Una primera aproximación a la Inteligencia Artificial

La Conferencia de Dartmouth (oficialmente, Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence) está considerada como el punto de inicio de la Inteligencia Artificial (IA) como esfera o campo de actividad. Organizada en 1956 por John McCarthy, la convocatoria decía así: “We propose that a 2 month, 10 man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.”

Aunque es un concepto que puede ir evolucionando con el paso de los años (una máquina que en los 90 se definía como inteligente puede ya no considerarse ahora), podría decirse que una máquina posee IA cuando es capaz de presentar capacidades equiparables a las humanas. Por ejemplo, tomar decisiones, aprender, realizar tareas, planificar o imitar el comportamiento humano. Para ello, son fundamentales los algoritmos. Así, tras la IA hay ciencia (matemáticas) y tecnología.

Como todo avance, el objetivo de la IA debería ser el de mejorar la vida de las personas. Y, remarco, aspirando a mejorar la vida del máximo de personas, no de unas pocas. En esta infografía elaborada por el Parlamento Europeo se muestran algunas de las aplicaciones de la IA en nuestro día a día, que se suman a otros ejemplos como la salud o la administración y los servicios públicos.

Pero el desarrollo de la IA y su implementación no está libre de amenazas y riesgos. O, al menos, de desafíos para tener en cuenta. Por ejemplo, ¿cómo impactará en los empleos ahora existentes? ¿Quién es el responsable del daño causado por un servicio o dispositivo basado en IA? ¿Qué hacemos con los sesgos por raza, género o etnia que las máquinas aprenden de las personas? ¿Hay suficiente transparencia sobre el acceso y uso de los datos recolectados?  ¿Están -estamos- las sociedades preparadas para desactivar los deepfakes?

Imagen de cabecera: geralt, en Pixabay

Comentarios