Currículo: esta unidad cubre parte de los saberes básicos del Bloque B – Ciencia de datos, simulación e inteligencia artificial (CDPC.1.B.3), y con ellos puedes prepararte para superar la mitad del criterio de evaluación 2.1 y la mitad del 2.3, correspondiente a 1º Bachillerato.
Tabla de contenidos
- 5.1. Definición
- 5.2. Historia
- 5.3. El test de Turing
- 5.4. Aplicaciones e impacto
- 5.5. Ética y responsabilidad social
- 5.6. Beneficios y posibles riesgos
La inteligencia artificial viene envuelta en un halo mágico de misterio, mucho desconocimiento y últimamente también mucha preocupación por la conquista de la consciencia. Por eso es necesario este tema introductorio. Si tuvieras que quedarte con un único párrafo de todo este tema, hazlo del siguiente, porque es el concepto más importante que debes retener.
La inteligencia artificial en su esencia más fundamental, se basa en principios matemáticos y estadísticos. Los sistemas de IA, incluidos los modelos de lenguaje como ChatGPT, no poseen conciencia ni comprensión; simplemente aplican algoritmos matemáticos para procesar datos y generar respuestas. Como señala el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC, “la IA opera mediante cálculos numéricos y patrones estadísticos, sin experimentar emociones ni tener una comprensión real del mundo“. Por lo tanto, si reducimos la IA a su nivel más básico, se trata de una serie de operaciones matemáticas diseñadas para imitar ciertos aspectos del pensamiento humano, pero sin alcanzar una verdadera inteligencia o conciencia.
Teniendo claro lo anterior, veamos algunos principios básicos de esta maravillosa tecnología.
5.1. Definición
La inteligencia artificial (IA) es un término que escuchamos con frecuencia en la actualidad, ya que forma parte de cada vez más aspectos de nuestra vida diaria. La encontramos, por ejemplo, en los asistentes virtuales de nuestros teléfonos móviles o en las recomendaciones de series y música que nos hacen las plataformas de streaming. El objetivo de este primer apartado es explicar de forma sencilla qué es exactamente la IA y en qué consiste su definición básica.
La inteligencia artificial se define como la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. En otras palabras, es una rama de la informática que busca desarrollar sistemas inteligentes capaces de imitar las habilidades cognitivas de las personas, como aprender de la experiencia, razonar, percibir el entorno, resolver problemas o entender el lenguaje humano.
Ahora bien, la IA es un campo muy amplio dentro de la informática, que abarca diversos subcampos principales. Entre los más conocidos están el aprendizaje automático (en inglés, «machine learning»), la visión por ordenador (capacidad de las máquinas para interpretar imágenes y video) y el procesamiento del lenguaje natural (PLN, que permite a las máquinas comprender y generar lenguaje humano), entre otros. Si bien cada subcampo se especializa en un ámbito (por ejemplo, el aprendizaje automático se centra en que las máquinas aprendan de datos, mientras que el PLN se enfoca en el lenguaje), todos comparten el objetivo de crear sistemas capaces de pensar y resolver tareas de manera inteligente y automática. En esencia, el objetivo final de la IA es construir máquinas que puedan percibir, razonar, aprender y decidir por sí mismas como lo haría una persona.
Los asistentes de voz como Alexa o Siri utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural para entender instrucciones habladas y responder a las preguntas de los usuarios. Del mismo modo, servicios de streaming como HBO o Spotify emplean algoritmos de aprendizaje automático para recomendarnos contenido (series, películas, canciones) basado en nuestros gustos y hábitos de consumo. Además, ya existen vehículos autónomos que recurren a la visión por ordenador y otros sistemas de IA para ver la carretera (mediante cámaras y sensores), reconocer señales de tráfico y conducir de forma segura sin intervención humana.
Todos estos son ejemplos de cómo la inteligencia artificial imita facultades humanas (como la visión, el entendimiento del lenguaje o la toma de decisiones) en aplicaciones prácticas de nuestro día a día.
5.2. Historia
La historia de la inteligencia artificial (IA) es un recorrido muy interesante que abarca desde las primeras ideas sobre máquinas pensantes hasta las sofisticadas aplicaciones actuales.
Fundamentos teóricos
Aunque el término inteligencia artificial se acuñó en el siglo XX, la idea de crear máquinas capaces de imitar la inteligencia humana tiene raíces mucho más antiguas. Filósofos como Aristóteles ya reflexionaban sobre la posibilidad de mecanizar el pensamiento mediante reglas lógicas.
En la Edad Media, el mallorquín Ramon Llull desarrolló el Ars Magna, un sistema para combinar conceptos de manera lógica, considerado por algunos como un precursor de la IA moderna.
Nacimiento de la IA como disciplina científica
El verdadero punto de partida de la IA como campo de estudio se sitúa en 1956, durante la conferencia de Dartmouth en Estados Unidos. En este encuentro, científicos como John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon definieron formalmente la IA como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes“.
Este evento marcó el inicio oficial de la investigación en IA y estableció las bases para su desarrollo futuro.
Crecimiento e invierno de la IA
Tras su nacimiento, la IA experimentó un crecimiento notable en las décadas de 1960 y 1970. Se desarrollaron programas capaces de resolver problemas matemáticos y jugar al ajedrez, y se creó ELIZA, uno de los primeros chatbots que simulaba una conversación humana.
Sin embargo, las expectativas excesivas y las limitaciones tecnológicas llevaron a periodos de desilusión conocidos como inviernos de la IA, durante los cuales se redujo significativamente la financiación y el interés en este campo.
Resurgimiento
A partir de los años 90, la IA vivió un resurgimiento gracias a avances en el aprendizaje automático y al aumento de la capacidad de procesamiento de los ordenadores. En 1997, el superordenador Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando el potencial de la IA en tareas complejas.
En las décadas siguientes, la IA se integró en numerosos aspectos de la vida cotidiana, desde asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta sistemas de recomendación en plataformas de streaming.
La era de la IA generativa
En los últimos años, hemos sido testigos del auge de la IA generativa, capaz de crear contenido original como texto, imágenes y música.
Un ejemplo destacado es ChatGPT, lanzado en 2022, que ha revolucionado la forma en que interactuamos con las máquinas, permitiendo conversaciones más naturales con contexto. Estos avances han abierto nuevas posibilidades en campos como la educación, la creatividad y la investigación científica.
5.3. El test de Turing
El test de Turing es una propuesta formulada en 1950 por el matemático británico Alan Turing, considerado uno de los padres de la informática moderna. Su objetivo era responder a la pregunta: “¿Pueden pensar las máquinas?”
Para evitar debates filosóficos sobre el significado de «pensar», Turing planteó un experimento práctico: si una máquina puede mantener una conversación indistinguible de la de un ser humano, entonces podríamos considerarla inteligente.
El test se basa en un «juego de imitación» en el que un evaluador humano interactúa, mediante texto, con dos interlocutores ocultos: uno es una persona y el otro, una máquina. Si el evaluador no puede distinguir con fiabilidad cuál es cuál, se considera que la máquina ha superado la prueba. Este enfoque se centra en la capacidad de la máquina para simular el comportamiento humano en la comunicación, sin necesidad de comprender o tener conciencia.
El test de Turing ha sido una referencia clave en el desarrollo de la inteligencia artificial, sirviendo como criterio para evaluar el progreso de las máquinas en la emulación del comportamiento humano. Aunque ha recibido críticas por centrarse en la imitación superficial y no en la comprensión profunda, sigue siendo un punto de partida importante para reflexionar sobre la relación entre humanos y máquinas.
5.4. Aplicaciones e impacto
La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología del futuro para convertirse en una herramienta omnipresente que transforma múltiples aspectos de nuestra vida. Desde la forma en que trabajamos hasta cómo se toman decisiones en sectores estratégicos, su impacto es cada vez más profundo.
5.4.1. Aplicaciones de la inteligencia artificial
La IA se aplica en numerosos ámbitos, facilitando tareas y mejorando procesos en numerosos sectores:
- Asistentes virtuales: herramientas como Siri, Alexa o Google Assistant utilizan IA para responder a nuestras solicitudes, gestionar agendas o controlar dispositivos del hogar.
- Sistemas de recomendación: plataformas como Netflix o Ikea analizan nuestros hábitos de consumo para sugerirnos contenido personalizado, mejorando nuestra experiencia de usuario.
- Diagnóstico médico: la IA ayuda a los profesionales de la salud a detectar enfermedades mediante el análisis de imágenes médicas y datos clínicos, permitiendo diagnósticos más rápidos con una tasa de error inferior a la humana.
- Educación personalizada: aplicaciones educativas adaptan el contenido al ritmo de aprendizaje de cada estudiante.
- Transporte inteligente: los sistemas de navegación utilizan IA para optimizar rutas en tiempo real, teniendo en cuenta factores como el tráfico y las condiciones meteorológicas.
- Robótica en servicios públicos: en ciudades como Santander, se han incorporado robots con IA para la limpieza de playas, mejorando la eficiencia en el mantenimiento de espacios públicos.
5.4.2. Impacto de la inteligencia artificial en la sociedad
El impacto de la IA en la sociedad es amplio y multifacético:
- Transformación laboral: la automatización de tareas rutinarias puede mejorar la productividad, pero también plantea nuevos problemas laborales.
- Toma de decisiones: la IA se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos y apoyar decisiones en áreas como la medicina, las finanzas y la gestión empresarial, aumentando la eficiencia.
- Privacidad: el uso de IA en la recopilación y análisis de datos personales plantea preocupaciones sobre la privacidad y la necesidad de regulaciones que protejan los derechos individuales.
- Desinformación: la capacidad de la IA para generar contenido falso ha sido utilizada en campañas de desinformación, como se evidencia cada vez que se produce una noticia de impacto.
- Ética: en el desarrollo de muchas IA no se tienen en cuenta algunos principios éticos, por lo que algunas herramientas terminan incorporando sesgos que conducen a resultados injustos para una parte de la sociedad.
5.5. Ética y responsabilidad social
La inteligencia artificial plantea importantes debates éticos y sociales. Entre ellos, destacan la necesidad de garantizar la transparencia y prevenir la discriminación algorítmica. Veamos con un poco más de profundidad estos conceptos.
5.5.1. Transparencia algorítmica
La transparencia algorítmica se refiere a la capacidad de explicar cómo funcionan los sistemas de IA y cómo toman decisiones. Esto es fundamental para garantizar la rendición de cuentas y, en consecuencia, la confianza en estas tecnologías.
En el País Vasco, por ejemplo, el gobierno autonómico ha creado un Catálogo de algoritmos y sistemas de IA que documenta los sistemas de IA utilizados en la administración pública, promoviendo así la transparencia y el control ciudadano. Por otra parte, expertos como Sandra Wachter, del Instituto de Internet de Oxford, abogan por el “derecho a explicaciones contrafactuales“, permitiendo a los ciudadanos entender las decisiones automatizadas sin revelar secretos comerciales.
Estos son solo dos ejemplos de iniciativas que se pueden tomar para aportar algo de luz a un sector de la tecnología en el que todavía impera la oscuridad. Es importante, también, señalar que en ocasiones es muy difícil explicar cómo funcionan las cosas de una manera entendible por el público debido a la tremenda complejidad de los sistemas.
5.5.2. Discriminación algoritmica
La discriminación algorítmica ocurre cuando los sistemas de IA perpetúan o amplifican sesgos existentes, afectando negativamente a ciertos grupos sociales.
Por ejemplo Joy Buolamwini, investigadora del MIT, demostró que los sistemas de reconocimiento facial tenían mayores tasas de error al identificar a mujeres de piel oscura, evidenciando sesgos en los datos de entrenamiento.
Pero esto es solo un pequeño aperitivo, aquí tienes otros 5 casos muy sonados en los que los algoritmos de IA perpetuaron de manera muy clara sesgos introducidos por humanos en el entrenamiento:
- COMPAS: sesgo racial en el sistema judicial estadounidense.
El algoritmo COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) se utiliza en Estados Unidos para evaluar el riesgo de reincidencia de los acusados. Una investigación de ProPublica reveló que este sistema tendía a clasificar erróneamente a personas negras como de alto riesgo de reincidencia con mayor frecuencia que a personas blancas, incluso cuando los antecedentes eran similares.
- SafeRent: discriminación en el acceso a la vivienda.
El software SafeRent, empleado para evaluar la solvencia de inquilinos en Estados Unidos, fue objeto de una demanda colectiva tras asignar puntuaciones más bajas a solicitantes afroamericanos e hispanos que utilizaban vales de vivienda, a pesar de tener historiales de pago sólidos.
- Deliveroo: penalización injusta a repartidores.
En Italia, un tribunal determinó que el algoritmo de Deliveroo discriminaba a los repartidores al penalizar automáticamente a aquellos que no podían cumplir con turnos asignados, sin considerar razones justificadas como enfermedades.
- Plataformas de anuncios laborales: sesgo de género.
Estudios han demostrado que plataformas como Facebook y LinkedIn pueden mostrar anuncios de empleo de manera sesgada, dirigiendo ofertas de trabajos mejor remunerados predominantemente a hombres.
- Amazon: herramienta de selección de personal sesgada.
Amazon desarrolló una herramienta de inteligencia artificial para evaluar currículums, la cual fue retirada al descubrirse que penalizaba sistemáticamente las solicitudes que contenían la palabra “mujer” o que provenían de instituciones femeninas. El sistema, entrenado con datos históricos dominados por hombres, replicaba y amplificaba los sesgos de género existentes en la empresa.
5.6. Beneficios y posibles riesgos
La inteligencia artificial ha emergido como una de las tecnologías más transformadoras de nuestro tiempo, ofreciendo beneficios muy importantes en numerosos sectores, pero también planteando riesgos que requieren una gestión cuidadosa. Veamos un resumen de lo mejor y lo peor de esta tecnología.
5.6.1. Beneficios de la inteligencia artificial
La IA está revolucionando múltiples aspectos de la sociedad, proporcionando soluciones innovadoras y más eficientes que nos proporcionan importantes ahorros en una larga lista de recursos. Quizás los campos en los que se están produciendo mayores avances sean:
- Medicina: la IA permite diagnósticos más precisos, como en la detección de enfermedades cardíacas, donde aplicaciones desarrolladas por jóvenes talentos han demostrado identificar afecciones en segundos.
- Optimización de procesos industriales: empresas como Repsol utilizan IA para predecir ventas y ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando la experiencia del cliente.
- Automatización en vehículos: los avances en la visión por computador permiten que coches, trenes, drones, y otros vehículos se desplacen sin intervención humana, lo cual reduce los errores, aumenta la seguridad para las personas y proporciona un importante ahorro tanto de costes económicos como de recursos temporales.
- Gestión administrativa: en este campo está revolucionando completamente la forma de trabajar, agendas automáticas, correos electrónicos auto redactados, estrategias de marketing más exitosas, perfiles de redes sociales más atractivos, toma de decisiones más informadas, etc…
- Apoyo en la investigación científica: la IA acelera descubrimientos en campos complejos como la química, física o biología molecular, lo que permite que numerosas instituciones logren avances mucho más rápidos en diagnósticos, tratamientos personalizados, fármacos, fertilizantes, materiales,…
5.6.2. Riesgos de la inteligencia artificial
A pesar de estas ventajas notables, la IA no está exenta de riesgos que debemos conocer y gestionar adecuadamente. Veamos algunos de los más destacados.
- Dependencia tecnológica excesiva: confiar demasiado en sistemas automatizados podría disminuir habilidades humanas críticas, provocando una pérdida de capacidad de reacción ante fallos tecnológicos.
- Pérdida de privacidad: el uso masivo de datos personales en sistemas inteligentes podría desembocar en abusos o vigilancia excesiva por parte de empresas y gobiernos.
- Manipulación informativa avanzada: técnicas de IA generativa como los deepfakes pueden ser usadas para difundir información falsa, desestabilizando democracias a través de la erosión de la confianza social.
- Impacto en la desigualdad: la adopción desigual de la IA podría incrementar aún más la brecha entre países ricos y pobres o entre distintos sectores sociales, ampliando desigualdades existentes.
- Riesgos de seguridad en infraestructuras críticas: ataques informáticos potenciados por IA podrían amenazar infraestructuras estratégicas como redes eléctricas, transporte o suministro de agua, causando graves daños económicos y sociales.