Inteligencia Artificial: Qué es?, tipos, técnicas, ventajas

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¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Existen realmente máquinas capaces de pensar o razonar como seres humanos? En este artículo profundizamos sobre este término y vemos cuáles son sus aplicaciones de presente y futuro.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia Artificial es un término que suena a ciencia ficción. Cuando se hace referencia a ella, muchos todavía piensan en libros, cómics o películas de Hollywood, en las que un superordenador usa sus conocimientos para someter a una raza humana demasiado ambiciosa, y a la que ahora se considera superior.

Sin embargo, la I.A. es muy real y, de hecho, casi se podría decir que estamos rodeados de ella. Y cada día más, ya que no es ningún secreto que cada vez necesitamos más de máquinas que sean capaces de desarrollar procesos que, hasta hace poco, realizaban los seres humanos.

Pero empecemos desde el principio. La definición de Inteligencia Artificial consiste en una combinación de algoritmos que permite a una máquina (un ordenador, por ejemplo) ejecutar procesos de forma similar a un ser humano.

Dicho de otro modo, una computadora, un programa o cualquier sistema informático que utilice la inteligencia artificial, es capaz (o debería serlo) de percibir datos, analizarlos, razonarlos y emplearlos en consecuencia con un objetivo.

Existe cierta polémica alrededor de la inteligencia artificial, ya que hay quien considera que un ordenador nunca podrá pensar o actuar igual que una persona, ya que su “razonamiento” se basa en simples intercambios de paquetes de datos, y no puede imitar otros comportamiento humanos basados en emociones o sentimientos.

Sin embargo, lo cierto es que las aplicaciones reales de la Inteligencia Artificial han ido evolucionando y ya no solo se trata de “pensar como humanos”, sino de tomar las decisiones adecuadas dentro de un determinado entorno, en este caso informático, e incluso aplicarlo al mundo real.

Tras esta pequeña introducción toca conocer más a fondo cómo surgió la inteligencia artificial y su evolución hasta nuestros días.

Breve historia de la Inteligencia artificial

¿Cuál es el origen de la Inteligencia Artificial? ¿Quién la inventó? A pesar de lo que pueda parecer, es un término que cuenta con más de medio siglo de historia en el campo práctico.

Las primeras teorías prácticas relacionadas con la A.I. surgieron en la década de los 40, pero no fue hasta 1950 cuando el concepto tuvo un ‘boom’ definitivo.

Gran parte de culpa la tuvo el científico y matemático Alan Turing, considerado como el padre de la inteligencia artificial. Fue él quien escribió en la década de los 50 el trabajo que se considera la base de esta disciplina, Computing Machinery and Intelligence.

En dicho trabajo, Turing plantea un experimento que sigue siendo una de las bases de la I.A: la prueba de Turing. Básicamente, la prueba, en aquel momento teórica, planteaba una conversación ficticia entre humano-humano y humano-máquina. Según Turing, existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de  dintinguir entre humano y máquina en una conversación a ciegas.

En cualquier caso, el término “Inteligencia Artificial” como tal, fue acuñado por John McCarthy en la célebre reunión de Dartmouth, en 1956, una convención sobre tecnología y ciencias de la información que se extendió durante dos meses. En dicha convención se lanzaron sentencias demasiado optimistas que elevaban a la inteligencia artificial como el futuro a corto plazo. Sin embargo, este exceso de optimismo hizo que el término cayera en el olvido durante casi dos décadas.

Sin embargo, el desarrollo de estos sistemas nunca cesó a nivel empresarial o gubernamental. De hecho, es una época en la que comenzaba el desarrollo de ordenadores a gran escala, lo cual favorecía la investigación de nuevos programas o sistemas de inteligencia artificial.

En la década de los 80 la I.A. se pone de moda otra vez gracias a la aparición de los denominados Sistemas Expertos y de las investigaciones llevadas a cabo por el gobierno japonés en su ambicioso proyecto “Quinta generación“, el cual no terminó dando los resultados esperados.

Desde ese momento, el avance de la tecnología ha sido imparable y la Inteligencia Artificial no ha sido la excepción. Uno de los grandes hitos de esta disciplina fue en los años 90, cuando el superordenador Deeper Blue (evolución del primer Deep Blue) creado por IBM, fue capaz de vencer al campeón de ajedrez de aquel momento, Gary Kasparov, en un enfrentamiento a 6 partidas.

En pleno 2020 la Inteligencia Artificial está presente en numerosos ámbitos, incluso en nuestra vida cotidiana. Cuando juegas a videojuegos contra un oponente controlado por la máquina, en los asistentes virtuales como Alexa o Google Home, o incluso en los chatbots. Todo sistema capaz de imitar el comportamiento humano y de aprender en base a los datos que recibe, se considera inteligencia artificial.

¿Qué tipos de de inteligencia artificial existen?

Inteligencia artificial cerebro

No existe una descripción clara y concreta de cómo funciona la inteligencia artificial, sino que depende del tipo de algoritmos y procesos empleados, o de los objetivos perseguidos. En este sentido, se puede hablar de tipos diferentes de inteligencia artificial.

Máquinas reactivas

Es el tipo más básico de inteligencia artificial. Solo se basa en decisiones sobre el momento presente, pero no puede analizar datos pasados ni aprender en base a ellos. Es decir, no evoluciona.

Un ejemplo de este tipo de inteligencia artificial sería, por ejemplo, la ya citada computadora Deep Blue. Este ordenador era capaz de reconocer las figuras en el tablero y procesar 200 millones de movimientos en un segundo. Sin embargo, ese era su único objetivo: procesar cuál era el mejor movimiento en tiempo real en base a lo que realizara su oponente. Sin embargo, fuera de eso, Deep Blue ignora cualquier dato pasado o futuro externo a la partida o al procesamiento del siguiente movimiento.

Memoria limitada

Las máquinas que utilizan este tipo de inteligencia artificial sí son capaces de mirar al pasado, pero de forma limitada. Es decir, puede almacenar la información que recoge durante cierto tiempo, y añadirla a su programación para crear nuevos patrones de comportamiento.

El problema es que esa información solo se añade por tiempo limitado y no son capaces de realizar representaciones completas y perdurables como en el caso de un ser humano.

Teoría de la mente

En este punto estarían aquellos sistemas o máquinas capaces de entender cómo funcionan las personas, objetos o sistemas que los rodean. Dicho de otro modo, estas inteligencias artificiales aprenden en base a nuestros comportamientos y, en base a ellos, saben cuáles son nuestros gustos, necesidades, deseos o cómo esperamos ser tratados.

Este tipo de I.A es capaz de comprender el entorno que le rodea, y supone un paso importante para poder realizar una interacción social más cercana a lo que se esperaría de un humano.

Autoconciencia

Llegamos a terrenos pantanosos, habitualmente reservados la ciencia ficción. Se trata de que la inteligencia artificial tenga conciencia de sí misma y se reconozca como un ente independiente y capaz de tomar decisiones, diferenciando entre sí mismo y los objetos/personas/sistemas que le rodean.

Todavía no existen máquinas o sistemas que tengan conciencia de sí mismos, más allá de las inteligencias malvadas que conocemos de películas como ‘2001: una odisea del espacio’ (HAL) o ‘Terminator 2’ (Skynet), o de libros como ‘I have no mouth and I must scream’.

Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

Entre las ventajas de la inteligencia artificial se pueden citar las siguientes:

  • Aumenta la eficacia de los procesos y reduce los tiempos necesarios para llevarlos a cabo.
  • Permite a las personas liberarse de tareas repetitivas que aportan poco valor y que se podrían hacer de forma automatizada.
  • Puede desarrollar tareas o peligrosas que a los seres humanos les resultarían imposibles o muy complicadas de realizar, por ejemplo en campos como la exploración espacial.
  • Evita los errores humanos al basarse en procedimientos computacionales.
  • La inteligencia artificial es inmune al desgaste físico o emocional. Puede trabajar 24 horas al día, 365 días al año.
  • Facilita el día a día de las personas, con el claro ejemplo de Amazon Echo y otros asistentes virtuales similares.
  • Es capaz de realizar tareas “mecánicas” con alta precisión, gracias al análisis de gran cantidad de datos y variables.

Pero no es ningún secreto que es una tecnología que también tiene sus detractores. Estos son algunos de los peligros de la inteligencia artificial.

  • Es susceptible de provocar cambios profundos en el mercado laboral, La adopción de estas tecnologías podría suponer la sustitución del ser humano en determinadas tareas, sobre todo aquellas que se desarrollan de forma automatizada.
  • No tiene sentimientos ni empatía, no es capaz de ponerse en el lugar del otro, lo que la inhabilita para tareas o procesos en los que es fundamental el factor humano.
  • Carece de capacidad de improvisación o creatividad, sus decisiones se basan en algoritmos y análisis de información preexistente, por lo que no es capaz de tomar decisiones más allá de lo que dicen los datos.
  • Podría ser usada con malos fines, por ejemplo para el desarrollo de malware, robo de datos o suplantación de identidad.

Efectivamente, de momento no incluimos entre los peligros o desventajas de la inteligencia artificial su afán por conquistar el mundo y rebajar a los seres humanos a esclavos. Aunque quizá algún día…

Técnicas y campos de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial tiene muchos campos distintos y su funcionamiento se basa en la aplicación de diversas técnicas. A continuación vemos algunas de las más utilizadas, eso sí, de forma breve porque son términos de gran complejidad que requerirían mucho más detenimiento en cada uno de ellos.

Aprendizaje Automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático o machine learning es un tipo de inteligencia artificial que otorga a las computadoras la capacidad de aprender. Se basa en el análisis de datos, a través de los cuáles puede encontrar nuevos patrones que le permiten modificar su comportamiento.  Es decir, analiza y proceso información, descubre patrones y actúa en consecuencia.

Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)

La ingeniería del conocimiento se basa en el uso de las técnicas necesarias para la creación de sistemas expertos. Dicho de otro modo, es un área computacional que se emplea para almacenar información importante y utilizarla con fines estratégicos. Cuanto más profundas sean las capas de información, mejor serán las estrategias aplicadas.

Lógica difusa (Fuzzy Logic)

La lógica difusa es una de las teorías matemáticas más en tendencia actualmente. Se basa en la utilización de apreciaciones que no son totalmente verdaderas ni falsas, sino que ocupan todas las posiciones intermedias entre la verdad absoluta y la falsedad total.

Esta técnica se basa en el uso de términos cualitativos (“Juan es MUY alto), a los cuáles se les otorga un valor cuantitativo (“¿cómo de alto debería ser Juan para ser considerado MUY alto?”). Gracias a este tipo de lógica, la inteligencia artificial puede establecer patrones en base a términos no cuantitativos.

Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)

Es una técnica cuyo comportamiento está inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales humanas. Al igual que en el ser humano, son sistemas independientes que están interconectados entre sí. Ca una de estas neuronas artificiales recibe un número determinado de entradas, a las cuáles les otorga un “peso” determinado. En función de la cantidad de entradas y su peso, recibirá un determinado “impulso nervioso”, lo cual se traduce en un valor de salida.

inteligencia artificial inteligente

Este tipo de redes se organiza por capas, de forma que la primera capa recibe los datos reales, en bruto, y los va transfiriendo al resto de capas, las cuáles las van procesando para emitir un valor final de salida.

Sistemas reactivos (Reactive Systems)

Los sistemas reactivos fueron definidos por un grupo de ingenieros liderados por Jonas Bonér en su Reactive Manifiesto. En dicho manifiesto se describen las características de este tipo de sistemas: responsivos, (responde de manera oportuna en tiempo y forma), resilentes (con capaces de seguir siendo responsivos aunque exista algún fallo interno de funcionamiento), elásticos (se adaptan a diferentes niveles de carga/demanda)) y orientados a mensajes (envían comunicaciones asíncronas que permiten agilizar tareas).

Sistemas Multiagente (Multi-Agent Systems)

Un agente inteligente es capaz de percibir el entorno, analizar sus variables y actuar en consecuencia. Pues bien, los sistemas multiagente son una combinación de los mismos cuyo objetivo es realizar tareas que un agente individual es incapaz de afrontar. Se utilizan sobre todo para la resolución de problemas o el desarrollo de entornos colaborativos adaptables.

Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)

Este tipo de sistemas funcionan aplicando diferentes reglas para una determinada situación, y comparando después los resultados obtenidos. Es posible llevar a cabo esta tarea por diferentes métodos. Por un lado, pueden partir de una evidencia o situación inicial y hallar su posible solución; por otro, pueden partir desde hipótesis con posibles soluciones y realizar el recorrido inverso para hallar la premisa o evidencia.

Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)

Este tipo de inteligencias artificiales pueden resolver problemas en base a los precedentes existentes en la resolución de la misma incidencia. Imagina un cerrajero que sabe cómo abrir una cerradura porque ya ha abierto cerraduras idénticas o muy parecidas. Pues eso mismo hacen este tipo de sistemas.

Sistemas expertos (Expert Systems)

Son sistemas informáticos que funcionan cono lo haría un humano experto en determinada materia específica (normalmente están relacionados con el campo de la ciencia, biología o similares).

Su funcionamiento está fundamentado en el aprendizaje, la memorización y comunicación de información. Normalmente la información ha sido proporcionada por expertos humanos, y el sistema realiza los procesos en base a unas normas para usar sus conocimientos en situaciones particulares. A su vez, este sistema experto puede aprender y mejorar con futuras adiciones.

Redes Bayesianas (Bayesian Networks)

Son un tipo de sistemas de minería de datos que consiste en un modelo de probabilidades capaz de calcular relaciones causales entre diferentes variables. Estas relaciones son representadas a través de grafos cíclicos que indican una probabilidad conjunta para determinado tipo de variables relacionadas.

Vida artificial (Artificial Life)

El estudio de la vida artificial tiene aplicaciones muy diversas. Por ejemplo, para simular “cómo sería la vida” en un determinado caso, o incluso para estudiar “cómo surgió la vida” antes de que esta existiera.

En general se puede decir que es una rama de las Ciencias de la Complejidad que estudia o diseña sistemas artificiales que se comportan como si tuvieran vida real. De hecho, este concepto surgió de la mente de unos investigadores que veían a los virus de ordenador autorreplicantes como una forma de vida, ya que estaban diseñados con el objetivo de “procrear” y subsistir en el tiempo. Este término está ligado a la capacidad de los sistemas informáticos de reproducirse, y más aún, hacerlo con modificaciones que les permitan subsistir adaptándose a su medio, tal como lo hacen las especies “vivas”.

Técnicas de Representación de Conocimiento

Es un término surgido al amparo de la inteligencia artificial, que busca crear representaciones del conocimiento que puedan ser interpretadas por máquinas o mecanismos que simulen el comportamiento humano. Existen muchas técnicas de representación del conocimiento, por ejemplo en base a “Objeto-Atributo-Valor”, “Hechos ciertos-Hechos inciertos”, “Fuzzy facts o hechos difusos”, y muchos más. Otra técnica son las redes semánticas, las cuáles vemos en el siguiente punto.

Redes semánticas (Semantic Networks) y Frames

Las redes semánticas son representaciones esquemáticas de términos lingüísticos relacionados. Dichos términos y sus relaciones se pueden representar de diversas maneras, por ejemplo mediante un mapa conceptual o gráficas de árbol o nodos.

Visión artificial

La Asociación de Imágenes Automatizadas define la visión artificial como aquella combinación de hardware y software que permite a los dispositivos procesar y reconocer imágenes capturadas en el mundo real en base a conceptos numéricos o simbólicos.

Audición artificial

El oído artificial responde a estímulos sonoros y los convierte en pulsos eléctricos que estimulan la respuesta del nervio auditivo. Como has podido adivinar, es un tipo de inteligencia artificial que está orientado a su uso por las personas con problemas de audición. Incluso, en base a la decodificación de los estímulos sonoros, se puede recuperar la audición en personas que tienen afectado el órgano de Corti y cuyo problema no puede ser solucionado con el uso de audífonos.

Lingüística computacional

La lingüística computacional se encarga de analizar y reconocer el lenguaje y transformarlo en un programa que se pueda ejecutar por ordenador. Es decir, estudia la lengua y sus usos para desarrollar aplicaciones computacionales basadas en el reconocimiento del lenguaje. En esta técnica no solo interviene la inteligencia artificial, sino que también lo hace la lógica o la psicología cognoscitiva.

Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)

Similar a la lingüística computacional, es un campo de la inteligencia artificial que estudia la interacción entre el lenguaje y las computadores. El objetivo es el desarrollo de mecanismos más efectivos de comunicación entre humano y máquina.

Minería de datos (data mining)

La minería de datos es un técnica que aúna aspectos de la computación y la estadística. Este método se encarga de recoger grandes volúmenes de datos y establecer patrones entre ellos. Se puede combinar con otras técnicas como el machine learning, de forma que la computadora aprende procesos para buscar y analizar los datos de forma más efectiva.

Ejemplos del uso de la Inteligencia artificial en la empresa

La inteligencia artificial puede ser de ayuda en numerosos ámbito de una empresa. De hecho, hay gran cantidad de ejemplos del uso que se hace de ella en herramientas de diferentes áreas.

inteligencia artificial empresas

Marketing y ventas

Pensemos en la cantidad de datos que tiene que analizar un departamento de marketing para elaborar perfiles de clientes. Sin embargo, gracias al uso de la inteligencia artificial en marketing se puede automatizar la minería y análisis de esta información. Pero además, yendo a ejemplos más concretos, la inteligencia artificial en marketing ya se aplica en:

  • Creación de contenido: ya existen programas capaces de redactar contenido 100% original en base a unos datos o términos básicos.
  • Curación de contenido: consiste en ofrecer a cada persona contenido relacionado en base a su perfil.
  • Publicidad programada: plataformas que permiten comprar espacios publicitarios de forma automatizada y adaptados al público objetivo del negocio.
  • Email marketing: hay herramientas que usan el procesamiento del lenguaje natural para redactar “Asuntos” más llamativos o cuerpos de email que llamen al usuario a la acción.
  • Diseño web: por ejemplo, existen plataformas que crear una web de forma automática con las imágenes y texto que envíe el usuario.

Atención al cliente

La atención al cliente es otra de las áreas en las que la inteligencia artificial puede tener muchas aplicaciones. Una de las más comunes son los chatbots, los cuáles ofrecen respuestas automáticas en base a las preguntas del usuario.

En la actualidad es bastante sencillo crear un chatbot básico para que desempeñe funciones de atención al cliente. Se puede hacer con herramientas gratuitas como Pandorabot, o con otras de pago como Chatfuel.

Recursos humanos

La inteligencia artificial en recursos humanos tiene muchas aplicaciones. Por ejemplo, puede gestionar un gran volumen de datos de candidatos o empleados, y permite automatizar tareas residuales que, de otra manera, llevarían mucho tiempo.

Sin embargo, una de sus grandes ventajas en este campo es que elimina los llamados prejuicios cognitivos. ¿Qué significa esto? Los sesgos cognitivos son aquellas valoraciones erróneas que una persona hace sobre otra en base a su conducta, aspecto, etc. Es algo típico de los humanos (“esta persona me da buena/mala espina”), pero la inteligencia artificial no cae en esos juicios de valor.

¿En qué sectores se está aplicando actualmente la Inteligencia artificial con éxito?

La inteligencia artificial se emplea ya en la mayoría de sectores, aunque es cierto que en algunos todavía está en fase muy temprana de implantación.

Psicología

La psicología y la inteligencia artificial estudian la conducta y comportamiento, en unos casos de las personas y en el otro de las máquinas. Ambos conceptos son distintos pero complementarios, y de hecho la I.A. se ya emplea en diversas ramas de la psicología, como la psicología educativa (robótica educativa, tutores inteligentes) o la neurociencia.

Ingeniería

La inteligencia artificial es cada vez más usada en las diferentes ingenierías gracias a su capacidad para recabar y analizar datos, automatizar y controlar procesos, etc. Por ejemplo, es ampliamente utilizada en la ingeniería informática o la robótica y, de hecho, ya hay quien dice que en pocos años la A.I. ya sabrá programar y no serán necesarios los informáticos. Incluso, muchas universidades ya incluyen entre sus planes de estudios el Grado de Ingeniero de Inteligencia Artificial. Echa un vistazo a nuestro artículo sobre inteligencia artificial y robótica.

La Bolsa

Otra de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial se encuentra en el mercado bursátil, lo que se conoce como Bolsa. Sobre todo, se emplea con el objetivo de analizar datos que permitan predecir patrones y facilitar la toma de decisiones sobre la compra, venta o mantenimiento de acciones.

Periodismo

La inteligencia artificial en periodismo ya se utiliza en diversos medios para la creación de contenidos, con el objetivo de liberar al periodista de las tareas más repetitivas de su labor informativa, y que pueda centrarse en ofrecer contenidos de valor, críticas, investigaciones, reportajes de actualidad, etc. Entre los medios que ya han usado herramientas de escritura automática hay algunos tan conocidos como Washington Post, USA Today o Le Monde.

Videojuegos

Desde el comportamiento de los enemigos hasta el propio diseño de juegos, la IA cada vez es más importante en esta industria. Para saber más te recomendamos visitar nuestro artículo sobre inteligencia artificial y videojuegos.

Música

La inteligencia artificial también está cambiando la forma tradicional de componer, editar o distribuir música. Por ejemplo, hay programas con I.A. que permite componer canciones o álbumes en base a otras melodías similares, realizar remixes, imitar sonidos de instrumentos… Incluso de compartir las creaciones con aquellos usuarios a los que potencialmente les podrían gustar.

Educación

Los centros educativos son bastante reticentes a adoptar nuevas tecnologías para el aprendizaje, pero en algunos casos ya aplican la inteligencia artificial para ofrecer nuevas y más efectivas maneras de enseñar. Entre las principales ventajas de la I.A. en educación está la posibilidad de analizar datos de grupos de alumnos para ofrecer soluciones acordes a sus necesidades, liberar a profesores de tareas automáticas y repetitivas o fomentar el aprendizaje colaborativo mediante la creación de grupos de aprendizaje con las mismas carencias.

Sector de la salud

Entre los múltiples usos de la inteligencia artificial en el campo de la salud está el análisis de datos basados en historiales clínicos para que los profesionales puedan asignar los tratamientos más indicados.

Un ejemplo de la aplicación de la inteligencia artificial en medicina es Bisepro, un programa que permite diagnosticar la sepsis en base a la computación de imágenes y que también ayuda a los doctores en todo el proceso, desde la fase de diagnóstico hasta el soporte terapéutico.

Retail

La aplicación de la inteligencia artificial en el sector retail permite ofrecer productos más atractivos y personalizados al cliente. Su principal fortaleza es la capacidad para ofrecer un mejor servicio preventa y postventa. Recordemos que la I.A. no duerme, no descansa, está disponible 24/7, algo que todo negocio quiere pero que ningún trabajador humano puede ofrecer.

Deportes

La inteligencia artificial está revolucionando el mundo del fútbol en muchos sentidos, sobre todo gracias a su aplicación conjunta con el Big Data. Por ejemplo, esta tecnología permite analizar situaciones de un partido para intentar predecir otras variables (por ejemplo, la probabilidad de marcar gol con determinada jugada ensayada). Otro de sus principales usos tiene que ver con el scouting de jugadores. Basándose en el análisis de datos, hay software con la capacidad de predecir variables como el rendimiento futuro de un jugador o la probabilidad de que se lesione.

Derecho

El derecho no escapa a las nuevas tecnologías, pese a ser una disciplina resisitente a las tecnificaciones, hoy por hoy la inteligencia artificial está entrando en el derecho para dar un giro de 360 grados a la manera y rapidez en la resolución de los litigios, seguramente y aunque nos resistamos a admitirlo, a aplicar mayor justicia.

¿Cómo se presenta el futuro de la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial está cada vez más implantada, aunque se cree que no llegará a un punto de madurez en la mayoría de sectores hasta 2030, es decir, todavía habrá que esperar como mínimo 10 años.

Algunos autores se han aventurado a hablar sobre las aplicaciones de la inteligencia artificial en el futuro. Uno de ellos es John Searle, quien distingue entre IA fuerte e IA débil. Según Searle, la IA débil es la que realiza tareas programadas sin necesidad de tener estados mentales. Por su parte, una IA fuerte sería aquella que no imita procesos de la mente humana, sino que ES una mente humana. Según este autor, esto implicaría que una IA fuerte es imposible de diseñar.

Por tanto, la evolución de cara al futuro sería hacia una inteligencia artificial general que, si bien no es capaz de ser una mente humana, sí es capaz de realizar distintos procesos a imitación de esta mente humana.

inteligencia artificial ser humano

Por otro lado, esta tecnología suele consistir en una inteligencia artificial simbólica. Es decir, trabaja con representaciones abstractas del mundo real. Sin embargo, hay autores que consideran que se avanza hacia una inteligencia artificial bioinspirada. Es decir, no solo tiene que actuar como un humano, sino que tiene que PARECER un hombre o una mujer real. Es el caso de robots como Sophia, una de las inteligencias artificiales más conocidas del mundo, que busca ser una réplica lo más exacta posible del comportamiento y aspecto físico de un ser humano.

También hay autores que hacen referencia a la posibilidad de que se llegue a una singularidad, esto es, la aparición de superinteligencias artificiales capaces de tener conciencia propia y que superarán con mucho la inteligencia racional humana. Sin embargo, teniendo en cuenta la complejidad del cerebro humano, es menos que probable que esto llegue a suceder, al menos no hasta 2050 como pronto.

Además, el comportamiento humano no solo se basa en el pensamiento o la razón. En la toma de decisiones de una persona también influyen factores como los sentimientos o la empatía con el prójimo. Un ser humano es capaz de no tomar una decisión por sus connotaciones morales o por las consecuencias que puede tener en otra persona. Sin embargo, ¿cómo introducir estas variables en una inteligencia artificial fría que solo razona en base a algoritmos?

Por tanto, el futuro de la inteligencia artificial parece seguir ligado a ser un complemento a las actividades humanas. Uno cada vez más presente e importante, pero un complemento al fin y al cabo. Hay quien piensa que los robots operados con IA van a llegar para sustituir a las personas en sus trabajos; pero en realidad, la A.I. llega para apoyar, contribuir a optimizar las tareas, mejorar el rendimiento y ahorrar tiempo.

Lo que es seguro es que ya es, junto con la realidad aumentada, blockchain y otras tecnologías, uno de los pilares de la cuarta revolución industrial que ya está en marcha.

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