El año pasado, la compañía estadounidense OpenAI --fundada en 2015-- lanzó ChatGPT, un programa de Inteligencia Artificial (IA) especializado en diálogo, que asombró al mundo por sus aplicaciones, capaces de reducir costos en diversas empresas y que puso en relieve el avance de la ingeniería, la ciencia de datos y las matemáticas detrás de su creación, pero a la vez, ha desatado debates éticos y legales sobre su uso. 

Aunque es la más conocida, existen otras aplicaciones con funciones similares como Microsoft Bing o Chatsonic, e incluso algunas que generan imágenes como DALL-E o Midjourney; sin embargo, el éxito de ChatGPT ha sido tal, que suma más de 1 billón de resultados en las búsquedas de Google, mucho más que el término “Inteligencia Artificial” que acumula 268 millones.

La razón podría explicarse en que la mayoría desconocemos qué es la Inteligencia Artificial y cuáles son sus aplicaciones, las cuales -aunque no lo sepamos- forman parte de nuestra vida cotidiana. Para saber más sobre este tema consultamos al Dr. José Emilio Quiroz Ibarra, académico del Instituto de Investigación Aplicada y Tecnología (InIAT) de la Universidad Iberoamericana. 

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

“La Inteligencia Artificial (IA) es una capacidad que estamos buscando en las máquinas para que simulen el quehacer o el comportamiento de los seres humanos; con ‘máquinas’ hacemos énfasis en las computadoras, las cuales tiene muchísimas capacidades que podemos aprovechar para hacer estas simulaciones del razonamiento humano”, señala el Dr. Quiroz.

Para lograr esta simulación de la inteligencia humana que menciona el académico del InIAT, se crean algoritmos y sistemas informáticos que pueden ejecutar tareas simples o complejas desarrolladas a partir del conocimiento de diversas disciplinas que van de la informática, las matemáticas, la ciencia de datos, la ingeniería de hardware y software, así como la neurociencia y la lingüística. 

“Lo que en este momento tiene más fuerza es todo este aprendizaje, nosotras y nosotros le llamamos el aprendizaje maquinal o de la máquina (machine learning), para darle alguna traducción, pero este aprendizaje puede tener diferentes niveles y formas”, menciona el Dr. Quiroz.

“Estamos hablando de que el aprendizaje puede ser supervisado, no supervisado o basado en un sistema de puntos o de premios; también está el aprendizaje profundo (deep learning), que tiene una influencia mucho mayor y es más efectivo”, agrega el académico de la IBERO.

En las redes neuronales, cada neurona es un agente, “estos agentes tienen una inteligencia que trabaja por capas --un modelo muy similar a cómo funciona nuestro cerebro--; este tipo de aprendizaje profundo está tomando mucho fuerza porque es más eficiente que el tradicional modelo de machine learning. 

¿A qué se refieren los tipos de aprendizaje de la máquina (machine learning)?

Aprendizaje supervisado. “Yo le doy una cantidad muy fuerte de datos a la computadora, ella los registra, los acomoda, los clasifica, los categoriza y posteriormente, le doy una muestra más pequeña de datos, ella en términos generales, va a buscar a qué se parece de lo que ya tenía, en el momento en que dice ‘se parece a esto’, toma una decisión, un criterio y dice ‘es esto’.

Por ejemplo, tiene información de fotografías de gatos, perros y zorros, le doy la imagen de un zorro y le pregunto a la computadora “¿qué es esto? Ella compara la información y en la medida que tenga más imágenes, cuando yo le de la siguiente foto va a tener mucha mayor certidumbre respecto a lo que le estoy mostrando, esto es lo típico que podemos encontrar en un proceso de aprendizaje de máquina supervisado”.

Aprendizaje no supervisado. Este modelo aprende patrones en función de información no etiquetada (como en el caso anterior, en el que sí estaban catalogadas las imágenes como gatos, perros y zorros) que “buscan ciertos comportamiento en los datos, su algoritmo aprende de ellos y los clasifica con base en diversos atributos”, este tipo de machine learning es útil para identificar patrones y realizar modelos descriptivos; un ejemplo serían los algoritmos de Netflix, Disney o Spotify, que identifica nuestros patrones de consumo y ofrece recomendaciones personalizadas.

Aprendizaje con base en premios y castigos. “Está teniendo auge, pero va un poco más lento, este sistema podríamos decir que aprende haciendo; hay una serie de acciones posibles para tomar una decisión, sucede un evento, revisa las alternativas, decide y con base en el resultado se da o se quita un premio, entonces, la máquina va aprendiendo a tomar decisiones, este modelo se llama también aprendizaje por refuerzo”.

Aprendizaje profundo. “Es el que viene más fuerte, se hace una red en capas de agentes, cada uno de los cuales tiene un comportamiento y capacidad de decisión en función de lo que le está llegando al agente; a su salida, porque en realidad se le ve mucho como caja negra, incorrectamente, pero así es cómo se le ve, el agente reacciona y dice, ‘bueno, te voy dando un puntaje, 0.5, 0.3, 0.2 y a la siguiente capa, con ese resultado que ya lleva acumulado, toma la siguiente decisión, prueba una lógica y otra hasta que al final, bajo una serie de valoraciones determina cuál es la mejor y volviendo al ejemplo de los gatos, perros y zorros, determina ‘con toda seguridad es la fotografía de un zorro’”.

¿Cómo impacta en nuestra vida cotidiana la Inteligencia Artificial?

El Dr. José Emilio Quiroz nos ha explicado que la Inteligencia Artificial es un desarrollo tecnológico interdisciplinario que va mucho más allá de ChatGPT y, obviamente, es anterior a este programa:

“La IA permea nuestras vidas, está en todas partes y forma parte de nuestra cotidianidad; por ejemplo, mientras vemos televisión y no sólo en el aparato electrónico en sí mismo, sino en los algoritmos detrás de Netflix, Disney Plus, Amazon Prime, YouTube o cualquier otro sistema de streaming que nos recomiendan películas, series o videos con base en los contenidos que hemos consumido”.

Asimismo, el académico de la IBERO nos dice que “está incluso en nuestros vehículos, en la forma cómo nos transportamos, en nuestro horno de microondas, ahora también en la olla exprés, ya hay algunas que podemos prender y apagar remotamente, está en lo que llamamos el Internet de las cosas, el cual ya tenemos a la mano absolutamente todos y de alguna forma lo estamos aprovechando”.

“Además, la IA está en nuestros procesos de compras, en todas las cuestiones financieras que gobiernan al mundo, y eso no es exclusivo de un país u otro, el planeta entero está inmerso en esta situación financiera global, muchas decisiones financieras importantes no las toma directamente la Inteligencia Artificial, pero están basadas en modelos de AI y en Ciencia de Datos”, agrega el Dr. Quiroz. 

Otras formas en la que todos los días convives con la Inteligencia Artificial están presentes cuando pides un Uber, cuando escuchas música en Spotify y cuando consultas tus redes sociales; éstas últimas, merecen una descripción más completa porque fueron las primeras en utilizar la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos para impulsar sus negocios y cambiaron el rumbo del marketing digital y la forma en la que nos comunicamos e interactuamos con los demás.  

Si tienes menos de 25 años seguro tus redes sociales favoritas son TikTok, Instagram y Snapchat; sin embargo, esta industria se gestó en la década de 2000 con el surgimiento de hi5 (2002), MySpace (2003) y Facebook (2004), las cuales comenzaron a tener un gran número de usuarias y usuarios, pero fue Mark Zuckerberg quien capitalizó el negocio valiendose de matemáticas e ingeniería. 

¿Cómo lo logró? Facebook fue la primera empresa a nivel mundial que contó con un equipo de Ciencia de Datos, que desarrolló un algoritmo capaz de dar seguimiento a nuestros patrones de consumo; cada vez que dabamos like, compartíamos o interactúabamos con una publicación, nuestros datos eran recopilados y sabían cuáles eran nuestras preferencias, luego, podían recomendarnos amigas y amigos, páginas acordes a nuestros intereses y así, amplíaban su número de usuarias y usuarios y tenían más detalle de nuestra información.

Luego, vendían publicidad a las marcas dirigida a públicos ultra segmentados porque conocían muy bien nuestros patrones de consumo, esa estrategia de negocio cambió el marketing digital porque a diferencia de las campañas comerciales tradicionales, impulsadas en radio, televisión y medios impresos, que llegaban a miles de personas, pero no todas se interesaban en sus productos; las campañas en Facebook llegaban a personas específicas, este negocio basado en IA y Ciencia de Datos es utilizado actualmente por Google y por la mayoría de negocios exitosos en web y a través de aplicaciones. (Si quieres saber más sobre cómo Facebook transformó el marketing digital, te compartimos esta nota).

¿Conocías los modelos de Inteligencia Artificial y cómo impactan en nuestra vida diaria? Si te interesan los temas de robótica e ingeniería, no te puedes perder el foro “Construyendo el futuro de la Inteligencia Artificial”, que tendrá lugar en nuestra IBERO del 29 al 31 de agosto de 2023. Aquí te compartimos el programa. 

En el foro nos acompañará el Dr. Minoru Asada, quien dirige su propio laboratorio de robótica en la Universidad de Osaka, Japón, y ofrecerá la Conferencia Magistral “Rethinking Autonomy of Humans and Robots” y el taller “Imaging Studies in Relation to Human Autonomy or Self Awareness”, el cual será gratuito y abierto al público en general, pero antes tienes que registrarte (aquí el link de registro). 

Por: Laura Herrera Camarillo.   Fotos: Pixabay.

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