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Ya no es algo que suene a ciencia ficción, la inteligencia Artificial (IA) ha llegado para quedarse. La vemos y utilizamos a diario sin que nos sorprenda, forma parte de nuestro día a día. Veamos como hemos llegado hasta aquí haciendo un repaso a la historia de la inteligencia artificial.
1943-1955: Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) Autores del primer trabajo de IA partiendo del conocimientos sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro, el análisis formal de la lógica preposicional de Russell y Whitehead y la teoría de la computación de Turing.
1956: Se define el concepto de Inteligencia Artificial como una nueva rama de la informática con entidad propia, una disciplina que busca reproducir comportamiento inteligente con la ayuda de una máquina.
1956-1969: Primer ordenador que podía jugar a las damas y hacer más cosas que cálculos aritméticos. En 1959, Herbert Gelernter, construyó una máquina capaz de demostrar teoremas de geometría.
1966-1973: Se empieza a investigar sobre el manejo del habla por las computadoras, aunque con resultados un tanto erróneos como esta traducción del ruso al inglés «El espíritu es fuerte pero la carne es débil», cuyo resultado fue «El vodka es bueno pero la carne está podrida». Aunque yo estoy de acuerdo con la traducción de la máquina, creo que mejora la frase 🙂
1980: La empresa McDermott crea el primer sistema experto comercial llamado R1 para la elaboración de pedidos. R1 representó un ahorro de aproximadamente 40 millones de dólares al año y en 1988 la inteligencia artificial distribuía mas de 40 sistemas expertos.
1996: Deep Blue, la supercomputadora de IBM, marca un hito en 1996 al vencer al campeón mundial de ajedrez.
2002: La empresa estadounidense iRobot crea la aspiradora autónoma Roomba, el primer producto comercial exitoso para el uso en el hogar que utiliza el principio de inteligencia artificial.
2008: Las primeras versiones de BigDog, un robot autónomo que simula a un animal con fines militares. Aunque el mayor avance este año es en el reconocimiento de voz cuando iPhone incorpora una pequeña aplicación de Google que reconoce la voz (estimaban que tenía un 90% de exactitud).
Desde entonces hasta hoy todo se ha disparado, tenemos Chat bots, a SIRI, CORTANA, ALEXA y a Watson. Las cámaras son capaces de identificar rostros y hasta emociones prediciendo posibles actuaciones terroristas. Cuando navegamos por Internet las webs que visitamos saben nuestros gustos y nos ofrecen artículos en consecuencia. Los coches son autónomos, reconocen la carretera, a otros vehículos, objetos y personas y actúan en consecuencia. Llega el Internet de las cosas, las ciudades inteligentes, Big data…
Está claro que la incorporación a nuestra vida diaria de la inteligencia artificial es un hecho, veamos algunos campos donde se está aplicando y que afectan a nuestro día a día;
Medicina y Salud: En la asistencia sanitaria el objetivo es mejorar la atención a los pacientes y reducir los costes. Se está aplicando el aprendizaje para hacer mejores diagnósticos y más rápidos.
IBM ha desarrollado para este campo su unidad de negocio IBM Watson Health, un sistema que extrae datos de pacientes y de otras fuentes disponibles para formular una hipótesis, que luego presenta con un esquema de puntuación de confianza.
Negocios y empresas: Se está aplicando a tareas altamente repetitivas que normalmente realizan los seres humanos. Gracias a los algoritmos de aprendizaje automático se intentan descubrir información sobre cómo dar un mejor servicio a los clientes. Un ejemplo son los chatbots, que se han incorporado en los sitios web para ofrecer un servicio inmediato a los clientes.
La aplicación conjunta de Big Data e inteligencia artificial es hoy en día uno de los retos de las empresas, así como una de las mejores ayudas para su desarrollo de producto o negocio. En poco tiempo cualquier empresa que no recopile y analice información con estas herramientas va a tener una gran desventaja frente a la competencia.
Por otro lado los departamentos de recursos humanos y selección tienen una gran tarea de adaptación en este campo. Asimismo todos nosotros debemos asumir la integración de las máquinas en estos procesos que afectan a nuestra posible incorporación a una empresa o a la valoración de nuestro rendimiento de cara a un ascenso.
Educación: La incorporación de sistemas de IA permite evaluar a los estudiantes y adaptar la enseñanza a sus necesidades, permitiendo a cada persona evolucionar a su propio ritmo.
Finanzas: Ya es posible proporcionar asesoramiento financiero personalizado guiado por una máquina en base a múltiples parámetros globales, no solo económicos, también sociales, culturales, etc.
Hoy en día, el software realiza gran parte de las operaciones en Wall Street y en los bancos ya se utiliza para evitar fraudes o calcular el riesgo en las operaciones de los clientes.
Ámbito Jurídico: Automatizar el proceso de búsqueda y descubrimiento a través de la revisión de documentos judiciales permite un mejor uso del tiempo en otras tareas y un proceso más eficiente.
Veremos, si es posible superar barreras culturales, tecnológicas y sociales y el uso de esta tecnología es aplicable a los procesos judiciales. No como sustituto de un juez o jurado, sino como soporte a la toma de decisiones de una forma justa y sin sesgos que puedan condicionar el resultado. Pero todavía estamos muy lejos de esta situación, de momento las máquinas aprenden de los humanos y tienen prejuicios.
Industria: Siempre a la vanguardia de la incorporación de robots en el flujo de trabajo. Los robots industriales han pasado de realizar tareas únicas separados de los trabajadores humanos a ser una herramienta que aprende y multiplica la producción. Realidad virtual y aumentada combinada con la IA son un gran avance para proporcionar datos en tiempo real , probar cosas y detectar fallos.
Predicción en las compras: Se utiliza IA para anticipar las necesidades de los clientes. Junto a Big Data se ha convertido en una herramienta de venta imprescindible. Las empresas sabe que queremos antes que nosotros mismos y nos lo ofrecen en el momento justo.
Generación de noticias: Se utiliza hoy en día Inteligencia Artificial para escribir automáticamente noticias simples como resúmenes financieros o deportivos basadas en datos.
Motores de búsqueda: Los buscadores se valen de un sistema de inteligencia artificial para interpretar consultas de búsqueda, basándose en el posicionamiento geográfico, intereses y búsquedas previas. De esta forma pretenden ofrecer un mejor servicio, más personalizado.
Reconocimiento facial biométrico: La biométrica aporta a los sistemas inteligentes la capacidad de recopilar datos sobre características faciales y demográficas analizando diferentes identidades y respuestas emocionales.
Esta tecnología ya se utiliza para seguridad, por el ejercito y para la lucha anti terrorista y el espionaje por los servicios secretos de muchos países.
Agricultura: La utilización de drones junto con la IA pueden generar imágenes del campo con los colores de los diferentes cultivos, pudiendo identificarse plagas y buscar soluciones.
Transporte: La incorporación de IA al transporte es y será uno de los mayores avances. Ya contamos con ayudas a la conducción que permiten evitar accidentes y nos ayudan a tomar mejores rutas para llegar a destino. Los coches autónomos son una realidad y pronto veremos taxis sin conductor en nuestras ciudades.
El transporte de mercancías, sobre todo urbano de cara a la entrega de compras online será pronto igualmente autónomo. Ya se está investigando con varios sistemas guiados por GPS.
El siguiente paso
Mediante procesos de Big Data, estamos en el momento de acaparar datos, tratarlos y, mediante inteligencia humana asistida y gráficas, interpretarla.
El siguiente paso es la interacción donde los humanos y los AI se encuentran. El internet de las cosas anticipa que todo en nuestro hogar se convertirá en su propio agente inteligente.
Hablamos de dispositivos que pueden comunicarse entre sí, pero cada uno aprende por su cuenta y contiene su propia arquitectura AI integrada.
Estamos al comienzo de la era de los Datos Pequeños, el desarrollo de sistemas que procesan datos localmente y que continúan aprendiendo durante toda su vida útil, creando una interacción totalmente personalizada con nuestros dispositivos.
Electrodomésticos y asistentes IA en el hogar no solo obedecerán ordenes, también aprenderán a anticipar necesidades del usuario con el uso diario.
La lavadora sabe cuál es el programa adecuado para lavar la ropa que tiene en el tambor en base a la detección automática del color y textura de las prendas y el peso. La nevera sabrá si tiene los ingredientes para cocinar la receta que el asistente digital sugiere para la cena en base a una dieta calculada para ti según tus gustos y los datos que envía la bascula y tu pulsera de actividad.
Toda esa microinformación recopilada independientemente y compartida por diversos elementos del hogar capaces de interactuar entre si y tomar decisiones conjuntas son el siguiente paso que ya está en marcha.
