Inteligencia artificial, historia, evolución y futuro empresarial

Autos que se parquean solos, celulares que responden preguntas de forma amable y millones de aplicaciones que nos permiten tener acceso a un sinfín de información que todos utilizamos a diario. Lo que antes sólo veíamos en películas, actualmente se ha convertido en algo muy común gracias a la Inteligencia Artificial.

Historia de la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial tiene sus inicios en los años cincuenta. Durante esta década, los pioneros de la computación se preguntaron si las máquinas podrían llegar a pensar por sí mismas. Con el correr de los años, se les enseñó a jugar ajedrez con programas definidos, pero eso no representaba un aprendizaje real.

Ante esta revelación, surgió el término de machine learning, que representa el aprendizaje sin la intervención de un programador. En el comienzo se creía que generar un programa lo suficientemente grande daría como respuesta la manipulación del conocimiento. Instruir a la computadora con un conjunto de reglas (programas), les permitiría dar una respuesta coherente. Este pensamiento fue conocido como inteligencia artificial simbólica.

Aunque la inteligencia artificial simbólica funcionaba correctamente con problemas sencillos, no podía resolver problemas más complejos. Por ejemplo, el procesador no discernía entre imágenes, no hacía reconocimientos de voz, ni traducía diferentes lenguajes naturales. Sin duda alguna, la inteligencia artificial simbólica no era la respuesta que se buscaba. Posteriormente, se desarrolló un avance con más alcance, conocido como aprendizaje automático (AA).

Evolución de la IA

A lo largo de los años, los seres humanos le han enseñado a las maquinas a actuar por sí solas, pero aún no existe alguna que tome decisiones autónomamente. Sin embargo, gracias al deep learning, una de las evoluciones de la inteligencia artificial, ahora es posible que un smartphone se anticipe a las búsquedas que se hacen en Google antes de terminar de escribir.

Cuando se es pequeño se aprenden las vocales para poder aprender el abecedario, y posteriormente se comienza a escribir. Esto es muy similar a lo que es el deep learning. Poco a poco se ha ido llenando de mucha más información el internet, casi de manera saturada. De la que no se podría llegar a leer toda la información que existe en la web en toda una vida, simplemente es imposible. La magia y lo sorprendente sucede cuando se logra encontrar algún algoritmo que permita a las computadoras poder entrelazar esos conocimientos y sacar deducciones propias.

Es así como los buscadores logran esa cantidad de información sin salir de la temática de interés; aunque sea increíble, y pareciera que es algo que se dio hace pocos años, la verdad es que bastante antiguo.

De hecho, la evolución de la inteligencia artificial ha permitido este tipo de avances; esta tecnología ha brindado a los dispositivos una velocidad y capacidad nunca antes vista. Por otra parte, es innegable que, actualmente, las empresas han sacado gran provecho de estos desarrollos. Por ejemplo, las estadísticas que se sacan de toda la información recogida permiten realizar estudios de mercado a nivel global, gracias al uso de herramientas como el big data y sus desafíos en Colombia.

Entendiendo la importancia de la inteligencia artificial

Para comprender la importancia de los avances en inteligencia artificial es necesario saber qué es y a dónde ha llegado. Las posibilidades que brinda esta tecnología la han convertido en materia de estudio para todos los individuos; es innegable que el desarrollo de la inteligencia artificial ha provocado cambios sociales de los cuales aún no conocemos el alcance.

Muchos medios de comunicación hablan sobre avances que no han sucedido. Estos tienden a confundir a las personas que realmente quieren interesarse por los verdaderos cambios. Es necesario que se pueda disipar la información falsa y comprender hacia dónde se encuentra apuntando los sistemas informáticos de inteligencia artificial.

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

El aprendizaje automático o machine learning es el proceso mediante el cual se entrena la máquina. A través de estadísticas y patrones, encuentra la mejor respuesta o acción entre las que tiene cargada como sistema. El aprendizaje automático, a diferencia de la programación clásica, en donde se le daban reglas e información, funciona de manera más completa. A partir de datos y respuestas, con las que el procesador generará las reglas. Una vez las genera, se realiza un mapeo en donde se obtiene la entrada con su correspondiente respuesta. Al tener este mapeo completo, se puede aplicar a nuevos datos y obtener respuestas originales procesadas por la máquina.

El aprendizaje automático viene a convertirse en una búsqueda permanente de las representaciones más útiles para los datos que se ingresan.

Por otra parte, el aprendizaje profundo (AP) o deep learning  es un subcampo del machine learning. Este subproceso busca aprender representaciones de manera sucesiva, es decir, por medio de capas. La cantidad de capas es la que determina la profundidad del modelo creado.

Los nuevos modelos de aprendizaje profundo tienen en su interior cientos de capas repletas de representaciones. Estas representaciones son entrenadas con datos que se van cargando y que generan sus propios modelos. Al contar con una entrada constante de datos y respuestas relacionadas, las representaciones se vuelven cada vez más precisas. Este proceso de entrada y salida se repite millones de veces y es lo que se denomina bucle de aprendizaje.

Como se mencionó anteriormente, muchos medios afirman que el aprendizaje profundo fue modelado a partir de las redes neuronales del ser humano. Estas afirmaciones confunden a las personas y es necesario decir que de ninguna manera se encuentra relacionado con la neurobiología.

El futuro empresarial tras los avances de la inteligencia artificial

En algunos años, y como consecuencia de los avances en inteligencia artificial, la tecnología reemplazará muchos trabajos cualificados. Esto sucederá especialmente en sectores como la banca y el energético, a través de la elaboración de modelos predictivos para la detección del fraude o de posibles irregularidades en el consumo de una red de energía. Actualmente, gracias al machine learning, cuando una entidad de crédito dispone de una base de datos con transacciones correctas y otra con ilícitas, es posible predecir si las siguientes operaciones serán fraudulentas o no, mediante técnicas de aprendizaje automático.

Así las cosas, en un futuro las compañías deberán adoptar las nuevas tecnologías dentro de sus organizaciones para optimizar sus procesos. Lo anterior no implicará despedir a los empleados, sino llevarlos a un nuevo nivel de aprendizaje estratégico, que agregue valor a la compañía y a sus modelos de negocio.

Futuro de la inteligencia artificial

Todos estos campos de la inteligencia artificial tuvieron su explosión en 2010; de ahí en adelante los avances fueron inimaginables. Identificar imágenes o lograr el reconocimiento de voz hoy hace parte de la vida cotidiana. Sin ir más lejos, un celular cualquiera ya puede identificar un rostro o un tono de voz.

Estos son algunos de los avances más significativos que se han producido, gracias a la inteligencia artificial:

  • Asistentes digitales, como Alexa de Amazon o Google Now.
  • Distinguir imágenes y clasificarlas.
  • Conducción autónoma.
  • Respuestas de los buscadores web completamente automatizadas.
  • Traducción de idiomas.
  • Convertir texto a diálogo.

La inteligencia artificial se encuentra expandiéndose a un ritmo acelerado y constante. Los casos mencionados anteriormente son no solo los más básicos, sino también los más conocidos. En la actualidad ya se trabaja en el razonamiento de las casualidades, el razonamiento formal y mucho más. En poco tiempo se podrá tener una conversación coherente con el smartwatch.

No cabe duda de que es solo la punta del iceberg y que esto recién comienza. El nivel de inversiones que se están realizando en esta tecnología dejan ver que se ha abierto una gran puerta y que aún queda un mundo por recorrer.

Caso de éxito: Facebook como un pequeño cerebro

La segunda aplicación más utilizada en el mundo –después de Google Map- está presente en un 44 % de los smartphone. En muchas páginas ya no es necesario realizar un registro de nuestros datos; simplemente podemos hacer clic en el logo de Facebook o de Gmail y acceder a la información o servicio que queramos. Esto hace que tan famosa aplicación se convierta en una de las herramientas más prácticas para el crecimiento del deep learning recogiendo millones de comportamientos alrededor del mundo.

Facebook ha conseguido ser un pequeño cerebro para las empresas que logran sacarle provecho a la información que día a día va en aumento: “Donde viajo”, “con quién salgo”, “donde como”, “donde trabajo”, “desde donde me conecto”. Data, data y data que Facebook poco a poco va recogiendo y por esto lo hace tan atractivo a la hora de pautar, por su segmentación estratégica.

Una empresa sin cerebro no piensa

Aunque parezca normal, varias empresas se dedican a sobrevivir sin ese “pequeño cerebro”, avanzando sin ver para donde se dirigen. Esto solamente tiene dos finales: que aprenda a pensar y a aprovechar las deducciones que este cerebrito les da, o simplemente quedar en estado vegetativo hasta morir.

El deep learning y la inteligencia artificial abre paso a enormes posibilidades para optimizar los mecanismos o procesos en las compañías, de ahí llega el “machine learning” que se encarga más exactamente del aprendizaje automático de las máquinas. Este consiste en integrar el análisis algorítmico de imágenes, lenguaje natural y datos con sistemas de resolución de problemas.

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