Inteligencia artificial: qué es, cómo funciona y por qué es importante
Aunque no siempre se parezca obvio, la inteligencia artificial está presente desde hace muchos años en la vida cotidiana de millones de personas. Los asistentes virtuales, tales como Siri y Alexa, son grandes ejemplos de cómo la IA puede ayudar de diversas maneras a las personas, aunque solo sea facilitándonos la vida diaria.
Sin embargo, cuando entraron en escena las IA generativas como ChatGPT, su asombrosa capacidad para emular la respuesta humana y su amplia disponibilidad para cualquier persona que tuviera una computadora llevaron a la esfera pública el debate acerca del aprendizaje automático y sus aspectos éticos. Conceptos como el aprendizaje profundo, el PLN y las redes neuronales se han infiltrado en las conversaciones profesionales cotidianas, pero también en las pláticas personales.
Para quienes no están familiarizados con la informática, puede resultar abrumador intentar comprender las múltiples facetas de la inteligencia artificial y sus implicaciones. En este artículo, esclarecemos qué es la inteligencia artificial, cómo funciona, la diferencia entre aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y otras muchas cuestiones. ¡Vamos con ello!
Índice
Los fundamentos: ¿qué es la inteligencia artificial?
En esencia, la IA se refiere a la capacidad de una máquina o sistema informático para desempeñar tareas que normalmente requerirían la inteligencia humana. Supone la programación de ciertos sistemas para que analicen datos, aprendan de las experiencias y tomen decisiones inteligentes, guiados por los aportes humanos. La forma más familiar de IA son los asistentes virtuales, como Siri o Alexa, pero existen muchas iteraciones de esta tecnología.
La IA alberga el potencial de revolucionar distintas industrias al hacer que las máquinas resuelvan problemas complejos y piensen de manera intuitiva, yendo más allá de la mera automatización. Abarca diversos subcampos y tecnologías, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
Adéntrese en esta tecnología con nuestra guía en profundidad acerca de qué es la inteligencia artificial.
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Construir una inteligencia artificial responsable
Con su capacidad para sintetizar, analizar y actuar sobre enormes cantidades de datos en apenas unos segundos, la inteligencia artificial es tremendamente potente. Al igual que con cualquier tecnología potente, es crucial que la implementemos de manera responsable para aprovechar al máximo su potencial y minimizar al mismo tiempo los impactos negativos.
Por ejemplo, si se entrena utilizando datos no revisados, la IA puede reproducir prejuicios nocivos en aspectos como la raza, la religión, la educación u otras características humanas. Prejuicios potencialmente desastrosos si se incorporaran a la inteligencia artificial empleada en sanidad, selección de personal, derecho u otras aplicaciones centradas en el ser humano.
Otra de las principales cuestiones éticas en torno a la IA es la privacidad. Dado que tenemos sistemas de inteligencia artificial recogiendo grandes cantidades de datos de bases de datos de todo el mundo, debemos garantizar que la información personal esté protegida y se utilice de manera responsable. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial, empleada a menudo en los sistemas de seguridad o las plataformas de redes sociales, suscita cuestiones acerca del consentimiento y el riesgo de uso indebido.
Garantizar un desarrollo responsable de la IA es crucial para su avance seguro, confiable y ético. Sin embargo, ¿cómo abordar la transparencia y la explicabilidad en el contexto de una IA responsable? Estos conceptos se abordan en detalle en nuestro artículo dedicado a la construcción de una inteligencia artificial responsable .
¿Qué es el aprendizaje automático?
En esencia, el aprendizaje automático se refiere a la capacidad de un sistema informático para aprender de los datos sin programarlo explícitamente. Un ejemplo es el filtrado de spam en los correos electrónicos. Al detectar patrones similares en los mensajes de spam, las plataformas de correo electrónico pueden saber qué mensajes son útiles y cuáles deben quedar fuera de la bandeja de entrada.
Pero, ¿cómo opera el aprendizaje automático? El punto de partida son los datos. Montones de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con enormes conjuntos de datos que aprenden a analizar para identificar patrones, relaciones y tendencias. En una etapa posterior, estos patrones pueden utilizarse para hacer predicciones o tomar decisiones acerca de nuevos datos no vistos anteriormente.
El aprendizaje automático brinda notables ventajas y aplicaciones en nuestra vida cotidiana. Encontrará todas las claves en nuestro artículo «¿Qué es el aprendizaje automático?».
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Los términos «aprendizaje profundo» y «aprendizaje automático» se utilizan a veces indistintamente, aunque existe una diferencia.
El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje profundo puede analizar más tipos de información y ejecutar operaciones más complejas. El proceso en el que se asienta el aprendizaje profundo se inspira en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, concretamente en la manera en que las neuronas se interconectan y cooperan para procesar la información. Permite hacer predicciones más matizadas y profundas a partir de los datos.
Por ejemplo, en el aprendizaje automático básico, una computadora podría aprender a reconocer aves en fotografías. Entrenada con imágenes de pájaros y otros animales u objetos, la máquina aprende a diferenciarlos al exponerla a rasgos individuales, como alas y picos.
El aprendizaje profundo va un paso más allá: continuando con el ejemplo de las aves, el aprendizaje profundo podría aprender a reconocer no solo los rasgos básicos de las aves, sino también detalles intrincados como los patrones del plumaje, lo que le otorgaría mayor precisión al identificarlas e incluso al discernir entre águilas y palomas.
¿Quiere adentrarse en el aprendizaje profundo y sus aplicaciones? Aquí le damos las claves de qué es el aprendizaje profundo.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en capacitar a las computadoras para comprender el lenguaje humano e interactuar con él.
El PLN engloba un amplio abanico de tecnologías que permiten a las computadoras comprender la estructura y el significado del lenguaje humano. Abarca tareas como el reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje natural y la generación de lenguaje natural.
Al analizar e interpretar el lenguaje, el PLN permite a las computadoras extraer información útil, responder a preguntas y mantener conversaciones. Por ejemplo, los asistentes virtuales como Alexa pueden comprender y brindar información acerca de la temperatura exterior, titulares de la prensa o el peso medio de una orca.
¿Desea saber más? En este artículo profundizamos en qué es el procesamiento del lenguaje natural y sus aplicaciones.
¿Qué son las redes neuronales y cómo funcionan?
Imagine el cerebro humano: una red formada por miles de millones de neuronas que reciben información del mundo exterior, reenvían esa información a otras partes del cerebro, sintetizan su significado basándose en experiencias pasadas y comunican una reacción como respuesta.
Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que hacen posible el aprendizaje profundo. En esencia, se crean a imagen y semejanza de un cerebro humano. Compuesta por capas de nodos interconectados –denominados neuronas artificiales o perceptrones–, cada neurona artificial recibe aportes, ejecuta cálculos y genera un resultado. A continuación, estas salidas llegan a la siguiente capa de perceptrones, creando así una estructura jerárquica.
La fuerza de las redes neuronales estriba en su capacidad para aprender y reconocer patrones en los datos. ¿Le intrigan las redes neuronales y cómo se utilizan hoy en día? Encontrará más información en nuestro artículo «¿Qué son las redes neuronales?».
¿Qué es un sistema de gestión de la IA?
Un sistema de gestión de la IA se asemejaría a un cerebro que controla la manera en que una organización gestiona sus proyectos de IA. Se trata de establecer normas y métodos para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y eficaz. Este sistema ayuda a gestionar todos los aspectos, desde la evaluación de los riesgos hasta la explotación responsable de la IA.
Se asemeja a una hoja de ruta que persigue un uso sensato de la IA a medida que evoluciona la tecnología. Un marco de gestión de la IA establece una manera estructurada de gestionar los riesgos y oportunidades asociados a la IA. Abarca componentes clave tales como la transparencia, la explicabilidad y la autonomía, y brinda a las organizaciones unas instrucciones claras para usar la IA acorde con una normativa en evolución (por ejemplo, la Ley de la IA de la UE).
Con una gestión y una supervisión responsables, la IA puede desarrollar su potencial como un avance tecnológico enormemente positivo.
¿Le apetece saber más? Conozca las últimas novedades en nuestro artículo «¿Qué es un sistema de gestión de la IA?».
La normalización y la inteligencia artificial
La misión de ISO es desarrollar normas reconocidas mundialmente en diversos sectores, naturalmente también en la IA.
Las Normas Internacionales relativas a la inteligencia artificial brindan un marco para guiar un uso responsable y ético de las tecnologías de IA. Se trata de normas que abarcan ámbitos como la privacidad, la parcialidad, la transparencia y la responsabilidad. Al adoptar a estas normas, las organizaciones pueden trabajar para garantizar que sus sistemas de IA sean justos, transparentes y respetan los principios éticos.
Un ejemplo de Norma Internacional en el campo de la IA es ISO/IEC 23894, que se centra en la gestión del riesgo en los sistemas de IA. El objetivo de esta norma es garantizar que los algoritmos y modelos de IA sean comprensibles y se puedan auditar en cuanto a su sesgo e imparcialidad, lo que crea confianza en los sistemas de IA.
- ISO/IEC 42001:2023AI management systems
- ISO/IEC 23894:2023AI — Guidance on risk management
- ISO/IEC 23053:2022Framework for AI systems using machine learning
Las normas ISO también abordan la interoperabilidad y compatibilidad de los sistemas de IA para garantizar que las tecnologías de IA puedan cooperar de manera integrada e intercambiar datos eficazmente. Este es un aspecto especialmente importante dado que la IA se adentra cada vez más en diversas industrias y aplicaciones.
A medida que el desarrollo y la adopción de la IA continúan acelerándose, el desarrollo de normas rigurosas será vital para garantizar que la inteligencia artificial se convierta en una tecnología positiva.