Preguntas frecuentes

¿Los robots también son IA? ¿Qué pasa con los chatbots, el aprendizaje automático, las redes neuronales?

No, estamos hablando de conceptos muy cercanos e interdependientes, pero aún así no son lo mismo. Volvamos a la definición: la IA es un campo de investigación interdisciplinario a gran escala (como la geografía).

Existen varias áreas de conocimiento especializadas en esta área, una de las cuales es el aprendizaje automático. Junto a él se distinguen el procesamiento de textos en lenguaje natural, los asistentes virtuales y los sistemas de recomendación. Es como la geografía física, económica o social.

Bajamos otro escalón. Una red neuronal es una de las subsecciones del aprendizaje automático, un algoritmo matemático con configuraciones de parámetros automatizadas. En total, hay cuatro subsecciones principales (métodos) de aprendizaje automático: métodos clásicos, de refuerzo, conjuntos y redes neuronales. Piense en ello como la geografía de los océanos en la sección de geografía física mundial.

¿Y dónde en este caso llevar los robots? Chatbots, robots , traductores automáticos, escáneres: todo esto es el resultado final y el formato de presentación de la tecnología AI.

¿La IA puede aprender?

Sí, ya sabe aprender y mejorar. Por ejemplo, Google creó una IA que dominó de forma independiente el antiguo juego de mesa chino Go, aprendiendo de los errores y las victorias.

Sin embargo, vale la pena recordar que el autoaprendizaje no es una característica obligatoria de la inteligencia artificial. Hay sistemas que simplemente realizan muy bien una determinada tarea y en los que la función de aprendizaje no estaba “inscrita”. Estos incluyen robots que trabajan en producción y clasificación.

¿Qué hay de reconocer las emociones?

Sí, existen tales sistemas informáticos que pueden reconocer emociones por las expresiones faciales de una persona durante una conversación. El programa evalúa la posición de los puntos clave del rostro (cejas, ojos, nariz, mandíbula y labios) y la compara con las señales de posibles emociones que están escritas en su código.

Además, los sistemas pueden representar emociones mediante emoticones o emoji . Esta manipulación se basa en una lógica muy simple: las emociones básicas (alegría, diversión, resentimiento) son fáciles de predecir y simular a partir de palabras desencadenantes (“gracias”, “perdón”, “dolor” y otras).

¿Puede la IA volverse más inteligente que los humanos?

Por un lado, esta es una pregunta bastante sin sentido, porque no existe una escala universal para medir la inteligencia. Por ejemplo, sabemos que la frecuencia cardíaca de una persona sana es de unos 60 latidos por minuto. Pero, ¿cómo medir la inteligencia? ¿En el número de libros leídos , el conocimiento de la tabla periódica o la capacidad de dar respuesta a alguna pregunta? ¿Es posible considerar a un gato más inteligente que una ardilla y un águila más inteligente que una víbora? ¿Y cómo comparar la inteligencia de un físico-astrónomo y un cirujano?

Existe un test popular para medir el cociente intelectual (CI) de Hans Eysenck, pero es categóricamente imposible considerarlo un criterio universal. En los humanos, el cerebro funciona de manera diferente y está «aguzado» para uno u otro tipo de actividad. Hasta que no haya un criterio que pueda usarse como indicador absoluto, no habrá tal calificación.

Por otro lado, cuando decimos que “las máquinas se volverán más inteligentes que los humanos”, más bien queremos decir que se volverán más inteligentes. Y la mente es mucho más amplia que el intelecto, se forma en el proceso de la vida y depende de mil millones de factores diferentes. Hasta ahora, científicos y escritores de ciencia ficción están sugiriendo la única opción posible (pero aún no implementada) en la que la IA se volverá más inteligente que los humanos: si la tecnología se implementa sobre la base de moléculas de ADN, y no mediante el modelado de redes neuronales.

¿Puede la IA evaluar sus propias acciones?

No. Para evaluar las acciones, una persona, además del proceso de pensamiento, requiere actitudes morales, emociones y normas culturales que cambian con el tiempo. La tecnología está (al menos no todavía) disponible.

¿Cuáles son las tecnologías que habilitan a la Inteligencia Artificial?

Varias tecnologías habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial:

1- Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son fundamentales para la inteligencia artificial porque aportan gran poder de cómputo requerido para el procesamiento iterativo. Entrenar redes neurales requiere big data, además de poder de cómputo.

2- Internet de las Cosas genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados, la mayoría de ellos no analizados. La automatización de modelos con inteligencia artificial nos permite usar una mayor parte de ellos.

3- Se están desarrollando algoritmos avanzados y se combinan en nuevas formas para analizar más datos con mayor rapidez y en múltiples niveles. Este procesamiento inteligente es clave para identificar y anticipar eventos poco comunes, entender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.

4- Las APIs, o interfaces de programación de aplicaciones, son paquetes portables de código que hacen posible agregar funcionalidad de inteligencia artificial a productos y paquetes de software existentes. Éstas pueden agregar recursos de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad domésticos y capacidades de preguntas y repuestas que describen datos, crean leyendas y encabezados, o resaltan patrones e insights interesantes en los datos.

¿Cuáles son actualmente esas carreras vinculadas a la IA?

El rol del científico de datos tiene orígenes académicos. Hace algunos años, las universidades comenzaron a reconocer que los empleadores deseaban contratar personas que fueran programadores y supieran trabajar en equipo. Los profesores modificaron sus clases para dar cabida a este requisito – y se desarrollaron algunos programas, como el Instituto de Analítica Avanzada de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y se prepararon para producir en serie la siguiente generación de científicos de datos. Ahora hay más de 60 programas similares en universidades de todo el país.

Las carreras están enfocadas en aspectos como: -Estadística y machine learning. -Ingeniería de datos -Lenguajes de codificación como SAS, R o Python. -Bases de datos como MySQL y Postgres. -Visualización de datos y tecnologías de reporte. -Big Data -Cloud

¿Es posible que la IA se salga de control y decida eliminar la raza humana?

A pesar de que hemos visto muchas historias en las que los robots se convierten en monstruos agresivos, bloquean la vida de las ciudades, capturan información secreta y cometen otros delitos, esto solo es posible en las películas .

AI realiza solo aquellas tareas que le puso el programador. La tecnología no permite el autoestablecimiento de metas. La inteligencia artificial puede estar en manos de delincuentes y causar daño, pero nuevamente estamos hablando de la voluntad del hombre.

Puede surgir un escenario diferente solo si se resuelve el problema de una IA fuerte. Hoy esto no es posible. Por lo tanto, todos los argumentos sobre la probable esclavización de la humanidad por parte de la inteligencia artificial no tienen una base real.