Inteligencia artificial: qué es, tipos y cómo funciona la tecnología que promete cambiar el mundo

Es la revolución más importante de la tecnología desde que se inventó la informática. La inteligencia artificial va a cambiarlo todo —ya lo está haciendo—, aunque no queda demasiado claro cuándo, ni como... ni por qué. Es la gran paradoja de la IA. Todo el mundo habla de ella, pero pocos saben cómo funciona, o lo que realmente hace. 

La capacidad de que las máquinas piensen y razonen por su cuenta puede ser el avance más importante de la tecnología en los últimos siglos, pero ¿y si un día una inteligencia artificial decide que los humanos no son necesarios? Parece una mala película de ciencia ficción, pero es un temor que comparten algunas de las mentes más brillantes de la actualidad, desde Bill Gates o Elon Musk al añorado Stephen Hawking.

Uno de los padres de la inteligencia artificial, Marvin Lee Minsky, estaba convencido de que la IA salvaría a la raza humana. Pero también profetizó en 1970 lo siguiente: "Cuando los ordenadores tomen el control, quizá ya no lo podamos volver a recuperar. Sobreviviremos mientras ellos nos toleren. Si tenemos suerte, quizá decidan tenernos como sus mascotas". 

Eso lo dijo antes de que existiera la informática doméstica e Internet... ¿qué tiene que todo el mundo asegura que es el mayor avance de nuestro tiempo, pero al mismo tiempo la mayor amenaza? La IA es una revolución porque supone una forma completamente nueva de que un software, un robot, ponga en práctica una tarea que le encomendamos.

• ¿Qué es la inteligencia artificial?
• ¿En qué se diferencia un programa informático de una IA
• Conceptos clave de la IA que debes conocer: Machine Learning, redes neuronales y Deep Learning
• 3 tipos de inteligencia artificial: ANI, AGI y ASI
• ¿Para qué sirve realmente la inteligencia artificial? Usos
• Una evolución sin límites no exenta de regulación y problemas

He entrenado una IA para generar imágenes de mí y estos son los impresionantes resultados

¿Qué es la inteligencia artificial?

No existe una definición aceptada por todos los expertos de lo que significa la inteligencia artificial. Primero, porque es una ciencia "bastante nueva", cambiante y experimental. Y segundo, porque ni siquiera se puede definir con exactitud qué es la inteligencia humana.

En su forma más simple, la IA es el intento de imitar la inteligencia humana usando un robot, o un software. Pero es un concepto muy vago, porque existen muchas ramificaciones. Stuart Russell y Peter Norvig diferenciaron cuatro tipos en 2009.

Tenemos sistemas que piensan como humanos, como por ejemplo las redes neuronales artificiales. Sistemas que actúan como humanos, como los robots. Sistemas que usan la lógica racional, como los sistemas expertos, y sistemas que actúan racionalmente, como los agentes inteligentes.

Aunque es un concepto que se ha puesto de moda en los últimos años, la inteligencia artificial no es algo nuevo. Hace 2.300 años Aristóteles ya intentaba convertir en reglas la mecánica del pensamiento humano, y desde los tiempos de Leonardo Da Vinci los sabios han intentado construir máquinas que se comporten como humanos.

En 1769 un autómata llamado El Turco, construido por el ingeniero austríaco Wolfgang von Kempelen, visitó todas las cortes europeas retando al ajedrez a todo el que se atrevía a jugar contra él. Jugó contra Napoleón, contra Benjamin Franklin, contra maestros del ajedrez, y los venció.

Años más tarde se descubrió que El Turco estaba manejado por un humano que se escondía en el interior de la mesa de juego. Unos espejos situados en los ojos del autómata le permitían ver el tablero, y gracias a unos ingeniosos mecanismos de relojería podía controlar la mano del autómata para mover las piezas por el tablero. 

Hasta 15 maestros de ajedrez manejaron a El Turco, siendo el más famoso un enano llamado Tibor Scardanelli, que cabía sin problemas en el interior de la mesa y además era un extraordinario jugador de ajedrez. Esto, por supuesto, no era inteligencia artificial, pero muestra cómo el anhelo de construir máquinas inteligentes no es un concepto de ahora.

Hubo que esperar hasta 1936 para que se iniciara el proceso de la inteligencia artificial moderna. Básicamente la "inventó" Alan Turing, el experto matemático que descifró los códigos secretos nazis de la mítica máquina Enigma. Adelantó dos años el fin de la Segunda Guerra Mundial, ya que los aliados pudieron leer los mensajes secretos de los alemanes.

En 1936 Alan Turing publicó su concepto de máquina universal, que básicamente describía lo que era un algoritmo informático, y un ordenador. En 1950 formalizó el inicio de la inteligencia artificial con su Test de Turing, una prueba que define si una máquina es o no inteligente. 

Sin embargo, y pese a que esta prueba sigue pareciendo relevante en la actualidad, usada por muchos para valorar si, por ejemplo, ChatGPT ha pasado o no el Test de Turing, lo cierto es que, según expertos, está totalmente obsoleta.

Poco después, en 1956, se llevó a cabo en Dartmouth College la primera conferencia dedicada a la IA. En este evento histórico, los investigadores John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon acuñaron el término "Inteligencia Artificial", dando inicio oficial a esta revolución tecnológica. Desde entonces, se empezaron a realizar enormes avances en este campo.

Marvin Minsky, por ejemplo, se enfocó en el estudio de la percepción, el aprendizaje y la resolución de problemas en máquinas. Fundó el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y fue una figura influyente en el desarrollo de sistemas de IA basados en la simulación de la mente humana. Además, fue el principal asesor de la película 2001: Una Odisea en el Espacio, dando vida al ordenador inteligente HAL 9000.

A pesar de estos avances iniciales, la IA experimentó un período conocido como "invierno de la IA" en las décadas de 1970 y 1980. Durante este tiempo, el progreso en el campo se estancó debido a la falta de avances importantes y al exceso de expectativas poco realistas. Sin embargo, algunos investigadores continuaron trabajando en el campo y sentaron las bases para el resurgimiento de la IA en la década de 1990.

Es en este contexto donde aparece Geoffrey Hinton, considerado el "padre de la IA de la era moderna". Hinton, un investigador británico-canadiense, fue uno de los impulsores del enfoque conocido como aprendizaje profundo o deep learning —junto con Yann LeCun y Yoshua Bengio—.

Pero el verdadero auge de la inteligencia artificial, a un nivel práctico, llegó cuando comenzaron a aparecer ordenadores potentes y baratos, capaces de experimentar con la IA a un nivel global y cotidiano. Primero aparecieron los agentes inteligentes, entidades capaces de dar una respuesta analizando los datos según unas reglas, o los populares chatbots que eran capaces de mantener una conversación como un humano. 

El más famoso de todos fue A.L.I.C.E. el más real en los primeros años del milenio. Su descendiente más actual es Mitsuku, que ha sido galardonado con el premio Loebner al mejor chatbot del mundo en 2013, 2016, 2017 y 2018. 

Pero el momento en el que la IA entró en el imaginario colectivo y la mayoría de la gente descubrió que era algo real y tangible, y no ciencia ficción, tuvo lugar en 1997. Ese momento fue cuando el ordenador Deep Blue de IBM venció en una partida de ajedrez al que por aquel entonces era el mejor jugador de ajedrez de la historia, el ruso Gary Kaspárov.

Se inició así una tradición en la que sucesivos ordenadores dotados de inteligencia artificial han vencido a los mejores jugadores en todo tipo de juegos. El más popular de la actualidad es DeepMind de Google, capaz de vencer en juegos mucho más complejos que el ajedrez (para una máquina), desde Starcraft II al milenario GO.

¿En qué se diferencia un programa informático de una IA?

Ya has visto lo que es la IA, y cómo existen diferentes interpretaciones, y variados objetivos. Pero aún no sabes cómo funciona. ¿En qué se diferencia un software de inteligencia artificial de un programa de ordenador?

Existen muchos tipos de IA, algunos de ellos aún experimentales. Para no divagar demasiado es hora de centrarse en los que se utilizan en informática, los móviles, los servicios de Internet, y otros ámbitos cercanos a los usuarios de a pie.  Conceptos como el machine learning o aprendizaje automático, las redes neuronales, y otras tecnologías que se oyen a menudo, pero que no se sabe muy bien cómo funcionan.

Durante más de medio siglo, los ordenadores, robots y otras máquinas han funcionado por medio de los programas o aplicaciones informáticas, cuya estructura básica apenas ha variado en todo este tiempo.

Un programa informático es solo una lista de órdenes que le dice al ordenador lo que tiene que hacer. "Haz esta operación matemática, escribe el resultado en pantalla, reproduce este sonido", etc.  Los programas tienen bifurcaciones del tipo "si pasa esto, haz esto y si pasa esto otro, haz esto otro". Y también pueden realizar acciones al azar, usando números aleatorios. Y otras muchas cosas, claro...

Pero la característica principal de un programa es que se trata de un conjunto de órdenes que cubren todas las posibles opciones a las que se enfrenta el ordenador. Incluso si se produce un error, hay una parte del programa que le dice: "si hay un fallo, escribe el mensaje: Ha sucedido un error". Con un programa informático, una máquina no piensa. Simplemente, hace exactamente lo que le dicen. 

La gran revolución de la IA es que no recibe órdenes para obtener un resultado. Es ella la que, con unos datos de entrada, debe apañárselas para obtener los resultados.

Como ya has visto, una inteligencia artificial intenta imitar el pensamiento humano. Cuando nacemos, nuestro cerebro es prácticamente un disco duro vacío. Necesitamos años de aprendizaje para aprender conceptos básicos, desde andar, a hablar, sumar, y otras actividades más complejas. 

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Aprendes algo, pones en práctica esa teoría, fallas mucho al principio hasta que coges práctica y vas mejorando con el tiempo. Una IA funciona exactamente igual. En primer lugar, debe aprender a realizar una tarea. Si va a usarse para identificar fotos de gatos debe procesar miles de fotos de gatos, para aprender a distinguirlos. 

A continuación, empieza el entrenamiento, poniendo en práctica esa teoría: recibes fotos de diferentes animales, y debe separar los gatos. Al principio fallará mucho, y habrá que decirle las fotos que acierta, y las que falla. Así la IA irá descubriendo por qué falla, e irá mejorando sus aciertos. Como más entrene, mejor lo hará.

Finalmente, la IA será capaz de trabajar ella sola, sin recibir órdenes. Simplemente entregándole los datos de entrada —fotos— generará un resultado —fotos de gatos— sin que exista una lista de órdenes —programa— que le diga los pasos que tiene que realizar. Este tipo de estructura —aprendizaje, entrenamiento, y resultados— es común para las IA que tienen que realizar tareas mecánicas y repetitivas, o que trabajan con el lenguaje humano, como un asistente virtual.

Conceptos clave de la IA que debes conocer: Machine Learning, redes neuronales y Deep Learning

Aprendizaje automático o 'Machine Learning'

Imagina un ordenador que aprende sin ser programado explícitamente. Eso es lo que hace el Machine Learning. Este es una rama de la IA que permite que las máquinas se vuelvan mejores en la realización de tareas a medida que obtienen experiencia. La clave está en los datos; los algoritmos de Machine Learning utilizan información como entrada para predecir nuevos resultados, como si de magia se tratase.

Lo interesante es que el Machine Learning se divide en tres categorías principales:

• Aprendizaje supervisado: aquí, los datos de entrenamiento incluyen respuestas conocidas, es decir, se les dice a las máquinas lo que se espera. Piénsalo como un profesor enseñando a un alumno con respuestas de ejercicios de matemáticas.
• Aprendizaje no supervisado: en este caso, los datos de entrenamiento no incluyen respuestas conocidas. La máquina debe descubrir patrones o estructuras por sí misma, como si se tratase de un detective. 
• Aprendizaje por refuerzo: este tipo de Machine Learning implica que las máquinas tomen decisiones secuenciales para maximizar una recompensa a lo largo del tiempo. Por así decirlo funcionan a base de ensayo y error.

Redes neuronales

Una red neuronal es una serie de algoritmos o instrucciones que, en su esencia, imitan el diseño básico del cerebro humano. Conformada por neuronas interconectadas, estas unidades fundamentales reciben información, la procesan y generan una respuesta.

Están organizadas en distintas capas: una capa de entrada que recibe los datos, varias capas ocultas que procesan estos datos y una capa de salida que da la decisión o respuesta final, que es la que tú acabas viendo y te resulta tan increíble porque es justo lo que buscabas.

Por ejemplo, subes una foto con una imagen de un gato a una herramienta como puede ser ChatGPT, y le preguntas qué animal es. Esta la procesará y te dará una respuesta afirmando que, efectivamente, se trata de un gato.

Lo más importante de ellas es su capacidad para aprender de manera autónoma, sin necesidad de que haya un programador continuamente ajustando las tuercas de la máquina. Una vez que consigues entrenarla bien y que sea perfecta, aunque le añadas nuevos datos en el futuro, es la clave de su éxito.

Aprendizaje profundo o 'Deep Learning'

Ahora, un paso más allá está el Deep Learning que es una rama dentro del Machine Learning, pero con grandes mejoras. Aquí, las máquinas utilizan redes neuronales artificiales con múltiples capas para procesar datos de una manera que imita el funcionamiento del cerebro humano. 

Estas redes neuronales profundas pueden comprender datos no estructurados, como imágenes y texto, de manera muy precisa. Piénsalo de esta forma: si el Machine Learning es como aprender a andar en bicicleta, el Deep Learning es como convertirse en un acróbata en bicicleta que realiza todo tipo de trucos.

3 tipos de inteligencia artificial: ANI, AGI y ASI

ANI o Inteligencia Artificial Débil o limitada

La ANI es un tipo de IA diseñada para realizar una sola o un conjunto muy limitado de tareas relacionadas con un alto nivel de competencia. También se conoce como IA débil, IA estrecha, IA limitada o incluso IA especializada. Los sistemas ANI generalmente se entrenan en un gran conjunto de datos y pueden tomar decisiones o realizar acciones basadas en este entrenamiento.

A diferencia de los humanos, los sistemas ANI requieren una reprogramación o reconfiguración por parte de los humanos cuando el contexto o la especificación de lo que se quiere que haga cambia, aunque sea levemente. 

Esto se debe a que carecen de la capacidad de adaptarse a nuevos objetivos o circunstancias y generalizar el conocimiento de un contexto a otro, lo que los humanos hacen a través del aprendizaje por transferencia.

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Los sistemas ANI se pueden clasificar en dos categorías: sistemas de aprendizaje supervisado y sistemas de aprendizaje no supervisado. Los sistemas de aprendizaje supervisado se entrenan en conjuntos de datos etiquetados que permiten que el sistema aprenda la relación entre los datos de entrada y la salida deseada. 

Por otro lado, los sistemas de aprendizaje no supervisados se entrenan en conjuntos de datos no etiquetados y pueden identificar los patrones y las relaciones en los datos sin orientación.

La ANI está presente en muchas aspectos de la vida aunque no te lo imagines, como Google Translate y Siri. Para algunos, estas aplicaciones no son débiles porque son capaces de interacciones sofisticadas. 

AGI o Inteligencia Artificial General

La Inteligencia Artificial General (IAG), aunque en inglés se presenta como el término AGI, se describe como un tipo de IA que permite comprender, aprender y realizar tareas intelectuales de forma muy parecida al cerebro humano. En otras palabras, es la capacidad de la IA de aprender del mismo modo que los humanos.

Algunos expertos suelen referirse a ella como IA fuerte, IA completa o acción inteligente general. Sin embargo, muchos se muestra escépticos de denominarla como "IA fuerte" para los programas informáticos que experimentan sensibilidad o conciencia, algo que nada tiene que ver con lo que hablamos.

La AGI no pretende tener capacidades cognitivas generales, es decir, son programas diseñados para resolver un solo problema y, por tanto, no experimentan conciencia, solo buscan imitarla. 

Algunos ejemplos son los vehículos autónomos y el superordenador Watson de IBM. Dicho esto, la AGI en informática se plantea como un sistema inteligente con un conocimiento exhaustivo o completo y capacidades de computación cognitiva. Esta supera con creces las capacidades de la IA, tal y como la conocemos actualmente y a algunos científicos les preocupa que conduzca a un futuro distópico.

ASI o Superinteligencia Artificial

La Superinteligencia Artificial (ASI) es un tipo de IA hipotética, es decir, no se ha podido alcanzar en la actualidad pero se sabe qué pasará si esto ocurre. 

Básicamente es la inteligencia artificial imaginaria que no solo interpreta o comprende el comportamiento y la inteligencia humana, sino que las máquinas se volverán lo suficientemente conscientes de sí mismas que serán capaces de superarla.

Con superinteligencia, las máquinas pueden pensar en las posibles abstracciones/interpretaciones que son simplemente imposibles de pensar para los humanos. Esto se debe a que el cerebro humano tiene un límite para la capacidad de pensar que está restringida a los miles de millones de neuronas.

Esta ha sido durante mucho tiempo la gran protagonista de la ciencia ficción distópica que mostraba cómo los robots invadían, dominaban o esclavizaban a la humanidad.  Además conseguir la inteligencia humana, el concepto de superinteligencia artificial se centra no solo ser capaz de comprender e interpretar las emociones y experiencias de las personas, sino que también es capaz de comprender emociones y creencias.

La ASI sería muchísimo mejor en todo lo que el humano haga, ya sea en matemáticas, ciencias, artes, deportes, medicina... y tendría una mayor memoria con una capacidad más rápida para procesar y analizar situaciones, datos y sentimientos. 

¿Para qué sirve realmente la inteligencia artificial? Usos

El desarrollo actual y el que se espera en el futuro de la inteligencia artificial, va a ser beneficioso para el día a día o la resolución de toda índole en todos los ámbitos de la vida.

Pero, aparte de lo más evidente en nuestras vidas como ordenadores, smartphones y demás dispositivos con IA que todos los días utilizamos a menudo y que ya forman parte de nuestra cotidianidad, existen otros ámbitos donde también se usa, son menos conocidos o no habías pensado en ellos. Aun así, todos tiene su parte importancia en un mundo tan globalizado.

• Lingüística computacional
• Minería de datos (Data Mining)
• Industria
• Medicina
• Mundos virtuales
• Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
• Robótica
• Sistemas de control
• Sistemas de apoyo a la decisión
• Videojuegos
• Prototipos informáticos
• Análisis de sistemas dinámicos
• Simulación de multitudes
• Sistemas Operativos
• Automoción

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Una evolución sin límites no exenta de regulación y problemas

Una vez que ya conoces los conceptos básicos de la IA, es fácil entender por qué supone una revolución. Puesto que simula e imita el comportamiento humano, sus posibilidades son infinitas. En función de cómo entrenes a la IA podrá realizar todo tipo de tareas, desde atender un servicio de atención al cliente a chatear en una red social, ofrecer ayuda, conducir un coche autónomo, reconocer rostros, interpretar fotos...

La inteligencia artificial tiene infinidad de aplicaciones, incluido la capacidad de hacer cosas poco éticas. Uno de los últimos ejemplos es el deepfake, la falsificación de vídeos en donde unos rostros se cambian por otros, o se manipulan los labios para hacer decir cosas falsas a un político o una líder de opinión. Y es casi imposible de distinguir a simple vista.

La inteligencia artificial ética y segura es un debate candente, con gente como Mark Zuckeberg defendiendo que no hay que ser catastrofistas. Sin embargo, muchos expertos y académicos, así como algunos líderes tecnológicos como Elon Musk, advierten que la IA está en camino de convertir a los robots en una nueva raza que subyugará a la humanidad, si no la destruirá. 

Algunos economistas señalan que también, a diferencia de las tecnologías anteriores, está destruyendo muchos más puestos de trabajo de los que crea, lo que provocará grandes cambios. Parece haber un acuerdo generalizado de que el crecimiento de la IA se está acelerando y podría salirse de control. Aunque los desarrollos merecen toda la atención, es necesario tener cuidado de que esta euforia no acabe volviéndose en contra.

Lo realmente curioso es que esta idea lleva años gestándose por parte de algunos países como EEUU o Europa, pero las grandes naciones no consiguen establecer un acuerdo común de cara a una regulación de la IA, aunque poco a poco parece que hay consenso.

"Es necesario establecer normas para cualquier cosa que se vaya a introduciendo en la sociedad, y más cuando lo que se pretende es garantizar el uso de la misma de manera responsable. Sin embargo, las cosas llevan su tiempo de análisis y reflexión y establecer normativas precipitadas puede ir en detrimento de avances por temas legislativos", explica para Computer Hoy Encarnación Folgado, Technical Manager en IA de NTT DATA.

Uno de los grandes pasos en este sentido y a nivel europeo se llama Ley de Inteligencia Artificial. En un hito histórico y bastante costoso, la Unión Europea ha alcanzado un acuerdo provisional sobre la primera ley integral de inteligencia artificial del mundo. Tras tres días de negociaciones intensas, los Estados miembros y el Parlamento Europeo llegaron a un consenso que aún requiere ratificación, pero que se espera entre en vigor a finales de 2026.

Este reglamento busca establecer normas para garantizar la seguridad y el respeto de los derechos fundamentales en el uso de la inteligencia artificial, convirtiendo a la UE en un referente global en la regulación de esta tecnología que no para de evolucionar y crecer exponencialmente.

Con todo esto sobre la mesa y mucho aún por descubrir y regular, los beneficios no cabe duda de que serán innumerables, en campos tan dispares como la detección de enfermedades, descubrimientos de curas para el cáncer, soluciones al cambio climático, y mucho más. La inteligencia artificial va a cambiar el mundo aún más profundamente que Internet o los móviles. ¿Estás preparado para ello?

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