Fascinación AI: ¿qué es la inteligencia artificial?

La realidad: inteligencia artificial débil

Por su parte, la definición débil de la inteligencia artificial se concentra en el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial en áreas de aplicación claramente definidas. Este es precisamente el punto en el que se encuentra la investigación actual de la IA, cuyas áreas de aplicación, casi en su totalidad, se encuentran hoy en el campo de la IA débil pero ampliamente especializada –como, por ejemplo, el desarrollo de coches autónomos, la elaboración de diagnósticos médicos o la creación de algoritmos de búsqueda inteligentes. 

El campo de investigación de la inteligencia artificial débil ha sido capaz de registrar avances en los últimos años. El desarrollo de sistemas inteligentes en áreas individuales resultó ser mucho más práctico y, a la vez, éticamente de mayor aplicabilidad que la investigación para el desarrollo de una “superinteligencia”. Las áreas de aplicación de la inteligencia artificial débil son muy variadas, siendo particularmente exitosa en sectores como la medicina, las finanzas, la industria del transporte y el marketing y, por supuesto, Internet. Ya es previsible que, en algún punto, las tecnologías de este tipo penetrarán en casi todos los ámbitos de la vida.

¿Cómo describir el funcionamiento de la inteligencia artificial? Una IA solo es tan buena como la naturaleza de su representación técnica del saber. Aquí surgen dos enfoques metodológicos básicos: el simbólico y el neuronal.

1. En la IA simbólica el conocimiento se representa por símbolos, trabajando con la llamada manipulación de símbolos. La inteligencia artificial simbólica hace referencia al procesamiento de la información “desde arriba” y opera con símbolos, contextos abstractos y conclusiones lógicas.
2. La IA neuronal representa al conocimiento por sus neuronas artificiales y sus conexiones. La inteligencia artificial neuronal hace referencia al procesamiento de la información “desde abajo” y simula a neuronas artificiales individuales que se organizan en grupos más grandes, conformando una red neuronal artificial.

Inteligencia artificial simbólica

La IA simbólica es considerada como el enfoque clásico de la inteligencia artificial. Este se basa en la idea de que el pensamiento humano puede ser reconstruido desde un nivel lógico-conceptual superior, independientemente de valores específicos experimentales (estrategias de procesamiento top-down). Así, el conocimiento se representa en símbolos abstractos, incluyendo al lenguaje hablado y escrito. Sobre la base de algoritmos, las máquinas aprenden a entender y utilizar la manipulación de símbolos. El sistema inteligente obtiene su información de los llamados sistemas expertos. En estos, los símbolos y la información se clasifican en un tipo específico de clases, especialmente en relaciones lógicas condicionales de la forma “sí… entonces”. El sistema inteligente puede acceder a esta base de datos de conocimiento y comparar dichas informaciones con las suyas.

Las aplicaciones tradicionales de la IA simbólica son el procesamiento de textos y el reconocimiento de voz, así como también otras disciplinas lógicas para, por ejemplo, dominar un juego de ajedrez. La inteligencia artificial simbólica funciona de acuerdo a reglas fijas y puede resolver problemas más complejos a medida que aumenta la potencia de cálculo. El ejemplo más reconocido fue cuando en 1996, con la ayuda de la IA simbólica, Deep Blue de IBM ganó contra el campeón mundial de ajedrez Garri Kasparow.

El rendimiento de la IA simbólica depende de la calidad de los sistemas expertos. En sus comienzos, los desarrolladores tenían grandes esperanzas pues, con el avance de la tecnología, los sistemas expertos aparentaban ser más poderosos y, con ello, el sueño de la inteligencia artificial fuerte parecía tangible. Sin embargo, cada vez se hicieron más evidentes los límites de la IA simbólica porque, más allá de la complejidad del sistema experto, la IA simbólica sigue siendo relativamente inflexible. Con excepciones, variables o conocimiento incierto un sistema fuerte es apenas manejable. Además, la IA simbólica presenta muchas limitaciones en cuando a la adquisición autónoma de conocimiento.

Al ser demasiado rígida y poco dinámica, esta tecnología no logra alcanzar las expectativas esperadas. Como consecuencia, en 1970 tiene lugar el llamado “invierno AI”, que dura hasta principios de la década de los 80 y en el que el apoyo financiero al desarrollo IA se desploma dramáticamente. En este contexto se produce una revolucionaria reorientación de esta tecnología: el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático. El trabajo en redes neuronales artificiales revive la investigación IA.

Desde el ciego optimismo del progreso a la simple negación de la tecnología, la tecnología inteligente suscita un amplio rango de reacciones. Esto tiene que ver principalmente con las futuras predicciones positivas y negativas acerca de cómo estas tecnologías podrían cambiar las vidas de las personas. ¿Qué oportunidades y riesgos se asocian a la inteligencia artificial? A continuación, presentamos algunas de las posiciones más importantes de entusiastas y escépticos de la AI.

Oportunidades

La gama de ventajas que ofrece la inteligencia artificial es muy amplia. Los principales beneficios de esta tecnología están relacionados con el mundo laboral, su alto rendimiento y sus perspectivas económicas.

Los defensores de esta nueva tecnología señalan las principales ventajas proporcionadas por la inteligencia artificial:

• Empleo y simplificación del trabajo: la nueva tecnología podría proporcionar valiosos puestos de trabajo y garantizar un auge económico global. Los expertos están de acuerdo en que la tecnología podría tener efectos drásticos en el mercado laboral. Un comité de la Universidad de Stanford estudió las perspectivas de futuro de la inteligencia artificial y concluyó que actualmente es imposible estimar si el impacto en el mercado será positivo o negativo. Sin embargo, es muy probable que las personas tengan que ganarse la vida por otros medios diferentes al trabajo. Es por esto que los partidarios de la renta básica universal ven en la tecnología de la inteligencia artificial una gran oportunidad: el modelo del trabajo asalariado tradicional podría convertirse en obsoleto. Incluso para el CEO de Tesla, Elon Musk, uno de los mayores beneficios de la inteligencia artificial es la posibilidad de que los seres humanos gocen de más tiempo libre.

• Confort: los defensores de la inteligencia artificial reconocen el potencial de estos cambios en la mejora de las comodidades cotidianas. Desde el coche autónomo hasta el software de traducción automatizada: ambos acontecimientos pueden significar un gran alivio para los consumidores.

• Rendimiento extraordinario: la inteligencia artificial también puede tener un impacto positivo en áreas de utilidad pública, después de todo las máquinas tienen una tasa menor de error que las personas y su rendimiento es enorme. Gracias a la gran versatilidad de las máquinas inteligentes, la IA resulta especialmente prometedora en sectores como el de la salud y la justicia. Aunque los expertos no esperan que, en un futuro, los jueces sean reemplazados por la tecnología artificial, la AI puede ayudar a identificar patrones en un proceso más rápido y, por lo tanto, a aproximarse a juicios más objetivos.

• Beneficios económicos: por supuesto, la tecnología también promete grandes beneficios comerciales para las industrias participantes. La Federación Internacional de Robótica (IFR) predice que para 2019 se habrán vendido 42 millones de robots de servicio alrededor del mundo, con una facturación total de alrededor de 22 mil millones de dólares. Por su parte, un estudio realizado por el Bank of America Merril Lynch estima que para 2020, las ventas de la industria IA podrían superar los 150 mil millones de dólares. Así, la inteligencia artificial podría representar un importante impulso económico para la industria informática y los sectores económicos adyacentes y, como consecuencia, aumentar la prosperidad general.

• Proyectos futuristas: por último, pero no menos importante, la inteligencia artificial inspira el deseo natural de los humanos por descubrir, un enfoque que ya es implementado para la exploración de pozos petroleros o para el control de los robots en Marte. Se podría suponer que las áreas de aplicación de la inteligencia artificial continuarán expandiéndose con el progreso de la tecnología misma.

Riesgos

Algunos expertos eminentes como el físico Stephen Hawking o el icono de Silicon Valley Elon Musk también advierten contra los riesgos de la inteligencia artificial. Estas voces críticas encuentran respaldo en importantes iniciativas como, por ejemplo, la organización de investigación y lobbismo Future of Life Institute (FLI), que se encarga de movilizar a renombrados críticos para concientizar acerca del uso responsable de la tecnología.

Algunos de los riesgos de la inteligencia artificial más discutidos son:

• Inferioridad de los humanos: un posible riesgo que muchos temen y que suele ser un tema central de la ciencia ficción es el desarrollo de una superinteligencia. Bajo este término se entiende una tecnología que se optimiza a sí misma y, por lo tanto, que es independiente del ser humano. La relación entre las personas y esta tecnología superior podría ser problemática y el miedo de los escépticos radica en que en algún punto la máquina supere al hombre. Sin embargo, los investigadores consideran prácticamente imposible que exista una inteligencia artificial deliberadamente maligna. Por otro lado, un riesgo que sí parece real es aquel donde la IA es tan competente que sus actividades se independizan –actividades que luego podrían resultar peligrosas para los seres humanos. Adicionalmente, existe un gran desacuerdo sobre si se podría o no perder el control sobre la tecnología IA. Future of Life informa en su página acerca de los mitos y los conceptos erróneos sobre la superinteligencia.

• Dependencia de la técnica: otros escépticos no ven dicha inferioridad como un riesgo, sino que más bien reconocen el peligro de la creciente dependencia del hombre de los sistemas tecnológicos. Los críticos afirman que el hecho de que en la atención médica ya se esté probando el uso de robots en la enfermería, hace que el hombre se convierta en un objeto supervisado por sistemas técnicos. En este proceso, los usuarios corren el riesgo de perder una parte de sus vidas privadas y de su autodeterminación. Estas preocupaciones no solo se relacionan con el sector médico, sino también con sistemas de videovigilancia basada en IA y en algoritmos inteligentes en red.

• Protección de datos y división del poder: los algoritmos inteligentes pueden procesar los crecientes conjuntos de datos de manera más eficiente. Especialmente para el comercio por Internet este es un punto positivo. Para los críticos, el procesamiento de datos mediante las tecnologías de IA va a ser cada vez más difícil de entender y controlar para los consumidores. Sin embargo, al contar con los recursos y conocimientos necesarios, serían las empresas y los expertos quienes tendrían el control exclusivo de dicha información. Lógicamente estos no son riesgos exclusivos de la inteligencia artificial, sino más bien problemas de la era digital. Ahora bien, dadas las sorprendentes capacidades de las tecnologías de IA, las voces de advertencia son cada vez más fuertes.

• Filtros burbuja y percepción selectiva: el ciberactivista Eli Pariser señala a los filtros burbuja como un riesgo adicional de la inteligencia artificial. El peligro reside en que, cada vez más, los algoritmos de búsqueda presentan al usuario información derivada de sus comportamientos anteriores (contenidos personalizados), ofreciéndole así una visión cada vez más sesgada del mundo. La opinión de los escépticos reconoce que las tecnologías IA promueven la percepción selectiva e intensifican una creciente “distancia ideológica entre los individuos”. En 2016, Microsoft publicó un informe sobre dicho modelo de divergencia en el acceso a la información a través de filtros. Los resultados de tal estudio relativizan este riesgo de la inteligencia artificial, señalando que este es un problema que de por sí ya existe en el periodismo tradicional y que el impacto de las nuevas tecnologías aún es solo parcialmente demostrable.

• Influir en la opinión: por otra parte, según los críticos, las tecnologías de IA podrían también influir conscientemente en la opinión pública. La razón de esta preocupación son aquellas tecnologías que conocen a sus usuarios hasta en su más íntimo detalle o el uso de los robots sociales que influyen en las actitudes del público. Los detractores de la IA argumentan que con el aumento de la inteligencia de estas técnicas el riesgo de determinar la opinión colectiva es cada vez mayor.  

• Tecnología armamentista: otro riesgo importante de la inteligencia artificial es su aplicación en el terreno militar. En 2015, cientos de investigadores y científicos, con el apoyo del FLI, advirtieron sobre los sistemas de armas autónomos basados en IA. Entre quienes participaron se encontraban Stephen Hawking y Elon Musk, pero también el cofundador de Apple Steve Wozniak y el cofundador de DeepMind Demis Hassabis. En una carta abierta pedían la prohibición de toda tecnología armamentista basada en IA que pudiera ser utilizada sin un “control humano serio”. La combinación fatal de, por un lado, la inteligencia artificial y la guerra y la amenaza nuclear por el otro, es señalada reiterativamente también por otras partes.

• Mercado de trabajo: los discutidos riesgos de la inteligencia artificial en el mercado laboral se refieren principalmente a la pérdida de puestos de trabajo. Los escépticos temen que la tecnología IA pueda convertir a las personas en seres innecesarios, ya sea por los robots de limpieza, de enfermería o mediante sistemas de transporte autónomos. En la ética médica, el uso de robots es muy controvertido. El miedo radica en que el suministro de robots que se encarguen de las tareas de cuidados médicos pueda conducir a la frialdad social, especialmente en la última fase de la vida de los humanos.

• Algoritmos discriminatorios: una de las muchas ventajas de la inteligencia artificial es que, en comparación con las personas, la tecnología artificial proporciona resultados neutrales mucho más a menudo. No obstante, la técnica IA también ha demostrado una y otra vez los prejuicios contra el género o la etnia de las personas. Tay, el chatbot de Microsoft, imitó en corto tiempo el lenguaje racista de los usuarios, las tecnologías de vigilancia clasifican los “barrios negros” como distritos problemáticos y las plataformas de búsqueda de empleo muestran a usuarios masculinos aquellas ofertas mejor remuneradas. Este problema no es un secreto, por lo que el British Standards Institute publicó una versión revisada de las directrices éticas para robots.

¿Cuál es entonces el rol de la inteligencia artificial en el mundo digital? En primer lugar, cabe resaltar que para el usuario sin experiencia la inteligencia artificial en Internet es apenas reconocible. Muchas empresas también evitan el uso del término incluso si sus productos trabajan de la mano de la IA. Esto se debe a que el auge de la fascinación por la inteligencia artificial es directamente proporcional a su mala reputación. A menudo, los consumidores son escépticos ante la implementación de tecnologías IA en la vida cotidiana. A veces también resulta complicado definir cuándo un servicio técnico se puede definir como “inteligente”, pues las suaves transiciones de las formas de implementación y las diferentes definiciones de inteligencia artificial suelen hacerlo aún más confuso.

Con el uso generalizado de los asistentes de voz, las personas son más propensas a acostumbrarse al uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, en Internet también existe una gran variedad de aplicaciones en las que la tecnología de la IA desempeña un papel crucial. La lista de los algoritmos de IA activos y de los programas que utilizan la inteligencia artificial es extensa. Google domina este mercado con sus innovaciones, supuestamente con una ventaja de desarrollo de dos a tres años en comparación con otras empresas. Ahora bien ¿cómo se integra exactamente la inteligencia artificial en los conocidos algoritmos de búsqueda? Y ¿qué impacto tiene para el marketing online y, especialmente, para el SEO? A continuación presentamos algunos ejemplos de técnicas típicas e innovadores programas en el sector.

Técnicas y aplicaciones

• Aprendizaje automático: Machine Learning significa que un sistema artificial adquiere conocimiento de la experiencia. Estos datos de aprendizaje permiten al sistema reconocer patrones y regularidades. El aprendizaje automático utiliza tanto inteligencia artificial simbólica como neuronal.

• Aprendizaje profundo: el Deep Learning es una clase secundaria de aprendizaje automático que funciona exclusivamente con la IA neuronal, más concretamente con las redes neuronales artificiales. El aprendizaje profundo es la base de la mayoría de las aplicaciones actuales de la IA.

• Clasificación visual: se utiliza para desarrollar el reconocimiento de texto, objetos, rostros y símbolos.

• Clasificación auditiva: se implementa en el reconocimiento de voz y de sonidos.

• Social Computing: se encarga de analizar diferentes tipos de contenido digital (blogs, redes sociales, juegos online o wikis). De los resultados se deducen patrones y reglas de comportamiento social. Gracias a la computación social se desarrollan agentes sociales artificiales.

• Análisis de opinión: la “minería de opiniones” (también llamado “Sentiment Analysis”) se refiere a los métodos con los se explora la Web en busca de las opiniones y los sentimientos de los usuarios. Los datos obtenidos se utilizan entonces para determinar los puntos de vista de los usuarios acerca de temas, eventos y personas específicas. El análisis de opiniones permite el procesamiento de las consultas de los clientes de forma personalizada y automática.

• Atención al cliente (teléfono, web) y asistentes digitales: en el área de asistencia, los avances en la IA desempeñan un papel importante. En particular, el software de reconocimiento de voz funciona con inteligencia artificial.

• Algoritmos de búsqueda: la inteligencia artificial es uno de los muchos componentes con los que se optimizan los algoritmos de búsqueda y su importancia para el ranking aumenta constantemente.

• Crawlers: los rastreadores son utilizados por los motores de búsqueda, entre otras cosas, para buscar información en Internet con la que se va creando un índice. Un rastreador aprende de los ejemplos y llega a ser capaz de derivar conclusiones pertinentes.

• Sistemas de visión por ordenador: la visión artificial, especialmente el reconocimiento facial, se utiliza a menudo en el campo de la tecnología de la seguridad, como en el tráfico o en los espacios públicos. Servicios como Facebook lo han implementado para identificar a sus usuarios más fácilmente. Actualmente Facebook es capaz de, en cuestión de segundos, encontrar una cara entre millones de fotografías, incluso si la persona no está mirando directamente a la cámara.

• Actores virtuales y bots: en el desarrollo de los juegos de ordenador, la IA permite que los jugadores virtuales actúen de forma más humana. Para la simulación de la actividad humana en Internet se han desarrollado los llamados bots. En particular, los bots sociales actúan especialmente como robots artificialmente inteligentes.

• Simulación de grupo: gracias a la inteligencia artificial es posible predecir el comportamiento de grupos de personas. Este se utiliza tanto en el desarrollo de videojuegos, como en la tecnología de la seguridad o en el análisis de las dinámicas virales.

La inteligencia artificial del RankBrain clasifica las búsquedas en la medida en que convierte aquellos datos que ya le son conocidos en hipótesis y generalizaciones y las aplica a cada respectiva entrada. Su comportamiento cambia debido a que es alimentado constantemente con nuevos datos. Así, Google ya no trabaja con actualizaciones semanales realizadas a partir de una medición humana, sino que se basa en los cálculos en tiempo real de los sistemas de aprendizaje automático. El hecho de que anteriormente los algoritmos eran en parte identificables y que ahora la inteligencia artificial se caracteriza por su dinamismo y personalización, dificulta en gran manera el SEO.

A continuación explicamos con unos conceptos básicos el papel de la inteligencia artificial en el SEO. Algo que todo especialista en SEO debería tener en mente es que, a diario, la inteligencia artificial adquiere conocimientos sobre la calidad de páginas web que seguramente aplicará a futuros rankings partiendo de las experiencias e indicaciones del usuario. Google sabe dónde hacen clic los usuarios, qué enlaces utilizan, cuánto tiempo permanecen en una página y qué probabilidades hay de que reaccionen a los anuncios. Los siguientes consejos pueden resultar de gran ayuda para el SEO:

1. Las user signals son muy relevantes. Ya no se trata solo de clics, sino también del tiempo de permanencia o, como indican algunos estudios, de las señales sociales. En este aspecto son decisivos cuatro factores:

• Time on site: tiempo promedio de permanencia en un sitio.

• Bounce rate: la tasa de rebote incluye tanto las visitas cortas a un sitio como aquellas en las que el usuario solo abre una de las páginas.

• Click Through Rate: la tasa de clics es la frecuencia con la que los usuarios pinchan en banners publicitaros o enlaces patrocinados.

• Social Signals: las señales sociales son Likes, Shares y comentarios sobre una página web o sus contenidos.

2. Semántica antes que palabras clave. Originariamente, el RankBrain se desarrolla para comprender mejor las búsquedas más largas o desconocidas hasta entonces. Como resultado, Google interpreta cada vez mejor el lenguaje cotidiano y la intención detrás de este. Por lo tanto, el SEO ha desplazado su enfoque hacia la semántica más que hacia el clásico keywording. En otras palabras, para una buena clasificación en los motores de búsqueda, la calidad y la pertinencia del contenido de una página web son cada vez más relevantes.

3. Google reconoce la satisfacción del usuario. Google evalúa las señales del usuario y, por lo tanto, clasifica la calidad del sitio con mayor precisión en comparación a como lo hacían los algoritmos antes del RankBrain. Por esto, es más importante que nunca asegurar un alto nivel de usabilidad para el usuario. La velocidad de la página también es crucial para la satisfacción y retención de los usuarios. Algo que resulta de especial importancia es el menú de navegación, pues tanto el usuario como la IA deben ser capaces de ubicarse fácilmente. En pocas palabras, la perfección en los contenidos y en la técnica se demanda por igual.

4. Incluye a todos los departamentos de tu empresa en los esfuerzos de marketing online. Cuanto más grande sea una empresa y mayores esfuerzos invierta en su presencia online, mayor será su equipo de profesionales en marketing, SEO, redes sociales y managers UX. Quien desee innovar o responder apropiadamente a los cambios de la inteligencia artificial, tiene que unir fuerzas.

Aunque los rankings son cada vez más flexibles, la buena noticia es que la optimización en motores de búsqueda no cambia mucho. Por ejemplo, el uso excesivo de palabras claves ya no es considerado como la única medida de éxito del SEO. Lentamente, y cada vez más, la industria se ha ido enfocando en la satisfacción del usuario y concentrándose en que su grupo objetivo disfrute y visite su web con la mayor frecuencia posible.

Solo queda por decir que en 2016 cinco gigantes digitales de Silicon Valley (Google, Amazon, Facebook, IBM y Microsoft) unieron fuerzas para impulsar sus investigaciones en inteligencia artificial. El carácter sensible de esta noticia respecto a la privacidad de los consumidores no tardó mucho en alertar a la comunidad pues, después de todo, estas empresas poseen la mayor parte del conjunto total de datos. Por otra parte, esta iniciativa está obligada a desarrollar directrices éticas comunes para el tratamiento de la inteligencia artificial y la necesidad de principios éticos comunes en este área es innegable. Dirigir el desarrollo de la tecnología IA hacia caminos más rentables será la tarea central de la sociedad en los próximos años y décadas.