Descubriendo la inteligencia artificial
Introducción
¡Bienvenidos a la primera clase de nuestro curso, «Descubriendo la Inteligencia Artificial»! En esta clase, vamos a explorar algunos conceptos fundamentales sobre la Inteligencia Artificial (IA) que nos ayudarán a entender mejor esta revolucionaria tecnología que está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos.
La IA puede parecer un concepto abstracto y complejo, pero su presencia es cada vez más palpable en nuestra vida cotidiana, desde los asistentes virtuales en nuestros teléfonos móviles, hasta los sistemas de recomendación en nuestras aplicaciones de streaming. Pero, ¿qué es realmente la Inteligencia Artificial? ¿Cómo aprende la IA sobre el mundo y cómo se utiliza esa información para enseñarle a la IA? ¿Es posible que la IA aprenda por sí misma a través de datos y experiencia? ¿Y qué pasa si los datos que se utilizan para enseñar a la IA son incompletos o sesgados? Finalmente, hablaremos sobre el famoso Test de Turing, una prueba diseñada para determinar si una máquina puede demostrar un comportamiento inteligente igual o indistinguible del de un humano.
Estas son algunas de las preguntas que exploraremos en esta clase, con el objetivo de proporcionarles una comprensión clara y práctica de los fundamentos de la IA. Al final de esta clase, esperamos que tengan una mejor idea de lo que es la IA, cómo funciona, y cómo puede afectar nuestras vidas. ¡Vamos a descubrir juntos la Inteligencia Artificial!
Desarrollo del tema
¿Qué es Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que se enfoca en el desarrollo de sistemas y programas de computadora capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas pueden incluir aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, percepción, lenguaje y creatividad.
El término «Inteligencia Artificial» fue acuñado por primera vez en 1956 por John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth, un evento que reunió a los principales investigadores de la época en el campo de la informática y que marcó el inicio oficial de la investigación de la IA como disciplina independiente.
Para entender mejor la IA, podemos dividirla en dos categorías principales:
Para ilustrar esto, consideremos la siguiente tabla:
En las próximas secciones, explicaremos más a fondo cómo la IA aprende y utiliza información para realizar tareas y cómo los sesgos en los datos pueden afectar a los sistemas de IA.
La información que se utiliza para entrenar la IA acerca del mundo
Para enseñarle a la IA acerca del mundo y cómo interactuar con él, se utilizan los datos. Los datos pueden tomar muchas formas: números, imágenes, sonido, texto, y más. Estos datos se utilizan para entrenar a la IA para que aprenda a realizar ciertas tareas. El proceso de entrenamiento implica proporcionar a la IA un conjunto de datos (llamado conjunto de entrenamiento) que contenga ejemplos de la tarea que queremos que aprenda.
Por ejemplo, si queremos enseñar a una IA a reconocer imágenes de gatos, le proporcionaríamos un conjunto de entrenamiento de imágenes de gatos. Cada imagen estaría etiquetada como «gato». Durante el entrenamiento, la IA examina las imágenes y aprende características que definen a un «gato». Una vez que la IA ha sido entrenada, debería ser capaz de tomar una nueva imagen y determinar con cierta precisión si es o no un gato.
El tipo de aprendizaje que acabo de describir se llama aprendizaje supervisado, y es uno de los métodos más comunes de enseñanza a la IA. En el aprendizaje supervisado, proporcionamos a la IA datos de entrada junto con las respuestas correctas (etiquetas) y permitimos que la IA aprenda la relación entre las entradas y las salidas.
Existe otro método llamado aprendizaje no supervisado, en el que proporcionamos a la IA los datos de entrada pero no las respuestas correctas. En su lugar, permitimos que la IA encuentre estructuras y patrones en los datos por sí misma. Esto puede ser útil para tareas como la agrupación, donde queremos que la IA divida los datos en grupos de elementos similares.
Para ilustrar estos conceptos, considera la siguiente tabla:
Es importante mencionar que la calidad de los datos utilizados para entrenar a la IA es fundamental. Si los datos son incorrectos o están sesgados, la IA puede aprender de manera incorrecta o injusta.
Cuando la IA aprende por sí misma
Hasta ahora, hemos discutido cómo la IA puede aprender a través de datos que se le proporcionan en un proceso llamado aprendizaje supervisado o no supervisado. Pero, ¿qué sucede cuando la IA aprende por sí misma a través de datos y experiencia? Este tipo de aprendizaje se conoce como aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje de la IA que se inspira en la forma en que los seres humanos (y los animales en general) aprenden: a través de la experiencia y la interacción con el entorno. En el aprendizaje por refuerzo, un agente de IA interactúa con su entorno y recibe recompensas o penalizaciones (refuerzos) basadas en sus acciones. El objetivo del agente es maximizar su recompensa total a lo largo del tiempo, lo que a menudo implica un equilibrio entre la exploración (probar nuevas acciones para ver sus efectos) y la explotación (seguir acciones que ya se sabe que producen una recompensa).
Un buen ejemplo de aprendizaje por refuerzo es el juego de ajedrez. Supongamos que estamos entrenando a una IA para jugar al ajedrez. En este caso, el agente de IA es el jugador de ajedrez, el entorno es el tablero de ajedrez y las reglas del juego, y las recompensas son las victorias y las penalizaciones son las derrotas. El agente realiza movimientos (acciones) en el tablero y recibe feedback (recompensas o penalizaciones) basado en si esos movimientos conducen a una victoria o a una derrota. A lo largo del tiempo, la IA aprende qué movimientos aumentan la probabilidad de ganar el juego y ajusta su estrategia en consecuencia.
Para ilustrar este concepto, considera la siguiente tabla:
A través del aprendizaje por refuerzo, la IA puede aprender por sí misma a través de datos y experiencia, interactuando con su entorno y aprendiendo de las recompensas y penalizaciones que recibe basadas en sus acciones. Este es un método poderoso de aprendizaje que puede permitir a la IA aprender a realizar tareas complejas que serían difíciles o imposibles de enseñar con métodos de aprendizaje supervisado o no supervisado.
El Test de Turing
Es una prueba que se diseñó para evaluar la habilidad de una máquina para demostrar un comportamiento inteligente que sea indistinguible del de un humano. Fue propuesto por el matemático británico Alan Turing en 1950, en un artículo llamado «Computing Machinery and Intelligence». Aunque existen diferentes interpretaciones del test, la versión más común es el «juego de la imitación».
En el juego de la imitación, un humano (llamado juez) tiene conversaciones a ciegas (es decir, sin ver a los participantes) con otro humano y una máquina. El juez puede hacer cualquier pregunta que quiera. Al final del juego, el juez debe decidir quién es el humano y quién es la máquina basándose solo en las respuestas a sus preguntas. Si el juez no puede distinguir con certeza quién es la máquina, se dice que la máquina ha pasado el test de Turing.
Es importante mencionar que el Test de Turing no es una prueba de la «inteligencia» de una máquina en el sentido humano. No evalúa si la máquina es consciente, entiende las preguntas, o tiene intenciones o deseos. Simplemente evalúa si la máquina puede imitar la respuesta humana a un nivel que engañe a un humano.
Para ilustrar este concepto, veamos el siguiente diagrama:
En este diagrama, el juez hace preguntas tanto al humano como a la máquina. Ambos proporcionan respuestas, y el juez intenta determinar cuál es cuál. Si el juez no puede distinguir la máquina del humano, entonces se dice que la máquina ha pasado el test de Turing.
A día de hoy, no se ha llegado a un consenso sobre si alguna máquina ha pasado realmente el test de Turing de manera convincente. Sin embargo, el test de Turing sigue siendo una referencia importante en el campo de la IA y una meta a largo plazo para muchos investigadores de IA.
Para reforzar tus conocimientos en el tema, visualiza el siguiente video interactivo:
Conclusión
Hemos cubierto una gran cantidad de información en esta clase, comenzando con una exploración de qué es la Inteligencia Artificial, pasando por cómo la IA aprende a partir de datos y experiencia, hasta una discusión del famoso Test de Turing.
Hemos aprendido que la IA es un campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Discutimos la diferencia entre la IA débil y la IA fuerte y cómo la IA débil, aunque limitada en sus capacidades, es la que más probablemente encontraremos en la vida cotidiana.
Además, vimos cómo los datos son el combustible para el aprendizaje de la IA, y cómo diferentes métodos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, permiten a la IA aprender a realizar tareas a partir de datos y experiencia. Finalmente, terminamos con una discusión del Test de Turing, una prueba diseñada para evaluar si una máquina puede imitar el comportamiento humano de manera convincente.
Espero que esta clase te haya proporcionado una base sólida para tu comprensión de la Inteligencia Artificial. Te animo a seguir aprendiendo y explorando este fascinante campo.