¿Qué tan inteligente es realmente la IA?

Ya sea en la industria o en la esfera privada, todo el mundo habla de inteligencia artificial. Pero, ¿qué significa inteligencia artificial? Respondemos las preguntas más importantes sobre este tema en este artículo.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Al desarrollar sistemas con inteligencia artificial, los investigadores y desarrolladores intentan simular la percepción y el comportamiento humanos utilizando máquinas. Sin embargo, no existe una definición oficial del término inteligencia artificial, lo que se debe en parte a la naturaleza abstracta del término inteligencia y al rápido cambio en el área temática. Por tanto, la IA se define principalmente por sus propiedades y las subáreas asociadas, como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes o el aprendizaje automático.

Las propiedades que son características de la IA son la autonomía y la adaptabilidad. Los sistemas de IA tienen la capacidad de realizar tareas en entornos complejos sin la guía constante de un ser humano. También pueden mejorar de forma independiente su desempeño aprendiendo de sus experiencias.

Sistemas de IA débiles y fuertes

• La IA débil es una máquina que puede reemplazar una sola capacidad cognitiva humana. Los sistemas con IA débil realizan una determinada tarea y se comportan de forma inteligente en el proceso.
• Una IA fuerte sería una máquina que, en general, tiene las mismas capacidades que un ser humano o incluso supera las capacidades humanas. El sistema con una IA fuerte podría cumplir con cualquier tarea intelectual. Sería inteligente (en comparación con la IA débil, que solo se comporta de manera inteligente) y estaría consciente.

Todas las soluciones de IA disponibles hasta la fecha se incluyen en la categoría de "IA débil". Los sistemas de inteligencia artificial potentes solo existen en la ciencia ficción. El término inteligencia artificial abarca muchas subáreas, que a su vez incluyen numerosos métodos de IA y aplicaciones de IA, por ejemplo:

• Adquisición y representación de conocimiento
• robótica
• Reconocimiento de patrones (imágenes, texto, voz)
• Predicción (Big Data / Análisis predictivo)
• Aprendizaje automático (aprendizaje profundo / redes neuronales)

El aprendizaje automático en particular o la forma especial de aprendizaje profundo a menudo se consideran los métodos más importantes de inteligencia artificial, porque el aprendizaje de la experiencia y la capacidad de generar nuevas acciones a partir de ella son evidencia de inteligencia.

¿Qué tan inteligente es realmente la inteligencia artificial?

La respuesta a esta pregunta está estrechamente relacionada con la definición de la palabra "inteligente". Porque la pregunta es si la inteligencia es lo mismo que el comportamiento inteligente o si un cerebro y una conciencia deben estar presentes para la inteligencia.

Suponiendo que la inteligencia es igual a la conducta inteligente, el matemático y lógico inglés Alan Turing ha desarrollado una prueba para determinar si una máquina es inteligente. En la llamada Prueba de Turing, un investigador humano interactúa con dos compañeros de chat: uno de ellos es humano y el otro es una computadora. Si el investigador no puede diferenciar entre inteligencia artificial y humana intercambiando mensajes escritos, la computadora ha pasado la prueba y, por lo tanto, debe haber alcanzado el nivel de inteligencia humana.

Pero incluso si una máquina se comporta de manera inteligente y, por lo tanto, pasa la prueba de Turing, todavía no tendrá un cerebro humano durante mucho tiempo. Si esto se supone para la inteligencia real, solo los sistemas de IA fuertes serían realmente inteligentes. Para las áreas en las que se utiliza actualmente la IA, la cuestión de la "inteligencia real" no es tan importante. Lo que es mucho más importante es qué tan bien un sistema puede hacer el trabajo para el que fue diseñado. En este contexto, a menudo se aplica lo siguiente: la inteligencia artificial es tan inteligente como los datos con los que se entrena.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

El tema de la inteligencia artificial abarca muchos métodos y aplicaciones de IA, cada uno de los cuales tiene funciones diferentes. En general, el comportamiento inteligente de las tecnologías se simula utilizando informática y matemáticas / estadística. Las computadoras están capacitadas para realizar tareas específicas, a menudo procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en ellos.

Esto requiere ciertas habilidades que se pueden dividir en cuatro áreas: percibir, comprender, actuar y aprender.

1. Percepción: esta capacidad se utiliza para generar los datos con los que funciona un sistema basado en IA. Para ello se utilizan todo tipo de sensores, incluidas cámaras y micrófonos.
2. Comprensión: esta parte de la IA es el componente de procesamiento desde el que se inicia el panel de control. Los datos obtenidos se procesan con la ayuda de análisis estadísticos, reconocimiento de voz / imagen, algoritmos que definen reglas especiales o aprendizaje automático.
3. Acción: este es el componente de salida de la IA, que da comandos a los dispositivos conectados, desencadena procesos de seguimiento o genera otras cosas como imágenes, traducciones y similares.
4. Aprendizaje: esta área es especial sobre las tecnologías de IA actuales. Puede aprender de los errores y comentarios en las áreas de "comprensión" y "actuación" durante la fase de formación y también durante la operación.

Los algoritmos y las redes neuronales juegan un papel importante tanto en la "comprensión" como en el "aprendizaje".

¿Qué son los algoritmos?

Los algoritmos son instrucciones detalladas y sistemáticas que definen paso a paso cómo se puede resolver un problema matemático. Los algoritmos se implementan, es decir, se traducen al lenguaje de programación, de modo que la computadora / máquina pueda generar la solución deseada a partir de la información dada.

Existen, por ejemplo, algoritmos de clasificación o búsqueda (incluidos, por ejemplo, los algoritmos de Google), pero también algoritmos que pueden tomar decisiones complejas basadas en todos los factores relevantes. Para hacer esto, un algoritmo toma todos los factores (que deben ser definidos previamente por una persona) juntos y los vincula en todas las variantes posibles. Luego revisa todas las combinaciones posibles y sus consecuencias y las compara con las especificaciones programadas. A partir de esto, el algoritmo calcula la respuesta que probablemente sea la correcta.

La clase de algoritmos de aprendizaje, que se resumen bajo el término general aprendizaje automático, es particularmente importante para la IA. Puede aprender de una gran cantidad de casos de ejemplo y derivar reglas generales. Después de la fase de aprendizaje, puede aplicar este conocimiento a casos reales. Los algoritmos de aprendizaje automático también incluyen algoritmos de aprendizaje profundo que se utilizan para analizar y procesar cantidades particularmente grandes de datos, en conexión con redes neuronales.

¿Cómo funcionan las redes neuronales?

Las redes neuronales artificiales (ANN) son el intento de simular artificialmente los aspectos del cerebro humano conocidos a partir de la investigación. La cosa principal es para simular y utilizar la interacción de las células nerviosas (neuronas) y sus conexiones (sinapsis).

Los objetivos de las redes neuronales artificiales son, por un lado, una mejor comprensión del cerebro humano y los procesos que allí tienen lugar, y, por otro lado, los avances en el aprendizaje automático basados ​​en la combinación de grandes cantidades de datos (big data) y técnicas de aprendizaje profundo.

Una sola neurona es un procesador de información simple que puede verificar exactamente un aspecto de la información. Por lo tanto, muchas neuronas están conectadas entre sí para procesar información muy compleja. Estas conexiones se denominan sinapsis y forman una red compleja entre las neuronas. Una red neuronal (ya sea biológica o artificial) consta de una gran cantidad de neuronas que reciben señales y las transmiten a otras neuronas a través de conexiones.

Hay tres tipos de capas de neuronas en una RNA:

1. Capa de entrada: una primera capa de neuronas para el procesamiento sin procesar de la información. Estas neuronas alimentan información pre procesada a la red.
2. Capa (s) oculta (s): de una a un número finito de capas de neuronas con neuronas enlazadas. Durante la capacitación, aprenderá a leer patrones a partir de la información en bruto utilizando ejemplos. A partir de estos se desarrollan características típicas complejas para resolver la tarea.
3. Capa de salida: una capa final de neuronas, la llamada capa de salida. Puede representar todos los resultados posibles.

La gran ventaja de las redes neuronales artificiales en comparación con el procesamiento de datos 'clásico' es que pueden considerar varios aspectos al mismo tiempo. Mientras que un algoritmo 'simple' analiza cada propiedad de un conjunto de datos una tras otra, todas las propiedades se pueden analizar simultáneamente en las capas de la RNA.

Las RNA se utilizan, por ejemplo, para el procesamiento de imágenes, el reconocimiento de voz, los sistemas de alerta temprana o la optimización de procesos. Es precisamente esta optimización de procesos o detección de errores (mediante procesamiento de imágenes o análisis de audio) la que ya se está utilizando en las empresas hoy en día en el marco de la Industria 4.0.

¿Cómo se programa la inteligencia artificial?

Cómo se programa un sistema con inteligencia artificial depende mucho de lo que se supone que debe hacer el sistema. Como ocurre con la programación de cualquier programa de computadora, la elección del lenguaje de programación apropiado es lo primero. Los lenguajes de programación más utilizados para la IA son:

• Python se ha convertido en el cuasi estándar para el aprendizaje automático y el análisis de grandes cantidades de datos. Es muy versátil y adecuado para numerosos campos de aplicación, especialmente en el área de la inteligencia artificial y el Internet de las cosas.
• Prolog se considera el lenguaje de programación lógico más importante y, por lo tanto, es especialmente adecuado para simuladores, generadores y sistemas de diagnóstico y pronóstico, exactamente lo que debería surgir a menudo en los proyectos de IA. Por ejemplo, los componentes de procesamiento de lenguaje de Watson AI de IBM están escritos en Prolog. Además de Prolog, Watson y el motor de software asociado DeepQA se basan en Java y C ++, entre otras cosas.
• Como lenguaje de programación orientado a objetos, Java es muy diverso y, por lo tanto, también se puede utilizar bien para la programación de IA. Java es particularmente adecuado para el procesamiento de lenguaje natural, algoritmos de búsqueda y redes neuronales. Java es más lento que C ++, pero más fácil de programar.
• C ++ es particularmente relevante para proyectos de IA en los que el tiempo es crítico, ya que es el lenguaje informático más rápido. También es particularmente extenso y fuerte en estadísticas. Esto lo hace ideal para el aprendizaje automático y las redes neuronales.
• LISP es particularmente fuerte en lógica inductiva y aprendizaje automático y, por lo tanto, también es adecuado para IA.
• R se utiliza principalmente en el contexto de big data para el análisis de datos. El lenguaje de programación es principalmente adecuado para métodos estadísticos y permite el cálculo libre de estadísticas y gráficos.

Además de un lenguaje de programación compatible con AI, se requieren bibliotecas de programas y marcos como TensorFlow, Torch o Keras para la implementación de AI. Las subrutinas, rutinas y algoritmos más importantes para el desarrollo de IA ya se implementan aquí, que luego se pueden incorporar a su propia solución de IA.

¿Para qué necesitamos la inteligencia artificial?

Los sistemas algorítmicos de toma de decisiones están destinados a apoyar o reemplazar a las personas en la toma de decisiones. En el área de big data en particular, esto es necesario para tomar decisiones posibles, porque aquí los humanos no podrían tomar una decisión bien fundada simplemente debido a la gran cantidad de datos.

Los procesos pueden acelerarse mediante el soporte de IA, especialmente con el aumento de la capacidad informática de las computadoras. Esto hace posible llevar a cabo tareas que los humanos o las máquinas no podrían realizar sin IA debido a limitaciones de tiempo. Además, los sistemas basados ​​en inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, permiten predecir lo que sucederá en el futuro.

En general, la inteligencia artificial es una de las muchas herramientas para resolver problemas. La IA permite hacer cosas que antes no eran posibles. Permite superar los límites de larga data. Por tanto, los sistemas de IA contribuyen de forma importante a la competitividad.

¿Dónde se usa la inteligencia artificial?

La inteligencia es extremadamente diversa. Van desde filtros de spam y recomendaciones de productos en comercio electrónico o servicios de transmisión hasta asistentes de voz como Alexa o Siri y computadoras de ajedrez hasta automóviles sin conductor. Con la digitalización de la industria, es decir, la Industria 4.0, los sistemas basados ​​en IA también se están trasladando a muchas empresas (aunque no todas las aplicaciones de la Industria 4.0 contienen IA de la misma manera).

Las soluciones de IA se encuentran generalmente en el campo de la recopilación y el análisis de datos en el entorno industrial. ejemplos de esto son

• inspecciones ópticas a través de aplicaciones de IA en el campo del aseguramiento de la calidad, que hacen posible el análisis de errores o procesos,
• Automatización de procesos en producción y montaje, que incluye un ajuste autorregulado de los parámetros de control,
• Robots con inteligencia artificial que pueden hacer un 'pick in the box' aún mejor,
• Análisis de datos predictivos para mantener las máquinas y sistemas según sea necesario (mantenimiento predictivo ),
  control por voz de las máquinas,
• Chatbots para servicio al cliente virtual y
• Sistemas ERP con estrategias de IA que optimizan las estructuras y procesos internos de producción.

Máquinas inteligentes: ¿cómo cambia la inteligencia artificial nuestras vidas?

Filtros de spam, publicidad personalizada en Internet, resultados de búsqueda más adecuados para búsquedas en línea, chatbots para consultas al servicio de atención al cliente y dispositivos de navegación que incluyen atascos y obras viales en el cálculo de la ruta: todos estos son sistemas que funcionan con inteligencia artificial y cambian nuestro día a día.

En muchos casos, asegura una mayor eficiencia: mientras que en el pasado podía pasar horas en la cola del fabricante para cada pequeña pregunta o dificultad con un producto, hoy los chatbots pueden ayudar rápida y fácilmente en algunos casos. Los coches se aparcan automáticamente, permanecen en el carril y a distancia y reconocen las señales de tráfico. Nuestros teléfonos inteligentes nos ayudan a escribir mensajes al corregir nuestros errores de ortografía e incluso predecir qué palabras usaremos. Y reconoce nuestra cara y luego se desbloquea automáticamente.