En los últimos años, hemos visto un crecimiento acelerado de los servicios relacionados con la inteligencia artificial (IA), lo que ha llevado al desarrollo de varias herramientas aplicadas en la resolución de problemas empresariales y cotidianos, como la asistencia para redactar correos, analizar datos y materializar imágenes a partir de ideas que podemos transmitirlas a través de texto, ¿cómo llegamos a este ‘boom’ de servicios derivados de las tecnologías de IA?
Es posible rastrear los inicios de la IA hasta la década de 1940, no obstante, en los últimos años esta tecnología se ha desarrollado de manera acelerada, abriendo un abanico de posibilidades para la industria. En 1942, con la publicación de la novela de ciencia ficción ‘Runaround’, Isaac Asimov y sus Tres Leyes de la Robótica inspiraron a varios científicos en el desarrollo de áreas como la robótica y la IA.
En la misma época, el matemático Alan Turing trabajó en la construcción de una máquina que sería capaz de descifrar el Código Enigma, utilizado por Alemania durante la Segunda Guerra Mundial.
Imagen: Máquina ‘Bombe’, utilizada para descifrar el código Enigma.
En 1950, Turing publicó su artículo ‘Computing Machinery and Intelligence’ con la cual contribuyó con el primer test para identificar la “inteligencia” de un sistema artificial. En 1956, el término “inteligencia artificial” fue acuñado oficialmente por Marvin Minsky y John McCarthy para el ‘Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence’ un evento que reunió a científicos de diferentes campos para crear un área de investigación enfocada en construir máquinas que pudieran simular la inteligencia humana.
En las siguientes décadas, fueron desarrollados varios hitos en este nuevo campo. Uno de ellos fue ELIZA, un programa informático para el procesamiento de lenguaje natural que simulaba una conversación con un humano, creado alrededor de 1965 por Joseph Wiezenbaum.
Imagen: Máquina ‘Bombe’, utilizada para descifrar el código Enigma.
El anterior, junto con el programa ‘General Problem Solver’ aplicado para resolver problemas simples como el juego Torres de Hanoi inventado por Herbert Simon, Cliff Shaw y Allen Newel, lograron llamar la atención hacia el campo de la IA, con lo que recibió financiamiento importante.
Durante los 70 existieron varias críticas en el Congreso de Estados Unidos hacia el alto financiamiento que este campo recibía en contraste con los reducidos resultados obtenidos y la reducción de expectativas de retorno de la inversión. Tuvieron que pasar varios años, si no décadas, hasta ver nuevos hitos que llamarían nuevamente la atención del público hacia este campo.
En 1997 el programa de ajedrez Deep Blue de IBM derrotó a Gary Kaspárov, campeón mundial en este juego. Hasta este momento, los programas que utilizaban inteligencia artificial eran conocidos como ‘Sistemas Expertos’, y se caracterizaron por su capacidad de resolver problemas mediante una serie de reglas que simulan decisiones tomadas por un humano experto. A pesar de sus ventajas en casos específicos, estos programas no podían ser entrenados, por ejemplo, para distinguir imágenes, para lo cual se requiere que el sistema interprete datos externos, aprenda de ellos y cumpla actividades de forma adaptativa, siguiendo objetivos específicos.
A la par de los Sistemas Expertos, se desarrollaba la investigación en Redes Neuronales Artificiales, basada en la teoría de Donald Hebb, el ‘Hebbian Learning’, que seguía un proceso de aprendizaje similar al de las neuronas humanas. Lamentablemente, estos desarrollos se detuvieron en 1969 debido a que los computadores de la época no poseían la capacidad de procesamiento necesaria.
En 2015, Google desarrolló Alpha Go, un programa que derrotó al campeón del juego de mesa ‘Go’ y más complejo que el ajedrez, este programa utilizó un tipo de algoritmo especial basado en redes neuronales, llamado aprendizaje profundo y cuya aplicación se encuentra en el reconocimiento de imágenes, de voz, entre otras.
Imagen: Juego Lee Sedol vs AlphaGo. Autor: Wesalius.
Mientras que hasta los años 2000 la mayoría de los académicos, al mencionar la IA, se referían a los sistemas expertos, en la actualidad, muchas de las aplicaciones de las Redes Neuronales Artificiales y el Aprendizaje Profundo, se los conoce con este término. Sin embargo, no existe un acuerdo general que acepte una definición de este término, ya que continúa evolucionando constantemente.
Estos fueron los inicios de la IA que conocemos. En este momento existen varios estudios que intentan identificar los posibles beneficios y desafíos del uso de la IA para el desarrollo sostenible, por ejemplo, su aplicación tiene el potencial de aportar al avance en los objetivos relacionados con: la reducción de la pobreza (ODS1), educación de calidad (ODS4), ciudades sostenibles (ODS11), entre otros. No obstante, también se debe reconocer que podría dificultar el alcance de otros como las acciones para reducir el cambio climático (ODS13), debido a los requerimientos de energía para el procesamiento de información que requiere la IA, o dificultar la reducción de las desigualdades (ODS10).
Por lo tanto, en la Sociedad del Conocimiento, que implica un aumento en la escala de producción de conocimientos, es importante fomentar la participación de la comunidad científica cuyo rol debería consistir, como mínimo, en la identificación y evaluación de los riesgos de la IA para una mejor toma de decisiones.
¿Te gustaría saber más sobre este apasionante campo?
