El momento de la Inteligencia Artificial

Vivimos en una sociedad profundamente tecnificada. Estamos rodeados de artilugios sofisticados; pasamos horas y días pegados a una pantalla en la que consumimos tecnología con la misma naturalidad que nos tomamos un café.

Según un estudio de Cisco de 2019, en 2022 habrá 41 millones de usuarios móviles solo en España y 103 millones de dispositivos en el país. A nivel mundial serán unos 12 000 millones los dispositivos conectados.

Ya ni reparamos en ello y cada vez nos sorprendemos menos con los logros de la tecnología. Sencillamente los asumimos como si de una nueva actualización se tratara. En este ambiente digital, hay un concepto que se repite mucho; una tecnología disruptiva, dicen. Capaz de cambiarlo todo. La Inteligencia Artificial.

Curiosamente este término, que en el imaginario cinematográfico evoca una nueva era de dominio de los robots, no es nada novedoso. De hecho, tiene más de un siglo.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Formalmente, la expresión fue acuñada por el informático John McCarthy durante el Congreso de Darmouth. Él la definió como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”. Sin embargo, durante años él mismo sostuvo que si tuviera que bautizar de nuevo esta disciplina hubiera preferido llamarla «inteligencia computacional».

Otra fecha y nombre claves en el arranque formal de esta tecnología es, sin duda, 1950. Ese año, el matemático Alan Turing escribió un artículo llamado «Computing Machinery and Intelligence».

En él se planteaba la siguiente pregunta: «¿pueden las máquinas hablar como los hombres?». En ese momento nació el denominado Test de Turing: una prueba de comunicación verbal hombre-máquina que permitía evaluar la capacidad de dichas máquinas de hacerse pasar por humanos. La duda subyacente de Turing era cuándo podrían confundir las máquinas al hombre con su destreza lingüística.

Los dos inviernos de la Inteligencia Artificial

Este desarrollo tecnológico ha tenido varios parones en su reciente historia, como se ve en la línea de tiempo. Tras la aparición del test de Turing, la investigación vivió una época dorada que llegaría hasta mitad de los 70. Entonces la IA se topó de lleno con las limitaciones del hardware. Los ordenadores que se fabricaban por entonces llegaron a su máxima capacidad de procesar información y hacer cálculos.

En la década de los 80 se recuperó el ritmo momentáneamente, pero la euforia duró poco. En los 90 volvió a frenarse la investigación. La tecnología ya no era un problema pero sí la utilidad. Ese segundo invierno de la inteligencia artificial se debió esta vez a la falta de aplicaciones. También a los costes. Se calcula que a principios de los 90 el almacenamiento de datos costaba más de 1000 dólares por gigabyte, frente a los escasos céntimos actuales.

Y así llegamos al nuevo milenio. Tras dos fallidos intentos, parece que a la Inteligencia Aritifical le ha llegado el momento definitivo como tecnología. Varios ingredientes se han añadido a la receta: un nuevo hardware más potente y capaz de llevar a cabo varios procesos en paralelo (al igual que trabajan las redes neuronales en el cerebro humano).

Por otro lado, el hecho de que amplias comunidades trabajen en la nube y compartan código (open source) han propiciado la aparición de una gran variedad de algoritmos matemáticos cada vez más potentes. El tercer elemento es, por supuesto, una ingente cantidad de datos. Si en 1992 el tráfico diario mundial de Internet era de 100 Gigabit/día, en 2017 alcanzaba los 45 000 millones de GB por día y las previsiones hablan de que para 2021 solo el tráfico de datos móviles se volverá a multiplicar por tres.

Son muchas las áreas donde la IA promete impactar: desde la medicina a la optimización en el uso de energía, la gestión de recursos naturales, el medio ambiente o la industria conectada.

Sin embargo, y más allá de las promesas, la IA ya está ocurriendo y no se trata de robots que van destruyendo el mundo como ha hecho ver el cine, sino de una inteligencia invisible que nos acompaña día a día. Desde que nos levantamos, encontramos las aplicaciones en cualquier rincón. Los algoritmos nos ofrecen las noticias más destacadas del día, mientras tomamos el café.

Nos la volvemos a topar en nuestro camino al trabajo. En algunas ciudades los cubos de basura ya cuentan con sensores que permiten ver el tipo de residuos que hay dentro. De esta forma los gestores públicos pueden optimizar las rutas de recogida de forma flexible.

La climatización del metro también está automatizada. Los algoritmos que la regulan tienen en cuenta la temperatura exterior, el precio de la electricidad y otro montón de datos para gestionar mejor el servicio y ahorrar hasta un 25% de la energía. Incluso al ir al pediatra con nuestro hijo nos topamos con esa inteligencia que le sugiere pruebas a nuestro doctor en función de su historial clínico.

Hasta las procesiones de Semana Santa de Sevilla utilizan desde hace unos años estos sistemas para regular los flujos de las diferentes cofradías y evitar así que haya avalanchas.

Ya se dan los elementos necesarios para pensar que el despliegue de la Inteligencia Artificial es definitivo y las aplicaciones están más que visibles.

Sin embargo, el desconocimiento general de los ciudadanos sobre la tecnología ha hecho que las preocupaciones éticas o regulatorias hayan corrido en ocasiones más rápido que las propios usos de la Inteligencia Artificial.

Según recoge una publicación realizada por el Real Instituto Elcano, «la mayor ventaja de la ia está en su capacidad para resolver problemas complejos, para los cuales las capacidades humanas son limitadas». (http://www.realinstitutoelcano.org/wps/portal/rielcano_es/contenido?WCM_GLOBAL_CONTEXT=/elcano/elcano_es/zonas_es/ciberseguridad/ari93-2018-blanco-cohen-inteligencia-artificial-poder).

Por tanto, en ningún caso se trata de sustituir al hombre, sino de aprovecharnos del potencial computacional de las máquinas

 
 

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