ingeniería artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

No existe un definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial Primero, porque es una ciencia nueva, cambiante y
experimental. Y segundo, porque ni siquiera podemos definir con exactitud qué es
la inteligencia humana.

En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia
humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago,
porque existen muchas ramificaciones

¿En que se diferencia un programa informático de una IA?

Existen muchos tipos de IA, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar
demasiado vamos a centrarnos en los que se utilizan en informática, los móviles,
los servicios de Internet, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie

Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han
funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya
estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.

Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al
ordenador lo que tiene que hacer, Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace
exactamente lo que le dicen.
La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para
obtener los resultados.
Como hemos visto, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano.
Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesita
años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde no orinarse encima
a aprender a andar, a hablar, a sumar, y otras actividades más complejas.
Aprendemos algo, ponemos en práctica esa teoria, fallando mucho al principio
hasta que cogemos práctica y vamos mejorando con el tiempo

Así controla Google tu vida.

En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para
identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a
distinguirlos

A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría:
recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará
mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá

descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene,
mejor lo hará.

Finalmente la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes.
Simplemente entregándole los datos de entrada (fotos) generará un resultado
(fotos de gatos) sin que exista una lista de órdenes (programa) que le diga los

pasos que tiene que realizar.
Este tipo de estructura (aprendizaje, entrenamiento, y resultados) es común para
las IAs que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con
el lenguaje humano, como un asistente virtual.

Diferentes tipos de IA muy utilizadas

Existen docenas de formas de aplicar esta teoria, en función del tipo de IA o las
tareas que se pretende acometer

Sustema experto.

Es una IA que intenta emular a un experto humano en una determinada materia.
Desde un trabajador del servicio técnico a una recepcionista, un cinéfilo o un
economista.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas (Machine Learning) se
ajusta perfectamente a la explicación teórica que hemos dado. Es la capacidad
que tiene una IA, un software o un robot para aprender por su cuenta.

El aprendizaje automático sigue los pasos clásicos de la IA: primero hay un
aprendizaje, un entrenamiento que genera una experiencia, y una puesta en
práctica que nos dice si la tarea se cumple o no con éxito.

Normalmente este aprendizaje automático suele ser de dos tipos: supervisado
o no supervisado. En el primer caso hay un humano que le dice lo que hace bien
o mal. En el no supervisado, es la propia IA la que tiene que aprender a descubrir

lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas.
Se usa en los asistentes virtuales, el diagnóstico de enfermedades, detección de
fraudes, videojuegos, análisis de Bolsa, etc.

Redes Neuronales

las
redes neuronales intentan copiar el comportamiento de las neuronas, es
decir, las células nerviosas que transmiten y procesan información en el cerebro. Es otra forma de aprender, y por tanto es un tipo de Aprendizaje automático.

Una neurona artificial es una entidad que recibe unos datos de entrada, les
aplica una serie de operaciones matemáticas y un función de activación (una
fórmula matemática), y genera un resultado. Es un mecanismo sencillo, pero la
complejidad llega cuando millones de neuronas trabajan en paralelo para crear
Redes Neuronales Artificiales, o RNA.
Lo que las diferencia de un programa informático es que no siguen órdenes, sino
que se asocian entre sí y cambian su entradas y salidas mediante el aprendizaje y
error, según la tarea encomendadaSubtopic

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que va un poco
más allá, con el objetivo de abarcar más y procesar más datos al mismo tiempo.
El aprendizaje profundo usas redes neuronales para aprender usando
capas de información cada vez más abstractas, como hacemos los humanos.

Si tiene que buscar manos en una foto por ejemplo, comienza con información
sencilla, como separar según la forma, para diferenciarla de un pie. Pero irá
añadiendo capas cada vez más abstractas y generales, hasta que al final sea
capaz de responder a la pregunta, ¿qué es una mano? y ya no se equivocará.
El aprendizaje profundo es esencial para trabajar con el Big Data, o grandes
cantidades de datos.

Una evolucion sin limites

Una vez que conocemos los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué
supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano,
sus posibilidades son infinitas. En función de cómo entrenes a la IA podrá

realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a
chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer
rostros, interpretar fotos, o predecir el movimiento del precio de las acciones en la
Bolsa. Y dentro de poco, quizá decidir si te ofrece un empleo en una entrevista de
trabajo, u operarte a corazón abierto

La manipulación de la verdad, será uno de los peligros de la IA

Pero lo que genios de nuestro tiempo o gurús de la tecnología como Stephen
Hawking. Bill Gates o Elon Musk temen, no es el mal uso de la IA, sino que la IA
se vuelva demasiado lista, y decida prescindir de nosotros porque razone que

somos un peligro para la vida en la Tierra, o innecesarios para su propia
evolución. Aquello que Marvin Minsky ya auguraba en 1970: "puede que, con
suerte, los ordenadores decidan tenernos como sus mascotas"

Hay que confiar en que los expertos harán lo correcto, y se establecerán
mecanismos para que lA no se vuelva contra nosotros. Los beneficios serán
innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades,

descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho
más.