La inteligencia que está detrás de las máquinas
La inteligencia que está detrás de las máquinas

Cuando se habla de , pensamos en el futuro e inmediatamente vienen a nuestra mente robots con forma humana capaz de mantener una conversación o realizar tareas propias de un humano.

Sin embargo, no es un tema nuevo –el término lo acuñó hace 60 años John McCarthy, uno de los pioneros de la computación– y no tiene como finalidad necesariamente instalarse en androides al estilo de C3-PO o el señor Data.

“El concepto de apunta a la posibilidad de trabajar con máquinas o sistemas que puedan realizar funciones similares a las de las personas”, explicó a El Comercio Alain-Paul Michaud, líder de Watson para IBM Sudamérica Norte y el Caribe.

“La inteligencia artificial es la ciencia de hacer que las cosas sean inteligentes”, indica por su parte a este Diario Christine Robson, gerente de productor de Machine Learining de Google.

Para que esto suceda es necesario que las máquinas sean capaces de aprender. Y ahí es donde entra el concepto de ‘machine learning’ o aprendizaje de las máquinas. El software algoritmo es el responsable de que la máquina empiece a aprender por sí sola, que se vaya adaptando, construyendo su propio algoritmo. Es decir, se encarga de realizar el análisis de grandes cantidades de información (‘big data’) para decidir –luego de un período de ensayo y error– cuál es la respuesta más conveniente bajo determinadas circunstancias. Y, claro está, la respuesta correcta no necesariamente será siempre la misma.

“A los sistemas de no se los programa, sino se los entrena. Deben aprender ellos mismos a hallar la mejor respuesta”, recalca Michaud.


YA LOS USAMOS

No es un tema exclusivo de grandes corporaciones. Tanto la inteligencia artificial como el ‘machine learning’ están más cerca de nosotros de lo que nos imaginamos.

En el caso de la IA, pudimos verla en acción cuando en 1997 la computadora Deep Blue de IBM venció a Garry Kasparov, el entonces campeón de ajedrez. En el 2011, la computadora Watson derrotó a los campeones del juego de preguntas y respuestas Jeopardy!

El año pasado, Alpha Go, un sistema desarrollado por Google Deep Mind, venció a Lee Sedol, campeón mundial de Go, un complejo juego de mesa coreano.

La aerolínea Sky Airlines utiliza una solución de IA desarrollada por la empresa Inbenta para su servicio de atención al cliente. “Solicitudes, reclamos, call centers, correos, mensajes, cambios de itinerario, pérdida de equipaje; todo lo atendemos con este servicio. Ahora tenemos un sistema de trabajo más ordenado y una eficiente atención al cliente”, dice Cecilia Vera, subgerenta de Contact Center en Sky Airlines.

¿Y dónde podemos ver un ejemplo del uso del ‘machine learning’? En nuestras cuentas de Gmail, donde el propio sistema aprende a detectar y filtrar el spam.  Cuando se usa la aplicación Inbox para Gmail, la función Smart Replies o respuestas inteligentes usa redes neurales para sugerir respuestas cortas y relevantes para los correos entrantes.

“El ‘machine learning’ usa los algoritmos para procesar información, aprender de ella y luego hacer una determinación o predicción sobre algo. En nuestro caso tenemos un servicio como Google Photo. Por ejemplo, el usuario puede buscar cualquier cosa, desde abrazos hasta perros, porque nuestro sistema usa nuestro más moderno sistema de reconocimiento”, detalla Robson.

¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial? “Nosotros vemos un futuro en donde la inteligencia artificial ayuda a la humanidad, no solamente en tareas cotidianas simples, sino también en tareas más complejas como investigación médica, genética, astronomía, etc.”, subraya Robson.

CIUDADES INTELIGENTES

La inteligencia artificial (IA) es fundamental para el desarrollo de las ansiadas ciudades inteligentes.  

La IA no solo se puede aplicar a la movilidad, sino a otros problemas como de logística, seguridad, telecomunicaciones, cultura, etc. En este caso, el uso de los datos (‘big data’) resulta fundamental”, detalló a El Comercio Leandro Zanoni, periodista tecnológico.