La inteligencia artificial, una salida inteligente a nuestros problemas

Publicado: el 3 abril, 2019 por AdminKonrad / Konrad Lorenz

La Inteligencia Artificial (IA) nace de utilizar computadores para simular procesos humanos inteligentes. El objetivo de usar los computadores es aprovechar su enorme capacidad de cálculo para inferir estructuras a partir de grandes cantidades de datos. ¿Qué es un proceso humano inteligente?

Adquirir información general y reglas a partir de datos es uno de estos procesos, al que normalmente se le conoce como aprendizaje. Por ejemplo, si uno mira 1000 partidas de ajedrez, uno notará que los caballos siempre se mueven en L. ¿Puede un computador hacer lo mismo? Aún más importante es la pregunta, si se le da al computador las reglas del ajedrez y un algoritmo de aprendizaje a través de jugar ajedrez contra sí mismo, ¿puede el computador aprender a jugar ajedrez? ¿puede vencer al campeón mundial de ajedrez? En el año 1997 la máquina Deep Blue de IBM venció al campeón mundial Gary Kasparov. Sin embargo, este hito no tuvo nada que ver con la IA. Un equipo de IBM escribió un programa con puro conocimiento humano para derrotar a Kasparov. Desde ese entonces los programadores de motores de ajedrez han creado máquinas cada vez mejores, que si se enfrentaran con el campeón mundial Magnus Carlsen, sería análogo a un combate de boxeo entre Mohammed Ali contra el Chapulín Colorado (¡ganando la máquina, obviamente!). El siguiente paso para los programadores era vencer al campeón mundial de Go, un juego asiático exponencialmente más complejo que el ajedrez. Hasta el año 2015 el Chapulín Colorado eran las máquinas, y Mohammed Ali era el campeón mundial de Go, Lee Sedol. Los programadores de motores de Go estaban muy lejos de crear máquinas siquiera cercanas al nivel de los mejores jugadores de Go. En el año 2016, la compañía de IA Deep Mind utilizó una técnica de aprendizaje de máquina llamada aprendizaje reforzado. Básicamente, se hizo un programa llamado AlphaGo para que una máquina jugara Go contra sí misma millones de veces. Al inicio, la máquina no sabía jugar y realizaba jugadas aleatorias. Sin embargo, al algoritmo se le premiaba por jugadas que conllevaran a una victoria, haciendo que en partidas futuras la probabilidad de hacer jugadas similares fuera mayor. Utilizaron servidores de Google para que la máquina jugara contra sí misma y aprendiera de esos juegos. En 4 horas se convirtió en la entidad más fuerte en el juego de Go. Al enfrentarse a Lee Sedol a un encuentro de 5 partidas, AlphaGo venció al campeón mundial 4-1.

Por más increíble que sea ganarle al campeón mundial de Go, las aplicaciones de la IA son amplias, y permean casi todas las esferas de la industria. Por ejemplo, se puede programar un computador con cámaras en un cruce de calles con semáforos para que, a punta de prueba y error, el computador aprenda a minimizar los trancones en las calles que se cruzan. También, se pueden usar datos capturados por un radar aéreo para que una torre de control minimice la probabilidad de choque entre dos aviones en el aire. Por otra parte, se puede representar texto obtenido de redes sociales de forma numérica para que el computador reconozca marcas comerciales en el texto y cuantifique la positividad o negatividad de la opinión que una persona tiene sobre la marca. En el ámbito médico, se ha establecido la superioridad de las máquinas sobre los humanos al hacer diagnósticos por medio de imágenes: por medio de ejemplos, las máquinas pueden reconocer patrones gráficos que permitan decidir si una radiografía muestra una fractura o no, o si una fotografía microscópica de una biopsia revela la presencia de cáncer o no. En el campo de atención al cliente por líneas de chat, se han creado programas que observan la interacción entre un cliente y un ayudante humano para desentrañar las formas en las que el ayudante soluciona los problemas del cliente, y poder crear robots de chat que resuelven en buena medida los problemas del cliente. En el ámbito legal, una de las tareas más demoradas para los abogados es el de buscar información como casos similares para dar sustento a sus respectivas defensas. Por medio de una representación vectorial del texto es posible crear sistemas de recomendación para que la máquina ayude en la búsqueda de información a los abogados de una manera eficiente, ahorrándoles muchas horas de trabajo.

Como se mencionó anteriormente, las aplicaciones de IA son numerosas, y es necesario que los ingenieros y científicos en formación se familiaricen con ellas por dos motivos: el primero es que puedan ser usuarios eficientes de los desarrollos de IA de la industria (por ejemplo, el asistente Watson de IBM, muy usado en muchas industrias de información); y el segundo y más emocionante, el poder atacar problemas en las empresas y en la sociedad con la ayuda de la IA. No hay que tenerle miedo a la IA. Por supuesto, el computador no es inteligente. El inteligente es el ser humano, y es por esto que está en su responsabilidad usar la capacidad de cálculo de los computadores para resolver problemas de una manera más precisa y eficiente.