Inteligencia artificial (I)

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia informática que tiene como objetivo diseñar tecnología que emule la inteligencia humana. Esto significa que, mediante la creación de algoritmos y sistemas especializados, las máquinas pueden llevar a cabo procesos propios de la inteligencia humana, como aprender, razonar o autocorregirse.

Repsol señala que la inteligencia artificial nos ayuda a mejorar numerosos aspectos de nuestra vida, como la automatización de procesos, la agilización de la toma de decisiones, el fomento de la creatividad, la personalización de servicios, la optimización de recursos, la prevención de riesgos, la generación de conocimiento y la resolución de problemas complejos.

La inteligencia artificial (IA) funciona mediante la combinación de algoritmos, datos y sistemas informáticos que imitan la inteligencia humana. Los algoritmos son las reglas o instrucciones que siguen las máquinas para realizar una tarea. Los datos son la información que se utiliza para entrenar, evaluar y mejorar los algoritmos.

Según Sap Spain Centro de Noticias, existen diferentes tipos de IA según el nivel de inteligencia que simulan y el modo de actuar que tienen. Algunos ejemplos son:

IA débil o estrecha, es la que se enfoca en una sola tarea específica, como reconocer imágenes, traducir textos o jugar al ajedrez. No tiene conciencia, ni capacidad de razonar más allá de su objetivo.

IA fuerte o general, es la que pretende igualar o superar la inteligencia humana en todos los aspectos, desde el aprendizaje, hasta la creatividad. Sería capaz de entender el contexto, el sentido común y las emociones.

IA reactiva, es la que sólo responde a los estímulos del entorno, sin tener memoria ni conocimiento previo. Sólo se basa en el presente y no puede planificar ni aprender del pasado.

IA limitada, es la que tiene memoria y conocimiento limitados, que utiliza para mejorar su rendimiento en una tarea específica. Puede aprender del pasado, pero no puede aplicar lo aprendido a otras situaciones.

IA teórica, es la que tiene memoria y conocimiento ilimitados, que utiliza para comprender el mundo y actuar de forma racional. Puede aprender de cualquier situación y aplicar lo aprendido a otras nuevas.

IA autónoma, es la que tiene capacidad de actuar de forma independiente, sin necesidad de supervisión o intervención humana. Puede tomar sus propias decisiones y adaptarse a los cambios del entorno (de vehículos autónomos a los robots militares).

Nuevas Tecnologías de Ciberseguridad señala que los datos que se usan para entrenar a los algoritmos de aprendizaje automático son una parte esencial para lograr que las máquinas puedan imitar la inteligencia humana y tomar decisiones basadas en patrones y correlaciones, sin embargo, no todos los datos son confiables, justos o correctos, ya que pueden estar sesgados, incompletos, desactualizados o ser irrelevantes para el problema que se requiere resolver.

Los sesgos en los datos pueden provenir de diversas fuentes, como la selección de las muestras, la representación de los grupos sociales, la calidad de las etiquetas, la interpretación de los resultados o la intención de los diseñadores. Estos sesgos pueden afectar negativamente a la toma de decisiones algorítmica, generando discriminación, injusticia, ineficiencia o errores. Por lo tanto, es importante que los datos que se usan para entrenar los algoritmos sean lo más fiables, justos y correctos posible, y que se sometan a procesos de validación, verificación y supervisión humana. Así, se puede garantizar que la toma de decisiones algorítmica sea beneficiosa para las diversas actividades del género humano y no cause daños.

El avance de la IA en este 2024 se perfila como un proceso acelerado, diverso y desafiante, que implicará tanto oportunidades como riesgos para la sociedad, la economía y la tecnología, por ello el desarrollo de principios, normas y mecanismos para garantizar que la IA sea segura, justa, transparente y responsable, respetuosa de los derechos humanos, la privacidad y la diversidad, es fundamental.

¿O no, estimado lector?