¿Qué es la inteligencia artificial autónoma?
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la ciencia informática que potencia la colaboración entre los seres humanos y las máquinas. Realiza tareas altamente analíticas, responsivas y escalables de forma automática y eficaz. La inteligencia artificial autónoma es el avance de esta tecnología, donde un sistema autónomo ejecuta varias acciones para crear un resultado esperado, sin mayor intervención humana.
En este artículo repasaremos cómo funciona la IA y la IA autónoma, por qué son tan importantes y cómo aplicamos esta tecnología en nuestra vida diaria.
Tabla de contenidos
- ¿Qué puede hacer la inteligencia artificial autónoma?
- ¿Cómo funciona la inteligencia artificial autónoma?
- ¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial autónoma?
- 4 tipos de inteligencia artificial
- IA débil vs. IA fuerte vs. Inteligencia Artificial Autónoma
- ¿Qué es Machine Learning o aprendizaje automático?
- ¿Qué es Deep Learning o aprendizaje profundo?
- Beneficios y riesgos de la IA y la IA autónoma
- 4 industrias que más se benefician de la IA autónoma
- Glosario de IA
¿Qué puede hacer la inteligencia artificial autónoma?
Llevando al siguiente nivel las capacidades de la IA, la inteligencia artificial autónoma resolverá muchos de los problemas más desafiantes de industrias de alta criticidad, a través de máquinas altamente calculadoras, cooperativas y autosuficientes.
La inteligencia artificial autónoma es una tecnología que puede funcionar sin una atención humana constante para acelerar la detección, el reconocimiento y la respuesta en escenarios críticos, en industrias especializadas como la seguridad pública, la banca, la investigación del mercado, las operaciones industriales, entre otras.
Esto no significa que las máquinas vayan a sustituir a los humanos. Por el contrario, la humanidad establecerá una nueva relación de colaboración con la tecnología. Lo llamamos la experiencia máquina-colega.
Si quieres conocer más de la historia de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning, ve nuestro artículo completo aquí.
¿Cómo funciona la inteligencia artificial autónoma?
Los sistemas tradicionales de inteligencia artificial funcionan mediante la ingestión de grandes cantidades de datos etiquetados, con el fin de detectar, organizar y crear ciertos resultados como correlaciones y patrones, predicciones o respuestas automáticas. Por ejemplo, un sistema de análisis de vídeo tiene que revisar millones de ejemplos de un coche para aprender a identificar su aspecto, y es normalmente alimentado por analistas de datos e ingenieros de IA.
Conoce más sobre cómo funciona la Ciencia de Datos con la IA en nuestro artículo completo aquí.
La inteligencia artificial autónoma es una tecnología que usa los mismos principios de la IA pero aprovecha al máximo sus capacidades, permitiendo una respuesta más rápida y eficaz en diversos escenarios de alta criticidad. El aspecto principal de la IA autónoma es su orquestación: la inteligencia artificial autónoma reúne el máximo potencial de varias aplicaciones de inteligencia artificial, y lo usa a su criterio para producir mejores resultados.
Esto permite que los operadores que colaboren con esta tecnología pueden delegar las tareas repetitivas y agotadoras para centrarse en lo que saben hacer mejor: esfuerzos creativos y estratégicos.
¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial autónoma?
La inteligencia artificial autónoma profundizará las riquezas y ganancias que ya ha producido la IA alrededor del mundo en varias industrias.
Desde ayudar a las compañías a predecir los tiempos de llegada hasta enseñarle a los científicos a tratar el cáncer con mayor eficacia, o apoyar a los gobiernos a detectar delitos con mayor rapidez, la inteligencia artificial (IA) ya ha tenido un gran impacto en todo el mundo.
La inteligencia artificial ha sido uno de los principales motores de la innovación tecnológica en los últimos años. En la actualidad, más de 30 países han desarrollado estrategias nacionales para mejorar sus posiciones en materia de IA, según el centro de estudios estadounidense Information Technology and Innovation Foundation (ITIF).
Se estima que los ingresos del mercado mundial de la IA, incluyendo el software, el hardware y los servicios, crecerán un 18,8% en 2022 y siguen en camino de superar la marca de los 500.000 millones de dólares en 2024 en todo el mundo.
4 tipos de inteligencia artificial
"... los sistemas inteligentes son capaces de manejar enormes cantidades de datos y hacer cálculos complejos muy rápidamente. Pero les falta un elemento que será clave para construir las máquinas sintientes que imaginamos tener en el futuro".- Arend Hintze
En un artículo de 2016, Arend Hintze, antiguo profesor adjunto de biología integrativa y ciencias e ingeniería informática en la Universidad Estatal de Michigan, explicó que la IA puede dividirse en cuatro categorías.
Hintze comienza con los sistemas inteligentes para tareas específicas que se utilizan ampliamente en la actualidad para luego progresar a los sistemas sintientes que aún no existen. Dentro de la siguiente clasificación, podemos encontrar a la IA autónoma en un punto intermedio en el avance de estas tecnologías.
Tipo 1 de IA: Máquinas reactivas
Este tipo de IA realiza tareas específicas según los datos recibidos. En lugar de relacionarse con el mundo a través de una perspectiva global, su visión se centra en calificar los mejores resultados para completar las tareas para las que ha sido programada. No tiene memoria ni percepción del tiempo, sino que se centra en un objetivo.
Deep Blue, el software de ajedrez de IBM que derrotó a Garry Kasparov en los años 90, es un ejemplo. Deep Blue puede reconocer piezas en el tablero de ajedrez y hacer predicciones, pero no puede utilizar experiencias pasadas para influir en las futuras, ya que no tiene memoria.
Tipo 2 de IA: Memoria limitada
Este tipo de máquinas puede consultar una versión pasada de una representación del mundo para recuperar cierta información. En otras palabras, puede recordar y formar recuerdos durante un periodo de tiempo específico para informar sus decisiones futuras.
En otras palabras, estos sistemas de IA tienen memoria, por lo que pueden utilizar las experiencias pasadas para fundamentar sus acciones, con base en una representación del mundo. Algunas de las funciones de toma de decisiones de los vehículos autónomos están diseñadas de esta manera.
Tipo 3 de IA: Teoría de la mente
Este tipo de IA supone una importante división entre la tecnología que ya tenemos y la que vendrá en las próximas décadas. Además de formarse representaciones del mundo, este tipo de máquinas entienden las emociones a nivel social.
Este tipo de inteligencia hace posible las sociedades, permitiendo acuerdos e interacciones significativas. Entre sus capacidades estaría la de inferir las intenciones humanas y predecir el comportamiento. Algunos robots como la cabeza robótica Kismet y el robot humanoide Sophia pueden reconocer rostros y responder a las interacciones con sus propias expresiones faciales.
Tipo 4 de IA: Autoconciencia
El último tipo de IA son las capaces de formarse representaciones sobre sí mismas. Esto incluiría el reconocimiento de sus estados internos y la predicción de cómo pueden sentirse los demás. En otras palabras, poseen conciencia.
Este tipo de IA está lejos de ser creada. Antes de eso, los investigadores e ingenieros tendrán que entender a la perfección la memoria, el aprendizaje y la conciencia humanas, además de averiguar cómo construir máquinas que tengan esas cualidades.
¿Qué tipo de IA es la inteligencia artificial autónoma?
La inteligencia artificial autónoma es un avance en la tecnología de IA actual, aunque su IA no pueda desarrollar una conciencia de su entorno o de sí misma como lo hacen los humanos. Es decir, la inteligencia artificial autónoma es capaz de tomar decisiones a partir de una representación amplia de varios escenarios donde situaciones o emergencias pueden ocurrir. A partir de esa base, la IA autónoma orquesta las distintas tecnologías a su disposición para resolver un problema, y usa las más pertinentes a su criterio y por cuenta propia, con base en parámetros establecidos por humanos.
Es un puente a lo que será la tecnología estándar en un futuro no muy lejano, llevando al máximo las últimas innovaciones en inteligencia artificial de hoy.
IA débil vs. IA fuerte vs. Inteligencia artificial autónoma
Además de categorizar la IA por sus funcionalidades, esta tecnología también puede dividirse en sus capacidades, que son las habilidades para producir un resultado.
La inteligencia artificial puede agruparse en tres categorías dentro de esta definición: IA débil, IA fuerte y superinteligencia artificial. Como ya hemos dicho, la IA autónoma es un puente entre la tecnología actual y la futura, eventualmente convirtiéndose en una tecnología aún más poderosa en los próximos años.
Bajo este enfoque, las inteligencias artificiales pueden clasificarse como:
IA débil
También conocida como IA estrecha; es un sistema de IA que está diseñado y entrenado para completar una tarea específica. Los robots industriales y los asistentes personales virtuales, como Siri de Apple, utilizan IA débil.
IA fuerte
También conocida como inteligencia general artificial (AGI), describe la programación que puede replicar las capacidades cognitivas del cerebro humano. Cuando se le presenta una tarea desconocida, un sistema de IA fuerte puede utilizar la lógica difusa para aplicar los conocimientos de un dominio a otro y encontrar una solución de forma autónoma. En teoría, un programa de IA fuerte debería ser capaz de superar la prueba de Turing.
Superinteligencia artificial
La superinteligencia artificial (ASI) es una IA hipotética que hace algo más que imitar o comprender la inteligencia y el comportamiento humanos; la ASI es cuando los ordenadores se vuelven autoconscientes y superan la inteligencia y la capacidad humanas.
La ASI sería teóricamente superior en todo lo que hacemos, incluidas las matemáticas, la ciencia, el atletismo, el arte, la medicina, las aficiones, las conexiones emocionales, etc. La ASI tendría mejor memoria y sería capaz de procesar y analizar la información y los estímulos con mayor rapidez.
Las capacidades de la inteligencia artificial autónoma
Las capacidades de la IA autónoma se sitúan entre la IA débil y la IA fuerte, abriendo una brecha entre el estado de la IA actual y el que tendrá en un futuro no tan lejano. Aunque las capacidades de la IA autónoma le permiten destacar en tareas específicas y limitadas, también puede combinar y elegir cómo conectar diferentes tecnologías para lograr un resultado de gran impacto. Aunque todavía está lejos de pensar como un humano, puede ser un aliado invaluable en situaciones de alta criticidad.
¿Qué es Machine Learning o aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es el más utilizado cuando las empresas instalan sistemas de inteligencia artificial hoy en día, hasta el punto de que las frases IA y ML se utilizan a menudo de forma intercambiable y ambigua. El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender sin que se les enseñe explícitamente.
En pocas palabras, el aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender sin tener que ser programadas. La mayor parte de la inteligencia artificial de esta categoría se combina con el big data. Las aplicaciones que hacen sugerencias, como Netflix o Spotify, utilizan este enfoque.
Conoce más sobre aprendizaje automático (ML) y cómo funciona a profundidad en nuestro artículo Machine Learning: ¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?
¿Qué es Deep Learning o aprendizaje profundo?
El deep learning o aprendizaje profundo (DL) es un tipo de aprendizaje automático que entrena a un ordenador para realizar tareas similares a las humanas, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o las predicciones. El ordenador está preparado para aprender a reconocer patrones utilizando muchas capas de procesamiento.
Un modelo informático aprende a ejecutar tareas de categorización a partir de imágenes, texto o sonido utilizando el aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo pueden alcanzar una precisión muy alta, incluso superando a los humanos. Para entrenar los modelos se utiliza un amplio conjunto de datos etiquetados y topologías de redes neuronales con múltiples capas.
Beneficios y riesgos de la IA y la IA autónoma
Si algo es claro a estas alturas es que la inteligencia artificial seguirá evolucionando, mucho más allá de nuestras expectativas actuales.
La IA ha transformado la forma en que consumimos información, nos comunicamos entre nosotros y, en general, la manera en que experimentamos el mundo que nos rodea. Sin embargo, como ocurre con toda nueva tecnología que crece y se generaliza, su uso conlleva beneficios y riesgos. He aquí algunos de ellos:
5 beneficios de la IA y la IA autónoma
1. Automatización de procesos: Uno de los beneficios más inmediatos de esta tecnología es su capacidad de hacerse cargo de tareas repetitivas, que pueden acelerarse con la maquinaria adecuada.
2. Evitar riesgos y errores: Una de las cualidades principales de la IA y la IA autónoma es su precisión. Por razones físicas, los operadores humanos no pueden hacerse responsables del 100% de sus acciones. Las máquinas sí y pueden optimizarse en caso contrario.
3. Disponibilidad 24x7: Otra de las cualidades principales de la IA sobre los humanos es ser incansable. El hecho de que una máquina pueda seguir trabajando mientras nosotros descansamos es lo que la hace tan necesaria.
4. Interconectividad instantánea: En un mundo cada vez más conectado entre sí, la IA y la IA autónoma ayudan a acelerar las comunicaciones y el paso de información no solo entre dispositivos sino entre individuos.
5. Aumento de productividad: Las capacidades de la IA y la IA autónoma permiten detectar de manera clara las áreas de oportunidad de cada negocio, e incluso pueden anticiparse a futuros eventos que alteren el ritmo de producción de las empresas.
5 Riesgos de la IA y la IA autónoma
1. Prejuicios y discriminación: Cada vez es más evidente que la IA está vinculada a muchos de los prejuicios sociales humanos. Esto tiene que ver en gran parte al registro de datos de ciertas áreas de la población en comparación con otras. Es un riesgo que se debe atender en el desarrollo de tecnologías de IA.
2. Implicaciones políticas: El alcance de las tecnologías de IA puede poner en riesgo la información sensible de varias regiones en el mundo. Por lo que es importante crear procedimientos de seguridad, e incluso aparatos regulatorios para evitar estos daños.
3. Altos costos: La inversión en inteligencia artificial suele ser muy alta para varias empresas. A medida que pase el tiempo, el precio por implementar estas tecnologías disminuirá, pero es importante crear mayores oportunidades para que el mayor número de personas posibles aprovechen esta tecnología.
4. Falta de regulaciones: La falta de comprensión sobre el funcionamiento y los alcances de la inteligencia artificial hacen que muchas veces terceros u otros partidos se vean afectados y no se encuentren protegidos por la ley, en caso de violaciones a su seguridad o privacidad.
5. Representaciones en los medios de comunicación: Muchas de las representaciones de la inteligencia artificial en la cultura popular alteran la percepción de lo que hace realmente esta tecnología. Tener mayor información fuera de este tipo de representaciones ayudará a entablar discusiones más fructíferas sobre la IA.
4 industrias que más se benefician de la IA autónoma
1. Seguridad pública
Los avances de inteligencia artificial autónoma en seguridad pública transformarán el sector para siempre.
Los dispositivos de videovigilancia en IA dejarán de ser herramientas; en vez de eso podrán actuar en tiempo real y tomar decisiones, en conjunto con los operadores humanos. Los oficiales podrán concentrarse en atender la emergencia o el caso en cuestión, en lugar de ocuparse con las tareas manuales y poco fructíferas del monitoreo y rastreo de vehículos.
2. Banca
La IA autónoma transformará la industria financiera, especialmente en aspectos de seguridad fuera y dentro de las instalaciones bancarias.
Si bien, la ciberseguridad se ha convertido en el principal problema de varias soluciones de IA, nuestras soluciones de inteligencia artificial autónoma ayudarán a brindar una experiencia segura a los clientes, protegiéndolos de intentos de robo e incluso alertándolos en tiempo real sobre cualquier comportamiento sospechoso.
3. Operaciones industriales
A través de potentes algoritmos informáticos, la inteligencia artificial permite a las empresas afrontar retos complicados de forma más eficiente. Desde el análisis del gasto hasta la administración de contratos, verificación de controles sanitarios y el abastecimiento estratégico, la inteligencia artificial puede integrarse en una variedad de aplicaciones de softwares avanzados.
Lo que usualmente buscan las empresas al utilizar la IA en este sector es aumentar la eficiencia, incrementar la calidad, acelerar los procesos y optimizar las operaciones, logrando que las empresas maximicen las ventas y minimicen los errores. Las aplicaciones de inteligencia artificial autónoma que sean desarrolladas para el sector en los próximos años se encargarán de amplificar estas cualidades.
4. Investigación de mercado
Uno de los beneficios de emplear la inteligencia artificial en la investigación de mercado es que se reduce drásticamente el tiempo que se necesita para crear una visión general de los deseos de los clientes. Las soluciones de IA producen en cuestión de segundos información que antes llevaba días o incluso semanas a los equipos de mercadotecnia. Los primeros en adoptar estas tecnologías ya están cosechando beneficios económicos, y los desarrollos de inteligencia artificial autónoma en el sector incrementarán aún más las ganancias.
Las empresas pueden estudiar el mercado de forma continua utilizando la automatización, la creación de información y el procesamiento del lenguaje natural, en lugar de dedicar tiempo, trabajo y dinero a esas tareas. La IA artificial autónoma liberará a los humanos de más tareas repetitivas de bajo impacto.
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Glosario de IA
¿Te gustaría entender más acerca de la inteligencia artificial pero no sabes por dónde empezar? Estás en el lugar indicado.
Sabemos que es un reto entender la inteligencia artificial y más si no conoces las palabras utilizadas en las discusiones sobre el tema. A continuación, te compartimos algunos términos esenciales que debes conocer sobre la IA.
A/B Test
Método estadístico para comparar dos (o más) variantes, o enfoques de un sistema o modelo. El objetivo de las pruebas A/B es averiguar no sólo cuál enfoque funciona mejor, sino también si la diferencia entre ellos es estadísticamente significativa.
Activación (función)
Función que toma el total ponderado de todas las entradas de la capa anterior y proporciona un valor de salida para activar la siguiente capa en las redes neuronales artificiales, (por ejemplo, ReLU o sigmoide).
Algoritmo
Una descripción inequívoca de un proceso. Una colección de instrucciones matemáticas o reglas, que puede ejecutar cálculos, manejar datos y automatizar el razonamiento para resolver una clase de problemas.
Algoritmos de caja negra
Cualquier sistema de inteligencia artificial cuyas entradas y operaciones no son visibles para el usuario, un sistema impenetrable en sentido general.
Análisis de datos
Obtención de una comprensión de los datos teniendo en cuenta las muestras, la medición y la visualización.
Aprendizaje de transferencia
Un enfoque de aprendizaje profundo en el que los programadores reutilizan una red neuronal desarrollada para un objetivo y la aplican a un dominio diferente para abordar un problema distinto.
Aprendizaje no supervisado
Algoritmos de inteligencia artificial utilizados para encontrar patrones en conjuntos de datos que contienen puntos de datos que no están clasificados o etiquetados.
Aprendizaje por refuerzo
Es el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para tomar una secuencia de decisiones. El agente aprende a alcanzar un objetivo en un entorno incierto y potencialmente complejo.
Aprendizaje semi-supervisado
Entrenamiento de un modelo sobre datos en los que algunos de los ejemplos de entrenamiento tienen etiquetas, pero otros no.
Aprendizaje supervisado
Es un método de desarrollo de la inteligencia artificial en el que un algoritmo informático se entrena con datos de entrada etiquetados para obtener un determinado resultado.
Árbol de decisión
Categoría de algoritmos de aprendizaje automático supervisado en la que los datos se dividen de forma iterativa con respecto a un parámetro o criterio determinado.
Área bajo la curva (AUC)
Metodología utilizada en el aprendizaje automático para determinar cuál de varios modelos utilizados tiene el mayor rendimiento.
Batch
Conjunto de ejemplos utilizados en una iteración del entrenamiento del modelo.
Big data
Una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados, normalmente demasiado complicados para que un software de procesamiento de datos estándar los pueda comprender y categorizar.
Caja delimitadora
La caja pequeña que contiene un conjunto de puntos o un objeto en aplicaciones de computer vision.
Clasificación
Aproximación de una función de mapeo de variables de entrada a variables de salida discretas.
Clúster
Agrupación de ejemplos relacionados, especialmente durante el aprendizaje no supervisado. Una vez clasificadas todas las instancias, un humano puede, opcionalmente, dar un significado a cada clúster.
Computer vision
Es un subcampo del aprendizaje automático que enseña a los ordenadores a "ver" y comprender el contenido de las imágenes digitales.
Datos de entrenamiento
Conjunto de datos para entrenar, afinar y mejorar los modelos de inteligencia artificial.
Deep Learning o aprendizaje profundo
Es un tipo de aprendizaje automático que entrena a un ordenador para que realice tareas como lo hacen los humanos, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o la realización de predicciones.
Inteligencia Artificial
Tecnología que fomenta la colaboración entre los seres humanos y la tecnología realizando tareas altamente analíticas, responsivas y escalables de forma automática.
Inteligencia Artificial Autónoma
El siguiente paso en el desarrollo de las tecnologías de IA. Una aplicación que mejora las capacidades de detección, reconocimiento y respuesta de las soluciones de IA en áreas de alta criticidad.
Inteligencia General Artificial (AGI)
Es la inteligencia de una máquina que podría realizar una tarea de la misma manera que el cerebro humano y es un tema de gran interés para los escritores e investigadores de ciencia ficción.
Machine Learning o Aprendizaje automático
Subconjunto de la IA enfocado a la creación y desarrollo de sistemas informáticos que pueden aprender y adaptarse sin que se les diga lo que tienen que hacer.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Especialización dentro de la IA que gestiona la comprensión y creación del lenguaje verbal y escrito.
Redes Generativas Adversariales (GAN)
Arquitecturas algorítmicas que utilizan dos redes neuronales, enfrentando una a la otra para generar nuevas instancias sintéticas de datos pasando por datos reales. Se utilizan en aplicaciones de generación de imágenes, vídeo y voz.
Redes neuronales convolucionales
Algoritmo de aprendizaje profundo que puede tomar una imagen de entrada, para evaluar y distinguir la importancia de varios aspectos en la imagen.
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Su objetivo es imitar el modo en que los humanos aprenden de forma natural y utilizan su experiencia para leer situaciones, permitiendo que la información persista y se transmita.
Red neuronal artificial (RNA)
Es un subconjunto del aprendizaje automático y el corazón de los algoritmos de aprendizaje profundo. Su nombre y estructura están inspirados en el cerebro humano, imitando cómo las neuronas biológicas se señalan entre sí.
Prueba de Turing
Prueba de inteligencia a un ordenador que requiere que una persona sea incapaz de diferenciar una máquina de otro humano, a partir de respuestas a preguntas planteadas a ambos.
¿Conoces el impacto del ML en tu día a día? Te lo explicamos en nuestro artículo de 5 ejemplos de Machine Learning.
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