¿Qué es IA?

Probablemente, cuando escuchas decir «inteligencia artificial» (o IA) asumes que se trata de algo difícil de entender, que está por encima de tu capacidad de comprensión. Pero, en definitiva, la IA no es más que un programa informático capaz de reconocer patrones. Las aplicaciones y otros productos tecnológicos que utilizan IA tiene la capacidad de hacer conjeturas fundamentadas sobre cosas que no ha visto antes, utilizando los datos con los que fue entrenada. Por ejemplo: supongamos que un científico de datos le enseña a una aplicación a distinguir fotos de perros y de gatos. Para enseñar a la aplicación a saber cuál es cuál, utiliza 1.000 imágenes etiquetadas como «perro» o «gato». Una vez que lanza la aplicación, los usuarios pueden cargar una foto y la aplicación es capaz de determinar si la imagen contiene un perro o un gato. Muy inteligente.

(¿Prefieres el aprendizaje visual? Dejaré que la investigadora Becca Ricks me ayude a explicar :)

¿El aprendizaje automático es otra cosa?

El término «IA» suele usarse mucho: es una de esas expresiones que ves en la parte posterior de una caja de juguetes o que escuchas en los comerciales de IBM Watson. Posiblemente has escuchado con mucha menor frecuencia términos como «algoritmo» o «modelo de aprendizaje automático». Los algoritmos son los encargados de hacer funcionar la IA: son programas que están dentro del software, tomando montones de información y procesando los números. El modelo de aprendizaje automático es lo que termina haciendo la predicción.

Un algoritmo es una pieza de software que puede examinar grandes cantidades de datos sobre un tema y clasificarlos. Luego, cuando ese algoritmo se aplica a un gran conjunto de lo que los expertos llaman «datos de entrenamiento», produce un modelo de aprendizaje automático. El modelo es el elemento que tiene la capacidad de recibir datos nuevos y tomar decisiones en función de estos datos. ¿Tu servicio de streaming te sugirió tu nuevo programa de televisión favorito? Pudo hacerlo porque recopiló puntos de datos sobre ti (qué estás viendo, en qué dispositivo estás, qué es lo que ven otras personas similares a ti, etc.) y el modelo de aprendizaje automático de la plataforma de streaming lanzó tu nuevo programa favorito: el Reality Show Trashy - Temporada 2: Miami. (Aunque pocos te llamarían la atención si dijeras «IA» o «sistema de recomendación» en lugar de «modelo de aprendizaje automático»).

IA vs. modelo de aprendizaje automático

¿Qué apariencia tiene la IA en el mundo real?

Probablemente hayas interactuado con IA, aunque puede que no te hayas dado cuenta. Si te has desplazado a través del feed de Instagram y has notado que las publicaciones aparecen según lo que más te gusta ver y no en un orden cronológico, eso es IA en marcha. Aquí es donde las cosas se ponen complicadas: quién eres, dónde vives, dónde sueles ir (en la vida real y en el mundo virtual) y miles de otros factores, son cosas que pueden influir en la decisión que toma un sistema de inteligencia artificial sobre ti. No es así en todos los casos, pero sí en algunos. A veces, puede determinar cuál de tus amigos ve esa publicación de Facebook que hiciste con tantas ganas. En otros casos, puede tener consecuencias más graves, como determinar qué recursos recibirás de tu gobierno local.

Gmail utiliza la IA para autocompletar oraciones cuando redactas un correo electrónico

Entonces, la IA es realmente importante, ¿no?

Sip. Y a medida que la IA está cada vez más presente en nuestras vidas, es extremadamente importante que todos comprendamos qué es la inteligencia artificial y cuáles son sus posibles impactos. Cuanto mejor entendamos esto, más podremos asegurarnos de que la IA refleje las prioridades de todos, no solo de los pocos que tienen el privilegio de crearla.



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