La era de la Inteligencia Artificial

La era de la Inteligencia Artificial (IA)

El concepto de Inteligencia Artificial se refiere a un conjunto de avances que llevan a que las máquinas puedan aprender, razonar, comunicarse e incluso sobrepasar los límites cognitivos humanos. Está siendo aplicada con éxito en diferentes ámbitos como en la conservación de las especies, protección de los ecosistemas, etc.

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Fases de la investigación en la IA

La primera fase comenzó durante la Conferencia de Dartmouth en 1956, donde surgieron los primeros ordenadores digitales en los laboratorios universitarios. En aquel momento se pensaba que si las computadoras podían resolver problemas que a los seres humanos les resultasen difíciles, (demostración de teoremas matemáticos) entonces sería posible lograr que resolvieran problemas fáciles para nosotros. Este no fue el caso, ya que los problemas que los humanos consideraban complicados podían resultar sencillos para los ordenadores y viceversa.

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Esta reunión se centró en técnicas relacionadas con la Resolución general de problemas (GPS). Este enfoque asumía que cualquier problema podría escribirse en un código de programación. Sin embargo, a pesar de resultar muy prometedor en sus inicios, pronto se quedó sin combustible, ya que a medida que los problemas aumentaban de tamaño, el número de combinaciones de búsqueda crecía exponencialmente.

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 La segunda fase en la investigación intentó encontrar formas de facilitar la búsqueda, reduciendo o acotando el espacio y, al mismo tiempo, de representar el conocimiento en la IA. En 1982, reconociendo las posibles ventajas de esta, los japoneses comenzaron un gran proyecto denominado “Proyecto de Sistemas Informáticos de Quinta Generación” (FGCS). Se trataba de un plan muy ambicioso tanto en hardware como en software, incluyendo, entre otras cosas, entornos de software inteligente y procesamiento paralelo de quinta generación. Este sirvió como catalizador para el interés en la IA en el resto del mundo.

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En los Estados Unidos, Europa y el Reino Unido se desarrolló un movimiento centrado en la construcción de Sistemas Basados en Conocimiento Inteligente (IKBS), el cual allanó el camino para una tercera fase en la investigación, concentrándose en los IKBS que confiaba en conocimiento basado en dominio específico para resolver problemas de IA.  

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Los sistemas, anteriormente, cuando se enfrentaban a un problema inusual que requería conocimiento vinculado al sentido común, colapsaban. Para intentar resolver este problema se desarrollaron diversos proyectos. El primero fue el CYC, cuyo propósito era permitir que las aplicaciones de IA llevaran a cabo razonamientos como los seres humanos. A lo largo de las últimas décadas, el aprendizaje de máquina se ha convertido en un tema de investigación muy importante en este campo. Fundamentalmente, se implementa utilizando técnicas como las redes neuronales y los algoritmos genéticos. Esto representa la cuarta fase en la investigación en IA.

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Durante las próximas décadas la aplicación de los avances en torno a la IA seguirán proporcionando progresos muy significativos. Los expertos nos hablan de una rápida aceleración en los años siguientes, dadas las ventajas de competitividad que supondrán para los que primero la adopten. Está adentrándose en espacios que se creían hasta la fecha meramente cuestiones humanas, como el arte, la ciencia o la creatividad. Nos impone una agenda muy ambiciosa y de mayor entidad de lo que hasta la fecha suponían cuestiones como la innovación, la transformación digital y la digitalización

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Un cambio en los paradigmas de la propia computación y los sistemas digitales en torno a los que han construido plataformas, productos y servicios. La creación y destrucción de empleos tradicionales. La necesidad de redefinir el propio concepto de empleo, con desajustes y brechas importantes en el mercado laboral. Una “reinvención” de gran parte de los sectores económicos de importancia vital en nuestras economías. La capacidad de generar servicios muy personalizados y cada vez más precisos en la satisfacción de necesidades personales y específicas, especialmente en ámbitos tan complejos como la salud o la educación. La necesidad de conformar ecosistemas tecnológicos donde el talento, la internacionalización y la integración de los componentes del ecosistema son fundamentales.

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Para todos estos cambios debemos cuestionar si nuestros gobernantes están lo suficientemente preparados para afrontar la entidad de estos y los retos asociados a esta revolución. Y si, siendo conscientes, las estrategias elegidas son acertadas para afrontar todas las potencialidades, riesgos y beneficios que la IA nos puede proporcionar.  Los países empezarán a plantear mediante sus planes nacionales si pretenden ser una potencia en la IA en cualquiera de sus áreas (como EEUU o China) o si prefiere especializarse en algunas vertientes concretas donde tenga ventajas competitivas. Para eso, existen dos estrategias: La primera, sería asimilar la transformación mediante la importación e incorporación de tecnologías IA a nuestras empresas y procesos productivos. La segunda, sin duda más acertada, es la de actuar como "disruptores", mediante una especialización temprana en IA.

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El desarrollo de tecnologías de aprendizaje autónomo, robótica, agentes virtuales inteligentes, por ejemplo, podrían tener un impacto de gran calado en el crecimiento de nuestra economía. La clave estará en las políticas gubernamentales que pongan foco en las nuevas oportunidades de empleo ligadas a este tipo de tecnologías, generará nuevos trabajos inexistentes hoy. Para ello, hará falta ingenio, creatividad y empatía, capacidades exclusivamente humanas y que son cimientos de una ciudadanía competente, con capacidad para intervenir eficazmente en los distintos ámbitos de la vida.  En una sociedad digital, la calidad de la participación ciudadana estará ligada a la capacidad de expresión, la responsabilidad sobre las acciones virtuales que se realicen, la colaboración, y la habilidad para gestionar situaciones y emociones.

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