Inteligencia Artificial en acción (parte 1)
“La tecnología es mejor cuando junta a las personas”: Matt Mullenweg (programador estadounidense, conocido por crear el sistema de gestión de contenido WordPress)
🖋 David Moisés Terán Pérez *
Buenos días estimadas(os) lectoras(es) de esta columna invitada, les deseo que tengan un grandioso, extraordinario, hermoso, único, genial y muy productivo martes para todas(os). Saludos cordiales. Este día, iniciaremos con una nueva saga que desarrollará un tema sumamente vigente, importante y disruptivo: “Los diferentes tipos de Inteligencia Artificial y sus diversas aplicaciones en la cotidianidad”, con la finalidad de conocer esta herramienta tecnológica; así como sus implicaciones en nuestra cotidianidad. ¡Que la imaginación sea el límite! Comencemos.
“La Inteligencia Artificial (IA) es una disciplina de la Informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que, cuando son efectuadas por humanos, requieren de inteligencia. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la percepción, y la toma de decisiones. En esencia, la inteligencia artificial (IA) permite que las máquinas imiten funciones cognitivas asociadas con la mente humana” (REPSOL, 2023).
Ahora, analizaremos las características operativas más importantes y relevantes de la Inteligencia Artificial:
- El aprendizaje automático (machine learning): La capacidad de los sistemas para aprender y para mejorar a partir de la experiencia, sin ser programados explícitamente para ello. Utiliza algoritmos que identifican patrones en datos, permitiendo predicciones y/o decisiones basadas en nuevas entradas de información (Google Cloud, s. F.)
- Las redes neuronales artificiales (RNA): Son sistemas inspirados en el cerebro humano, que procesan información a través de nodos interconectados (neuronas artificiales). Son fundamentales en el aprendizaje profundo, y en tareas como el reconocimiento de voz e imágenes (Google Cloud, s. F.).
- El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Es la habilidad de las máquinas para entender, para interpretar, y para generar lenguaje humano de manera que sea valiosa. Se aplica en todos los asistentes virtuales, y en los chatbots (Google Cloud, s. F.).
- Los sistemas expertos (SE): Son programas que emulan la toma de decisiones de un experto humano, en áreas específicas, utilizando reglas y lógica para resolver problemas complejos (Google Cloud, s. F.).
- La robótica (R): Consiste en la integración de la inteligencia artificial (IA) en las máquinas físicas, para realizar tareas en el mundo real, desde el ensamblaje en las fábricas, hasta las cirugías médicas apoyadas por el robot quirúrgico Da Vinci® (Google Cloud, s. F.).
- La cisión por computadora (VC): Es la capacidad de las máquinas, para interpretar, y para procesar adecuadamente, información visual del entorno, permitiendo tareas como el reconocimiento facial, y la conducción autónoma (Google Cloud, s. F.).
Por todo lo anterior, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial en diversos ámbitos de la cotidianidad, facilitando los procesos, y mejorando la efectividad en múltiples sectores. A continuación, se detallan los principales tipos de inteligencia artificial (IA), acompañados de ejemplos actualizados de aplicación.
1. La inteligencia artificial estrecha (inteligencia artificial (IA) débil): Se refiere a los sistemas diseñados para realizar tareas específicas sin poseer conciencia ni comprensión general. Estos sistemas operan dentro de un dominio limitado, y no tienen la capacidad de realizar funciones fuera de su programación (SMOWL Proctoring, 2024).
Ejemplos de aplicación:
- Los asistentes virtuales: Plataformas como Siri® de Apple™, Alexa® de Amazon™, y Google Assistant®, son ejemplos destacados de asistentes virtuales impulsados por la inteligencia artificial (IA). Estos sistemas pueden realizar una variedad de tareas cotidianas, como responder preguntas, configurar recordatorios, reproducir música y controlar dispositivos del hogar inteligente, todo ello mediante comandos de voz o texto (Docusign, 2024).
- Los sistemas de recomendación: Plataformas como Netflix™ y Spotify™, utilizan algoritmos de la inteligencia artificial (IA), para analizar el comportamiento del usuario, y sugerir películas, series, o música que podrían ser de su interés, mejorando la experiencia personalizada del usuario.
2. La inteligencia artificial general (la inteligencia artificial (IA) fuerte): Es un concepto teórico que describe a los sistemas de inteligencia artificial (IA), capaces de comprender, de aprender, y de aplicar conocimientos en diversos dominios, similar a la inteligencia humana. Aunque aún no se ha alcanzado este nivel de desarrollo, la investigación en este campo continúa avanzando (SMOWL Proctoring, 2024).
Ejemplo de aplicación:
- Investigación en el aprendizaje profundo: Instituciones como OpenAI™, están trabajando en modelos avanzados de aprendizaje profundo que buscan acercarse a una comprensión más amplia y generalizada, aunque aún no se ha logrado una inteligencia artificial (IA) con capacidades humanas completas.
3. La súper inteligencia artificial (SIA): Se refiere a los sistemas de inteligencia artificial (IA), que superan la inteligencia humana en todos los aspectos, incluyendo la creatividad, la resolución de problemas, y en las habilidades sociales. Este tipo de inteligencia artificial (IA) es actualmente hipotético, y plantea diversas consideraciones éticas y de seguridad (Docusign, 2024).
Ejemplo de aplicación:
- Los escenarios futuros: La súper inteligencia artificial, es objeto de debate en la comunidad científica y tecnológica, considerándose las implicaciones que tendría en la sociedad; así como la necesidad de establecer regulaciones adecuadas antes de su posible desarrollo.
4. La inteligencia artificial simbólica (IAS): Se basa en reglas y en la lógica, para tomar decisiones, utilizando representaciones explícitas del conocimiento. Se utiliza principalmente en los sistemas expertos que resuelven problemas específicos mediante inferencias lógicas (Docusign, 2024).
Ejemplo de aplicación:
- Los sistemas expertos en Medicina: Algunos sistemas de diagnóstico médico utilizan la inteligencia artificial (IA) simbólica, para analizar síntomas y antecedentes médicos, proporcionando posibles diagnósticos y recomendaciones de tratamiento basados en reglas predefinidas.
5. La inteligencia artificial sub-simbólica: Se basa en el uso de las redes neuronales y del aprendizaje automático, para procesar información y aprender de los datos. Este enfoque, permite a los sistemas de la inteligencia artificial (IA) identificar patrones, y mejorar su rendimiento con la experiencia (Docusign, 2024).
Ejemplo de aplicación:
- El reconocimiento de voz y de imágenes: Las redes neuronales convolucionales (CNN), se utilizan en aplicaciones como el reconocimiento facial en los dispositivos móviles, y la identificación de objetos en imágenes, mejorando la precisión y la eficiencia de estas tareas (Google Cloud, s. F.).
6. La inteligencia artificial autónoma (IAA): También conocida como inteligencia artificial (IA auto-consciente), es una hipótesis teórica sobre sistemas que no únicamente procesan información y aprenden, sino que también poseen un sentido de autoconciencia y autonomía total en la toma de decisiones. Sería una inteligencia artificial (IA), capaz de auto-optimizarse sin intervención humana, reescribiendo sus propios algoritmos en función de sus objetivos (Open Sistemas, 2024).
Ejemplo de aplicación:
- Los vehículos autónomos: Empresas como Waymo™ y Tesla™, están desarrollando vehículos que pueden conducirse de manera autónoma, tomando decisiones en tiempo real, basadas en el entorno y en el tráfico, aunque aún requieren supervisión humana en ciertas situaciones.
7. La inteligencia artificial generativa (IAG): Ésta, es un tipo de sistema de inteligencia artificial (IA), capaz de generar texto, imágenes, u otros medios, en respuesta a comandos de texto conocidos como “prompts”. Los modelos de la inteligencia artificial (IA) generativa, aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada, y luego generan nuevos datos que tienen características similares (Wikipedia, la enciclopedia libre, 2024).
Ejemplos de aplicación:
- Los modelos de lenguaje: Herramientas como ChatGPT® de OpenAI™, pueden generar texto coherente y relevante en función de las entradas del usuario (“prompts”), siendo utilizadas en aplicaciones que van desde la redacción de contenido, hasta la atención al cliente.
- La generación de imágenes: Sistemas como DALL·E® y Midjourney®, pueden crear imágenes a partir de descripciones textuales, abriendo nuevas posibilidades en el diseño gráfico, y en la creación artística.
La clasificación anterior de la inteligencia artificial en todos estos tipos, permite comprender mejor sus capacidades y sus limitaciones actuales, así como anticipar su evolución futura, y las implicaciones éticas y sociales asociadas a su desarrollo. Esto significa, hacer una Matriz FODA detallada de esta extraordinaria herramienta; así como de sus posibilidades de aplicación reales.
Hasta aquí con esta introducción básica a la inteligencia artificial, a sus principales características; así como a sus aplicaciones más representativas en la cotidianidad. La próxima semana, continuaremos analizando cada una de esas herramientas en lo específico; es decir, trataremos las siguientes inteligencias artificiales —entre muchas otras—:
- ChatGPT-4® (OpenAI™): El procesamiento del lenguaje natural en la atención al cliente.
- DeepSeek™: El procesamiento del lenguaje natural en la atención al cliente.
- DeepMind AlphaFold®: La predicción de estructuras de proteínas para la Medicina.
- Tesla Autopilot®: La conducción autónoma basada en las redes neuronales.
- IBM Watson Health®: Obtención de diagnósticos médicos asistidos por la inteligencia artificial (IA).
- Google DeepMind® (AlphaGo®): La inteligencia artificial (IA) en los juegos de estrategia.
- Amazon Rekognition®: El reconocimiento facial en la seguridad.
- MidJourney®/DALL·E®: La generación de imágenes a través de la inteligencia artificial (IA).
- Runway ML®: La inteligencia artificial (IA) en la edición de videos.
- Meta AI® (Facebook®): La personalización de contenido en las redes sociales.
- NVIDIA Omniverse®: La simulación de mundos virtuales con la inteligencia artificial (IA).
Y, como ya es nuestra semanal y sana costumbre, reciban un muy cordial saludo desde la siempre hermosa, imponente, perfecta e inigualable ¡Bahía de Banderas (Puerto Vallarta y la Riviera Nayarit)! Muchas gracias. (Continuará…)
Referencias:
Docusign. (2024). 5 aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial (IA). Recuperado de: https://www.docusign.com/es-mx/blog/aplicaciones-inteligencia-artificial?utm (Consultado en Marzo del 2025).
Google Cloud. (s. F.). ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)? Recuperado de: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419&utm (Consultado en Marzo del 2025).
Open Sistemas. (2024). ¿Cuántos tipos de inteligencia artificial existen y cuál necesitas realmente? Recuperado de: https://opensistemas.com/tipos-de-inteligencia-artificial/?utm (Consultado en Marzo del 2025).
REPSOL. (2023). Inteligencia artificial (IA): Qué es, y cuáles sus ventajas. Progreso de la mano de la última tecnología. Recuperado de: https://www.repsol.com/es/energia-futuro/tecnologia-innovacion/inteligencia-artificial/index.cshtml?utm (Consultado en Marzo del 2025).
SMOWL Proctoring. (2024). Tipos de inteligencia artificial (IA), y ejemplos. Recuperado de: https://smowl.net/es/blog/tipos-de-inteligencia-artificial/?utm (Consultado en Marzo del 2025).
Wikipedia, la enciclopedia libre. (2024). Inteligencia artificial (IA). Recuperado de: https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial?utm (Consultado en Marzo del 2025).
