Inteligencia artificial: ¿Qué es y para qué sirve?

Abriles antes, películas de ficción como «Blade Runner», nos mostraban una sociedad distópica, donde las máquinas se comportaban como humanos e incluso se revelaban. Actualmente, con el crecimiento de la Inteligencia sintético (IA), además conocida como «Fabricado Intelligence (AI)«, este panorama está cada vez más próximo, suponiendo una gran revolución tecnológica. Si quieres entender que es una IA y cómo funciona ¡Sigue leyendo!

La Inteligencia Fabricado tuvo su primera aparición en 1950 con Alan Turing y su popular Test de Turing. Este consistía en poner a interactuar a una máquina con una persona. Si la máquina podía sostener la conversación sin que el humano se diera cuenta, se le atribuían capacidades humanas. Unos primaveras más tarde (1955) John McCarthy acuñó el término «Fabricado Intelligence» de forma oficial en la conferencia Dartmouth.

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¿Qué es la Inteligencia Fabricado?

La Inteligencia Fabricado (AI) es la capacidad que tienen las máquinas —como un ordenador o un autómata— para realizar tareas asociadas a la inteligencia humana: calcular; memorizar datos; comprender significados y hasta desafiar al ajedrez.

Los objetivos de la inteligencia sintético se centran sobre todo en imitar la actividad cognitiva humana. Por ahora, la tecnología ha progresista a tal punto que puede imitar actividades de enseñanza, razonamiento, percepción y resolución de problemas e incluso, con la Inteligencia Fabricado Generativa, actividades creativas y de razonamiento.

¿Para qué sirve la Inteligencia Fabricado?

La inteligencia sintético no es ocultismo (aunque a veces lo parezca). Básicamente, es un conjunto de sistemas que analizan datos, aprenden de ellos y toman decisiones. Su utilidad depende del contexto, pero puede ser útil en infinidad de situaciones:

• Automatización de tareas: Desde contestar correos hasta manejar inventarios.
• Observación de datos: Empresas la usan para predecir ventas o detectar fraudes.
• Asistentes virtuales: Siri, Alexa y Google Assistant respondiendo tus preguntas.
• Creación de contenido: Textos, imágenes, videos; todo generado por IA.
• Medicina y ciencia: Diagnósticos más rápidos y precisos con enseñanza forzoso.
• Educación personalizada: Plataformas que se adaptan a tu ritmo de enseñanza.

Pese a que algunos opinan que la IA acabará sustituyéndonos, en mi opinión tendremos que adaptarnos para formarse a convivir tanto con ella como con los robots pero será un potenciador de nuestras habilidades no un sustituto.

«La inteligencia sintético no es ni buena ni mala. Es la humanidad la que debe lanzarse cómo utilizarla.»

Clasificación de la Inteligencia Fabricado

La Inteligencia Fabricado (IA) se ha desarrollado en distintos niveles según su capacidad para procesar información, formarse y tomar decisiones. Se puede clasificar desde dos enfoques:

1. Por su nivel de inteligencia y importancia.
2. Por su funcionamiento y enseñanza.

1.-Clasificación de la IA por su nivel de inteligencia y importancia

La inteligencia sintético se presenta en distintos niveles según su capacidad de enseñanza, autonomía y aplicación. Desde sistemas básicos que responden comandos hasta modelos avanzados que procesan enormes volúmenes de información. Estas categorías incluyen las que ya estamos usando como aquellas que aún son teóricas (aunque seguro que pronto no lo serán):

Inteligencia Fabricado Débil (ANI – Fabricado Narrow Intelligence)

La IA débil es la más popular y la que usas todos los días. Está diseñada para tareas específicas, sin comprender verdaderamente lo que hace.

• Asistentes de voz (Alexa, Siri, Google Assistant).
• Videojuegos con IA adaptable.
• Registro facial en dispositivos móviles.
• Software de predicción meteorológica y investigación de datos.

Gran parte de la IA débil funciona gracias al enseñanza forzoso (Machine Learning) y el enseñanza profundo (Deep Learning). Es la categoría de IA con veterano impacto inmediato en la vida cotidiana.

Inteligencia Fabricado Extenso (IAG – IA a Gran Escalera)

La IAG se refiere a modelos de IA con capacidades avanzadas y un importancia masivo. Un ejemplo claro son los Modelos de Estilo Extenso (LLMs) como ChatGPT, capaces de procesar y difundir texto con una sofisticación que imita el pensamiento humano.

Las características comunes a todos ellos s0n:

• Manejo de volúmenes masivos de datos.
• Aplicaciones en medicina, finanzas, automatización y más.
• Requiere infraestructuras computacionales enormes, lo que plantea desafíos técnicos y ambientales.

Modelos de Estilo Extenso (LLMs)

Los LLMs como ChatGPT están revolucionando la forma en que trabajamos y nos comunicamos. Son capaces de difundir textos complejos, contestar preguntas y realizar tareas avanzadas, pero no son conscientes ni tienen pensamiento propio.

Sus principales características son:

• Se usan en chatbots, redacción automatizada y investigación de datos.
• Facilitan la creación de contenido y la concurso en múltiples áreas.
• Siguen evolucionando, pero aún requieren supervisión humana.

A medida que se perfeccionan, estos modelos están cambiando influyendo masivamente en industrias como la educación o el marketing.

Redes Antagónicas Generativas (GANs – Generative Adversarial Networks)

Las GANs llevan la IA generativa a otro nivel. Funcionan con dos redes que compiten entre sí para difundir unos resultados increíblemente mejores:

• Una genera contenido (imágenes, videos, texto).
• La otra lo evalúa y lo perfeccionamiento continuamente.

Sus principales características son:

• Creación de imágenes hiperrealistas y arte digital.
• Restauración de fotografías antiguas con calidad sorprendente.
• Procreación de deepfakes y animaciones avanzadas.

Su capacidad para difundir contenido realista es su gran virtud pero además una gran amenza para la sociedad.

Inteligencia Fabricado Resistente (AGI – Fabricado Común Intelligence)

La AGI escudriñamiento replicar la inteligencia humana en múltiples áreas, resolviendo problemas de guisa autónoma. Aún no existe, pero es el objetivo de empresas como OpenAI y DeepMind. Algunas de las aplicaciones que tendría son:

• Coches autónomos con toma de decisiones en tiempo existente.
• Robots avanzados en hospitales para cirugía asistida.
• IA que aprende y se adapta sin intervención humana.

Por ahora, la IA sigue siendo un complemento del humano, no un reemplazo.

Superinteligencia Fabricado (ASI – Fabricado Superintelligence)

Este tipo de IA siquiera existe y no se sabe si será posible. Se refiere a máquinas que no solo igualarían la inteligencia humana, sino que la superarían en todos los aspectos, desde la creatividad hasta la toma de decisiones.

• Podría resolver problemas a una escalera inimaginable.
• Igualmente plantea preocupaciones sobre control y autonomía.
• Aún es más ciencia ficción que existencia, pero el debate está sobre la mesa.

Si algún día se desarrolla, la ASI podría cambiar por completo la sociedad. Un dilema ético y ético que aún está por conservarse… pero que llegará.

Modelos de IA Multimodal

Los modelos multimodales representan la progreso más fresco en inteligencia sintético. A diferencia de los sistemas tradicionales que solo procesan un tipo de cantidad (texto, imágenes o sonido), estos modelos pueden analizar y combinar diferentes formatos de información simultáneamente.

• GPT-4o, que puede interpretar texto, imágenes y voz en una misma interacción.
• IA aplicada en vigor: Modelos que combinan imágenes médicas con historiales clínicos para diagnósticos más precisos.
• Sistemas de interacción destacamento: Chatbots que pueden ver imágenes, contestar preguntas sobre ellas y sostener conversaciones más naturales.

Estos avances están mejorando áreas como la educación, la creatividad y la accesibilidad digital, haciendo que la IA sea más intuitiva y versátil.

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2.-Clasificación de la IA por su funcionamiento y enseñanza

La IA se desarrolla en cuatro niveles según su capacidad de enseñanza y autonomía:

Máquinas Reactivas

Responden a estímulos en tiempo existente sin juntar datos ni formarse. Por ejemplo Deep Blue, el superordenador de IBM venció a Kasparov en ajedrez. Actualmente se aplica esta IA en videojuegos y sistemas de recomendación básicos.

Memoria Limitada

Almacenan información temporal para mejorar decisiones, pero no generan conocimiento permanente. Su aplicación contemporáneo la vemos en los Chatbots, en el registro facial, o en la predicción de tendencias.

Teoría de la Mente (En crecimiento)

Buscan comprender emociones e intenciones humanas para interactuar de guisa más natural. En el futuro servirán como psicologos, robots de compañía o en la educación.

Autoconciencia (Hipotética)

Serán máquinas con conciencia propia y con la capacidad de tomar decisiones autónomas.

La IA contemporáneo se encuentra entre los primeros dos niveles, mientras que los últimos siguen en período teórica.

Aplicaciones de la Inteligencia Fabricado

Existen numerosas aplicaciones de los sistemas de IA y pueden aplicarse a prácticamente todo, aunque algunas industrias o sectores están más avanzados que otras. Vamos a ver los ejemplos de aplicación más destacados:

Comercio y Marketing

Las plataformas de comercio electrónico y las redes sociales usan la IA para analizar el comportamiento del afortunado y mejorar la experiencia. Algunos de los ejemplos de aplicación son los motores de recomendación y publicidad personalizada que utiliza Amazon. Igualmente se ha incrementado el uso de chatbots que utilizan la IA Agéntica.

Salubridad y Medicina

En la medicina, la IA está revolucionando la detección y el tratamiento de enfermedades gracias al Big Data mediante el diagnostico asistido y la medicina personalizada.

Finanzas y Seguridad:

Los sistemas financieros y de seguridad utilizan Inteligencia Fabricado para preparar el fraude y mejorar la protección de datos.

Hogar Inteligente y Automatización

La IA además ha llegado a nuestros hogares, facilitando el control de dispositivos y la administración del consumo energético con el uso de la domótica el IoT y sistemas inteligentes que aprenden del clima y los hábitos del afortunado.

Industria y Producción

La industria pesada ha incorporado la IA para mejorar sus procesos y evitar fallos en la producción automatizando tareas con robots inteligentes y anticipandose a los errores con sistemas de mantenimiento preventivo.

Herramientas gratuitas de IA

Existen miles de herramientas gratuitas de IA que puedes encontrar fácilmente en internet, pero las más destacadas son:

• Para engendramiento de texto y chatbots, ChatGPT Free de OpenAI
• Para estampado de imágenes, Canva con IA,
• En investigación de datos, Google AutoML tiene opciones gratuitas para modelos básicos de enseñanza forzoso.
• Si buscas engendramiento de voz o transcripción, Whisper de OpenAI transcribe audio con precisión.

Si quieres conocer las herramientas de IA que utiliza un CEO puedes consultarlas en este artículo.

Beneficios de la Inteligencia Fabricado

Aproximadamente el 44% de las empresas que han implementado la IA han pequeño sus costes y el 54% de sus ejecutivos afirman que aumentó la productividad:

• Menos errores humanos: La IA analiza datos con veterano precisión.
• Automatización 24/7: Procesos más rápidos sin desgaste.
• Toma de decisiones inteligente: Predicción de tendencias y riesgos.
• Resolución de problemas complejos: Desde diagnósticos médicos hasta detección de fraudes.
• Diligencia valioso: Reducción de tareas repetitivas para enfocarse en actividades estratégicas.
• Productividad: Los chatbots automatizan la atención al cliente, reduciendo tiempos de prórroga y aumentando la satisfacción.
• Optimización: En la industria, la IA optimiza la administración de inventarios y reduce el desperdicio, analizando patrones en tiempo existente.

Últimas noticiero sobre IA

En esta sección te mantendremos al día con las últimas novedades que se producen en IA:

• Google DeepMind presenta nuevos modelos de IA para controlar robots
• OpenAI introduce herramientas para construir agentes de IA empresariales
• Microsoft desarrolla sus propios modelos de IA para independizarse de OpenAI
• Cataluña impulsa AI4JUSTICE, un asistente de IA para la razón
• La Unión Europea ajusta su Ley de IA con guías más flexibles para grandes modelos.

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A medida que la IA avanza, surgen retos como el colapso de modelos por datos sesgados y la regulación de su uso. La Unión Europea ya trabaja en leyes para asegurar la transparencia de los algoritmos y evitar sesgos en sus decisiones.

El futuro de la IA pasará por lanzarse cómo queremos usarla. ¿Estamos listos para este cambio?

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