quiera desarrollar y la manera en la que quiere que
la herramienta la responda pero muchos estudiantes han hecho un uso inadecuado
de ella.
En
ocasiones, estudiantes resuelven sus trabajos escolares con un solo botón, sin
tener el mínimo interés en leer si la información solicitada por la unidad
educativa es la correcta, ante esta problemática muchos profesores manifiestan
su preocupación en el deterioro cognitivo que pueda tener la sociedad futura si
no se hace una supervisión de la misma.
Para finalizar, si bien es cierto que la
tecnología ha avanzado a tal punto de que unas máquinas ya pueden solventar la
gran mayoría de problemas, también es cierto que esta puede generar un peligro
en la humanidad pues más allá de perder la capacidad de pensamiento, de no
tener una regulación esta tecnología podría ser utilizarlas para realizar
ciberataques, la proporción de información falsa en internet o incluso la destrucción
de territorios para ganar guerras, sin darnos cuenta podemos estar consintiendo
el fin de nuestra era.
