¿Ya? ¿Qué te has imaginado? Déjame adivinar, en tu cabeza, la inteligencia artificial es un robot con forma de un AirPod raro todo rodeado de numeritos y fondo de color azul. ¿Tengo razón o no? A tu favor, diré que es lo normal. A veces se nos hace tan complicado imaginarnos cómo es y entender cómo funciona la inteligencia artificial que recurrimos a la ficción, a lo que la cultura popular nos ha implantado como la imagen de la inteligencia artificial.

Pensamos en Ultrón, esa máquina creada para el bien que al final resultó ser el malo de la película (que por eso se llama “La Era de Ultrón”) o en Samantha de “HER”, ese dispositivo creado para combatir la soledad que acabó robándole el corazón al pobre protagonista que se sentía más solo que la una. Pero, nada más lejos de la realidad. Y es que la IA, nunca ha sido ni es cosa de (solo) películas. La IA es una herramienta que utilizamos todos los días.

Podemos encontrarla allá donde miremos: en los dispositivos Alexa o Siri, en tu Maps de confianza, en los videojuegos y hasta en los programas de administración de becas o ayudas de cualquier servicio público.

Y bien, si la IA es tan popular, fascinante y común, ¿cómo es que se nos hace tan confuso identificarla? A continuación, intentaremos explicarte cómo funciona toda esta tecnología y por fin te daremos respuesta a la pregunta del millón, ¿qué es y que no es la IA?

ESO DE LA IA

La IA es un área que está en constante evolución. Desde sus inicios en los años 50 (aunque parezca mentira), su definición y sus objetivos han ido mutando al igual que la tecnología que ha ido evolucionando a su alrededor. En palabras de Simon Allardice, profesor en desarrollo de software, en la IA, la portería siempre está en constante movimiento.

Aun así, la definición que le dio John McCarthy, científico computacional y uno de los padres de la inteligencia artificial, se sigue considerando valida a día de hoy. Esta definición fue la primera que existió, y salió de una conferencia (Darmouth, 1956) donde toda la gente que asistió, incluido McCarthy, se convirtieron pioneros en esta área. La definición dice que la inteligencia artificial es lo siguiente:

“La ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes”

(John McCarthy, 1956).

Y ahora, sabiendo (pero no mucho) en qué se basa la IA, vayamos al grano…

A RESOLVER LA GRAN CUESTIÓN… ¿QUÉ ES LA IA?

• La IA es fuerte y débil. Por ahora, la IA es solo débil. Nos referimos a la Weak o Narrow AI (IA débil) a la inteligencia artificial que se centra en tareas más específicas sobre las que la IA puede ir aprendiendo. Está preprogramada por una persona, en un ámbito específico y tratando de simular predeterminadas funciones del comportamiento humano. Para decirlo de otra manera, es la IA del día a día, programada por y para servir a las personas, imitando a estas. Podemos poner de ejemplo a un bot que juegue al ajedrez y que vaya aprendiendo con cada rival al que se enfrenta o cosas más del día a día como los traductores, el sistema que te recomienda las canciones en Spotify, los coches autónomos o nuestras compañeras Siri y Alexa. Aun así, los científicos y científicas están intentando desarrollar un tipo de inteligencia artificial que no solo sea capaz de emular aquello que hacen las personas, sino que también sea capaz de aprender. Esto es lo que llamamos Strong AI (IA Fuerte), y podríamos poner de ejemplo a Samantha de “HER” o cualquier inteligencia artificial de película que pensemos. Decimos de película, porque este tipo de IA todavía es un concepto muy experimental. Como si fuera un niño que va aprendiendo con las experiencias de su vida, el reto es intentar que la máquina en cuestión se vaya formando con todos los inputs que recibe y no solo copie y pegue lo que le dicen las personas; es autónoma, inteligente y multifuncional.
• La IA es una glotona de datos. Sin datos, no hay IA, eso está claro. Como hemos dicho, hasta ahora no hemos dado con la tecla para crear una inteligencia artificial que tenga mente propia y piense por sí misma, y por eso mismo, cualquier IA necesita engullir datos para aprender de ellos y eventualmente, aprender de los seres humanos. Estos datos pueden estar estructurados (datos organizados en una forma que facilite su procesado) o no-estructurados (datos en forma de vídeo, audio o de una manera en la que necesitan un procesamiento específico para poder ser tratados), y de ahí la IA, con una técnica de aprendizaje u otra, va sacando sus propias conclusiones. Estos últimos años, las empresas y organizaciones han ido recolectando datos que le han servido de mucho a la evolución de la IA, y del machine learning, del que os hablaremos en un momento.
• La IA es la mejor de su clase en mates. Álgebra, cálculo, probabilidad… ¡se le da todo bien a la tía! Todas estas modalidades son necesarias para crear hasta la inteligencia artificial más básica que podamos pensar. Los algoritmos son los que dan la vida y la capacidad de aprender a la inteligencia artificial. Simplificándolo, un algoritmo se define como un conjunto de operaciones que permite hacer un cálculo y hallar la solución de un tipo de problema. Son como las instrucciones que se le dan a la máquina para que pueda encontrar la solución a algo. Estos algoritmos, se utilizan después en los lenguajes de programación, que son herramientas que ayudan a programar la inteligencia artificial. Desde el punto de vista del desarrollador, no hay una herramienta perfecta para la programación de la IA, pero las más utilizadas son Python, C++, R y Java. Tradicionalmente, era muy costoso programar IA porque los discos que albergaban tal capacidad eran muy costosos. Hoy en día, sin embargo, hay plataformas como Microsoft Azure, AWS o Google Cloud Platform que ofrecen grandes espacios comerciales en la nube, donde solo hay que pagar por lo que se utiliza. También existen algunas plataformas gratuitas como BigML, plataformas que acercan la IA a todo aquel o aquella que quiera ser parte de ella.
• La IA es una pitonisa en tiempos modernos. Hoy en día podemos adelantarnos a casi cualquier situación a través de la inteligencia artificial y las posibilidades que esta nos da. Podemos saber qué tipo de ropa llevar a unas vacaciones para las que todavía falta una semana, podemos invertir nuestro dinero en lo que más creemos o incluso podemos anticiparnos a un fallo de salud propia que nos puede salvar la vida. Eso es solo un ejemplo de lo que ha conseguido la IA estos últimos años. Y aunque este haya sido un paso gigantesco que nos ha aportado estabilidad y seguridad, al igual que todas las personas que habitan este mundo, a veces se equivoca. Y es que, la probabilidad y la realidad son dos cosas totalmente distintas que dependen de muchas otras cosas que no son la estadística. Aun así, la IA ha conseguido utilizar los datos y estadísticas para rellenar una interrogación al que llamamos futuro en muchas ocasiones. Un ejemplo muy claro de esto ha sido el de la organización llamada Delta 8.7, que utiliza la IA para detectar patrones y acabar con las personas que trafican con humanos.

Y ENTONCES… ¿QUÉ NO ES LA IA?

• La IA no es machine learning (ML). O al menos no toda la IA es machine learning. La IA es un término mucho más amplio que el recién mencionado, ya que este, es solo una rama. Para definirlo de algún modo, el machine learning es un proceso fundamental por el cual la IA adquiere parte de su inteligencia aprendiendo de forma automática de datos previos sin necesidad de una programación previa. Podríamos decir que es la escuela de la IA. El ML, utiliza enormes cantidades de datos que en base a un modelo de aprendizaje genera resultados o predicciones. Por eso, podemos decir que todo el machine learning es inteligencia artificial, pero no toda la inteligencia artificial tiene por qué ser machine learning. Este tipo de tecnología es la que se aplica a la detección de rostros o de spam.
• La IA no es Deep Learning. El Deep Learning, concepto que entra dentro del ML, es otro modo en el que las máquinas pueden aprender, pero hay una diferencia con el anterior. Y es que, en el Deep Learning se utilizan unos algoritmos llamados redes neuronales, que tampoco son la IA. Aunque estaría guay decir que estas redes neuronales emulan el cerebro humano, por ahora, es pasarse de la raya. Vamos a decir que están inspirados en una parte minúscula de él. Una red neuronal está compuesta por varias capas que están interconectadas entre ellas. Cada “neurona”, pasa información a otra y así sucesivamente, hasta recolectar datos que ayudan a la máquina adquirir nuevos conocimientos. Esta es la tecnología que utilizan los coches que son capaces de conducir solos.
• La IA no es consciente (por ahora). Si estas máquinas fuesen comestibles, los y las vegetarianas tendrían permitido comérselas, ya que todavía siguen siendo inteligencias sin vida ni mente propia que necesitan a las personas para sobrevivir. El factor humano sigue siendo una de las características más importantes de la inteligencia artificial, y es que, al ser un invento de la humanidad, la IA tiende a replicar el comportamiento de las personas, lo cual es un arma de doble filo. Esto es lo que le pasó a Simsimi, un chatbot de compañía amarillo y monísimo que acabó convirtiéndose en un monstruo que recopilaba lo más oscuro de la red. Existen varias iniciativas para que esto no pase y se haga un uso correcto de la IA. El grupo “Partnership on AI”, por ejemplo, cuenta con más de 100 miembros como Apple, Microsoft, Amazon, Google o Accenture para crear y seguir unos requisitos para que todo el mundo pueda disfrutar de una IA segura y justa.
• La IA no son robots, la IA va mucho más allá. La robótica es la ciencia que se encarga de la creación y mantenimiento de los robots, y aunque algunos sí que están programados con inteligencia artificial, no todos tienen por qué estarlo. Aunque existan robots como la Roomba o Penny, el robot que te sirve la comida en un restaurante, que combinan robótica con inteligencia artificial para hacer que la más cómodo el día a día de su usuario, hay otros que no lo hacen. Ejemplos como la Thermomix, los brazos robóticos que se utilizan en la industria e incluso la gran mayoría de robots que combaten en peleas físicas entre ellos demuestran que no todo robot tiene que aprender a valerse por sí mismos para ser funcionales. A veces, con hacer aquello para lo que se les ha programado, vale.

¿NOS HA QUEDADO CLARO?

Después de leer este texto, esperamos que la pregunta de ser o no ser de Shakespeare esté más o menos resuelta, al menos, a lo que inteligencia artificial se refiere. La pregunta original no tiene solución, es simplemente la manera que tenía el autor de crear una crisis existencial a todo aquel que leyese Hamlet. Y aunque con este texto te hayamos dado las respuestas claras, la de la IA es una industria donde todo puede cambiar repentinamente de un día para otro, y quién sabe, puede que mañana todos los puntos que hemos tratado estén totalmente cambiados por el resurgir de una tecnología que ha permitido crear un “Ultrón” o un “Visión” que piense por sí mismo. Por eso, aunque el ser o no ser esté claro, el qué será ya es un poquitín más complicado.