¿Cómo surgió la inteligencia artificial?
11.11.2021 | admin
La IA se refiere a la inteligencia de las máquinas y al campo de la ciencia que busca crearla. La cuestión de que la IA rivalice con los seres humanos plantea muchos interrogantes éticos y su poder potencial suscita preocupación. Las máquinas optimizadas pueden prepararnos soluciones que no esperamos en absoluto. Hay caminos de la IA que no auguran un buen futuro, pero debemos elegir aquellas soluciones que proporcionen beneficios a largo plazo para la humanidad.
Muchos nos preguntamos cómo surgió la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial es un intento de replicar las capacidades humanas. Sin embargo, los lenguajes de inteligencia artificial no construyen modelos lógicos de cómo funcionan las cosas. Más bien, miran el mundo en el contexto de otras palabras.
La inteligencia artificial no es la obra de un genio que haya tenido de repente una epifanía. Simplemente tenemos más datos y mejores equipos. La gran cantidad de datos es el ingrediente mágico de la inteligencia artificial. Datos a los que antes no teníamos acceso. Nuestra civilización ha creado la tecnología para capturar y almacenar cantidades masivas de datos.
Hay miles de millones de teléfonos inteligentes en el mundo con giroscopios, con acelerómetros, con GPS, con lectores de huellas dactilares, tweets, fotos. Las cámaras instaladas en los coches absorben información sobre el mundo que nos rodea. Las boyas sumergidas en mares y océanos proporcionan datos a los modelos climáticos. Los satélites del tamaño de una tostadora observan la vida en el infrarrojo. El mundo entero está inundado de este tipo de datos.
¿Cuáles fueron los inicios de la inteligencia artificial? No es muy interesante. La mayoría de la gente no se da cuenta de que Google es una forma de inteligencia artificial. Si escribes una pregunta en un motor de búsqueda, obtienes una respuesta. Cada búsqueda perfecciona el algoritmo. A veces las respuestas aparecen antes de que hayas terminado de escribir la pregunta. Y ahí lo tenemos. Ni siquiera tenemos que ir a la página de aterrizaje. Como recuerdas, antes no era tan fácil.
¡En 2010 y 2011, la máquina Watson, creada por IBM y que lleva el nombre de su creador, empezó a ganar regularmente en el concurso Jeopardy! Watson demostró ser más rápido que los jugadores humanos. La máquina de Watson leyó Wikipedia y 200 millones de páginas en lenguaje natural. Nadie pensaba que una máquina fuera lo suficientemente rápida y precisa como para ganar a un humano. La máquina aprendió leyendo. Watson se formó en algoritmos de texto pero no lo entendió. No sabe que el fuego puede quemar algo. Ve el mundo de una manera completamente diferente a la nuestra. Pero es Watson quien hoy realiza el análisis de negocio por el que antes se pagaba a los analistas 300 dólares la hora. La victoria de Watson en el torneo ha pasado a la historia de la inteligencia artificial.
La última década de rápido desarrollo de la inteligencia artificial se ha basado en el reconocimiento de patrones, en el aprendizaje automático. Se trata de un proceso basado en algoritmos que aprenden de los datos, reconociendo relaciones y regularidades sin depender de los tradicionales programas informáticos de fabricación humana. Pero en los últimos años esto ha cambiado. Ha surgido el llamado aprendizaje profundo.
Se trata de hacer que las máquinas aprendan por sí mismas. Lo llamamos aprendizaje profundo y significa lo mismo que una red neuronal. Este es un nuevo enfoque. Una red neuronal es una simulación del funcionamiento del cerebro. Tenemos largos nervios en el cerebro que se conectan con otros miles. Forman caminos en relación con las tareas a realizar. Cuando el niño consigue hacer algo con éxito, el camino se refuerza. Si no, el camino se debilita. El niño mejora así su interacción con el entorno. El ordenador aprende como un niño. Obtiene masas de datos y saca sus propias conclusiones. Se vuelve más inteligente a medida que gana experiencia. Los conocimientos se asimilan mediante ejercicios repetidos sistemáticamente en los que la retroalimentación desempeña un papel importante. Toda la estructura puede convertirse rápidamente en un sistema autónomo y tener la capacidad de ampliar los conocimientos por sí misma.
El proyecto de Google llevó a cabo una prueba de redes neuronales. Un gigantesco sistema de tres millones de neuronas aprendió a reconocer gatos y personas en imágenes, sin ayuda humana, simplemente mirando vídeos publicados en YouTube.
Los responsables del proyecto han creado un nuevo grupo de investigación conocido como Google Brain dentro de la división de búsquedas de la empresa. Ellos e investigadores de otros lugares demostraron rápidamente al mundo que las redes neuronales artificiales, un invento de hace décadas, pueden entender imágenes y el habla con una precisión sin precedentes El éxito del aprendizaje profundo, como también se conoce la técnica, ha llevado a Google y a otros a invertir fuertemente en inteligencia artificial, e incluso ha llevado a algunos expertos a decir que deberíamos prepararnos para un software más inteligente que los humanos.
Imagina una situación en la que 1000 ordenadores se despiertan de repente y no saben nada. Los programadores que participaron en el proyecto hicieron que todo el sistema viera vídeos de youtube durante una semana, de modo que la red neuronal aprendió sobre los vídeos de gangnam style y otras historias de la vida cotidiana. Luego se hizo el análisis. ¿Qué ha resultado? Una de las neuronas era, obviamente, la responsable de detectar los rostros humanos. La segunda neurona, sin embargo, se utilizó para detectar, sorprendentemente, a los gatos.
Hace unos años, Deep Mind se convirtió en una semi-filial de Google. La empresa pretende crear una superinteligencia digital más potente que la de todos los humanos juntos.
Uno de los sistemas de apoyo al aprendizaje de Deep Mind se despierta como un recién nacido. Todo lo que ve es la pantalla del juego en un ordenador ATARI. No sabe nada sobre los objetos, el movimiento o el tiempo. Sólo ve la pantalla y el marcador. Mente Profunda pasa por todos los juegos. Pasa por todos los juegos de ATARI a un ritmo inhumano. Termina en menos de un minuto. Si un niño dominara 40 juegos de ATARI a un nivel sobrehumano el día que nació, lo consideraríamos un poseso.
Otro reto para Deep Mind fue jugar al Go. Se pensaba que un ordenador nunca podría ganar a un humano en este juego. Deep Mind se enfrentó primero al campeón europeo. Fue en octubre de 2015 y ganó. Luego se enfrentó al campeón coreano en marzo de 2016 y ganó. La gente empezó a consolarse diciendo que el Go es sólo un juego de mesa.
Pero también está el póker. El póker es un arte que requiere leer a las personas. Tenemos que lidiar con los faroles. No es una ciencia exacta. En 2017, los mejores jugadores de póker se reunieron en Pittsburgh. Después de una semana de juegos, el ordenador los demolió a todos. Como puedes ver, la inteligencia artificial tarda en adquirir una nueva habilidad, pero una vez que lo hace es imparable.
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