Cada semana la inteligencia artificial (IA) protagoniza titulares en los medios de comunicación de todo el mundo. El impacto de la IA comienza a percibirse en muchos sectores de la economía y, además, la reciente explosión de nuevas aplicaciones y herramientas basadas en esta tecnología contribuye a que aparezcan nuevos términos en muchas de nuestras conversaciones.

Desde hace tiempo la IA está presente en los asistentes virtuales de algunas de las principales plataformas tecnológicas -como Siri o Alexa-, además de ayudar a profesionales de la medicina o la investigación científica a optimizar sus resultados y permitir que funcione el software de reconocimiento facial de nuestros teléfonos.

En los últimos años las herramientas que generan contenidos han dado además un nuevo impulso a este campo, a través de chatbots, como ChatGPT y Bard, capaces de generar todo tipo de contenidos y resultados, desde código de software hasta novelas. Nuevas herramientas de voz pueden manipular el discurso de los famosos y los generadores de imágenes pueden crear fotos hiperrealistas a partir de unas pocas instrucciones.

¿Qué es la inteligencia artificial?
El término aparece prácticamente al mismo tiempo que los ordenadores modernos. Acuñado en 1955 por un equipo de informáticos de Harvard, al hablar hoy en día de inteligencia artificial se hace referencia a un amplio abanico de tecnologías. De hecho, no existe una única definición y los investigadores discrepan sobre lo que implica. Pero, en general, el término inteligencia artificial hace referencia al campo de la informática centrado en crear y entrenar máquinas para que realicen tareas en las que reproducen la inteligencia humana.

Durante décadas, la IA se ha utilizado sobre todo para realizar análisis, permitiendo detectar patrones y hacer predicciones evaluando enormes conjuntos de datos. Pero los avances en este campo han dado lugar al auge de una nueva variedad, la IA generativa, una tecnología capaz de crear textos, sonidos, imágenes y vídeos, a veces con un nivel de sofisticación que imita la creatividad humana.

Cómo “aprende” la IA
Para desarrollarse, un software de inteligencia artificial requiere información. Perfecciona sus herramientas a través del aprendizaje automático, un proceso que permite a los ordenadores entrenarse a sí mismos, sin necesidad de que un programador le indique cada paso. A través de grandes cantidades de datos, puede reconocer patrones y predecir resultados.

La clave de este proceso son las llamadas redes neuronales, sistemas matemáticos que ayudan a la tecnología a encontrar conexiones en los datos. Se basan en el modelo del cerebro humano, con capas de “neuronas” artificiales que comunican información entre sí. El problema de estos sistemas es que funcionan como una caja negra; ni siquiera sus creadores conocen los pasos que llevan a estas redes a sus resultados.

Riesgos asociados a la IA
Los temores sobre posibles distopías causadas por la IA en sus diferentes formas están presentes desde hace más de medio siglo, y han quedado plasmados en el imaginario representado en los clásicos del cine de ciencia-ficción, desde 2001: Una odisea del espacio hasta Terminator.

Y aunque estos escenarios son simplemente ficciones, lo cierto es que el rápido desarrollo de la IA despierta preocupaciones incluso entre grandes actores del sector. Elon Musk, cofundador de OpenAI, ha descrito los riesgos asociados a la IA como “mucho mayores que el de las cabezas nucleares”, mientras que Bill Gates ha expresado su preocupación por el papel de esta tecnología en los sistemas de armamento.

En términos más inmediatos, además de las posibles disrupciones que la IA va a crear en el mercado de trabajo, también existe la preocupación de que confiar más en esta tecnología acabe provocando fallos imprevisibles que conduzcan a crisis globales, por ejemplo, en el comercio financiero. Como consecuencia de estos temores, se viene reclamando un marco regulador global para la IA.

Además, también a corto plazo, el desarrollo de los deepfakes (fotos, audio o vídeo generados sintéticamente pero que parecen reales) va a añadir una nueva dimensión a los problemas de desinformación.

Para entender la inteligencia artificial, aquí te presento algunas claves importantes:

Aprendizaje automático: La inteligencia artificial se basa en algoritmos de aprendizaje automático, que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.

Redes neuronales: Las redes neuronales son un componente esencial de la inteligencia artificial. Estas redes imitan el funcionamiento del cerebro humano y son utilizadas para reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural, y más.

Procesamiento del lenguaje natural: La inteligencia artificial utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural para comprender y generar lenguaje humano. Esto permite a las máquinas comunicarse y entender las instrucciones humanas de manera más natural.

Visión por computadora: La inteligencia artificial también se aplica en la visión por computadora, que consiste en que las máquinas puedan ver y comprender imágenes y videos. Esto se utiliza en campos como la detección de objetos, reconocimiento facial y conducción autónoma.

Ética y responsabilidad: A medida que la inteligencia artificial se vuelve más avanzada, surgieron preocupaciones éticas y responsabilidad en torno a su uso. Es importante considerar los aspectos éticos al desarrollar y aplicar la inteligencia artificial.

Impacto en la sociedad: La inteligencia artificial está transformando diversos sectores como la medicina, la industria automotriz, la agricultura, entre otros. Su impacto en la sociedad es significativo y se espera que continúe creciendo en el futuro.

Estas son solo algunas de las claves para entender la inteligencia artificial. Es un campo en constante evolución y estudio, por lo que siempre hay más por aprender.