Inteligencia artificial: cómo la usamos hoy y cómo lo haremos en el futuro

08 de mayo de 2018

La IA puede sonar a algo lejano que vemos en películas como Her, Yo, Robot o series como Westworld, pero la realidad es que si tenés un smartphone a mano, hay grandes probabilidades de que estés usando servicios que fueron entrenados para mejorar tu vida.

Cuando te levantás y Waze te dice que tenés que salir un poco antes de tu casa porque hay congestión en una calle que es común que agarres, cuando entrás a Google Photos y ponés en el buscador el nombre de un amigo o de la ciudad a la que te fuiste de vacaciones para ver fotos, cuando le preguntás a Shazam a través de Siri qué canción está sonando de fondo, cuando buscás en Google o cuando Netflix te hace recomendaciones estás, de una manera u otra, usando servicios de inteligencia artificial que fueron desarrollados para poder mejorar la manera en la que interactuás con tus dispositivos.

"Estamos en un momento histórico a nivel tecnológico. Si pensamos en los avances que hubo en los últimos años podemos pensar en los teléfonos a disco", explicó Hanoi Morillo, experta en machine learning de Google. En solo una década "los teléfonos pasaron a tener más potencia que la computadora que llevó a los primeros cohetes a la Luna", agregó.

El machine learning, o aprendizaje automático, es una tecnología que utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de esos datos y tomar decisiones basadas en lo que aprendió. El machine learning engloba una técnica muy avanzada llamada deep learning, o aprendizaje profundo, que estructura algoritmos en capas para crear una "red neuronal artificial" que puede aprender y tomar decisiones inteligentes por sí misma.


Si con las tecnologías actual se creó un vehículo autónomo solo resta imaginar lo que se podrá hacer cuando el potencial alcance el 10% o 50%

Lo mejor de todo es que actualmente estamos al 1% de lo que podemos llegar a hacer en el futuro. Si con las tecnologías que tenemos hoy se pudo crear un vehículo que se maneja solo sin tener un humano detrás del volante, solo resta imaginar lo que se podrá hacer cuando el potencial alcance el 10% o 50%.

A diferencia de las computadoras, los humanos aprendemos de las experiencias y en base a los resultados vividos en esas experiencias decidimos si hacerlo nuevamente. Las máquinas, hasta hace solo algunos años, aprendían de reglas e instrucciones. El machine learning mezcla esas dos cosas. Hace que las máquinas también aprendan de la "experiencia". Para las computadoras esa "experiencia" son los datos, explicó Morillo.

Lo mejor de todo es que las computadoras aprenden muy rápido. Un ejemplo claro es el del videojuego Breakout –al que muchos conocerán con el nombre de Arcanoid–. La gente de Google solo le dijo a un sistema de inteligencia artificial que tenía que hacer puntos. Los primeros 10 minutos no entendía qué hacer, después de dos horas ya jugaba bien y después de cuatro horas jugaba mejor que la mayoría de los humanos. Eso se puede extrapolar a muchas actividades.

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No por nada hay empresas peleando entre ellas para llevarse a las mejores mentes, como hizo Apple con el jefe de inteligencia artificial de Google, llamado John Giannandrea, quien es una de las cabezas más importantes dentro del mundo de éstas tecnologías. Y no por nada, tampoco, Google renombró su división de investigación de Google Research a Google AI.

Nadie sabe la verdadera potencia que tendrá la inteligencia artificial en algunos años. Lo que es seguro es que el mundo será dominado por este tipo de tecnologías que ayudarán a las personas de una manera muchísimo más profunda de lo que ya lo hacen en la actualidad.

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