¿Por qué la inteligencia artificial cambiará nuestra forma de ver el mundo?
¿Qué ocurriría si las maquinas fueran más inteligentes que los hombres?
¿La inteligencia artificial cambiará al mundo como lo conocemos?
¿Será la inteligencia artificial un gran misterio para el hombre?
¿A quién se le ocurrió la idea pueden pensar las maquinas?
Resumen
En el futuro trabajaremos conjuntamente con máquinas inteligentes sin sentimientos ni conciencia, pero que puede desarrollarse en nuestro entorno y aprender de él.
Introducción
Podemos definir a la inteligencia como una entidad que aprende con el paso del tiempo, tomando cosas relevantes de su entorno, recolectando experiencias que más tarde usará para enfrentarse a nuevos retos que se presenten en su medio.
La mente procesa la información, la codifica, la almacena y la recupera como un ordenador. Nuestro cerebro es el hardware sobre el que corren programas que nos permiten hablar, ver o pensar (el software). [1]
La Inteligencia Artificial conlleva adoptar el conocimiento a las computadoras, es decir que tengan mente y capacidad de razonamiento por sí solas. Si hablamos de computadoras sabemos que no funcionan como la mente humana, ¿pero pueden llegar a serlo? Este es el mayor de los retos a superar, sabemos que un ordenador programado puede realizar una tarea concreta; pero cuando la máquina ejecuta una tarea, lo hace siguiendo un conjunto de instrucciones, que le ordenan como debe abordar un problema. Lo que la IA intenta es que las máquinas tengan la propiedad de estudiar un problema, comprenderlo y formen sus propios algoritmos para poder tomar decisiones al igual que la mente cuando procesa la información. Podremos llegar hacer que una máquina con elementos tan limitados sin emociones ni conciencia sea capaz de tener sentimientos, imaginación percepción del mundo o de su entorno.
La misión de la inteligencia artificial (IA) es crear robots que perciban sensaciones externas como la temperatura, humedad, presión, etc. Semejantes a las funciones cognitivas de una mente humana.
Se requiere el estudio del software y hardware necesarios para simular el comportamiento y comprensión humanos. Uno de los problemas más difíciles es la simulación de la conciencia, cualidad humana que hace que nos demos cuenta de nuestra propia existencia. [2]
El modelo matemático de la máquina de Turing, desarrollado por el británico Alan Turing, inspiró la creación de los primeros prototipos de computadoras del siglo XX y lo convirtió en pionero y fundador de la rama de la Inteligencia Artificial (IA). Turing y otros científicos y filósofos de su época fueron los primeros en buscar una respuesta rigurosa a la pregunta: ¿pueden las máquinas pensar? [3]
Para dar solución a esta pregunta es necesario tener un amplio estudio del comportamiento humano, lo que nos hace capaces de tomar decisiones a un problema, las personas estamos tan acostumbradas a captar rápidamente lo que pasa en nuestro entorno que no nos detenemos a pensar en cómo lo hacemos, a diferencia de las computadoras nosotros entendemos el contexto, pero no disponemos de una biblioteca del conocimiento para dar una solución tan eficaz al problema como lo hace un sistema inteligente. La IA promete mucho al mundo que nos rodea tanto en avances de la medicina dando tratamientos efectivos a aquellas enfermedades que son difíciles de tratar en temas de investigación, seguridad, transporte, educación entre muchos otros. Cambiará la forma en la que vivimos siendo más productivos y próspero ese es el propósito de la IA siempre y cuando seamos lo suficientemente inteligentes para tomar buenas decisiones con su uso de forma que nos beneficie como sociedad.
Desarrollo
1. Inteligencia Artificial
La IA se emplea cuando una máquina tiene la capacidad de aprendizaje, razonamiento y adaptación con el fin de que pueda diseñar sus propios softwares. Una definición formal de inteligencia artificial es el estudio de cómo el ser humano piensa, aprende, decide y trabaja cuando se trata de resolver problemas, este estudio produce sistemas de software inteligentes con el objetivo de mejorar las operaciones de un ordenador. La investigación de la IA está orientada a la búsqueda y optimización de las redes neuronales artificiales y métodos basados en estadística, matemática, probabilidad y economía.
Definida como “La ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes” según John McCarthy.
Los objetivos de la investigación en IA son el razonamiento, la representación del conocimiento, la planificación, el aprendizaje, el procesamiento del lenguaje natural, la realización y la capacidad para mover y manipular objetos. [4]
2. Primera máquina considerada con IA 
Alan Turing considerado el padre de la IA, autor del concepto de computadora anunció que una máquina podría llegar a adquirir una capacidad comparable con la inteligencia humana
¿Pueden pensar las máquinas? Está en la pregunta que Alan Turing se hizo. En 1950 propuso la llamada Prueba de Turing o juego de imitación para una máquina, una persona y un interrogador. El interrogador se encuentra en una habitación distinta a la de los otros dos participantes. El objetivo del juego es determinar cuál de los participantes es el hombre y cuál es la máquina, las respuestas deben ser escritas por medio de un teclado. [5]
La prueba tenía la misión de comprobar si una máquina puede tener la capacidad de engañar y considerarse como un sistema con una inteligencia semejante a la humana. Esta idea fue muy criticada, pues el concepto de la IA era muy adelantado para su época.
Por la década de los 60’s nace el conocido machine learning (desarrollo de aprendizaje de máquina) una disciplina que se encarga del estudio de la computación y las neurociencias, se pretende el reconocimiento de patrones y aprendizaje que experimentan las computadoras, los investigadores tratan de encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos. Es un campo de las ciencias de la computación que, de acuerdo a Arthur Samuel en 1959, les da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.
“Machine learning es crear software que encuentra las reglas, no definir las reglas”.
En los 90’s Machine learning empezó a llevar temas de investigación que se basan en la estadística, las probabilidades, recuperación centrándose en el estudio de resolver problemas prácticos donde se apliquen las disciplinas de las ciencias como la ingeniería, matemáticas, computación y otros campos relacionados con objetos físicos o abstractos.
En la actualidad estas herramientas pueden aplicarse a aquellas áreas donde se genera una gran cantidad de datos y, sobre todo, en donde existan actividades o comportamientos repetitivos que puedan optimizarse a través de técnicas algorítmicas. El Machine Learning trae consigo muchos beneficios enfocados a sectores públicos y privados como la educación, medicina, la industria es rentable dentro de las finanzas.
A diferencia de lo que pasaba hace 20 o 30 años, en la actualidad, las empresas son capaces de contar con datos más estructurados, ya que se apoyan en sistemas automatizados cada vez más accesibles. [6]
3. Aplicación de la Inteligencia Artificial
EasyScan Go
En el ámbito médico se está desarrollando el proyecto EasyScan Go lanzado en el 2017 con la misión de detectar la malaria una enfermedad mortal producida por el parásito Plasmodium transmitida por los mosquitos, es considerada la enfermedad parasitaria más mortal según las estadísticas. Debido a mutaciones del parásito hay cientos de millones de casos nuevos, el 80% de las personas no pueden ser asistidas con los mismos tratamientos, para detectar esta enfermedad se debe hacer una microscopía que es un examen bastante difícil a causa de que cada especie del parásito es ligeramente diferente, así para detectar el parásito real y su especie debe existir mucho entrenamiento y experiencia.
Se ha comprobado que a medida que una persona visualiza muchas diapositivas de malaria llega a un estado de agotamiento y su desempeño cae con el tiempo, por lo cual se usa algo llamado visión por computadora, donde se intenta entrenar a un ordenador para visualizar imágenes al igual que los humanos lo hacen. Utilizan el método de aprendizaje automático.
” Para el desarrollo del algoritmo fue necesario recolectar una base de datos de miles de diapositivas que tendríamos que usar para entrenar a la máquina” Ben Wilson principal investigador (Intellectual Ventures Lab Bellevue).
El software de Go EasyScan produce un informe que muestra si la persona tiene o no malaria, la especie, el recuento estimado de parásitos estos son los datos que el usuario utilizará para hacer un diagnóstico definitivo, sin embargo existe dificultades que deben enfrentar, los científicos no son capaces de comparar resultados en diferentes partes del mundo, debido a la gran cantidad de conteo de parásitos y a los diferentes diagnósticos erróneos; hacen que aquellos resultados no sean comparables. Entidades como la ONG se encuentran en la lucha contra la malaria permitirá investigadores de todo el mundo recoger resultados precisos y consistentes que hará que los médicos sigan la enfermedad más eficazmente. [7]
“A largo plazo nuestro objetivo con el EasyScan Go es poner calidad de diagnóstico de una variedad de enfermedades al alcance de las familias en el mundo en desarrollo”. Ben Wilson.
4. Herramienta que permite desarrollar modelos de la Inteligencia Artificial
Redes neuronales artificiales (RNA)
Se definen como sistemas de inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Simulan e imitan sistemas permitiendo establecer relaciones no lineales entre las variables de entrada y salida. Su principal ventaja consiste en procesar información en paralelo en tiempo real ha permitido su aplicación en la clasificación y reconocimiento de patrones en sistemas complejos [8].
Con esta herramienta se pueden crear diferentes aplicaciones, el principal potencial de las RNA es detectar no-linealidades en series temporales por lo que han sido de gran utilidad en la predicción de datos económicos y financieros. [9]
A medida que la inteligencia artificial se abre camino en industrias como la salud y las finanzas, los gobiernos de todo el mundo están invirtiendo cada vez más en otra de sus aplicaciones: los sistemas de armas autónomos. Muchos ya están desarrollando programas y tecnologías que esperan les brinden una ventaja sobre sus adversarios.
Conclusiones
● Aún queda mucho camino por delante para sacar el mejor potencial de la inteligencia artificial, aunque se ha visto grandes avances en la actualidad en el campo de la medicina con la invención de nuevos sistemas capaces dar un diagnóstico a enfermedades difíciles de tratar, en el transporte en automóviles y aviones, en ámbitos de la economía ya se ve la influencia de esta tecnología.
● Es muy pronto para decir que los computadores han llegado a ser más inteligentes que los hombres pues aún no se crea un sistema que sea capaz de pensar por sí solo de tener conciencia, de igualar una mente humana. Sin embargo, los investigadores seguirán desarrollando nuevos sistemas que se acerquen cada vez más a este comportamiento.
● La inteligencia artificial cambiará la forma en la que vivimos en nuestro entorno si la usamos con un beneficio común podremos llegar hacer muy prósperos y productivos, aumentando nuestra esperanza de vida. Aunque ello también conlleva una gran responsabilidad.
Referencias
[1] Matej Hochel y Emilio Gómez Milán, «La inteligencia Artificial,» [En línea]. Available: https://www.ugr.es/~setchift/docs/conciencia_capitulo_2.pdf.
[2] P. J. A. M. Velasco., «Inteligencia Artificial y conciencia.,» [En línea]. Available: http://www3.uah.es/benito_fraile/ponencias/inteligencia-artificial.pdf.
[3] M. Ocampo, «Inteligencia artificial,» MARZO 2018. [En línea]. Available: https://www.foroconsultivo.org.mx/INCyTU/documentos/Completa/INCYTU_18-012.pdf.
[4] M. Selvamanikkam, «Introduction to Artificial Intelligence,» 29 Augosto 2018. [En línea]. Available: https://becominghuman.ai/introduction-to-artificial-intelligence-5fba0148ec99.
[5] 1. Alan Turing, «Maquinaria computacional e Inteligente,» Traductor: Cristóbal Fuentes Barassi 2010. [En línea]. Available: http://xamanek.izt.uam.mx/map/cursos/Turing-Pensar.pdf.
[6] J. A. O. LEYVA, «NEWSMEDIA,» 30 Agosto 2018. [En línea]. Available: https://www.ipade.mx/2018/08/30/machine-learning-y-su-importancia-en-la-actualidad/.
[7] B. W. PhD, Interviewee, EasyScan GO Project Launch | by Motic Europe. [Entrevista]. 12 Noviembre 2017.
[8] M. Martínez, «Metodología basada en redes neuronales para interpretación de la resistividad del suelo en zonas urbanas, Ingeniería Energética,» 2014.
[9] Fernando Villada, Nicolás Muñoz y Edwin García-Quintero., «SCIELO, Redes Neuronales Artificiales aplicadas a la Predicción del Precio del Oro,» 2016. [En línea]. Available: https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?pid=S0718-07642016000500016&script=sci_arttext.
[10] R. Yeung, Interviewee, EasyScan GO Project Launch. [Entrevista]. 12 Noviembre 2017.
