Los seres humanos aprendemos todo el tiempo. Desde el momento en que nacemos, tomamos información de nuestro entorno, la asimilamos y la utilizamos a nuestro favor para sobrevivir y prosperar.

Por ejemplo, aprendemos a leer uniendo letras y palabras, formando oraciones y entendiendo un texto. Gracias a las conexiones neuronales somos capaces de razonar para generar el conocimiento que nos ayudará a entender y resolver problemas de la vida cotidiana. En otras palabras, desarrollamos nuestra inteligencia.

Este proceso cognitivo se ha llevado a las máquinas desde la mitad del siglo pasado: la Inteligencia Artificial (IA) hace posible que los sistemas de cómputo aprendan a partir de la experiencia y realicen tareas de forma similar a como las hacen los humanos. Desde computadoras que controlan el sistema de alcantarillado de una ciudad para prevenir inundaciones, hasta vehículos autónomos y asistentes personales digitales como Siri, Cortana y Alexa, basan su funcionamiento en el aprendizaje profundo (Deep Learning) y el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing).

Hoy en día, la IA y el Machine Learning se están incorporando de forma más natural a la vida cotidiana de la gente y las operaciones de las empresas. Los robots que aparecen en las películas de Hollywood se están desmitificando; la Inteligencia Artificial está evolucionando para brindar innumerables beneficios a todos los sectores productivos (salud, retail, manufactura, ciudades inteligentes, etc.).

Detengámonos por un momento y miremos a nuestro alrededor para reconocer la verdadera importancia de la IA y como ha ido ganando terreno. ¿En dónde puede ser utilizada? ¿Qué la hace posible? ¿Es una aplicación o producto que se compra como cualquier otro? ¿Cómo permite que las máquinas aprendan y utilicen la lógica? ¿Realmente es tan exacta?

En primera instancia, es a través de los datos que la IA automatiza el aprendizaje y el descubrimiento de forma repetitiva. Esto es, la IA es capaz de realizar tareas de cómputo frecuentes de forma confiable y sin fatiga en la búsqueda del mejor resultado, pero, al menos por ahora, la inteligencia humana sigue siendo vital para configurar el sistema y hacer las preguntas indicadas que serán resueltas mediante el uso de la IA.

De esta forma, por solo mencionar un ejemplo, la IA, a través de redes neuronales integradas por múltiples capas, analiza una enorme cantidad de datos para entrenar a los modelos de aprendizaje y con la experiencia se van creando y reforzando las conexiones para aprender. En otras palabras: cuantos más datos se integren al análisis, más precisos se vuelven los resultados.

Una de las principales características de la IA es que encuentra la estructura y las tendencias en los datos, de modo que los algoritmos de aprendizaje progresivos se convierten en el medio que le enseña a una máquina a jugar ajedrez o a un… Click To Tweet

A medida que la IA madura, su exactitud alcanza nuevos niveles, debido en gran parte al uso de redes neuronales profundas (basta ver la forma en que Google Search o Alexa mejoran su funcionamiento a medida que se les utiliza de forma continua). Esta precisión repercute positivamente en áreas como la medicina para, por ejemplo, clasificar imágenes y detectar tejidos cancerosos en imágenes por resonancia magnética.

Finalmente, la inteligencia artificial no está disponible como un producto en una caja y no es una aplicación que pueda descargarse. Ésta se añade a un conjunto de soluciones de software ya existentes, como se añadió Siri a la nueva generación de productos de Apple, y funciona combinando grandes cantidades de datos con mayor capacidad de procesamiento y algoritmos inteligentes.

Es software que puede “razonar” lo que recibe, pero su funcionamiento depende totalmente de lo que los humanos quieran que aprenda, y ellos serán los que amplíen sus límites y alcances para su propio beneficio.