Todo lo que tienes que saber acerca de la Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una tecnología, o más bien una dirección de la ciencia moderna que estudia formas de enseñar a una computadora, tecnología robótica o sistema analítico a pensar inteligentemente como un humano. En realidad, el sueño de los robots asistentes inteligentes surgió mucho antes de la invención de las primeras computadoras.

A mediados de los años 50 del siglo pasado, la gente estaba muy sorprendida por las capacidades de las computadoras, especialmente la capacidad de las computadoras para realizar con precisión muchas tareas simultáneamente. Inmediatamente surgieron ideas fantásticas sobre las máquinas pensantes en la mente de científicos y escritores. Fue durante este período cuando comenzaron a surgir las primeras tecnologías de inteligencia artificial.

La investigación en el campo de la IA se lleva a cabo estudiando las capacidades mentales humanas y transfiriendo los resultados obtenidos al campo de la actividad informática. Así, la inteligencia artificial recibe información de diversas fuentes y disciplinas. Estos incluyen informática, matemáticas, lingüística, psicología, biología e ingeniería mecánica. Basándose en una serie de datos que utilizan tecnología de aprendizaje automático, las computadoras intentan imitar la inteligencia humana.

Los principales objetivos de la IA son bastante transparentes:

Creación de sistemas analíticos que tengan un comportamiento inteligente, puedan aprender de forma independiente o bajo supervisión humana, hacer predicciones y construir hipótesis basadas en una serie de datos.
La implementación de la inteligencia humana en una máquina es la creación de robots asistentes que pueden comportarse como personas: pensar, aprender, comprender y realizar las tareas asignadas.

Tabla de Contenidos

Historia del desarrollo de la inteligencia artificial.
Principios de la IA
Alcance del uso de la IA
Principales problemas de la IA
Resumen

Historia del desarrollo de la inteligencia artificial.

La autoría del término “inteligencia artificial” se atribuye a John McCarthy, el fundador de la programación e inventor del lenguaje Lisp. En 1956, el futuro ganador del prestigioso Premio Turing demostró un prototipo de programa de IA en la Universidad Carnegie Mellon.

La humanidad empezó a soñar con robots inteligentes en el primer cuarto del siglo XX. En 1924, el famoso escritor Karel Capek representó en un teatro de Londres la obra “Universal Robots”. La actuación asombró al público y la palabra «robot» entró firmemente en la vida cotidiana.

Todo lo que tienes que saber acerca de la Inteligencia artificial

En 1943-45 se sentaron las bases para comprender y crear redes neuronales, y ya en 1950 Alan Turing publicó un análisis del juego de ajedrez intelectual en una publicación científica. En 1958 apareció el primer lenguaje de programación de inteligencia artificial, Lisp.

Entre 1960 y 1970, varios científicos demostraron que las computadoras eran capaces de comprender el lenguaje natural a un nivel bastante bueno. En 1965, desarrollaron Eliza, el primer asistente robótico que podía hablar inglés. Durante estos mismos años, el campo de la IA comenzó a atraer organizaciones gubernamentales y militares en los EE.UU., la URSS y otros países. Así, en los años 70, el Departamento de Defensa de Estados Unidos lanzó un proyecto de mapas de calles virtuales: un prototipo de GPS.

En 1969, los científicos de la Universidad de Stanford crearon Sheki, un robot con inteligencia artificial capaz de moverse de forma independiente, percibir algunos datos y resolver problemas simples.

En la Universidad de Edimburgo, cuatro años después (1973), se creó el robot Freddy: este representante escocés de la familia de la IA podía utilizar la visión por computadora para encontrar y ensamblar diferentes modelos.

En la URSS, la inteligencia artificial también se desarrolló rápidamente. Académicos A.I. Berg y G.S. Pospelov crearon en 1954-64 el programa «ALPEV LOMI», que demuestra teoremas automáticamente. Durante esos mismos años, los científicos soviéticos desarrollaron el algoritmo “Cora”, que modela la actividad del cerebro humano en el reconocimiento de patrones. En 1968, V.F. Turchin creó el lenguaje de procesamiento de datos simbólicos REFAL.

Los años 80 del siglo XX fueron años decisivos para la IA. Los científicos han desarrollado máquinas de enseñanza: consultores inteligentes que ofrecían soluciones, podían aprender por sí mismos en el nivel inicial y se comunicaban con una persona en un lenguaje limitado pero natural.

En 1997, crearon un famoso programa de ajedrez: la computadora Deep Blue, que venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Durante estos mismos años, Japón comenzó a desarrollar un proyecto informático de sexta generación basado en redes neuronales.

Un dato interesante es que en 1989 otro programa de ajedrez, Deep Thought, venció al gran maestro internacional Bent Larsen. Después de este duelo entre máquina y hombre, Garry Kasparov dijo:

“Si una máquina inteligente puede vencer a los mejores en ajedrez, entonces podrá escribir la mejor música y componer los mejores libros. No puedo creer esto. Cuando descubra que los científicos han creado un ordenador con un índice de inteligencia de 2800, es decir, igual al mío, yo mismo desafiaré a la máquina a una partida de ajedrez para proteger a la raza humana».

En la década de 2000 se produjo un renovado interés por la robótica. La IA se está introduciendo activamente en la industria espacial y también se está dominando en el ámbito doméstico. Están apareciendo sistemas domésticos inteligentes y dispositivos domésticos «avanzados». Los robots Kismet y Nomad exploran zonas de la Antártida.

A partir de 2008 comienza la era de la singularidad tecnológica que, según los expertos, debería alcanzar su cenit en 2030. Comienza la integración del ser humano con las computadoras, aumentan las capacidades del cerebro humano y aparecen las biotecnologías.

Principios de la IA

Antes de describir los principios tecnológicos sin los cuales el desarrollo de la inteligencia artificial es impensable, conviene familiarizarse con las leyes éticas de la robótica. Fueron introducidos en 1942 por Isaac Asimov en su novela “Danza circular”:

Un robot o un sistema artificialmente inteligente no puede dañar a una persona mediante su acción ni, mediante su inacción, permitir que una persona sufra daño.
Un robot debe obedecer las órdenes que recibe de un humano, excepto aquellas que entren en conflicto con la Primera Ley.
Un robot debe cuidar de su propia seguridad, a menos que esto contradiga la Primera y Segunda Ley.

Antes de la publicación de la novela de Asimov, la inteligencia artificial se asociaba con la imagen del Frankenstein de Mary Shelley. Una imagen creada artificialmente de un hombre inteligente se rebela contra la gente. La misma historia de terror se transmitió al famoso éxito de taquilla de Hollywood «Terminator».

Un dato interesante es que en 1986 Isaac Asimov añadió un párrafo más a las leyes de la robótica. El escritor prefirió llamarlo “cero”:

0. Un robot no puede dañar a una persona a menos que demuestre que, en última instancia, este (daño) será útil para toda la humanidad.

Habiendo abordado las leyes éticas, pasemos a los principios tecnológicos de la inteligencia artificial:

El aprendizaje automático (ML) es el principio del desarrollo de la IA basado en algoritmos de autoaprendizaje. La participación humana en este enfoque se limita a cargar una serie de información en la “memoria” de la máquina y establecer objetivos. Existen varios métodos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado: una persona establece un objetivo específico, quiere probar una hipótesis o confirmar un patrón. Aprender sin un maestro (se desconoce el resultado del procesamiento intelectual de datos) la computadora encuentra patrones de forma independiente y aprende a pensar como una persona. El aprendizaje profundo es un método mixto, la principal diferencia está en el procesamiento de grandes cantidades de datos y el uso de redes neuronales.

Una red neuronal es un modelo matemático que simula la estructura y el funcionamiento de las células nerviosas en un organismo vivo. Por lo tanto, lo ideal es que sea un sistema de autoaprendizaje. Si trasladamos el principio a una base tecnológica, entonces una red neuronal es un conjunto de procesadores que realizan una tarea en un proyecto a gran escala. En otras palabras, una supercomputadora es una red de muchas computadoras comunes.

El aprendizaje profundo se considera un principio independiente de la IA, ya que este método se utiliza para detectar patrones en grandes cantidades de información. Para este trabajo que está más allá del poder humano, la computadora utiliza técnicas avanzadas.
La computación cognitiva es una de las ramas de la IA que estudia e implementa los procesos de interacción natural humano-computadora, como la interacción entre personas. El objetivo de la tecnología de inteligencia artificial es imitar completamente la actividad humana del más alto nivel: el habla, el pensamiento imaginativo y analítico.
La visión por computadora es una rama de la IA que se utiliza para reconocer imágenes gráficas y de video. Hoy en día, la inteligencia artificial puede procesar y analizar datos gráficos e interpretar información de acuerdo con el entorno circundante.

Discurso sintetizado. Las computadoras ya pueden comprender, analizar y reproducir el habla humana. Ya podemos controlar programas, computadoras y dispositivos mediante comandos de voz. Por ejemplo, Siri o el asistente de Google, Alice en Yandex y otros.

Además, es difícil imaginar la existencia de la inteligencia artificial sin potentes procesadores gráficos, que son el corazón del procesamiento interactivo de datos. Para integrar la IA en varios programas y dispositivos, se requiere tecnología API: interfaces de programación de aplicaciones. Con la API, puede agregar fácilmente tecnologías de inteligencia artificial a cualquier sistema informático: seguridad del hogar, hogar inteligente, equipos CNC, etc.

Alcance del uso de la IA

La inteligencia artificial está llegando gradualmente a todas las áreas de la actividad humana, haciendo que los sistemas de software ordinarios sean inteligentes:

Medicina y asistencia sanitaria. Los sistemas informáticos mantienen registros de los pacientes y ayudan a interpretar los resultados del diagnóstico. Por ejemplo, imágenes de ultrasonido, rayos X, tomógrafo y otros equipos médicos. Los sistemas inteligentes pueden incluso identificar una enfermedad basándose en la presencia de signos en un paciente y ofrecer opciones de tratamiento óptimas. En la tienda de aplicaciones de Google puedes encontrar programas que te ayudarán a llevar un estilo de vida saludable. Estas aplicaciones leen tu ritmo cardíaco y temperatura corporal cuando tocas la pantalla de tu teléfono con los dedos para determinar el nivel de estrés de una persona y sugerir formas de reducirlo.
Venta al por menor en tiendas online. Mucha gente ya está familiarizada con la publicidad relevante de Google y Yandex. Con su ayuda, los minoristas ofrecen bienes y servicios de acuerdo con los intereses del usuario. Por ejemplo, visitaste una tienda online de trajes de baño, miraste algunos modelos, leíste las características, etc. Después de salir de la tienda, verá anuncios de trajes de baño en otros sitios durante algún tiempo. Los bloques de “productos similares” en las tiendas online funcionan según un principio similar. Los sistemas de análisis estudian las métricas de comportamiento del usuario, determinan sus preferencias de compra y muestran ofertas relevantes (en su opinión).
Política. Máquinas inteligentes ayudaron a Barack Obama a ganar la segunda elección presidencial. Para su campaña, el entonces actual presidente de Estados Unidos contrató al mejor equipo de profesionales del análisis de datos. Los expertos utilizaron el poder de máquinas inteligentes para calcular el mejor día, personal y audiencia para los discursos de Obama. Según los expertos, esto suponía una ventaja del 10-12%.
Industria. La inteligencia artificial puede analizar datos de diferentes áreas de producción y regular la carga de los equipos. Además, se utilizan máquinas inteligentes para pronosticar la demanda en diversas industrias.
Industria del juego, educación. Los creadores de juegos utilizan activamente la inteligencia artificial. Las máquinas inteligentes y la robótica se están introduciendo gradualmente en los procesos educativos de la mayoría de los países.

Principales problemas de la IA

Como comprenderá, las posibilidades de la inteligencia artificial en esta etapa de desarrollo no son ilimitadas. Enumeremos las principales dificultades:

El entrenamiento de máquinas sólo es posible sobre la base de una serie de datos. Esto significa que cualquier imprecisión en la información afectará en gran medida el resultado final.
Los sistemas inteligentes se limitan a un tipo específico de actividad. Es decir, un sistema inteligente configurado para detectar el fraude fiscal no podrá detectar el fraude en el sector bancario. Estamos ante programas altamente especializados que aún están lejos de la multitarea humana.
Las máquinas inteligentes no son autónomas. Para garantizar su “actividad vital”, se necesita todo un equipo de especialistas, así como grandes recursos.

Resumen

Nos familiarizamos con el concepto de qué es la inteligencia artificial. Estudiamos los principios básicos: éticos y tecnológicos. Analizamos los principales obstáculos para el desarrollo de la IA. La inteligencia artificial está estrechamente relacionada con el desarrollo de la tecnología informática, así como con ciencias como las matemáticas, la estadística, la combinatoria y otras.

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