En la época de los años 90, cuando iniciaban las computadoras a tomar mayor partido dentro de la vida humana, surgieron filmes y libros que especulaban sobre la idea de que un día, tal vez no muy lejano, los sistemas computarizados ocuparían lugares que antes resultaba inimaginables.
Esto, parte como precursores de ideas novedosas, y otra parte inspirándose en los trabajos realizados por el matemático británico Alan Turing en la década de los años 50. Libros que explicaban cómo con números podían ser elaborados sistemas que tuviesen la facultad de realizar actividades lógicas de forma autodidacta.
Actualmente no cabe duda de la relevancia que poseen los procedimientos de inteligencia sistematizada para la practicidad y la agilidad en tareas u oficios que antes podían ser totalmente manuales. Pero… ¿Entendemos completamente lo que significa la inteligencia artificial y machine learning? ¿Cuál es la diferencia entre ambos? ¡Venimos a ponerlos en contexto en unos pocos minutos de lectura!
Y entonces… ¿De qué va todo esto?
La inteligencia artificial y machine learning son términos surgidos para explicar un fenómeno novedoso en el cual máquinas pueden pensar por nosotros. Sin embargo, no son sinónimos puesto que aunque están íntimamente relacionados, persiguen fines distintos.
La inteligencia artificial es la forma en la que se desarrollan e implementan conocimientos basados en cálculos matemáticos e informáticos. Estos posibilitan el surgimiento de habilidades en objetos, que antes solo podíamos llevar a cabo los seres humanos. Mientras que la machine learning, por otro lado, es la técnica que materializa lo trabajado por la IA.
Antes de la creación de este último, la inteligencia artificial se basaba en guardar un cúmulo de datos en la máquina, a modo de que pudiese ejecutar una actividad según lo que ya un humano había codificado como posibles soluciones.
Es justo la machine learning aquella disciplina que modifica la técnica e implementa formas en la que se pueda enseñar de forma realmente eficiente a un artefacto. De modo de que este sea autodidacta y piense por sí mismo, más que encargarse de memorizar datos proporcionados.
¿Qué debe reunir un sistema para ser inteligente?
En 1987 fueron descritos los elementos que debe concurrir un agente inteligente para que sea considerado como tal:
- Debe tener la capacidad de entender una información, procesarla, memorizarla y en base a ello construir un sistema de creencias.
- Puede descifrar y resolver operaciones cuya complejidad está destinada a ser resuelta por el raciocinio humano.
- Puede entender situaciones ambiguas, diferenciar preceptos o ideas basándose en los pequeños puntos de inflexión. Así como también conoce los límites de sus propios alcances.
- Organiza, puede planificar, crear e innovar utilizando sus propias ideas
En el 2010 se señaló que existe inteligencia artificial cuando tal sistema actúa de forma independiente al artefacto que permite su ejecución, indiferentemente de cuál sea.
¿Dónde podemos encontrar a la IA en la actualidad?
¿Impresionantes esas herramientas tan útiles que tiene tu teléfono celular, cierto? Pues, justamente al llamarse «smartphones» hacen referencia a cómo es usada la inteligencia artificial en ellos, para que, más que teléfonos, tengamos pequeños asistentes que caben en nuestros bolsillos.
A pesar de ser el anterior el ejemplo más conocido, los auxiliares del hogar tales como sistemas de electricidad inteligentes, alarmas, u otros, dejan de ser simples mecanismos automatizados, para comprender situaciones complejas y diferentes cada día.
Por otro lado, el algoritmo de las redes sociales, las recomendaciones que nos llegan por doquier en nuestro móvil según los gustos y patrones de consumo, o la atención web al cliente, pueden ser en muchos casos parte de la inteligencia artificial ¡Quizá has hablado con un robot y no te has dado cuenta!
